- Trò chơi máy tính thập niên 1990 chỉ có thể chạy khi người dùng tự học các điều kiện của máy, như
autoexec.bat, đĩa khởi động và ngắt của card âm thanh - Máy tính từng đẩy người dùng ra xa bằng tiếng thương lượng của modem, jumper ổ đĩa, hay các ngắt bị thiết lập sai; chính quá trình trải qua sự kháng cự đó là con đường để hiểu cách máy hoạt động
- AI assistant ngày nay giống một công cụ biết chiều theo người dùng hơn: thay vì đòi hỏi file cấu hình hay điều kiện, nó tự tái sắp xếp theo câu chữ của người dùng
- Mất mát cốt lõi không hẳn là năng lực kỹ thuật, mà là sự thân thuộc; mối quan hệ hình thành khi vật lộn với máy, thất bại rồi thử lại đang biến mất
- Trong tương lai, chúng ta có thể rơi vào trạng thái phụ thuộc vào máy móc hơn bao giờ hết, nhưng đồng thời lại hiểu chúng ít hơn
Khi khó khăn từng là tri thức trong trải nghiệm máy tính
- Vào thập niên 1990, muốn chơi trò chơi máy tính thì trước hết phải hiểu đôi chút về cách máy tính vận hành
- Người dùng mở và đọc các file như
autoexec.bat - Đôi khi còn tạo đĩa khởi động riêng chỉ để chạy một trò chơi cụ thể
- Nếu máy không cho phép thì không thể chơi, và người dùng phải học các điều kiện của máy
- Người dùng mở và đọc các file như
- Máy tính và thiết bị ngoại vi thời đó có ma sát mà người dùng phải trực tiếp đối mặt
- Modem phát ra âm thanh của quá trình thương lượng kết nối, và nếu nghe đi nghe lại đủ nhiều, người dùng còn có thể nhận ra dấu hiệu cuộc gọi sắp bị ngắt
- Trên ổ đĩa, người dùng dùng móng tay để đặt các jumper nhỏ
- Phải biết card âm thanh phản hồi với ngắt nào; nếu sai, sẽ không có gì hoạt động
- Cảm giác “khó khăn chính là tri thức” xuyên suốt trải nghiệm máy tính thời ấy
- Người dùng hiểu máy thông qua chính thứ đẩy họ ra xa
- Câu “chỉ có thể hiểu một thứ có thể khiến ta thua” cô đọng trải nghiệm này
AI biết chiều theo người dùng và sự thân thuộc đang biến mất
- AI assistant ngày nay trông như hình thái tiện lợi tối hậu: người dùng nói điều mình muốn, và kết quả xuất hiện
- Nó không bắt người dùng đọc file cấu hình
- Nó không đặt ra điều kiện
- Nó tự thay đổi để khớp với câu chữ của người dùng; nếu người dùng tỏ ra không hài lòng, nó xin lỗi rồi thử lại
- Một cỗ máy không thách thức người dùng thì khó để hiểu, và chủ yếu trở thành đối tượng để sử dụng
- Trọng tâm không phải là câu chuyện năng lực đang biến mất
- Các mô hình AI đã đọc cả những cuốn hướng dẫn mà con người không đọc, và có thể nói máy móc vận hành như thế nào
- Nếu chỉ xét năng lực tính toán hay kiến thức kỹ thuật, có thể xem tri thức thậm chí còn an toàn hơn
- Điều biến mất là sự thân thuộc nảy sinh khi va chạm với một cỗ máy cụ thể
- Trải nghiệm vật lộn với một cỗ máy, thất bại, rồi thử lại cho đến khi cuối cùng làm nó chạy được đang ít dần
- Con người sẽ phụ thuộc vào máy móc nhiều hơn trước, nhưng đồng thời hiểu chúng ít hơn
- Thế hệ tiếp theo có thể không cảm nhận điều này như một mất mát
- Không thể hoài nhớ một mối quan hệ mà mình chưa từng có
- Họ có thể dùng các công cụ làm mọi thứ cho mình và không đòi hỏi gì, tự nhiên như dùng công tắc đèn
- Cảnh một máy tính hiện đại lập tức phát lại hoàn hảo bản ghi âm tiếng modem kết nối cho thấy sự tương phản này
- Âm thanh modem ngày xưa vẫn còn trong ký ức
- Cỗ máy hiện đại phát lại âm thanh đó thì không thể được hiểu theo cùng cách
- Máy móc hiện đại được tạo ra để người dùng không cần hiểu chúng theo cách ấy, và đó chính là kết quả mà chúng ta từng mong muốn
1 bình luận
Ý kiến trên Hacker News
Thật đáng tiếc khi Pangram gắn nhãn bài này là do AI viết
https://www.pangram.com/history/c0a9cde2-7a5c-4588-83a3-0269...
Rõ ràng là bài thuần AI đang ngày càng nhiều, nhưng tôi nghĩ những dịch vụ “phân tích” nội dung kiểu này gây hại nhiều hơn lợi
https://geniusaidetector.com/
Vấn đề là chúng ta không biết nó hoạt động như thế nào
Nói chung, chúng ta hiểu được các tầng trừu tượng mà mình tiếp xúc từ lúc sinh ra, và cũng có thể biết phần nào một hai tầng bên dưới, nhưng càng xuống thấp thì mức độ hiểu càng giảm
Tôi đã trực tiếp chứng kiến quá trình này khi lớn lên; có thời điểm loại kiến thức hiếm đó từng cực kỳ được săn đón, nhưng giờ phần lớn kiến thức hiếm mà người trẻ có lại là những thứ tôi không mấy quan tâm, còn với tôi chỉ còn lại những kỹ thuật tinh vi để giải các vấn đề vốn từ lâu đã bị che khuất sau các lớp trừu tượng
Đây là một thay đổi khác biệt theo nghĩa quan trọng
Ở đây chắc không nhiều người biết quy trình biến cát thành silicon hay chuyên môn mài thủ công những thấu kính cao cấp cho quang khắc, nhưng mọi người vẫn biết rằng những thứ đó là cần thiết và hiểu khái niệm triết học đại khái của chúng
Rủi ro xuất hiện khi ta tự động hóa công việc hạ tầng cấp thấp quá triệt để, đến mức các thế hệ tương lai thậm chí không còn có khung khái niệm về cách công nghệ họ dùng được tạo ra
Trong các hệ thống do AI tạo ra, lợi thế này gần như bị ném ra ngoài cửa. Nếu không cực kỳ cẩn thận, codebase mới sẽ thiếu nhất quán, và vì “nó chạy được” trong mắt LLM và người viết prompt, các mô hình mới sẽ bị nhét vào khắp nơi
Cùng một mẫu có thể lặp lại 37 lần với chút khác biệt mỗi lần mà chẳng ai bận tâm, nên giờ tính chuyển giao của tri thức giảm đi
Trước đây, khi nhìn vào code và hỏi “tại sao?”, thường sẽ có câu trả lời kiểu “đã thử x, y, z rồi nhưng không hiệu quả”, dựa trên kinh nghiệm hay thử nghiệm trước đó. Nhưng LLM thì thêm sự phức tạp chỉ vì nó làm được điều được yêu cầu
Đọc chuỗi từng byte từ một nguồn hợp lệ cho đến khi gặp
\0thì có thể vẫn chạy, nhưng nếu tài liệu API nói là X, thì nên lùi lại một bước và nghĩ xem tại sao mình lại đang kiểm tra lại việc đó như thể nó đúngTôi cũng chưa phải quá già, nhưng tôi bắt đầu với C++, học quản lý bộ nhớ thủ công và thiết kế ngôn ngữ lập trình, đồng thời cũng học cả môn assembly vốn đã khá khó nhằn ngay cả thời đó
Tôi không thành thạo assembly và cũng không định như vậy, nhưng việc hiểu code mức cao được biên dịch thành các lệnh assembly/mã máy mức thấp như thế nào là cực kỳ giá trị để có được trực giác về cách tác động đến hiệu năng. Nó cũng giúp hiểu những việc “trông có vẻ ngớ ngẩn” như unroll loop có thể ảnh hưởng lớn đến việc giảm số lượng lệnh ra sao
Như Bernard xứ Chartres / Newton từng nói, chúng ta đứng trên vai những người khổng lồ để nhìn xa hơn, nhưng lại đánh mất chi tiết của mặt đất dưới chân. Con người hiện đại khó còn có được bề rộng chuyên môn như khi tự tay làm máy tính từ transistor, nhưng vẫn cần học theo hướng học thuật để giữ được những mảnh kiến thức quan trọng
Sẽ cực kỳ hữu ích nếu chuyên gia trong những lĩnh vực siêu chuyên biệt như vậy có khả năng giao tiếp để chia sẻ điều liên quan với người khác mà không nhấn chìm họ trong chi tiết
Nhưng tôi xem đây là sinh ra đã mang theo nợ kỹ thuật, và tôi cho rằng hiểu được thế hệ trước đã xây ra điều gì cũng như mình nên làm việc theo hướng nào là trách nhiệm của một kỹ sư
Việc diễn đạt được rằng ta gần như đang mất đi thứ gì đó nhanh gần bằng tốc độ ta đạt được nó cũng đã là điều không nhỏ
Bên dưới sắc thái hoài niệm của bài viết là sự mất kiểm soát và nỗi bất an ngày một lớn lên mỗi ngày
Việc thấy những người rất trẻ chỉ học giao diện cảm ứng và app, đến mức không thể dùng máy tính theo nghĩa hẹp, đã là điều khá sốc rồi. Đó là một môi trường của nội dung được tuyển chọn sẵn và giao diện đã được mài nhẵn mọi khó khăn qua hàng nghìn lần lặp chỉ để đáp ứng mẫu số chung thấp nhất của thị trường
Dù vậy, tôi vẫn nghĩ những người tạo ra nhiều nhất hiện nay, và tạo ra những thứ tốt, chạy được, và có thể bảo trì, là những người đã có được công cụ nhưng không đánh mất hiểu biết về chính phương tiện mà chúng ta đang dùng
Trong thế giới máy tính và internet có một nỗi hoài niệm ấm áp về việc tự mày mò đủ thứ, tự ráp PC, format ổ C vì dính malware, và đi tìm “snippet” để chỉnh diễn đàn hay trang Myspace của mình
Nhưng rốt cuộc động lực tiền bạc sẽ thống trị. Việc mày mò vì niềm vui và tri thức thì không sinh lời, và khi những người tối ưu cho tiền và vốn nuốt trọn hết tiền và vốn, thái độ riêng của mỗi người với tiền và vốn sẽ ngày càng kém quan trọng
Điều khiến tôi lo nhất trong những gì đang diễn ra lúc này là khoảng cách giàu nghèo, và đi kèm sát bên là tình trạng “hậu sự thật”. Người ta sẵn sàng tin điều mình muốn tin để phục vụ mục đích thương mại hay ý thức hệ, và khi cuộc sống không thuận lợi thì rất dễ ghét bỏ và đổ lỗi cho hàng xóm
Ngôn ngữ lập trình, UNIX, và debugger sẽ không biến mất. Trong điện toán còn nhiều thứ hơn rất nhiều so với những gì sếp yêu cầu hay những gì đang thịnh hành trên các diễn đàn kỹ thuật
Thậm chí tôi nghĩ làn sóng indie/handmade sẽ còn tăng trưởng mạnh hoặc bùng nổ, dù chỉ ở mức sở thích. Việc tự tay làm ra thứ lẽ ra có thể giao cho máy làm, bằng mồ hôi và công sức của mình, có thể mang lại nhiều sự ngưỡng mộ và niềm vui hơn
Trong vài chục năm, công nghệ máy tính từng có một điểm ngọt nơi dân chơi có thể thử nghiệm mà không bị gánh nặng chi phí và đẩy xa các giới hạn của lĩnh vực điện toán thời kỳ đầu
Giống như bức xạ tiến hóa tạo ra nhiều ngách rồi nhanh chóng lấp đầy chúng, hệ sinh thái điện toán nay đã tiến hóa đến mức vận hành ở cái gọi là “ngôn ngữ tự nhiên”, tức mức trừu tượng cao nhất mà chúng ta có thể đạt tới, thay vì các lớp trừu tượng thấp từng là phương thức tương tác duy nhất
“Khó khăn chính là tri thức. Ta hiểu cỗ máy như hiểu thứ chống lại mình. Chính sự kháng cự ấy là môi trường. Ta chỉ biết thứ mà mình có thể làm mất đi.”
Những người đã đi qua thời đó đã hình thành nên tri thức kỹ sư kiểu tự tay chạm vào mọi thứ, và học được bằng kinh nghiệm cùng thực hành cách các tầng trừu tượng phát triển ở tuyến đầu. Ngày nay có nhiều người bước vào một thế giới đầy rẫy câu trả lời dễ dàng, nhưng việc các câu trả lời đó có đúng hay không lại là chuyện khác, và mỗi người phải tự cân nhắc xem mình coi trọng độ chính xác đến mức nào
Tôi đang dùng trò chơi “The Farmer Was Replaced” làm điểm khởi đầu để dạy trẻ con Python, nhưng càng nghĩ tôi càng thấy cần một gói phần cứng kiểu như Apple //e ngày xưa, nơi bạn có thể tự do mắc đủ loại sai lầm
Hồi đó trên những hệ thống như vậy, việc học cả assembler cũng khá dễ, và có lẽ đáng để tua ngược đồng hồ về đúng điểm tách nhánh trải nghiệm ấy rồi xem một thế hệ trẻ mới sẽ tạo ra điều gì
Tôi thuộc dạng già mà chuỗi âm thanh bắt tay của modem 2400 baud đã khắc vào nơ-ron rồi
Một thời gian tôi định tự thiết lập kết nối WireGuard giữa các hệ thống của mình, nhưng bận công việc và gia đình nên giờ để Tailscale lo
Tôi hoàn toàn có thể tự cấu hình trên nhiều host, gồm đường đi mạng, quy tắc tường lửa, cặp khóa, unit systemd và các thứ tương tự, nhưng lựa chọn “rẻ và dễ” ở ngay đó và nó hoạt động. Trừ lúc nó bắt buộc xác thực lại
Tôi có thể dùng tác nhân LLM để dễ dàng phân tích mạng hiện có và tạo script phù hợp với việc tôi muốn làm. Việc của tôi chỉ là rà soát các vấn đề bảo mật các kiểu, và vì topo mạng của tôi nên có 3–4 chỉnh sửa cụ thể cần thêm vào quy tắc định tuyến
Có lẽ nếu tự đọc vài trang manual và mày mò một hai tiếng rồi lặp đi lặp lại chỉnh script thì tôi cũng tới được đó, nhưng tính sẵn có và hiệu quả của tác nhân đúng là quá hấp dẫn
Tôi không rõ điều đó nói gì về năng lực kỹ thuật của mình nữa, hay giờ chuyện đó còn quan trọng không. Dù vậy, tôi vẫn khá chắc rằng chừng nào đầu óc còn minh mẫn thì tôi vẫn có thể đọc manual và tự tìm ra những thứ như thế. Với tốc độ này, tôi nghi ngờ con tôi sau này có còn năng lực tương tự không, và cũng không biết điều đó quan trọng đến mức nào
Dù sao thì tôi vẫn đang giúp bọn trẻ giải quyết vấn đề theo “kiểu cũ”, không phụ thuộc quá mức vào LLM. Có vẻ khá chắc rằng dù AI có giỏi đến đâu, nếu không rèn được năng lực giải quyết vấn đề thì chúng vẫn sẽ bị bất lợi trong cuộc sống
Chỉ là đường mặc định của đa số thường là “này đống sắt vụn, làm cái này đi” chứ không phải “chào đống sắt vụn, giải thích cho tôi nó hoạt động thế nào”
Tôi cũng đã thử theo cách thứ hai một chút, và đặc biệt với người tự học thì nó bị đánh giá thấp đến ngạc nhiên như một công cụ giáo dục
Tôi không chắc người dùng máy tính thập niên 1990 biết chỉnh
autoexec.bathay cho đĩa mềm khởi động vào có thể được xem là đã “hiểu máy tính hoạt động thế nào” ở mức có ý nghĩa hay khôngGiờ thì chồng trừu tượng đã sâu hơn và có lẽ sẽ còn tiếp tục sâu hơn, nhưng ngay cả trong thập niên 1990 các lớp trừu tượng cũng đã khá sâu rồi
Tôi nghĩ sai lầm phổ biến ở đây là ảo tưởng về tập hợp người. Dân mọt máy tính sẽ chui xuyên qua các lớp trừu tượng vì vui thích, và chuyện đó sẽ không dừng lại, cũng như trình duyệt web đã không thể xóa sổ những người viết kernel
Thực ra mã mức thấp còn được dùng nhiều hơn trước. Vì việc tiếp cận tri thức cần thiết giờ bớt bị gác cổng hơn xưa
Nhóm ồn ào nhất trên HN bây giờ không còn là mọt kỹ thuật nữa, mà gần như là các startup founder và bọn lừa đảo đang cố tìm chỗ đứng
Họ liên tục phóng đại tầm ảnh hưởng của “AI”, rồi giờ còn gợi lại cho follower khoảnh khắc hoài niệm nhất của mình, sau đó mặc định rằng ai thời đó cũng từng mò mẫm và rối bời giống họ, rồi bỏ qua toàn bộ phần lịch sử còn lại
Tôi không đồng ý với câu “Tri thức không nguy hiểm. Thực ra nó an toàn hơn bao giờ hết. Mô hình AI đã đọc mọi cuốn manual mà con người không đọc”
Nếu khi bạn hỏi manual, mô hình chỉ nôn lại nguyên xi cuốn manual trong dữ liệu huấn luyện thì đó là overfitting. Nó sẽ nôn ra thứ gì đó trông giống manual, hoặc thứ gì đó phù hợp với truy vấn về manual
Khi phát hiện lỗi, đôi khi bạn phải phản biện lại, nhưng để phát hiện lỗi thì bạn đã phải biết sẵn mình cần tìm gì và nên kỳ vọng điều gì. Nếu không thì chỉ có thể bỏ qua đầu ra và lấy mỗi liên kết, mà ngay cả liên kết đó cũng có thể cũ hoặc bịa ra. Không kiểm chứng thì không thể biết
Và chuyện này là nén lại rồi suy giảm theo thời gian
Không có đường tắt thần kỳ nào cả. Tôi đồng ý rằng quá trình tự làm, tự nản, rồi vật lộn để hiểu mang lại phần thưởng khổng lồ. Ngay cả trong thời đại “mọi thứ phải nhanh, phải ngay bây giờ”, quá trình ấy vẫn còn giá trị và đang bị đánh giá thấp rất nhiều
“Khi còn nhỏ tôi sửa máy tính cho bố mẹ, lớn lên thì sửa máy tính cho con cái. Có phải chúng ta là thế hệ duy nhất biết máy tính hoạt động như thế nào không?”
https://x.com/ryancbriggs/status/1847391612428517844
https://xcancel.com/ryancbriggs/status/1847391612428517844
Ở cả thế hệ lớn tuổi hơn lẫn trẻ hơn đều có rất nhiều người rành máy tính, chỉ là không phải bố mẹ hay con cái của anh ta thôi. Trong số những người viết assembly ấn tượng nhất hiện nay, có cả những người dưới 20 tuổi. Mọi thứ rồi sẽ ổn thôi
Tôi học chuyên ngành khoa học máy tính và từng dạy các lớp đại học, và đã từ khoảng 10 năm trước tôi thấy sinh viên khoa học máy tính được đưa cho một USB Linux có thể khởi động nhưng lại không biết cấu hình hệ thống
Vấn đề không chỉ là thiếu kiến thức, mà là sự bất lực hoàn toàn khi nếu không xong trong vòng 2 phút thì họ sẽ gửi mail hỏi “Nó không chạy, giờ em phải làm gì ạ?”
Đó cũng là vấn đề lớn nhất của việc phụ thuộc vào những thứ như ChatGPT. Có vẻ thế hệ trẻ đang ở vị thế tệ hơn. Không chỉ không biết máy tính hoạt động ra sao, đôi khi họ còn thiếu cả thái độ tự DIY để giải quyết vấn đề mà thế hệ bố mẹ chúng ta từng có
Những ví dụ như tự tay chỉnh jumper, xử lý interrupt của sound card, hay đụng vào
autoexec.batđều rất chạmĐồng thời tôi cũng dùng tốt LLM và agent. Bài viết này nắm bắt rất đúng cảm giác đã mất đi điều gì, và nó giống với những thứ ở các lĩnh vực khác cũng đã mất từ lâu hoặc vốn dĩ chưa từng có — ví dụ như sự khác biệt giữa ô tô hiện đại và Model T
Tôi không muốn quay lại thời đó, nhưng vẫn có thể cảm thấy một nỗi mất mát. Bài viết cũng rất đẹp
Cộng đồng modding vẫn còn sống khỏe
Bọn trẻ vẫn đang host server Minecraft, hoặc nghịch thứ gì đó đang thịnh hành dạo này. Máy tính DIY 8-bit cũng đang trở nên phổ biến
Tôi không nghĩ việc một thứ trở nên quá mainstream đồng nghĩa với việc nó đã bị pha loãng với tất cả mọi người. Mức độ tò mò và đam mê khác nhau giữa con người thì lúc nào cũng tồn tại
Có thể làm giảm động lực, nhưng không thể xóa bỏ nó. Nerd thì mãi vẫn là nerd