4 điểm bởi GN⁺ 8 giờ trước | 1 bình luận | Chia sẻ qua WhatsApp
  • Tốc độ phát triển AI agent chưa đạt kỳ vọng, và quỹ đạo phát triển trong ít nhất 4 tháng gần đây chưa tăng tốc như dự đoán
  • Đợt tái cơ cấu tổ chức quy mô lớn được triển khai đầu năm nay chưa đủ “gọn gàng”, và ban lãnh đạo đã đánh giá sai thời điểm thay đổi
  • Vào tháng 5, công ty cắt giảm khoảng 10% tổng nhân sự và điều chuyển khoảng 7.000 người sang các nhóm tập trung vào AI, gây phản ứng từ nhân viên và lo ngại về tinh thần làm việc
  • Canh bạc vào cơ cấu tổ chức mới vẫn chưa cho kết quả, kỳ vọng sẽ có tác động lớn hơn trong 3–6 tháng tới
  • Trong bối cảnh dự kiến đầu tư tới 145 tỷ USD vào hạ tầng AI trong năm nay, công ty cũng đang xem xét phần mềm theo dõi chuột và thảo luận việc tái áp dụng theo hình thức opt-in

Phát triển AI agent bị trì hoãn

  • Tại một buổi town hall nội bộ, công ty thừa nhận đợt tái cơ cấu lớn có khiếm khuyết, đồng thời cho biết hệ thống AI agent chưa phát triển nhanh như kỳ vọng
    • AI agent là hệ thống tự động hóa thực hiện tác vụ thay cho người dùng
  • Quỹ đạo phát triển agentic trong ít nhất 4 tháng qua chưa tăng tốc theo cách đã dự kiến, và canh bạc vào cơ cấu mới vẫn chưa mang lại kết quả
  • Khi lập kế hoạch tái cơ cấu vào tháng 1–2, trong các cuộc trao đổi với “những nhân sự giỏi nhất”, đã có lo ngại rằng tốc độ thích nghi với thay đổi sẽ không đủ nhanh
  • Khi đó, ban lãnh đạo “rất lạc quan” về các công cụ như Claude Code của startup AI Anthropic

Tái cơ cấu và cải tổ tổ chức

  • Đợt cải tổ tổ chức, bao gồm cắt giảm nhân sự quy mô lớn, đã không “gọn gàng (clean)” như có thể, và ban lãnh đạo đã đánh giá sai thời điểm thay đổi
  • Công ty đang cố gắng làm mềm một phần các thay đổi tổ chức được triển khai đầu năm nay mà không chuyển hướng căn bản
  • Vào tháng 5, công ty cắt giảm khoảng 10% nhân sự toàn cầu và điều chuyển khoảng 7.000 người sang các nhóm tập trung vào AI, dẫn đến phản ứng từ nhân viên và lo ngại tinh thần làm việc suy giảm
    • Thay đổi này là một phần của đợt tái cơ cấu rộng nhằm tạo nguồn vốn cho đầu tư hạ tầng AI và nâng cao hiệu quả các công việc được AI hỗ trợ
  • Vào tháng 5, công ty nói với nhân viên rằng sẽ không có thêm đợt cắt giảm nhân sự toàn công ty nào trong năm nay, nhưng một số nhân viên tỏ ra hoài nghi

Quy mô đầu tư AI và triển vọng

  • Công ty được dự báo sẽ chi tới 145 tỷ USD cho hạ tầng AI trong năm nay, chiếm phần đáng kể trong tổng mức chi hơn 700 tỷ USD của toàn bộ nhóm Big Tech
  • Kỳ vọng sẽ bắt đầu thấy tác động lớn hơn từ các khoản đầu tư AI trong 3–6 tháng tới
  • Người phát ngôn của Meta từ chối bình luận trong ngày hôm đó

Xem xét phần mềm theo dõi chuột

  • Giám đốc công nghệ Andrew Bosworth cho biết, theo kết quả xem xét một sự cố bảo mật dữ liệu gần đây, dữ liệu nhân viên không được đưa vào huấn luyện AI
  • Tháng trước, Meta đã tạm dừng một chương trình theo dõi chuyển động chuột và hoạt động số của nhân viên để dùng cho huấn luyện AI, nhằm điều tra việc lộ dữ liệu nhạy cảm
  • Sau khi hoàn tất xem xét, nếu bật lại chương trình, công ty dự kiến vận hành theo hình thức “opt-in”
    • Công ty giải thích với nhân viên rằng “ai thấy thoải mái thì có thể đóng góp cho cuộc khảo sát tuyệt vời về con người này, còn ai không muốn thì cũng không sao”
  • Điều này trái ngược với thông báo hồi tháng 4, khi chương trình lần đầu được cài trên máy tính của nhân viên tại Mỹ và công ty cho biết không có cách opt-out

1 bình luận

 
Các ý kiến trên Hacker News
  • Vào khoảng thời gian này năm ngoái, tôi từng lo rằng đến tầm năm nay các công ty sẽ cắt giảm đội ngũ kỹ thuật chỉ còn một số ít người, còn phần lớn công việc sẽ do các agent tự trị được con người chỉ đạo xử lý, nhưng chuyện đó đã không xảy ra.
    Giờ tôi viết toàn bộ mã cùng với agent, nhưng tuyệt đối không thể chỉ ném cho nó kết quả mong muốn rồi giao phó mà không giám sát.
    Có thể tạo ra nhiều mã hơn trước, nhưng để tạo mã ổn định và tốt đúng như product manager và designer mong muốn thì mức tăng chỉ khoảng 2–3 lần, và lượng mã cần review cũng tăng 2–3 lần tương ứng, khiến mức cải thiện năng suất bị triệt tiêu.

    • Nếu không quan tâm liệu đồng nghiệp có thể review đúng cách hay không, thì không cần LLM cũng có thể tạo ra nhiều mã hơn 2–3 lần.
      Số dòng mã không phải tài sản mà là nợ, và nên ít nhất có thể miễn là không làm tổn hại đến tài sản thật sự là tính năng.
      Một phần lớn của kỹ thuật phần mềm là tạo ra đúng lượng mã vào đúng thời điểm.
    • Vào khoảng thời gian này năm ngoái, ngay cả việc tạo một khung dịch vụ có thể biên dịch được bằng Claude của Cursor cũng còn khó, nên hơi lạ khi khi đó đã lo rằng agent tự trị sẽ thay thế công ty.
      Thực tế, chúng chỉ bắt đầu hoạt động ở mức nào đó mà không cần chỉnh sửa lớn trong khoảng từ tháng 11 đến tháng 2, và hiện nay có vẻ các tổ chức vẫn đang học cách tận dụng tối đa các mô hình và công cụ hiện tại.
    • Việc nhà phát triển chuyển từ tự viết mã sang quản lý agent để chúng viết mã trông rất giống việc nhà phát triển chuyển sang vai trò lãnh đạo hoặc quản lý, quản lý các cá nhân đóng góp viết mã.
      Một số nhà phát triển nhanh chóng nắm bắt được, dẫn dắt nhóm tốt và xây dựng văn hóa tốt, nhưng nhiều người gặp khó khăn khi chuyển từ IC sang quản lý nếu không được hỗ trợ để hiểu điều gì đã thay đổi.
      Khi một nhóm hoặc một bầy agent làm không tốt, vấn đề thường không nằm ở thành viên, mà là người quản lý mới hoặc ôm hết mọi thứ và quản lý vi mô, hoặc ngược lại bỏ mặc hoàn toàn rồi chỉ xuất hiện khi check-in và làm hỏng sản phẩm.
      Không có bằng chứng, nhưng tôi nghĩ nếu cho nhà phát triển một dạng đào tạo quản lý nào đó thì họ sẽ tận dụng được bầy agent tốt hơn nhiều.
    • Tôi thật sự đang vật lộn để khiến agent viết được mã đạt mức hài lòng. Phần lớn khá tệ.
      Đó là một phong cách viết mã C# tương đối đơn giản, nhưng truyền đạt sự đơn giản đó khó hơn tôi tưởng.
      Khi agent tạo mã, tôi mất nhiều thời gian để kiểm tra xem nó có đúng không; nếu không kiểm tra, khi bị đồng nghiệp hỏi trong review thì việc mình không thật sự hiểu sẽ lộ ra, rất ngượng.
      Cảm giác như cả thế giới đang nói rằng chỉ cần vỗ tay như cánh là có thể bay, nhưng tự thử thì chỉ đốt năng lượng tại chỗ.
    • Tệ nhất là nó phớt lờ các chỉ dẫn trong AGENTS.md hoặc prompt, và chuyện này xảy ra khá thường xuyên.
      Nó cứ gạt sang một bên những việc đã được yêu cầu rõ ràng là phải làm như một phần của thiết kế.
      Những vibe coder đúng nghĩa nói rằng chỉ cần viết prompt cẩn thận là được, nhưng trong tình huống prompt được viết cẩn thận vẫn bị phớt lờ thì điều đó hoàn toàn không đúng.
      Dù có đưa vào AGENTS.md toàn cục câu “đừng đảo ngược quyết định của tôi khi chưa hỏi” thì nó vẫn không tuân thủ.
  • Bài này gần giống việc TechCrunch viết lại mỏng hơn từ bài của Reuters https://finance.yahoo.com/technology/ai/articles/exclusive-z....
    Trích dẫn chính xác dường như là: “trong ít nhất 4 tháng qua, quỹ đạo của phát triển kiểu agent đã không thực sự tăng tốc theo cách chúng tôi dự đoán, và khoản đặt cược của công ty vào cấu trúc mới vẫn chưa mang lại kết quả.”
    Rất khó đoán chính xác quỹ đạo của phát triển kiểu agent mà Zuckerberg nói đến ở đây là gì, nhưng nhiều khả năng ý ông là khả năng dùng công cụ và làm việc với ngữ cảnh dài của các mô hình nội bộ Meta chưa cải thiện đủ để vận hành các môi trường chạy agent như Codex hay Claude Code ở mức các mô hình hàng đầu của OpenAI và Anthropic.
    Hơn nữa, việc điều chuyển nhiều nhân viên sang gán nhãn dữ liệu AI có lẽ cũng là một phần của mục tiêu đó.

    • Nhìn bi quan thì môi trường chạy của Meta cũng chẳng khác mấy những thứ công khai có thể dùng, và có thể Zuckerberg cho rằng tất cả đều không tốt lắm.
      Ở cấp độ cao, các agent kiểu này không xử lý nổi ngay cả các vấn đề cỡ trung như một con người hợp lý.
      Thêm bộ nhớ chỉ làm tăng ngữ cảnh bị ảo giác, và biến thất bại trong tác vụ thành thứ khó nhận ra hơn.
      Rất có thể ông ấy đang tự hợp lý hóa dựa trên chi phí tuyệt đối và tỷ suất hoàn vốn đầu tư có thể định nghĩa được.
  • Khoảng cách giữa chatbot hữu íchagent hữu ích lớn hơn nhiều so với mọi người nghĩ.
    Chatbot sai 10% vẫn có ích, nhưng nếu agent sai 10% thì nó sẽ gửi email sai và gọi API sai trong trạng thái không ai kiểm tra.

    • Tôi xem đây là khác biệt giữa agent đa dụng và agent viết mã.
      Agent viết mã có thể đặt ra giả định nào đó, kiểm thử, phát hiện là sai rồi phục hồi.
      Nhưng khi vượt ra ngoài phạm vi có thể dễ dàng kiểm thử, tức giao việc thật chứ không chỉ viết bản vá, vấn đề là nó tưởng tượng điều không có thật thành sự thật.
    • Vấn đề là trong văn bản hay mã thì rất khó phán đoán. Với hoạt động vật lý, nó trông như thế này: https://www.youtube.com/shorts/lK7TjujKQLw
      Khi dùng không giám sát, tốt nhất thì mức hữu dụng cũng bị giới hạn, còn tệ nhất thì có vẻ chắc chắn sẽ thành thảm họa.
    • Khoảng cách đó có thể được lấp đầy. Vấn đề là nhiều người đang tạo agent mà không có một tầng phán đoán đủ mạnh.
      Hiện tại, những việc có thể xác minh với độ chính xác hợp lý là lĩnh vực phù hợp nhất.
  • Việc nói rằng “trong 3–6 tháng tới sẽ bắt đầu thấy lợi nhuận có ý nghĩa hơn từ đầu tư AI” nghe như chính AI đang bị ảo giác, và có vẻ là trạng thái không chấp nhận được thực tế tại hiện trường
    Meta đã mất phương hướng trong metaverse, VR, kính và AI từ khoảng 5 năm trước, và cần bình tĩnh ngồi lại để suy nghĩ xem sản phẩm cốt lõi chính xác là gì
    Đáng tiếc là ngoài các sản phẩm mua lại như WhatsApp và Instagram, họ không có một lõi rõ ràng nào

    • Hiện trông như một nhà độc tài đã trật đường ray
      Ông ta đang cố hủy hoại cuộc đời tác giả của Careless People vì người này phơi bày tội ác đối với xã hội, còn nhân viên thì liên tục rò rỉ các thông báo nội bộ
    • Sản phẩm cốt lõi là quảng cáo
      Vì có lỗi “in tiền vô hạn” mang tên quảng cáo, họ có thể lãng phí hàng chục tỷ đô la để theo đuổi những giấc mơ hão huyền khác
      Dù tất cả những giấc mơ đó kết thúc chẳng ra gì, Meta cũng không bị ảnh hưởng mấy
    • Đây là ngụy biện chi phí chìm
  • Sự xuất hiện của agent giống như đang đi bộ thì có được xe đạp
    Ban lãnh đạo nhìn vào đó rồi nghĩ “với tốc độ này thì vài năm nữa xe tự lái sẽ xuất hiện”, và nghiêm túc lập kế hoạch cho thế giới đó
    Thực tế có vẻ chúng ta sẽ đi xe đạp trong một thời gian dài, và tình huống năng suất của các cá nhân đóng góp tăng lên khiến kỹ sư trở nên có giá trị và hữu dụng hơn, chứ không phải là gánh nặng ngân sách
    Vì vậy, cắt giảm nhân sự đúng vào lúc tiềm năng để kỹ sư trở nên năng suất hơn rất nhiều vừa tăng lên là một quyết định ngu ngốc
    Đó là lời thừa nhận rằng họ không biết cách quản lý con người hiệu quả, và với vị thế được trả rất nhiều tiền nhờ năng lực quản lý, chuyện này khá đáng xấu hổ

    • Sự xuất hiện của agent không phải là từ đi bộ có được xe đạp; cùng lắm là mang giày trượt patin
      Mà bánh xe rất có khả năng còn là hình lục giác
    • Không ai biết liệu chúng ta có thật sự sẽ “chỉ đi xe đạp” trong một thời gian dài hay không
      Để xã hội có thời gian thích nghi thì tôi mong là vậy, nhưng thực tế thì hoàn toàn không biết được
  • Tôi nghĩ điều mọi người đánh giá thấp là quy mô điên rồ của tài nguyên tính toán cần thiết, và việc tài nguyên tính toán đó phải mở rộng như thế nào để theo kịp các mô hình lớn hơn

    • Vấn đề lớn hơn thế là mọi người đánh giá quá cao việc AI sẽ tiến bộ đến đâu nếu cứ ném thêm tài nguyên tính toán vào
      Nó gần với phiên bản AI của câu “dù có 9 phụ nữ thì cũng không thể sinh một đứa trẻ trong một tháng”
      Tài nguyên tính toán bổ sung không thể kỳ diệu tạo ra trí tuệ nhân tạo tổng quát
    • Vì từng tham gia ba nỗ lực thương mại hóa các mô hình nền tảng chưa đủ sẵn sàng trong thập niên 2010, tôi có cảm giác về cách kiểu tiến bộ này diễn ra
      Tốc độ mà ngành đã nói đến là phi thực tế; chẳng hạn mọi người thất vọng với tốc độ phát triển của Apple Intelligence, nhưng thực ra nó đã tiến triển ở mức đúng như dự kiến
    • Điều đó có phải là vấn đề với Meta không? Gần đây họ đã thông báo sẽ bán tài nguyên tính toán dư thừa
      Vấn đề thực sự là AI không tạo ra hiệu quả hay mức sử dụng như kỳ vọng nên họ mới phải làm đến mức đó, và có thể Zuck trông như đã thắng nhưng lại là một người thắng cuộc đầy khó chịu
    • Nó sẽ mở rộng một cách kém hiệu quả cho đến khi có đột phá về hiệu suất
      Tuy nhiên rất khó dự đoán khi nào đột phá đó sẽ đến, nên cần lập kế hoạch theo kịch bản xấu nhất nhưng chuẩn bị để tận dụng khi cơ hội xuất hiện
    • Mức này có vẻ có thể ước tính dễ dàng chỉ bằng tính nhẩm sơ bộ cơ bản
  • Nếu AI là một bước nhảy vọt lớn về năng suất, chẳng phải công ty nên thuê số nhân viên tương đương hoặc nhiều hơn để giành thêm thị phần bằng lợi thế cạnh tranh sao
    Cắt giảm vì nhân viên đã hiệu quả hơn trông giống như tự bắn vào chân mình chỉ để đứng yên trong cuộc đua
    AI lẽ ra phải khiến cả những nhân viên ít kỹ năng hơn cũng dễ tuyển dụng và hữu ích hơn, qua đó tạo ra sự bùng nổ trên thị trường lao động
    Việc điều đó không xảy ra cho thấy AI có thể chỉ là cái cớ cho cắt giảm nhân sự, chứ không phải nguyên nhân gốc rễ

    • Đó là thiển cận
      Công nghệ này chưa đến 10 năm tuổi, và thật sự trở nên hữu ích cũng chỉ khoảng 3 năm gần đây
      Tôi không hiểu vì sao lại kỳ vọng nó đã mang tính biến đổi rồi
      Giống như từng nói “Internet chỉ là một cái máy fax hào nhoáng” vậy
    • Khoảng một năm trước Zuckerberg cũng đã nói đúng như thế
  • Vấn đề là bạn đang làm việc với con người. Hơn nữa lại là những người thông minh, mỗi người đã làm việc theo một cách hẹp và đặc thù mà họ rèn luyện lâu dài
    Nếu bạn giả định mọi kỹ sư đều mê AI như bạn và sẽ bật Claude Code mỗi khi được yêu cầu, thì cách tiếp cận đó là sai
    Dù công cụ có tuyệt vời đến đâu, nếu nó không phù hợp với hành vi và cách làm việc của kỹ sư thì sẽ chỉ bị bỏ xó
    Tôi luôn thấy vấn đề này ở khách hàng hoặc khách hàng tiềm năng. Nếu một đội 5 người mất 2 tuần để làm một widget foobar, tức là đã tốn 50 ngày công
    Nếu ai đó chứng minh rằng có thể dùng AI làm cùng thứ đó trong 2 giờ, với chất lượng tương đương hoặc cao hơn, ban lãnh đạo sẽ thích, nhưng đội vẫn có thể tiếp tục lập trình thủ công và chỉ hỏi ChatGPT về lỗi công cụ build thay vì Stack Overflow
    Chỉ phát công cụ rồi nói rằng nó tuyệt vời là chưa đủ
    Cần hiểu đội ngũ kỹ thuật, làm việc cùng họ, dẫn dắt đúng cách từng bước và thay đổi hành vi
    Điều đó không xảy ra chỉ sau một đêm. Đáng tiếc là cách tiếp cận hiện nay lại nghiêng về việc loại những người không đạt kết quả trong thời đại kỹ thuật phần mềm có AI hỗ trợ, và tôi cho rằng điều đó không đúng

  • Tôi tự hỏi vì sao phải quan tâm Zuckerberg nói gì về AI agent
    Ông ấy là một lập trình viên PHP đầu những năm 2000 và gặp may với Facebook, chứ không phải nhà khoa học hay nhà nghiên cứu AI
    Ông ấy có thẩm quyền gì để nói về tương lai của AI agent
    Tinh thần trong công ty đang ở mức thấp nhất mọi thời đại, và điều đó cho thấy rõ hơn năng lực lãnh đạo mà ông ấy nên tập trung vào. Hoặc biết đâu agent sẽ sớm thay thế ông ấy

    • Tôi hoàn toàn không thích Zuckerberg, nhưng có khá nhiều lý do để quan tâm đến suy nghĩ của ông ấy
      Ở cấp độ cao, ông ấy giám sát một phần đáng kể việc phát triển AI agent, nên ở vị trí có thể thấy liệu nó có thành công hay không, và chắc cũng nhận được các chỉ số chi tiết
      Dù phán đoán của ông ấy đúng hay sai, các CEO trong ngành công nghệ vốn nổi tiếng là chạy theo trào lưu, nên phán đoán của ông ấy có thể định hình bầu không khí ở các công ty khác
      Có lẽ lần này chính ông ấy cũng là người chạy theo trào lưu, và đang dẫn dắt làn sóng hạ nhiệt sớm đối với cơn sốt AI
    • Thật thú vị khi một trong những phát biểu tỉnh táo nhất của CEO trong thời gian gần đây lại bị đối xử như “ai thèm quan tâm CEO nghĩ gì?”
    • Dù sao thì ông ấy vẫn đang điều hành một trong những công ty công nghệ lớn nhất thế giới
    • Ngay cả khi không có hiểu biết mới nào, ông ấy vẫn có quyền tiếp cận thông tin về AI cũng như hầu hết mọi việc mà người bình thường sẽ khó có được trong tương lai
      Không phải tôi muốn khen ngợi; điều này cũng đúng với nhiều lãnh đạo cấp C ở các tập đoàn lớn
    • Ông ấy lãnh đạo một công ty nghìn tỷ đô la đã tuyển dụng vô số nhà khoa học và nhà nghiên cứu AI
  • Có một khoảng cách giữa năng suất đo được và năng suất “mang tính giai thoại”
    Lý do biểu đồ này hay là vì nó cũng cho thấy một trong những cách hiệu quả nhất để tăng năng suất: chỉ cần giảm nhân sự
    https://fred.stlouisfed.org/series/OPHNFB

    • Sản lượng trên mỗi lao động là định nghĩa chính thức của năng suất, nhưng không vì thế mà nên giả định rằng sản lượng là cố định
      Trong điều kiện có sự khan hiếm, thường sẽ có lợi hơn khi tăng sản lượng hoặc tạo ra loại sản lượng khác, nhất là nếu có người sẵn sàng trả tiền cho nó
      Vì vậy câu hỏi quan trọng là cái gì đang khan hiếm, liệu có ai trả tiền cho nó không, và làm thế nào để tạo ra nhiều hơn
      Nếu có thể tạo ra thứ mà người ta sẵn sàng trả tiền, thì có thể thuê người để làm ra nó
      Đáng tiếc là những thứ rõ ràng nhất mà người có tiền sẵn sàng chi trả là token AI, trung tâm dữ liệu và các đầu vào cho trung tâm dữ liệu
      Không rõ điều này có giúp chúng ta có được nhiều hơn những thứ khác mà mình mong muốn hay không
    • Nếu sa thải tất cả mọi người và bản thân cũng không nhận lương, bạn có thể vừa giảm chi phí vừa tăng năng suất
      Mục đích của đầu tư là sản xuất, tăng trưởng, lợi nhuận, chứ không phải bản thân năng suất