A wasteful flex

Chuyện con chữ, AI và một cú flex lãng phí

Trên mạng xã hội, gần đây mình cảm thấy mình viết nhiều hơn là đọc. Bất giác mình nghĩ mình thấy ngán đọc bài viết trên mạng xã hội, và trên một phương diện nào đó, chắc bạn cũng vậy.

Mình đoán là chúng ta đã quá ngán những bài viết dài dằng dặc được viết bởi ... AI ?

Photo by Brett Jordan on Unsplash

Nói về những bài văn AI đi. Những bài viết ấy thì thường rất dài & rất chỉnh chu. Có thể có em-dash hoặc không, nhưng nhìn chung mở bài, thân bài chia thành từng mục rõ ràng, mỗi mục lại có vài gạch đầu dòng, cuối bài còn có một đoạn tổng kết nhắc lại toàn bộ những gì vừa nói, kèm theo một/một vài câu nghe vô cùng …”quyết liệt” về tương lai, kèm theo sự thay đổi hoặc việc chúng ta cần làm gì đó ngay từ hôm nay (không sẽ bị bỏ lại hay gì đó, đại loại vậy).

Nhưng đọc xong, mình thực sự không nhớ được gì. Mình chợt cảm thấy sợ vì đôi khi lướt trúng một bài dường như chẳng có một con người cụ thể nào thực sự đứng phía sau những câu chữ đó. Mà có khi mình còn sợ rằng con người viết nên bài ấy còn chưa thực sự có đủ trải nghiệm đã sống qua sự việc mà họ viết (aka font bath đó). Cá nhân mình đã thực sự trải nghiệm những bạn trẻ, không biết vô tình hay cố ý, nói những chuyện mà mình đoán là họ chưa hề trải nghiệm qua, nhưng họ nói … như thật. Nghĩ nó cứ buồn cười thế nào.

Và, sự thật là sau tất cả những gì chúng ta có là .. chữ. RẤT RẤT NHIỀU CHỮ….

Than ôi !

Ngày xưa, để viết ra vài nghìn chữ, người ta phải bỏ vào đó một thứ khá đắt đỏ ở thời đại này: thời gian. Thời gian để đọc, để nghĩ, để trải nghiệm và cuối cùng mới là để viết lại. Rồi người viết còn phải ngồi chọn xem điều gì đáng nói, bỏ bớt những thứ thừa thãi, cross-check để xem fact có đúng không chứ ko lại bị bắt bẻ, rà xem có phạm phải gì đó sai sót, phạm vào chỗ nào không nên chạm tới hay không. Quá trình ấy hẳn là chậm, nhưng nó buộc người viết phải tự hỏi mình có thật sự có điều gì để nói hay không. Và thường thì chậm người ta mới có thời gian để mà trau chuốt đoạn văn của mình - giống như Tứng đang làm nè, và yes, những dòng này được viết ra trên bàn phím ở nhà của một ông già U40, ko phải một dòng lệnh trên một cái máy chủ nằm ở chỗ ất ơ nào đó.

Subs cho Tứng nhé :). Và hãy cân nhắc donate tiền cà phê để Tứng gửi đến bạn những bài viết chất lượng hơn nha <3

Quay lại chuyện viết ở thời này nhe ? Một đoạn prompt từ AI có thể tạo ra một bài viết dài ngay từ câu prompt đầu tiên (và thường là dở). Và thế là một bài dài lại có thể được yêu cầu viết dài hơn, hay hơn để đăng lên các trang mạng. Các AI thì chả biết mệt, nên một bài lại có thể được xào qua xào lại để ra mười, hai mươi, ba mươi content có nội dung lặp đi lặp lại hoặc nhiều hơn nữa. Một câu trả lời có thể được mở rộng thành báo cáo, báo cáo có thể thành tài liệu, tài liệu lại có thể được đưa cho một AI khác tóm tắt, rồi bản tóm tắt ấy tiếp tục được mở rộng thành một bộ slide mà cuối cùng … chẳng ai muốn đọc.

Bạn hiểu thứ mà mình muốn nói mà, phải vậy không ?

---

Trong cộng đồng AI gần đây còn có một khái niệm nghe buồn cười hơn nữa: tokenmaxxing.

Đại ý ở đây là người ta sẽ dùng thật nhiều token, lấy một đống input, tạo ra một đống output, xây những workflow ngày càng dài và phức tạp, rồi sự xài token ấy như một bằng chứng rằng mình đang dùng AI rất triệt để & hiệu quả

Mười triệu token.

Một trăm triệu token.

Một tỷ token.

Vân vân và mây mây.

Hàng chục, hàng trăm agent chạy cùng nhau. Một hệ thống có thể tự tạo kế hoạch, tự viết code, tự review, tự sửa, tự viết báo cáo rồi tự tóm tắt báo cáo do chính nó vừa viết. Nghe thật mỹ miều, nhưng cũng thật … đáng sợ. Vì sao mình sợ ?

Vì cuối cùng, vấn đề nào đã được giải quyết?

Giải quyết một vấn đề đủ lớn có thể cần rất nhiều tài nguyên. Điều đấy là không cần tranh cãi, con người cần sức mạnh của máy tính để giải hệ gen người vào những năm 2000s, thứ chúng ta chỉ cần vài tiếng ở thời điểm hiện tại. Nhưng nó có một mục đích vô cùng cụ thể. Sử dụng token kịch kim cho một phần mềm với 1,000 dòng code, 1,000 video thì sao ? Không, nó chưa chắc giải quyết đc gì cho nhân loại cả nếu 1,000 dòng code đó có thể đc tinh gọn thành 100 dòng. Thân ái (và đừng để mình đề cập tới việc AI dùng nước hao như thế nào nhé)

Cũng giống như vậy, khoa học cũng đã có rất nhiều chỉ số từng được tạo ra để mô tả một thứ hữu ích, rồi dần dần bị biến thành chính mục tiêu mà người ta theo đuổi. Những thứ như số bài báo xuất bản được, Q, impact factor, H-index là những thứ để bao nhà khoa học gia flex với nhau, đưa nhau lên những trang báo.

Những chỉ số ấy có vô nghĩa không ? Chắc là không vô nghĩa đâu. Nhưng khi một chỉ số trở thành mục tiêu, hành vi của con người bắt đầu thay đổi để tối ưu chỉ số ấy, và tới một lúc nào đó, con số vẫn tiếp tục tăng trong khi ý nghĩa ban đầu của nó thì mất đi rồi.

---

Điều làm mình lo hơn cả những bài viết dài nhưng vô hồn là những gì đang xảy ra bên trong các hệ thống kỹ thuật (mà mình đang trực tiếp trải nghiệm)

Khi việc tạo code trở nên quá đơn giản, chúng ta rất dễ tạo thêm một thêm vài agent để quản lý những agent khác, rồi thêm một agent cuối cùng để giải thích xem tất cả những agent trước đang làm gì. Mỗi thành phần riêng lẻ đều có vẻ hợp lý. Hợp lý thật chứ còn gì nữa. Mỗi pull request đều có thể đc giải quyết. Test case ổn áp, mỗi đoạn code đều “chạy được”. Nhưng (và cái nhưng này rất quan trọng) , toàn bộ hệ thống dần trở thành một mớ bòng bong mà chẳng ai còn giữ được cái hồn, cái cốt ban đầu của nó.

Y như chuyện viết, AI giúp chúng ta viết code cực nhanh. Code đó có quan trọng không thì ở một thời điểm nào đó người viết code sẽ mất luôn khả năng kiểm soát nó. Và mình đang gặp đúng vấn đề đó khi triển khai các hệ thống AI agent “chõ mũi” vào những dòng code của mình. Và bạn có tự hỏi điều gì xảy ra nếu như những agent này choảng nhau trong tương lai y như cách con người vận hành hay không ? Chỉ vì bạn cho con bot Haiku viết code high level ?

“A Wasteful Flex”, là nhan đề của bài viết này của mình. Một kiểu khoe khoang rất thời đại, nơi người ta tự hào về lượng tài nguyên đã tiêu thụ, số lượng nội dung đã tạo ra, số agent đã triển khai hay độ phức tạp của hệ thống đã xây dựng, trước khi trả lời được câu hỏi đơn giản hơn nhiều:

Điều bạn đang có làm cho điều gì cho cuộc sống tốt đẹp hơn không?

Thầy hướng dẫn Thạc sĩ của mình, GS Peter Mather ở QUT, từng nhắc một nguyên tắc mình càng lớn càng thấy đúng:

K.I.S.S — Keep It Simple, Stupid.

Ngày trẻ mình từng bị ám ảnh tới việc phải tạo ra các giải pháp phức tạp, thông minh hơn để giải quyết vấn đề. Bây giờ mình lại thấy để làm ra một thứ đơn giản, dễ hiểu, giải quyết đúng thứ nó cần giải quyết và có thể được người khác tiếp tục sử dụng thường đòi hỏi nhiều hiểu biết hơn rất nhiều.

Bởi vì khi khả năng tạo ra gần như vô hạn, giới hạn quý giá nhất theo mình nghĩ là chúng ta phải đủ tỉnh táo để biết điều gì không cần được tạo ra hay không.

Mình vẫn dùng AI mỗi ngày. Cá nhân mình vẫn thấy LLM là một trong những công cụ thú vị nhất ở thời điểm hiện tại, và khả năng của nó chắc chắn còn đưa chúng ta tới nhiều nơi mà hiện tại chưa ai hình dung hết. Nhưng có lẽ thứ mình thật sự muốn, không phải là nhiều hơn. Không phải nhiều chữ hơn, nhiều token hơn, nhiều agent hơn, nhiều hệ thống phức tạp hơn.

Mình chỉ muốn nhiều thứ gì đó “con người” hơn thôi

Vì mọi thứ khác, dù có tiêu tốn bao nhiêu triệu token, đôi khi cũng chỉ là một cú “flex” rất đắt tiền.

Có dị hoy,

Tứng

Bài này là bài free, ai cũng đọc được, bạn chia sẻ cho bạn bè cùng đọc nhé :)