Sự mệt mỏi khi phải trò chuyện với công cụ

• LLM không hoạt động như một công cụ tốt trở thành phản xạ cơ thể như bàn phím hay ô tô, mà giống một đối tượng đòi hỏi phải yêu cầu và thương lượng, từ đó tiêu hao năng lượng xã hội của người dùng
• Nhờ tính nhất quán và tốc độ, công cụ tốt được não bộ tiếp nhận như phần mở rộng của cơ thể, nhưng các LLM như Claude hay Cursor vẫn chưa đạt đến mức đó
• Người dùng LLM phải yêu cầu, thuyết phục, đôi khi nổi giận như khi nói chuyện với con người, và phải trả chi phí xã hội
• Tương tác với con người mang lại phần thưởng như học hỏi, được thử thách, cảm hứng và phản biện, còn LLM chủ yếu trả về thêm code, thêm test, lời bào chữa, đôi khi là cả báo cáo lỗi
• Một số công việc nay đã đạt đến mức một người khó có thể làm được cách đây 1 năm, nhưng vẫn chưa rõ liệu dùng năng lượng xã hội cho LLM trong mọi công việc có tốt hơn dùng nó cho đồng nghiệp thật hay không

---

LLM trở thành đối tượng đối thoại thay vì là công cụ

• LLM gây mệt mỏi vì đòi hỏi năng lượng xã hội để vận hành
• Có thể dùng nguồn năng lượng đó cho tương tác với con người thật sẽ tốt hơn
• Khi sử dụng công cụ tốt, não bộ tiếp nhận công cụ như một phần của cơ thể
  • lái ô tô
  • gõ bàn phím
  • thực hiện công việc bằng cách nhấn tổ hợp phím trong Vim hay VSCode
• Ngược lại, khi trò chuyện với con người, ta tham gia vào ý thức xã hội
  • trò chuyện
  • nhờ giúp đỡ
  • hợp tác để không phải đẩy ticket sang quý sau
• Kiểu lao động não bộ mang tính xã hội này khó hơn việc chỉ dùng công cụ và đòi hỏi nhiều năng lượng hơn

Những gì LLM trả về và phần thưởng còn thiếu

• LLM không mang lại phép màu của công cụ như bàn phím hay ô tô
  • hầu như không ai nói Claude hay Cursor cho cảm giác như phần mở rộng của cơ thể
  • tính nhất quán và tốc độ chưa đủ để não bộ tiếp nhận chúng như công cụ
• Thay vào đó, người dùng phải trò chuyện, thương lượng, thuyết phục, đôi khi tức giận với LLM và trả một thuế xã hội
• Việc dùng chi phí xã hội cho con người đáng giá hơn vì nhận lại nhiều phần thưởng hơn
  • có thể học điều mới hoặc được thử thách
  • có thể nhận cảm hứng
  • nếu nói linh tinh thì đối phương có thể từ chối
  • ngược lại, ta cũng có thể dạy người khác, thách thức họ hoặc truyền cảm hứng cho họ
• LLM phần lớn chỉ trả về thêm code, thêm test và thêm lời bào chữa
  • đôi khi còn đưa thêm báo cáo lỗi, và điều đó cũng có giá trị
• Trong một số công việc, nhờ LLM mà một người có thể làm được những điều vốn bất khả thi cách đây 1 năm
• Tuy nhiên, vẫn chưa rõ việc dùng lao động não bộ mang tính xã hội cho các cuộc đối thoại với LLM có phù hợp trong mọi công việc hay không
• LLM đòi hỏi người dùng phải lên tiếng với nó, nhưng hiếm khi mang lại phần thưởng tương xứng với nỗ lực đó

[GN⁺]

Các bình luận trên Lobste.rs

• Với tôi, việc trò chuyện với AI đã trở thành như bản năng thứ hai. Giờ mỗi ngày tôi mở khoảng 10 cuộc chat cho đủ loại câu hỏi, gần như chẳng còn ý thức về việc đó nữa
  Luồng nhập câu hỏi, đọc, trả lời, rồi đọc lại khá giống việc tìm kiếm trên Google. Giống như khi lái xe đến mức tay tự chuyển động, việc trò chuyện với AI, ít nhất là với tôi, cũng bắt đầu chiếm cùng một vị trí như vậy

  • Tôi cũng dùng tương tự, nhưng dạo này ngày càng kết hợp thêm Brave Search. Tôi có cảm giác nếu phụ thuộc quá nhiều vào LLM, về lâu dài năng lực nghiên cứu có thể bị thoái hóa
    Vì nó làm thay quá nhiều việc tìm nguồn và kết nối tri thức. Tất nhiên khi muốn nhanh chóng có câu trả lời cho những việc ít quan trọng thì ổn, nhưng nhìn chung tôi nghĩ vẫn cần giữ cho năng lực nghiên cứu được sắc bén
  • Tôi không đưa chuyện này vào luồng vibe coding thông thường. Tôi đồng ý. Tôi cũng mở chat như khi tìm Google để tra cứu thứ gì đó, và nếu giữ câu hỏi ngắn, không bắt đầu một cuộc trao đổi qua lại dài, thì cảm giác khá nhẹ nhàng
    Khi có câu hỏi cụ thể, tôi cũng truy vấn codebase, nhưng với tôi việc đó giống hỏi đồng nghiệp hơn. Vì phải cân nhắc cách diễn đạt, đôi khi phải hỏi lại cụ thể hơn, và thỉnh thoảng nhận câu trả lời sai nên phải sửa lại cách diễn đạt
  • Xét việc LLM thường xuyên gây ảo giác, tôi không nghĩ đó là điều tốt. Tôi nhớ đã thấy một nghiên cứu nói rằng gần một nửa phản hồi của LLM là không chính xác, và tôi cũng không nghĩ con số đó đã cải thiện đáng kể kể từ đó
    Tùy cách dùng, gần như có thể phó mặc cả việc suy nghĩ cho nó, nên cũng có nguy cơ suy giảm năng lực. Chúng ta nên cố gắng phụ thuộc vào LLM ít hơn, chứ không phải nhiều hơn

• Nói về “phần thưởng”, vài ngày trước tôi thấy một điều thú vị. Tôi đang làm việc với hai lập trình viên mới vào nghề, và với tôi đó là một sự cân bằng khá khó. Tôi thích khích lệ người khác, nhưng khi huấn luyện người mới thì phải đánh giá sản phẩm của họ một cách phê bình
  Vì vậy tôi tìm cơ hội để khen, nhưng khi review công việc họ làm dựa vào LLM, tôi nhận ra LLM đã lấy mất cơ hội để tôi khen ngợi và giúp họ trưởng thành. Tôi không thể phân biệt phần nào là do máy tạo ra, phần nào là kết quả họ thật sự học được
  Rốt cuộc tôi lại phê bình phần việc do LLM làm và nói kiểu “hãy để LLM làm nhiều hơn/ít hơn”, hoặc người kia phản ứng phòng thủ rằng “nhưng LLM nói như thế này mà”. Thành thật mà nói, điều đó khiến tôi phải nghĩ lại chính giá trị của code review. Khi ai cũng có một “bạn lập trình” ảo của riêng mình, có vẻ cơ hội chia sẻ kiến thức thông qua code review đã giảm đi

  • Khi có LLM tham gia, cách tiếp cận thực sự phải thay đổi. Giờ review có hai tầng. Thay đổi code thực tế, và cách dùng công cụ để tạo ra thay đổi đó
    Cả hai đều là lĩnh vực có thể phản hồi, nhưng ở lĩnh vực thứ hai hiện vẫn chưa có chuyên gia, nên nó giống hợp tác hơn. Dù vậy quy tắc đầu tiên thì rõ ràng: nếu không thể vượt qua câu “vì LLM nói vậy” để giải thích lý do và nội dung của thay đổi, thì phải từ chối và làm lại

• Tôi đồng ý rằng việc điều khiển LLM rất mệt, nhưng không thể so với lái xe. Tôi đã lái xe hợp pháp hơn 30 năm, nhưng nếu phải lái xe suốt cả ngày làm việc thì có lẽ hôm sau tôi sẽ phải nghỉ
  Không chỉ lo lỗi của chính mình, mà tính mạng còn có thể bị đe dọa bởi sự liều lĩnh và kém cỏi của các tài xế khác. Có lẽ việc lái xe ở đâu cũng rất quan trọng 😅

  • Tôi nghĩ điều đó gần với việc bị bao quanh bởi những người lạ đang làm cùng một việc và có thể gây ra hậu quả chết người khi thao tác trải nghiệm người dùng đó, hơn là vấn đề tính khả dụng của trải nghiệm người dùng trên ô tô

• Nếu theo định nghĩa công cụ của tác giả, với tôi Firefox có vẻ không đủ tư cách là một công cụ, còn theo tiêu chuẩn đó thì Chromium là thứ chủ động độc hại và thù địch
  Tôi có ấn tượng rằng cuộc thảo luận về việc tiết kiệm/tiêu hao năng lượng tinh thần quanh LLM là rất đa chiều. Có mức độ khác nhau trong việc người ta lập tức bị thu hút bởi phía chat như với người thật hay bởi phía không có một tâm trí liên tục, rồi trên đó còn chồng thêm khuynh hướng hướng nội/ambivert/hướng ngoại. Việc suy nghĩ gần hay xa với ngôn ngữ tuyến tính cũng quan trọng, nên LLM có thể là thứ thay thế suy nghĩ, hoặc có thể là thứ thay thế việc dịch suy nghĩ thật sự thành các quy ước giao tiếp con người gây khó chịu. Sự chênh lệch giữa tốc độ đọc và tốc độ gõ cũng vậy
  Về persona xã hội và các cuộc đối thoại qua lại mà bài viết đề cập, tôi không giỏi đọc vị con người và cũng không thể tua lại con người, nên việc sai LLM làm gì đó hoàn toàn không giống trò chuyện với người. Tôi có thể nhìn vào phần dài dòng trước khi trả lời để xem sự mơ hồ trong câu của mình đã được diễn giải ra sao, và cũng có thể viết lại yêu cầu cuối cùng trong khi vẫn giữ phần đầu cuộc trò chuyện để tránh cách hiểu sai. Sau đó tôi còn có thể sửa chính phản hồi của LLM trong lịch sử để dẫn dắt các câu trả lời tiếp theo
  LLM được hosting có thể không mặn mà lắm với việc để ta viết lại hoàn toàn các suy nghĩ liên quan đến an toàn, nhưng đó là thêm một lý do để chỉ dùng mô hình cục bộ. Chỉ riêng việc đó là các dịch vụ độc quyền nhóm được hosting, hành vi có thể thay đổi không báo trước, và trọng số bị che giấu cũng đã đủ lý do để tránh rồi
  Tất nhiên kiểu thao túng này, ngay cả nếu có thể làm với con người, cũng là điều xấu. Vì con người là những nhân cách tồn tại lâu dài. Vì thế đôi khi trò chuyện với một công cụ không được tạo ra để có một tâm trí bền bỉ lại ít mệt hơn. Nếu tôi nói quá ngắn gọn và mang tính công việc, công cụ cũng không khó chịu
  Và chẳng phải lời khuyên hiện nay gần như luôn là nên viết lại truy vấn ban đầu để tránh lỗi, thay vì để lỗi nằm lại trong ngữ cảnh như trong đối thoại với con người rồi giải thích sau đó sao?

• Tôi thích trò chuyện với Claude, và vì nó được huấn luyện để rất thuận theo sở thích của con người, tôi nghĩ sẽ có nhiều người cảm thấy tương tự