Sự chuyển hướng sang AI của Meta đang khiến 78.000 nhân viên khốn khổ
- Trong khi Meta thúc đẩy quá trình chuyển sang kỷ nguyên AI, công ty đang thu thập dữ liệu sử dụng máy tính của nhân viên mà không có sự đồng ý, đồng thời báo trước các đợt sa thải quy mô lớn, khiến bất mãn nội bộ bùng nổ
- Nhân viên đã phản đối dữ dội chương trình theo dõi xâm phạm quyền riêng tư này, vốn theo dõi cả thao tác bàn phím, chuyển động chuột, lượt nhấp và nội dung màn hình, nhưng không hề có tùy chọn opt-out
- Khi mức sử dụng công cụ AI được đưa vào đánh giá hiệu suất và lượng token tiêu thụ bị theo dõi qua dashboard, áp lực cạnh tranh giữa các nhân viên càng gia tăng
- Việc sa thải 10% lực lượng lao động (khoảng 8.000 người) được lên lịch vào ngày 20 tháng 5, khiến nhân viên lo lắng không biết liệu họ có đang đào tạo chính lực lượng thay thế bằng AI cho mình hay không
- Trường hợp của Meta, nơi giám sát nhân viên, ép buộc áp dụng công cụ và sa thải hàng loạt diễn ra cùng lúc trong quá trình chuyển đổi AI, là một tiền lệ cho thấy tương lai của các công ty công nghệ khác
Theo dõi toàn diện dữ liệu sử dụng máy tính của nhân viên
- Tháng trước, Meta thông báo với nhân viên tại Mỹ rằng công ty sẽ theo dõi toàn diện thao tác bàn phím, chuyển động chuột, lượt nhấp và nội dung màn hình
- Mục đích là để đảm bảo có dữ liệu huấn luyện nhằm dạy cho mô hình AI cách “con người thực sự sử dụng máy tính để thực hiện công việc hằng ngày”
- Nhân viên lập tức phản đối, chỉ trích đây là hành vi xâm phạm quyền riêng tư, phi xã hội và lạnh lùng
- Khi một engineering manager hỏi rằng “Tôi rất không thoải mái, làm sao để opt-out?”, CTO Andrew Bosworth trả lời rằng “không có tùy chọn opt-out trên laptop công việc”
- Nhân viên đã phản ứng với câu trả lời này bằng hơn 100 emoji giận dữ và kinh ngạc
- Sau đó, nhân viên cũng đặt câu hỏi liệu Meta có thể bảo vệ an toàn dữ liệu thu thập được hay không, và Bosworth trả lời rằng “dữ liệu được kiểm soát rất nghiêm ngặt và không có rủi ro rò rỉ”
Chiến lược chuyển đổi AI của Mark Zuckerberg
- Zuckerberg đặt tương lai của Meta vào AI, tích hợp AI vào các ứng dụng như Facebook và Instagram, đồng thời đầu tư hàng trăm tỷ USD vào các mô hình AI và trung tâm dữ liệu
- Công ty bắt đầu tái cấu trúc theo hướng lấy AI làm trung tâm sau khi OpenAI ra mắt ChatGPT vào năm 2022
- Mùa hè năm ngoái, công ty đã chi hàng tỷ USD để thành lập viện nghiên cứu “superintelligence” và cải tổ toàn diện bộ phận AI
- Zuckerberg nhấn mạnh rằng siêu trí tuệ sẽ cải thiện cuộc sống con người
- Trong buổi Q&A toàn công ty diễn ra vào ngày sau cuộc gọi với nhà đầu tư, Zuckerberg giải thích rằng việc thu thập dữ liệu nhân viên “không phải để giám sát hay theo dõi hiệu suất”, mà để dạy cho AI “cách những người thông minh sử dụng máy tính để hoàn thành công việc”
- Ông nói thêm rằng “AI có lẽ là một trong những lĩnh vực cạnh tranh khốc liệt nhất trong lịch sử”
AI Transformation Weeks và áp lực phải dùng công cụ
- Tháng 3, Meta tổ chức “AI Transformation Weeks” cho nhân viên
- Công ty đào tạo cách sử dụng các công cụ lập trình AI và AI agent (trợ lý số tự thực hiện công việc)
- Product designer được yêu cầu thử viết code bằng AI, còn software developer được yêu cầu thử làm thiết kế bằng AI
- Meta triển khai dashboard nội bộ theo dõi lượng token tiêu thụ (đơn vị sử dụng AI, tương đương 4 ký tự văn bản)
- Một số nhân viên xem đây là công cụ gây áp lực nhằm thúc đẩy cạnh tranh giữa đồng nghiệp
- Tình trạng tạo AI agent quá mức đã dẫn tới việc xuất hiện cả agent để tìm agent và agent để đánh giá agent
- Việc có sử dụng công cụ AI hay không được phản ánh vào đánh giá hiệu suất
Sa thải hàng loạt và nỗi bất an của nhân viên
- Sau khi xuất hiện tin vào ngày 17 tháng 4 rằng Meta sắp sa thải 10% toàn bộ lực lượng lao động, nhân viên lo ngại rằng họ có thể đã huấn luyện lực lượng AI thay thế chính mình
- Hai ngày sau, Meta chính thức công bố sẽ sa thải khoảng 8.000 người trong tháng này
- Giám đốc nhân sự Janelle Gale cho biết trong một thông điệp nội bộ rằng đợt cắt giảm này là “để bù đắp cho các khoản đầu tư khác”, đồng thời nói rằng “tôi biết gần một tháng mơ hồ như vậy khiến mọi người rất bất an”
- Các đợt sa thải dự kiến được thực hiện vào ngày 20 tháng 5
- Một số nhân viên không còn xem Meta là nơi để xây dựng sự nghiệp lâu dài, và thậm chí còn có xu hướng muốn bị đưa vào diện sa thải để tìm việc mới hoặc nhận trợ cấp thôi việc
Phản ứng của nhân viên và bầu không khí nội bộ
- Nhân viên đối phó bằng cách chia sẻ hướng dẫn về sa thải và các meme mang màu sắc hư vô
- Meme “It do not matter” được lan truyền nội bộ
- Ít nhất 3 website đếm ngược tới ngày sa thải 20 tháng 5 đã được tạo ra
- Header của một trang trong số đó là “Big Beautiful Layoff”, nhại theo tên một dự luật chính sách nội địa của Tổng thống Trump
- Một nhân viên phụ trách user research đã viết trong bài đăng nội bộ rằng “tinh thần đang xuống cực mạnh”
- Một nhân viên đã trực tiếp chỉ trích Bosworth rằng “sự lạnh lùng của ông trước những lo ngại của chính nhân viên mình là điều đáng lo ngại”
Hàm ý đối với toàn ngành
- Tình hình tại Meta là một tiền lệ đi trước cho những gì các công ty công nghệ khác có thể trải qua khi đưa AI vào nơi làm việc
- Microsoft, Block, Coinbase cũng gần đây công bố sa thải hoặc chương trình nghỉ việc tự nguyện theo các thay đổi công việc do AI gây ra
- Vì công cụ AI hữu ích cho việc tạo mã, tác động đặc biệt mang tính phá vỡ đối với các software engineer, nền tảng của doanh nghiệp số
- Giáo sư Leo Boussioux của University of Washington nhận xét rằng “AI có thể giúp mọi người trở thành coder giỏi hơn, nhưng đồng thời cũng làm tăng cường độ của công việc hằng ngày”, và đánh giá rằng “hiện vẫn chưa có playbook cho việc sử dụng AI tại nơi làm việc”
- CFO Susan Li cho biết trong cuộc gọi với nhà đầu tư rằng “trong bối cảnh năng lực AI phát triển nhanh chóng, chúng tôi không biết quy mô tối ưu của công ty sẽ là bao nhiêu”, qua đó gợi ý khả năng còn có thêm thay đổi
1 bình luận
Ý kiến trên Hacker News
https://archive.is/JUPmz
Diễn biến là thế này: khi Zuck nảy ra một ý tưởng nào đó, đám người chỉ biết gật đầu xung quanh sẽ nói kiểu “đúng vậy, chuyện này sẽ thay đổi thế giới”, rồi sau đó nó biến thành một màn trình diễn làm màu để lấy lòng cấp trên
Nếu bạn hỏi “làm sao họ có thể đốt 80 tỷ USD vào Metaverse được?”, thì chính là theo cách đó
Đừng gia nhập Meta. Dù nhà tuyển dụng có phản hồi nhanh đến đâu, dù công việc có trông hào nhoáng đến mức nào cũng vậy. Các quản lý nói dối trong khâu ghép đội. Có lý do khiến thời gian làm việc trung bình dưới 2 năm
Đó là một văn hóa độc hại và dựa trên nỗi sợ. Khi bước vào, những người xung quanh đã nghĩ đến việc biến bạn thành vật tế thần rồi. Công việc thực sự chỉ bị khóa lại cho những người có lợi thế chính trị, còn người ở ngoài phải bịa ra các dự án vô nghĩa nhưng trông có vẻ hợp lý. Ngay cả khi tự tìm ra việc để làm, lập tức sẽ có màn đấu đá để cướp công việc đó khỏi tay bạn
Ban lãnh đạo nhìn vào thị trường lao động yếu và tưởng rằng họ có thể thoải mái sa thải những kỹ sư khó chịu
Đặc biệt trong vài năm gần đây, lãnh đạo các công ty công nghệ phần lớn xuất thân từ một số trường đại học tinh hoa nơi sự giàu có của cha mẹ ảnh hưởng lớn đến khả năng trúng tuyển, nên bầu không khí coi thường lao động đến cực độ như hiện nay cũng không có gì lạ
Người ta đã lặp đi lặp lại nỗ lực xem các kỹ sư được đào tạo nhiều năm như lao động tay chân có thể thay thế được, và kết quả lần nào cũng như nhau. LLM sẽ không thay đổi điều đó
Có vẻ vẫn thiếu một chuẩn mực xã hội rộng hơn về việc dùng AI trong lao động trí óc
Cách đây không lâu, có người ở chỗ làm gửi cho tôi một khối lượng văn bản khổng lồ qua Teams. Bình thường thì đó là người có thiện chí nhưng mỗi từ đều sai chính tả một chút và tin nhắn hầu như không bao giờ quá 20 từ, nên rõ ràng đó là đồ copy-paste từ ChatGPT
Với những người nghĩ theo kiểu chuyển ngữ cảnh, lượng thông tin như dân HN thì vấn đề của tình huống này là quá rõ, nhưng tôi nhận ra với công chúng nói chung thì hoàn toàn không hiển nhiên. Có vẻ người đó thật lòng nghĩ rằng mình gõ prompt trong 15 giây rồi bắt tôi ngồi 30 phút để gỡ một đống hỗn hợp AI là đang giúp đỡ tôi
Sự hiểu biết hay đồng thuận về điều gì là thông lệ chấp nhận được trong những chuyện như vậy vẫn chưa hề đi vào chuẩn mực xã hội
Những người kém năng lực hoặc ít hữu ích hơn tạo ra nhiều thông tin hơn trong ít thời gian hơn, còn những người hữu ích hơn lại phải tiêu tốn thời gian quý giá để diễn giải nó. Vì vậy tôi hoài nghi việc LLM có thể tạo lãi ròng cho phần lớn tổ chức hay không
Bạn dùng gì ở phía sau cũng được, nhưng thứ được gửi đi nên là kết quả đã được chính bạn tổng hợp suy nghĩ
Nếu không thì như nhiều người đã nói, cứ gửi luôn prompt là xong. Thực ra biết rằng đồng nghiệp đang gặp khó khăn trong việc truyền đạt điều gì đó còn thú vị và tốt hơn
Trước thời AI, nếu ai đó tạo tài liệu thiết kế, vé Jira hay pull request thì ít nhất vẫn có giả định rằng người đó đã bỏ khá nhiều thời gian và công sức của mình
LLM xóa bỏ giả định đó. Giờ thì email, tài liệu thiết kế 12 trang, pull request 100 dòng hay 1000 dòng, hoặc 10 vé Jira — không ai biết đó là thứ ai đó đã thực sự bỏ thời gian làm ra, hay chỉ là thứ được AI tạo cho ra vẻ hợp lý bằng một gói đăng ký. Nhưng vẫn phải đọc và xử lý, và chi phí đó lớn gấp 100 lần công sức của người tạo ra nó
Với những người xem công sở là trò tối ưu hóa giữa công sức thực bỏ ra và vẻ ngoài trông có giá trị, LLM là đường tắt hoàn hảo. Chỉ vài dòng yêu cầu là có thể tạo ra tài liệu khiến người khác tưởng như đã làm rất nhiều việc
Nếu ai đó để bạn mất 30 phút xem xét một đống hỗn hợp AI từ prompt 15 giây, họ sẽ dán phản hồi đó vào ChatGPT rồi gửi lại cho bạn một tài liệu đã sửa. Như vậy là bạn còn làm hộ luôn công việc của họ
Đây sẽ là một quá trình chuyển đổi khó khăn đối với các đội hay công ty vốn dùng vẻ ngoài bận rộn làm chỉ số thay thế cho đóng góp thực tế. Dân văn phòng toàn cầu sống bằng email giờ đã có công cụ tạo ra thành phẩm trông như mình đã làm việc, và phần lớn thậm chí còn có vẻ đúng đắn. Một người có thể tạo ra vô số tài liệu thiết kế và vé Jira, còn copy-paste cả những câu trả lời dí dỏm lên Slack công ty, để trông như nhân viên năng nổ và tận tụy nhất dù thực tế làm ít việc hơn bao giờ hết
Những đội đã có văn hóa review tốt và quản lý quan tâm đến đầu ra hơn là chỉ số thì sẽ ổn. Chỉ cần nhìn kỹ một chút là nhân viên AI copy-paste sẽ lộ ra ngay. Những quản lý lười biếng chỉ lướt tài liệu rồi vẽ biểu đồ số pull request hay số dòng code thay đổi sẽ sốc khi nhận ra chính những nhân viên đứng top trong trò chơi của họ lại đang gây hại lớn nhất cho đội
Ai cũng muốn gửi thành phẩm từ mánh khóe của mình, nhưng lại không muốn nhận thứ đó từ người khác
Đa số đều biết mình đang làm thế. Nếu bạn cảm thấy cần phải giấu việc dùng LLM, thì điều đó có nghĩa bản nháp cuối cùng chưa có đủ giọng văn và công sức của chính bạn trong đó, và bạn cần sửa chuyện đó
Tôi biết ý họ là muốn giúp, nhưng rất khó để không thấy như thể họ đang coi tôi là trẻ con hoặc kẻ ngốc. Trước đây từng có sự đồng thuận rằng việc tìm Google hộ ai đó là thô lỗ, và letmegooglethatforyou.com là ví dụ điển hình, nên tôi không hiểu vì sao tóm tắt AI và đống hỗn hợp AI lại không được nhìn nhận theo cách tương tự
Bài viết nhắc đến các đợt sa thải ở Meta, nhưng thứ ảnh hưởng đến tinh thần nhân viên nhiều hơn AI có lẽ là cắt giảm nhân sự
Giả thuyết hiện tại của tôi về các đợt sa thải trong công nghệ là thế này. Trong khoảng 10 năm qua, những thông lệ gây ra tỷ lệ nghỉ việc như xếp hạng chồng chéo đã không còn thịnh hành nữa. Có thể đoán lý do. Có lẽ do thay đổi thế hệ khiến quản lý cấp trung không còn muốn làm việc bẩn nữa. Dù sao thì sự thay đổi đó đã xảy ra
Nhưng các công ty vẫn muốn loại bỏ người làm kém, và có người cho rằng điều đó là cần thiết. Thế là bây giờ họ định kỳ cắt giảm nhân sự trên toàn công ty rồi gắn cho nó cái cớ thuận tiện tại thời điểm đó. Có thể là kinh tế vĩ mô, có thể là AI, gì cũng được
Giả thuyết này giải thích hiện tượng công ty tuyển dụng rất mạnh ngay trong hoặc ngay sau khi sa thải, cũng như lý do việc sa thải lặp đi lặp lại hằng năm
Mark ghét người làm rò rỉ thông tin, nhưng việc NYT dường như có đường dây trực tiếp với hàng chục người trong nội bộ lại khá buồn cười
Rốt cuộc thì giữ bí mật đã chia sẻ với 70.000 nhân viên là chuyện khó
Ông ấy là kiểu người rất phản ứng theo tình huống, chứ không phải kiểu tự hỏi “mình phải thay đổi thế nào” hay “mình đã làm gì mà dẫn đến chuyện này”
Tôi đã nghĩ vậy khi nhìn các vụ bê bối cuối những năm 2010. Với ông ấy, tất cả chỉ là ứng phó truyền thông, chứ không phải tự soi xét bên trong. Cách PR tốt nhất là đừng trở thành kẻ xấu ngay từ đầu. Tôi tự hỏi liệu ông ấy đã bao giờ nghĩ đến điều đó chưa
Có vẻ những người ở công ty nhỏ hoặc làm việc một mình cảm thấy vui hơn khi dùng AI
Làm tự do, tháng trước tôi đốt gần 1.000 USD vào token và khá thích thú với việc đó
Nếu bạn bị kỳ vọng năng suất tăng 10 lần mà lương không tăng, thì rốt cuộc bạn chỉ đang nhét tiền vào túi giám đốc điều hành đồng thời làm giảm sự ổn định công việc của chính mình
Việc Meta nghĩ đây là ý tưởng hay, rồi còn cho rằng chỉ cần nói dữ liệu đó chỉ dùng cho huấn luyện AI ẩn danh thì nhân viên sẽ thấy yên tâm, đến giờ vẫn thật khó hiểu
Bosworth trả lời rằng “Dữ liệu này được kiểm soát cực kỳ nghiêm ngặt”. “Sẽ không có rủi ro rò rỉ đâu”
Ôi trời. Đúng kiểu những lời cuối nổi tiếng
Tôi đã dành phần lớn cuộc đời tin rằng công nghệ sẽ làm cuộc sống tốt đẹp hơn, nhưng giờ nhận ra đó là một sai lầm
Công nghệ khuếch đại quyền lực. Cho đến khi chúng ta cùng nhau tái định nghĩa và thực thi một hệ giá trị mang lại lợi ích cho tất cả mọi người, tiến bộ công nghệ sẽ chỉ vận hành như một công cụ nô dịch hóa
Cuối cùng hoặc là đi tới toàn trị, hoặc là chống lại nó và lao vào vùng chưa biết để tạo ra lối thoát. Toàn trị có thể dẫn tới việc ngừng phát triển để giữ nguyên hiện trạng, hoặc duy trì chủ nghĩa nguyên thủy vô chính phủ, hoặc một kiểu nhàm chán kỹ trị
Trên thực tế ta chỉ có thể tiến về phía điều chưa biết và hy vọng. Nhưng tôi không thể giả vờ là mình nhìn ra con đường xuyên qua tất cả chuyện này
Gần đây tôi đã viết về Luddites. Nếu nhìn vào những đòi hỏi thực sự của họ thì họ không hề chống công nghệ, mà là những nhà hoạt động lao động. Trong Cách mạng Công nghiệp, cuộc sống của phần lớn con người đã tệ đi rất nhiều, và chỉ được cải thiện sau khi những đạo luật mà họ đòi hỏi cuối cùng cũng được thực thi
https://www.disruptingjapan.com/the-real-luddites-would-have...
Thứ nhất, con người thường xuyên bất đồng, và bất đồng rất căn bản, về chuyện thế nào là “có lợi cho tất cả mọi người”. Phần lớn những khác biệt đó không thể giải quyết nếu không có bạo lực vật lý
Thứ hai, “thực thi” có nghĩa là trao cho một số người quyền lực làm điều gì đó với người khác. Quyền lực làm những việc mà nếu người bình thường làm thì sẽ là tội phạm: tống người khác vào tù, phạt tiền họ, hạn chế những gì họ có thể làm. David Friedman định nghĩa chính phủ theo cách đó trong cuốn sách đáng đọc The Machinery of Freedom. Vấn đề là cuối cùng chính phủ vẫn phải do con người vận hành, mà con người thì không đủ đáng tin để được trao loại quyền lực như vậy
Rốt cuộc, biện pháp phòng vệ duy nhất là đừng trao quyền lực đó cho người khác. Không trao cho chính phủ, không trao cho các tập đoàn công nghệ lớn, không trao cho bất kỳ ai. Nhưng để làm được vậy cần một mức độ nhìn xa trông rộng mà phần lớn mọi người либо không có, либо không muốn dùng đến. Đặc biệt là khi trước mắt có thứ ngọt ngào hấp dẫn. Khi Facebook mới xuất hiện, có bao nhiêu người nhìn ra rằng vài chục năm sau nó sẽ thành một con quái vật khổng lồ mà ta không biết cách kiểm soát, rồi quyết định đơn giản là không dùng nó? Nếu chỉ nhìn quanh tôi thì câu trả lời là “không đáng kể”. Trong số những người tôi biết, chỉ có mình tôi là không dùng Facebook và chưa từng dùng. Ngay cả tôi cũng không từ chối nó ngay từ đầu vì đã nhìn thấy hiện tại; tôi chỉ làm theo cảm giác phản kháng bản năng, rồi nhiều năm sau ngồi nhìn vụ tai nạn tàu hỏa diễn ra chậm rãi
Vì vậy chúng ta đang mắc kẹt. Ví dụ, ngay cả nếu chính phủ quyết định chia nhỏ các công ty công nghệ lớn, phạt Zuckerberg, Bezos và những người khác số tiền khổng lồ, tịch thu tài sản của họ, bắt họ làm công ích, thậm chí tống một số người vào tù, thì cuối cùng đó vẫn chỉ là những con người không đáng tin đang làm điều đó với những con người khác. Vấn đề gốc rễ không được sửa chữa. Chỉ là đá cái lon đi xa hơn một chút mà thôi
LLM rõ ràng là cực kỳ tập trung hóa. Cá nhân hay công ty nhỏ gần như không thể tự huấn luyện LLM của riêng mình. Cùng lắm bạn chỉ có thể tải về một mô hình đã được tiền huấn luyện, dù vậy ít nhất thì sẽ không có ai âm thầm chỉnh sửa hoặc tước nó khỏi tay bạn được