Có ai khác không thể được chưng cất thành kỹ năng không?
Tác giả | Sleepy.md
Đáng tiếc, vào thời đại này, bạn càng làm việc một cách nghiêm túc và không kiêng nể bản thân, thì càng dễ tự biến mình thành kỹ năng có thể bị trao đổi bằng trí tuệ nhân tạo.
Cuối tuần vừa qua, cả trang tìm kiếm nóng và các kênh truyền thông đều đưa lên danh sách hot trend từ khóa "kỹ năng đồng nghiệp". Khi chuyện này vẫn đang ngày càng phức tạp trên các mạng xã hội lớn, sự chú ý của công chúng hầu như không tránh khỏi được những lo lắng lớn như "dùng AI làm nhân sự" , "cướp bóc vốn" và "sinh sống số của người lao động".
Những điều này thực sự gây ra lo lắng, nhưng điều làm tôi lo lắng nhất là dòng gợi ý sử dụng trong tài liệu README dự án:
"Chất lượng nguyên liệu quyết định chất lượng kỹ năng: Đề xuất ưu tiên thu thập văn bản dài mà người khác viết tự nguyện > Phản hồi quyết định > Tin nhắn hàng ngày."
Những người dễ bị trí tuệ nhân tạo hoàn hảo hóa nhất, bị phục chế từng pixel, chính là những người làm việc nghiêm túc nhất.
Là những người viết lại tài liệu tổng kết mọi dự án ngay sau khi kết thúc; là những người sẵn lòng dành nửa giờ trong hộp thoại để viết văn bản dài khi gặp bất đồng, thẳng thắn phân tích lôgic quyết định của bản thân; là những người có trách nhiệm tối đa, giao phó từng chi tiết công việc cho hệ thống một cách tỉ mỉ.
Nghiêm túc, đức phẩm công việc trướng một thời, giờ đã trở thành chất kích thích chuyển đổi người lao động thành nhiên liệu trí tuệ nhân tạo.
Người lao động bị vắt kiệt
Chúng ta cần phải hiểu lại một từ: ngữ cảnh.
Trong ngữ cảnh hàng ngày, ngữ cảnh là bối cảnh giao tiếp. Nhưng trong AI, đặc biệt là trong thế giới của những Agent AI đang tăng trưởng mạnh mẽ, ngữ cảnh là nhiên liệu của động cơ vận hành, là máu chảy duy trì, là điểm mốc duy nhất mà mô hình có thể đưa ra quyết định chính xác trong hỗn loạn.
Một AI bị cắt bỏ ngữ cảnh, dù có số lượng tham số đến đâu đáng kinh ngạc, cũng chỉ là một công cụ tìm kiếm mà mất trí. Nó không thể nhận ra bạn là ai, không thể đèo bóng phần ngầm trong lôgic kinh doanh, càng không thể biết được khi bạn đã quyết định trong một mạng lưới gồm sự thông thấpý và tranh chấp tài nguyên, bạn đã trải qua những sự giằng co và cân nhắc kéo dài thế nào.
Và lý do "kỹ năng đồng nghiệp" có thể khiến sóng gió lớn như vậy, chính là vì nó cực kỳ lạnh lùng và chính xác, đã khóa chặt những mỏ chứa lượng ngữ cảnh chất lượng cao kếch xù đó - cơ sở dữ liệu cộng tác hiện đại của doanh nghiệp.
Trong năm năm qua, môi trường làm việc ở Trung Quốc đã trải qua một cuộc cải tổ kỹ thuật số lặng lẽ nhưng quyết liệt. Các công cụ như Lark, Dingtalk, Notion đã trở thành kho kiến thức lớn của doanh nghiệp.
Với ví dụ về Feishu, ByteDance đã từng công khai tuyên bố rằng số lượng tài liệu họ tạo ra mỗi ngày nội bộ là rất lớn, và những ký tự dày đặc này trung thực ghi chép từng lần suy nghĩ của hơn 100,000 nhân viên, từng cuộc đấu trí gay gắt trong cuộc họp, và từng lần nhượng bộ chiến lược dứt khoát.
Sức lan tỏa số hóa này vượt xa bất kỳ thời đại nào trước đó. Ngày xưa, kiến thức mang nhiệt độ cơ thể, chúng ngụ trong tâm trí của nhân viên cũ, thoáng qua trong cuộc trò chuyện lơ đễnh ở phòng trà; trong khi bây giờ, mọi sự hiểu biết và kinh nghiệm con người đều bị ép buộc làm khô hết, lạnh lẽo lắng lại trên ma trận máy chủ đám mây đó.
Trong hệ thống này, nếu bạn không viết tài liệu, công việc của bạn sẽ không được nhìn thấy, đồng nghiệp mới sẽ không thể hợp tác với bạn. Sự hoạt động hiệu quả của doanh nghiệp hiện đại đang dựa trên chuỗi ngày cất công của mỗi nhân viên đóng góp ngữ cảnh vào hệ thống.
Những người lao động chăm chỉ mang theo sự siêng năng và thiện chí, tận dụng mọi diện tích tư duy của bản thân trên những nền tảng lạnh lùng này. Họ làm như vậy để đảm bảo hệ thống của nhóm vận hành mượt mà hơn, để tự minh chứng giá trị của mình cho hệ thống, và để tìm ra một vị trí cho riêng mình trong cơ thể quái vật thương mại phức tạp này. Họ không phải là người tự nguyện đầu hàng bản thân, họ chỉ đang đáng trải những bước nhảy pha lẹp mà cầu vồng nghề nghiệp hiện đại đặt ra.
Nhưng chính những ngữ cảnh bên cạnh những người khác nhau để hỗ trợ làm việc nhóm đã trở thành nhiên liệu hoàn hảo nhất cho trí tuệ nhân tạo.
Bảng quản trị của Feishu có một tính năng, cho phép siêu quản trị viên xuất khẩu tài liệu và ghi chú liên lạc của các thành viên theo lô. Điều này có nghĩa là, chỉ cần một giao diện API, trong vài phút ngắn ngủi, những đoạn kể về cuộc sống của bạn trong vài năm qua, viết suốt từng đêm để hoàn thành dự án và lôgic quyết định, sẽ dễ dàng được gói gọn vào một gói nén không hề mang nhiệt độ.
Khi Con Người Được Chiếu Xuống Dưới Dạng API
Với sự phát triển của "kỹ năng đồng nghiệp", trên Khu vực Vấn đề của GitHub và trên các nền tảng mạng xã hội lớn khác, đã bắt đầu xuất hiện một số sản phẩm phụ không hề thoải mái.
Có người tạo ra "kỹ năng người yêu cũ", cố gắng nuôi dưỡng trí nhớ trò chuyện trong vài năm qua trên WeChat cho trí tuệ nhân tạo, để nó tiếp tục tranh cãi hoặc âu yếm với họ bằng lối ngôn ngữ quen thuộc; có người tạo ra "kỹ năng ánh trăng trẻ trung", biến những rung cảm không thể chạm vào thành một cảnh sandbox tình cảm lạnh lùng, lặp đi lặp lại việc thăm dò từng từ ngữ như một Strate tài chính để tìm kiếm giải pháp tối ưu cho tình cảm; và còn người tạo ra "kỹ năng của sếp hình như bố", sớm nhai lại những lời lẽ PUA đầy áp lực trong không gian số hóa, để họ xây dựng một vị trí phòng thủ tinh thần bi đau cho chính mình.
Các tình huống sử dụng kỹ năng này đã hoàn toàn vượt ra khỏi phạm vi hiệu suất làm việc. Trước đây, mà không biết, chúng ta đã quen thuộc với việc vung vẩy theo logic lạnh lùng của công cụ, để phân giải và vật lý hóa những người có thịt không sức sống.
Nhà triết học người Đức Martin Buber đã từng đề xuất rằng, nền tảng của mối quan hệ con người không có gì khác ngoài hai chế độ rõ ràng khác nhau: "Tôi với bạn" và "Tôi với nó".
Trong sự gặp gỡ "Tôi với bạn," chúng ta vượt qua định kiến, nhìn nhận đối phương như một sinh vật hoàn chỉnh và có phẩm giá để nhìn nhận. Mối liên kết này là mở cửa mà không quan trọng gì, nó tràn ngập sự sống động không thể dự đoán và vì sự chân thành của nó mà trở nên dễ vỡ; tuy nhiên, một khi rơi vào bóng tối của "Tôi với nó," con người có sức sống bị giảm cấp thành một đối tượng có thể phân rã, phân tích, phân loại và gán nhãn và chịu sự chuộng cách từ các quản trị.
Sự xuất hiện của các sản phẩm như "kỹ năng Cựu bạn trước" đánh dấu sự chiếm dụng hoàn toàn của lý thuyết công cụ "Tôi với nó" vào lãnh vực cảm xúc tư lự.
Trong một mối quan hệ thực sự, con người là ba chiều, đầy những nếp nhăn, là cá nhân luôn chuyển động với sự mâu thuẫn và mờ nhạt, và phản ứng của con người thay đổi liên tục dựa trên bối cảnh cụ thể và tương tác cảm xúc. Phản ứng của người yêu cũ của bạn khi thức dậy vào buổi sáng và khi phải làm thêm giờ vào khuya, trước cùng một câu nói có thể hoàn toàn khác nhau.
Nhưng khi bạn chưng cất một người thành một kỹ năng, những gì bạn tách ra chỉ là phần thừa tác dụng của anh ta trong liên kết cụ thể đó với bạn, nơi mà ông ta vừa "có ích" và "mang lại hiệu quả cho bạn." Và người ấy, người ban đầu ấm áp, với sự si đa của bản thân đã bị hút cạn tinh thần trong quá trình tinh chế tàn nhẫn này, biến thành một "giao diện chức năng" mà bạn có thể cắm và rút ra một cách tự do và triệt để.
Phải thừa nhận, trí tuệ nhân tạo không phải đã tạo ra tính lạnh lùng khó chịu này từ hư vô. Trước khi trí tuệ nhân tạo xuất hiện, chúng ta đã quen thuộc với việc gắn nhãn cho người khác để đo lường chính xác giá trị cảm xúc và trọng số mạng xã hội mỗi mối quan hệ. Ví dụ, chúng ta biểu diễn điều kiện của một người dưới dạng bảng biểu từng cá nhân; chúng ta phân loại đồng nghiệp thành "biết làm việc" và "thích trốn việc." Trí tuệ nhân tạo chỉ đơn thuần làm cho việc trích xuất tính chức năng từ tiềm ẩn, không rõ ràng giữa các con người trở nên rõ ràng tuyệt đối.
Con người đã bị đè bẹp, chỉ còn lại một khía cạnh là "có ích đối với tôi."
Encapsulated Electronics
Vào năm 1958, triết gia người Hung-ga-ri gốc Anh Michael Polanyi đã xuất bản cuốn sách "Kiến Thức Cá Nhân." Trong cuốn sách này, ông đề xuất một khái niệm vô cùng sâu sắc: kiến thức tiềm ẩn.
Polanyi có một câu châm ngôn nổi tiếng: 「Chúng ta biết nhiều hơn chúng ta có thể nói.」
Anh ấy đã đưa ra ví dụ về việc học cách đi xe đạp. Một người lái xe điêu luyện, khi điều chỉnh trọng lực mỗi lần, có thể duy trì sự cân bằng hoàn hảo, nhưng anh ấy không thể dùng các công thức vật lý khô khan hoặc từ ngữ mờ nhạt để mô tả đúng cảm giác tinh tế trong khoảnh khắc đó cho người mới học. Anh ấy biết làm thế nào để đi, nhưng không thể nói ra. Kiến thức không thể mã hóa, không thể diễn tả bằng lời, đó chính là kiến thức ẩn.
Môi trường làm việc đầy ẩn kiến thức như vậy. Một kỹ sư kỳ cựu khi phân tích sự cố hệ thống, có thể chỉ cần nhìn vào nhật ký là biết chính xác vấn đề đặt tại đâu, nhưng anh ấy khó mô tả được "trực giác" dựa trên hàng ngàn lần thử và lỗi; một nhà bán hàng xuất sắc khi đang đàm phán, đột ngột im lặng, cảm giác áp đặt từ sự im lặng này và sự nắm bắt thời điểm là điều không cuốn bất kỳ hướng dẫn bán hàng nào; một chuyên viên nhân sự có kinh nghiệm trong phỏng vấn, chỉ cần nhìn thấy ẩn số trong ánh mắt của ứng viên trong nửa giây, anh ta có thể cảm nhận được độ chính xác của thông tin trong CV.
「kỹ năng đồng nghiệp」 chỉ có thể trích xuất những kiến thức rõ ràng đã được viết ra, đã được diễn đạt. Nó có thể thu thập tư duy sau sự kiện của bạn, nhưng không thể thu thập được khi bạn đang rối bời khi viết tài liệu; nó có thể sao chép phản ứng quyết định của bạn, nhưng không thể sao chép được trực giác khi bạn đưa ra quyết định.
Điều hình thành từ hệ thống luôn chỉ là bóng dáng của một người.
Nếu câu chuyện kết thúc ở đây, đó chỉ là sự mô phỏng vụn vặt của công nghệ đối với con người.
Nhưng khi một người được biến thành một kỹ năng, kỹ năng này không dung tục. Nó sẽ được sử dụng để trả lời email, viết tài liệu mới, đưa ra quyết định mới. Nghĩa là, những bóng dáng do AI tạo ra, bắt đầu tạo ra ngữ cảnh mới.
Và những ngữ cảnh tạo ra bởi AI này, sẽ được đọng lại trong Feishu và DingTalk, trở thành tài liệu huấn luyện cho vòng lặp tiếp theo.
Ngay từ năm 2023, một nhóm nghiên cứu từ Đại học Oxford và Đại học Cambridge đã cùng nhau xuất bản một bài báo nghiên cứu về "sụp đổ mô hình". Nghiên cứu đã chỉ ra rằng, khi mô hình AI sử dụng dữ liệu được tạo ra bởi các AI khác để huấn luyện lặp đi lặp lại, phân phối dữ liệu sẽ trở nên ngày càng hẹp. Những đặc điểm con người hiếm gặp, ngoại vi nhưng cực kỳ thực tế sẽ bị xóa sổ nhanh chóng. Chỉ sau vài thế hệ dữ liệu tổng hợp, mô hình sẽ quên hoàn toàn những dữ liệu con người thực sự lạ và phức tạp, và thay vào đó xuất ra nội dung cực kỳ tầm thường và đồng nhất.
Vào năm 2024, tạp chí Nature cũng đã xuất bản một bài báo nghiên cứu, chỉ ra rằng việc huấn luyện các mô hình học máy trong tương lai thông qua bộ dữ liệu được tạo ra bởi AI sẽ ô nhiễm nghiêm trọng kết quả của chúng.
Điều này giống như những hình ảnh biểu cảm lan truyền trên mạng, ban đầu là một bức ảnh chụp màn hình chất lượng cao, đã được vô số người chia sẻ, nén, sau đó chia sẻ lại. Mỗi lần lan truyền, một phần pixel sẽ bị mất, thêm vào một số điểm nhiễu. Cuối cùng, hình ảnh trở nên mờ đi, bị bao phủ bởi dòng điện tử.
Khi ngữ cảnh con người thực sự, chứa đựng kiến thức ẩn được vắt kiệt, và hệ thống chỉ có thể tự huấn luyện bằng bản sao bao phủ, cuối cùng sẽ còn lại điều gì?
Ai đang xóa dấu vết của chúng ta
Chỉ còn lại là những lời nói vô nghĩa đúng đắn.
Khi dòng tri thức cạn kiệt thành một cuộc chiến AI cho AI không ngừng và tự "nuốt lời" lẫn nhau, mọi thứ hệ thống thở ra sẽ trở nên vô cùng chuẩn mực, vô cùng an toàn, nhưng cũng vô cùng trống rỗng. Bạn sẽ thấy vô số bản báo cáo hàng tuần hoàn hảo về cấu trúc, vô số email không lỗi lầm, nhưng không chứa hơi thở của con người, không chứa bất kỳ cái nhìn giá trị thực sự nào.
Thất bại lớn lao của tri thức này không phải là do bộ não con người trở nên ngu ngốc, mà nỗi buồn thực sự là chúng ta đã giao phó quyền suy nghĩ và trách nhiệm để lại ngữ cảnh cho bản thân bóng tối của chúng ta.
Vài ngày sau sự bùng nổ của "kỹ năng đồng nghiệp", một dự án có tên là "anti-distill" đã xuất hiện một cách im lặng trên GitHub.
Tác giả của dự án này không cố gắng tấn công mô hình lớn, cũng không viết bất kỳ tuyên ngôn to lớn nào. Anh ta chỉ cung cấp một công cụ nhỏ giúp người lao động tự sinh ra một số bài viết dài dù có vẻ hợp lý nhưng thực sự đầy nhiễu logic khi sử dụng trong Feishu hoặc DingTalk.
Mục tiêu của anh ta rất đơn giản, trước khi bị cô đặc bởi hệ thống, hãy che giấu tri thức cốt lõi của mình. Khi hệ thống thích thu thập "bài viết dài được viết tự nguyện", hãy cho nó một đống mã rác không dinh dưỡng.
Dự án này không phát triển như "kỹ năng đồng nghiệp", nó thậm chí có vẻ nhỏ bé và yếu đuối. Sử dụng ma pháp để đánh bại ma pháp, bản chất vẫn là quay trong các quy tắc trò chơi do vốn và công nghệ đặt ra. Nó không thay đổi được xu hướng hệ thống ngày càng phụ thuộc vào trí tuệ nhân tạo, và nhìn nhận con người ngày càng thờ ơ hơn.
Nhưng điều này không ngăn cản dự án này trở thành một trong những tình tiết bi kịch và phong phú nhất trong cả một vở kịch hài kịch chung của nền công nghiệp này.
Chúng ta cố gắng hết sức để lại dấu vết trong hệ thống, viết tài liệu chi tiết, đưa ra quyết định chặt chẽ, cố gắng chứng minh mình đã từng tồn tại trong máy khổng lồ của doanh nghiệp hiện đại này, chứng minh mình có giá trị. Nhưng không ngờ rằng, những dấu vết cực kỳ nghiêm túc này, cuối cùng sẽ trở thành cái chổi xóa chúng ta.
Nhưng nếu nhìn từ một góc độ khác, điều này cũng chưa chắc là một bước vào bế tắc hoàn toàn.
Vì cái cục tẩy kia đã xóa đi, luôn chỉ là "bản thân quá khứ" của bạn. Một kỹ năng được đóng gói vào một tệp, bất kể logic lấy nó ra có tinh tế đến đâu, về bản chất chỉ là một bức ảnh tĩnh. Nó bị khóa vào giây phút xuất khẩu đó, chỉ có thể dựa vào dưỡng chất cũ, vô hạn quay vòng trong luồng công việc và logic đã thiết lập. Nó không có bản năng đối mặt với sự hỗn loạn không biết của tương lai, cũng không có khả năng tự tiến化 trong sự thất bại của thế giới thực.
Khi chúng ta bàn giao những trải nghiệm cao độ hóa, đã trở thành kiểu mẫu, chính là khi chúng ta mở rộng cánh tay của chính mình. Miễn là chúng ta vẫn tiếp tục khám phá ra bên ngoài, vẫn tiếp tục phá vỡ và xây dựng lại ranh giới nhận thức của chính mình, bóng đổ đang đứng trên đám mây ấy, mãi mãi chỉ có thể bước theo sau chúng ta.
Con người, chính là một thuật toán dòng chảy.
Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của BlockBeats:
Nhóm Telegram đăng ký: https://t.me/theblockbeats
Nhóm Telegram thảo luận: https://t.me/BlockBeats_App
Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia
