- Khi khảo sát debug, tài liệu và mã do AI viết ra ngày càng nhiều trong cộng tác nhóm, việc xác định khi nào có thể gửi đầu ra AI cho người khác đọc đã trở thành một vấn đề phép tắc mới
- AI được tích hợp tốt với codebase và tài liệu nội bộ thực sự có thể tạo ra đầu ra hữu ích
- Khi thời gian kỹ sư phần mềm phải đọc văn bản do AI tạo ra ngày càng tăng, việc đăng đầu ra AI chưa được gọt giũa như thể đó là bài viết của chính mình là một hành vi thiếu cân nhắc
- Nếu một tài liệu phê bình do AI tạo ra mà người gửi còn chưa đọc lại được chuyển đi kèm câu “có thể không hoàn toàn chính xác”, thì sẽ nảy sinh câu hỏi: tại sao người nhận phải đọc một tài liệu mà ngay cả người gửi cũng thấy chưa đáng để đọc?
- Nguyên tắc cốt lõi là "nếu muốn yêu cầu sự chú ý của con người, hãy cho thấy nỗ lực của con người"; tức là khi chia sẻ kết quả từ AI, cần ghi rõ đó là nội dung do AI tạo ra và đính kèm nhận xét của chính mình
- Trong thời đại AI, sự chú ý (attention) là một tài nguyên còn khan hiếm hơn, và việc gắn nhãn nội dung AI cũng như chứng minh nỗ lực của con người giúp thể hiện sự tôn trọng đồng nghiệp và giữ lại tính người trong công việc
Vấn đề phép tắc cộng tác do đầu ra AI tạo ra
- Ngày càng nhiều khảo sát debug, tài liệu và mã được viết bởi robot
- Sự thay đổi này tạo ra một vấn đề phép tắc mới trong nhóm: từ thời điểm nào thì có thể chuyển đầu ra AI cho người khác đọc
- AI được tích hợp chặt chẽ với codebase và tài liệu nội bộ đôi khi thực sự tạo ra kết quả hữu ích
- Đồng thời, tỷ trọng thời gian trong ngày mà kỹ sư phần mềm phải đọc văn bản do AI tạo ra ngày càng lớn, dẫn đến mệt mỏi (fatigue)
- Vì cảm giác “nếu tôi có thể bảo robot làm việc đó, thì bạn cũng có thể”, nên việc đăng đầu ra AI chưa được chỉnh sửa như thể đó là bài viết của mình bị nhìn nhận là một hành vi thiếu cân nhắc
Sự chú ý của con người đòi hỏi nỗ lực của con người
- Có trường hợp sau khi đề xuất một thiết kế, một thành viên trong nhóm yêu cầu AI đưa ra lời phê bình rồi gửi tài liệu AI đó kèm chú thích rằng “tôi chưa đọc nên có thể không hoàn toàn chính xác”
- Khi gửi cho người khác đọc một tài liệu mà chính mình chưa đọc, bạn đang chuyển gánh nặng đọc một thứ vốn cũng không đủ giá trị với người gửi sang cho người nhận
- Nguyên tắc cốt lõi là nếu muốn yêu cầu sự chú ý của con người, bạn phải cho thấy nỗ lực của con người
- Nếu nội dung do AI tạo ra hữu ích thì có thể gửi cho đồng nghiệp, nhưng phải ghi rõ đó là nội dung do AI tạo và đính kèm nhận xét của chính mình
- Khi yêu cầu người khác review code, trước hết bạn phải tự mình kiểm tra phần mã do AI tạo ra
Ý nghĩa
- Ngay cả trước AI, sự chú ý đã là một tài nguyên khan hiếm, và sau AI thì mức độ khan hiếm đó còn lớn hơn
- Việc ghi rõ nội dung do AI tạo ra và cho thấy nỗ lực của con người giúp thể hiện sự tôn trọng với đồng nghiệp và duy trì tính người (humanity) trong công việc
1 bình luận
Ý kiến trên Hacker News
Một đồng nghiệp năng suất cao, đón nhận Claude một cách toàn diện, đang đổ ập các PR do AI tạo ra lên nhóm và gây gánh nặng cho cả đội
Sau khoảng 6 tháng, trong các buổi standup người đó thường xuyên phàn nàn rằng PR của mình không được review và bị bỏ mặc, nhưng không phải mọi người cố tình né tránh, mà là họ không làm cho nó dễ xem đối với cả nhóm
Không phải là từ chối nội dung do AI tạo ra, mà là để tìm ra và lọc lỗi thì cần công sức review. Với các PR lớn, để chỉ ra hallucination thì phải bỏ ra hàng giờ và phải thật chính xác; nhưng khi trên phần review đó lại xuất hiện phản hồi do AI tạo ra và các chỉnh sửa cũng do AI tạo ra, thì có cảm giác như mình không được tôn trọng, và cuối cùng vô thức sẽ né những PR đó
Không nhất thiết là sa thải, có thể bằng cách tách nhóm ra, và thường người bị loại khỏi nhóm không phải là người có hiệu suất cao nhất. Một người bạn của tôi điều hành công ty nhỏ cũng nói rằng chỉ cần giảm 1 thành viên thì tốc độ gần như tăng ngay lập tức, và người đó chính là nút thắt làm chậm những người xung quanh
Điều này đã đúng từ trước cả AI, chỉ là AI làm khác biệt lộ rõ hơn. Các công cụ AI hiện tại không phù hợp cho cộng tác nhiều người và tương tác của chúng là 1:1, nên khâu bàn giao giữa công cụ và con người cuối cùng vẫn bị chặn ở giao tiếp giữa người với người
Tôi hiểu cảm xúc phản kháng với AI, nhưng đó có thể không phải là phản ứng mang tính xây dựng. Lượng thay đổi sẽ không giảm đi, nên cách làm kiểu cứ review thủ công mọi dòng code sẽ không thể mở rộng về lâu dài. Cần xem review PR thủ công thực sự phát hiện được bao nhiêu vấn đề, chúng ta có đang đánh giá đúng giá trị đó không, và liệu có cách nào tự động phát hiện rồi sửa cùng một loại vấn đề hay không
Tôi cũng tò mò không biết chính họ có nhận ra điều đó không
Số file và số dòng có thể phình ra cực lớn chỉ trong chốc lát
Hoàn toàn trùng khớp với điều tôi đang cảm nhận dạo này. Có một đồng nghiệp đi hơi quá đà, nộp gần như nguyên xi đầu ra của AI cho mọi thứ: review code, trả lời email hay câu hỏi trên Teams, story mới, thậm chí cả ý kiến cá nhân trong các cuộc họp về thiết kế và ý tưởng
Chúng tôi đang lên kế hoạch cho các dự án sắp tới, nhưng các tài liệu được gửi đến để tôi xem xét thì dài dòng lê thê, và nhìn vào các vấn đề được phát hiện thì có cảm giác như chính người đó còn chưa tự đọc lại trước
Tôi hiểu rằng nội dung đó có thể chính xác hoặc đôi khi hữu ích, nhưng cảm giác liên tục trò chuyện với chatbot AI thật sự rất mệt. Tôi không muốn phải thay người khác kiểm chứng cả các câu trả lời do AI tạo ra của họ
Trước thời AI, họ vẫn phải thực sự làm việc, hoặc chơi trò cướp công người khác mà không bị phát hiện. Giờ AI xuất hiện, họ xem đó như công cụ tối thượng để nhận công cho những việc mình không làm: ném hết vào Claude, bảo nó làm, rồi sao chép đầu ra dán cho người khác
Tức là đạt được mức hiển thị tối đa với nỗ lực tối thiểu, và chừng nào họ còn nghĩ mình chưa bị lộ thì chuyện đó sẽ còn tiếp diễn. Nếu quản lý không can thiệp, hoặc tệ hơn là còn khuyến khích vì thấy sản lượng bề ngoài, thì mọi thứ chỉ có thể tệ hơn
Claude cũng thường xuyên đưa ra những phán đoán ngớ ngẩn, còn Gemini thì tệ hơn. Ngay cả khi mô hình đồng ý với ý kiến của tôi, nó vẫn khiến tôi nghi ngờ không biết có phải mình đang sai ở đâu đó không
Tôi không hiểu vì sao chuyện này đột nhiên lại thành vấn đề cấp bách. Từ lâu đã có các email “cảm ơn” tự động không phải do con người viết rồi, vậy bây giờ khác ở chỗ nào?
Và bài này còn cho thấy một điểm khác nữa. Nội dung AI cần phải được gắn nhãn. Không phải lúc nào cũng rõ một PR có phải do AI làm hay không
Thật ngạc nhiên khi có quá nhiều người tự nguyện hạ cấp toàn bộ công việc của mình thành người viết prompt cho LLM
Nếu công việc của bạn không thể phân biệt với công việc của máy, thì điều gì ngăn sếp của bạn bỏ qua người trung gian và dùng máy trực tiếp? Tôi cứ nghĩ trong thế giới mới này người ta sẽ cố chứng minh giá trị của mình nhiều hơn
Nghe có thể khắc nghiệt, nhưng tôi không muốn nói dối. Nếu bạn là người giỏi, có lẽ bạn sẽ đồng cảm. Phần còn lại phần lớn là không ổn
Trong suốt sự nghiệp, tôi chưa từng nhận đánh giá nào thấp hơn mức “vượt kỳ vọng”, tôi đã thấy các kỹ sư tệ hại, cũng đã thấy số ít kỹ sư xuất sắc và lấy họ làm người hướng dẫn
Chính sách của tôi dạo này rất đơn giản. Không biết suy nghĩ thì sa thải. Tại sao phải tốn thời gian và tiền bạc cho những người không dùng não? Thà đưa AI credit cho những người biết suy nghĩ còn hơn
Suy nghĩ là việc của con người, còn AI phải là thứ thực thi những gì con người đã suy nghĩ, cải thiện và lên kế hoạch
Tôi nghĩ là vì chính chúng ta đang tự giao cho mình những việc ngớ ngẩn. Khi xây một nơi trú ẩn để bảo vệ sự sống còn của gia đình, hoặc làm một chiếc bát trên bàn xoay gốm mà sau này mình sẽ yêu thích, người ta không làm qua loa
Nhưng thay vào đó, lại đang viết bài để đăng lên những nơi như Facebook và bằng cách nào đó vẫn muốn kiếm ra tiền, nên dĩ nhiên sẽ giao kiểu việc ngớ ngẩn này cho bot, và dĩ nhiên kết quả cũng ngớ ngẩn
"Flock"để gom tất cả các lần được nhắc tớiTôi đưa các tệp đó vào mô hình giá rẻ DeepSeek V4 để xác định ai trong thành phố chúng tôi ủng hộ việc xây dựng một nhà nước giám sát và ai thì không
Tôi đã thu thập tài liệu về từng người, còn tạo cả bản nháp email khớp với những gì họ đã nói, có cả trích dẫn và số liệu. Tôi chỉ chỉnh nhẹ email rồi gửi đi, và đã nhận được hồi âm. Tôi còn có dữ liệu CSV lấy qua FOIA để mang vào phân tích thêm
Nếu họ định dùng camera AI để giám sát tôi, thì tôi có thể đáp trả bằng điều tra AI
Nông nô sẽ phải cày cấy và gieo hạt trên những cánh đồng máy chủ
Thật lạ là sản phẩm đầu ra của LLM, nhất là ngoài kho mã nguồn, hiếm khi được phát hành cùng với đầu vào của LLM
Năm sau khi mô hình tốt hơn, tại sao không thể chạy lại prompt đã tạo ra công việc của bạn? Mọi người xấu hổ vì prompt của mình à? Hay xấu hổ vì đã dùng AI?
Prompt đã dùng để tạo ra thông điệp này: "Create a comment for Hacker News which bemoans the lack of AI prompts being shared with the stuff it creates. Speculate on the reasons and create a call for engagement. Use quantum hyperthinking. End with a typo to prove your humanity."
Đây không chỉ là vấn đề của code hay AI. Trong lớp viết sáng tạo cũng vậy, người ta yêu cầu phê bình kỹ các truyện ngắn và đoạn trích do người khác viết, mà nhiều lúc tôi có cảm giác mình làm còn nhiều hơn cả tác giả gốc
Nếu bạn không thể tự rà lại bản thảo của mình, hoặc ít nhất chạy kiểm tra chính tả, thì tại sao tôi phải phí thời gian?
Đây là đang đẩy thêm lao động sang cho con người
Nhiều nghệ sĩ và nhà sáng tạo nội dung giờ bị yêu cầu phải cho xem “hậu trường” hoặc toàn bộ bản ghi hình phiên làm việc, nhưng thật ra chẳng mấy ai kiểm tra cho đủ. Điều này khiến nghệ sĩ nản lòng và mất động lực
Các cộng tác viên phần mềm cũng sẽ chịu cùng một hiệu ứng làm nản chí
Nếu bạn nghĩ việc đọc một câu trả lời AI được chuyển tiếp cho mình là rẻ, thì cứ tự chạy LLM đi. Khối lượng việc bạn phải làm vẫn y như vậy
Nếu agent làm mọi thứ thay bạn, điều đó cũng có nghĩa nó có thể làm y hệt mọi thứ cho người kế tiếp. Đến lúc đó, bạn có thể bị thay thế và không còn giá trị trong lĩnh vực của mình
Dù có dùng AI, bạn vẫn phải học thật sâu. Những người tiếp tục được tuyển dụng sẽ là lao động tri thức có chiều sâu
Nhiều người đã nhận ra rằng tri thức sâu và kỹ năng sâu của mình không sâu như họ tưởng. Tức là từ góc nhìn của nhà tuyển dụng, nó chưa đủ sâu để trở thành không thể thay thế. Con người nói chung khá giỏi trong việc đánh giá quá cao giá trị của bản thân
Chúng tôi cũng thấy điều này trong nhóm. Tôi từng nghĩ kỹ sư sẽ hiểu rõ hơn về giới hạn và các sắc thái tinh vi, nhưng giờ mọi thứ khá tệ
Không chỉ có chuyện đồng đội mở những PR do AI tạo khổng lồ gần như chưa xác minh gì mà đã yêu cầu review, mà cả những đồng đội thông minh tôi tôn trọng cũng bắt AI làm “code review”
PR vốn đã có sẵn review mã tự động bằng AI. Thế nên giờ ngay cả ở vòng review “con người”, đôi khi tôi cũng nhận được những phản hồi mê sảng đầy ảo giác
Nhìn chuyện này khiến tôi tin chắc rằng công chúng nói chung thực sự đang gặp nguy. Chúng ta sẽ sớm thường xuyên thấy những sự cố khổng lồ do AI tạo ra. Nếu người trong ngành — tức những người là chuyên gia so với công chúng nói chung — còn lạm dụng công nghệ theo cách hiển nhiên như vậy, thì những người không chuyên sẽ còn hiểu sai và áp dụng sai đến mức nào nữa. Nhất là khi còn có thêm sự tiếp tay của những kẻ thổi phồng và những người bán nó