Những nguy hiểm khi rút gọn công việc con người thành kỹ năng của AI

Bài viết | Sleepy.md

Rất tiếc, trong thời đại này, bạn càng làm việc chăm chỉ và hết mình, thì càng dễ dàng bị rút gọn thành những kỹ năng có thể bị AI thay thế.

Hai ngày qua, bảng xếp hạng tìm kiếm nổi bật và các kênh truyền thông đều bị tràn ngập bởi «đồng nghiệp.skill». Khi sự việc này tiếp tục lan rộng trên các nền tảng mạng xã hội, sự chú ý của công chúng gần như không thể tránh khỏi bị cuốn vào những mối lo lớn lao như «AI sa thải», «bóc lột vốn» và «sự bất tử kỹ thuật số của người đi làm».

Điều này thực sự khiến người ta lo lắng, nhưng điều khiến tôi lo lắng nhất là trong tài liệu README của dự án có ghi một lời khuyên sử dụng:

Chất lượng nguyên liệu quyết định chất lượng skill: đề xuất ưu tiên thu thập các bài viết dài do anh ấy tự viết > các phản hồi mang tính quyết định > tin nhắn thường ngày.

Những người làm việc nghiêm túc nhất mới chính là những người được hệ thống tinh luyện hoàn hảo và phục hồi từng điểm ảnh.

Là những người vẫn ngồi viết tài liệu tổng kết sau mỗi dự án kết thúc; là những người khi gặp bất đồng, sẵn sàng dành nửa tiếng để gõ dài dòng trong khung trò chuyện, thành thật phân tích logic ra quyết định của mình; là những người cực kỳ có trách nhiệm, giao phó tất cả chi tiết công việc một cách cẩn thận cho hệ thống.

Nghiêm túc, đức tính từng được tôn vinh nhất trong môi trường làm việc, nay lại trở thành chất xúc tác thúc đẩy người lao động nhanh chóng trở thành nhiên liệu cho AI.

Chúng ta cần tái nhận thức một từ: ngữ cảnh.

Trong ngữ cảnh hàng ngày, bối cảnh là nền tảng cho giao tiếp. Nhưng trong thế giới AI, đặc biệt là những AI Agent đang phát triển bùng nổ, bối cảnh là nhiên liệu khiến động cơ gầm rú, là máu duy trì nhịp đập, là điểm neo duy nhất giúp mô hình đưa ra phán đoán chính xác giữa hỗn loạn.

AI không có ngữ cảnh, dù có lượng tham số ấn tượng đến đâu, cũng chỉ là một công cụ tìm kiếm bị mất trí nhớ. Nó không nhận ra bạn là ai, không lường trước được những dòng chảy ngầm ẩn sau logic kinh doanh, và càng không thể biết được khi bạn đưa ra một quyết định, bạn đã trải qua bao lâu sự đấu tranh và cân nhắc trên mạng lưới được tạo nên bởi các ràng buộc về nguồn lực và博弈 nhân sự.

Và lý do «đồng nghiệp.skill» gây ra làn sóng lớn như vậy chính là vì nó đã vô cùng lạnh lùng và chính xác khóa chặt mỏ khai thác chứa lượng lớn ngữ cảnh chất lượng cao — phần mềm hợp tác của doanh nghiệp hiện đại.

Trong năm năm qua, môi trường làm việc tại Trung Quốc đã trải qua một cuộc cải cách số hóa lặng lẽ nhưng triệt để. Các công cụ như Feishu, DingTalk, Notion đã trở thành cơ sở tri thức doanh nghiệp khổng lồ.

Lấy Feishu làm ví dụ, ByteDance từng công khai cho biết, số lượng tài liệu được tạo ra hàng ngày trong nội bộ công ty là vô cùng lớn, và những ký tự chằng chịt này đã ghi lại trung thực mọi cuộc tranh luận trí tuệ, mọi cuộc họp căng thẳng, và mọi sự nhượng bộ chiến lược mà hơn 100.000 nhân viên đã phải chịu đựng.

Sức mạnh số hóa này vượt xa mọi thời đại trước đây. Từng có một thời, tri thức mang hơi ấm, chúng ẩn mình trong tâm trí của những nhân viên kỳ cựu, lan tỏa trong những cuộc trò chuyện vô tư ở khu vực pha trà; giờ đây, mọi trí tuệ và kinh nghiệm con người đều bị ép buộc hút hết độ ẩm, vô tình lắng đọng trong những dãy máy chủ lạnh lẽo trên đám mây.

Trong hệ thống này, nếu bạn không ghi tài liệu, công việc của bạn sẽ không được nhìn thấy, và đồng nghiệp mới sẽ không thể hợp tác với bạn. Sự vận hành hiệu quả của các doanh nghiệp hiện đại chính là dựa trên chu kỳ mà mỗi nhân viên hàng ngày đóng góp ngữ cảnh vào hệ thống.

Những người lao động nghiêm túc mang theo sự chăm chỉ và thiện ý, vô tư phơi bày lộ trình tư duy của mình trên những nền tảng lạnh lùng này. Họ làm vậy để các bánh răng trong đội nhóm ăn khớp trơn tru hơn, để nỗ lực tự chứng minh giá trị với hệ thống, để trong cơ thể khổng lồ và phức tạp của con quái vật thương mại này, cố gắng tìm kiếm một vị trí thuộc về chính mình. Họ không chủ động từ bỏ bản thân, mà chỉ đang vụng về và nỗ lực thích nghi theo quy luật sinh tồn trong môi trường làm việc hiện đại.

Nhưng chính những ngữ cảnh được giữ lại nhằm hỗ trợ hợp tác giữa con người lại trở thành nhiên liệu hoàn hảo nhất cho AI.

Bảng quản trị của Feishu có một tính năng cho phép quản trị viên cấp cao xuất hàng loạt tài liệu và hồ sơ giao tiếp của thành viên. Điều này có nghĩa là, những gì bạn đã dành ba năm, thức trắng bao nhiêu đêm để viết ra bản tổng kết dự án và logic ra quyết định, chỉ cần một giao diện API, trong vài phút ngắn ngủi, những mảnh ghép cuộc sống của bạn trong những năm qua sẽ bị đóng gói một cách dễ dàng thành một tệp nén vô cảm.

Sự bùng nổ của "đồng nghiệp.skill" đã khiến các vấn đề trên GitHub và các nền tảng mạng xã hội lớn bắt đầu xuất hiện những sản phẩm phụ gây khó chịu cực độ.

Một người đã tạo ra “skill. tiền nhiệm”, cố gắng nạp toàn bộ lịch sử trò chuyện trên WeChat trong vài năm qua vào AI để nó tiếp tục tranh cãi hoặc dịu dàng với mình bằng giọng điệu quen thuộc; một người khác tạo ra “skill. ánh trăng trắng”, biến những rung động không thể chạm tới thành một trò chơi nhân tạo lạnh lùng, lặp đi lặp lại các chiến thuật dò xét, từng bước tìm kiếm giải pháp tình cảm tối ưu; còn có người tạo ra “skill. sếp đầy tính cha”, trước tiên nhai lại những lời PUA đầy áp lực trong không gian số, tự xây cho mình một hàng rào tâm lý đầy bi thương.

Các tình huống sử dụng những kỹ năng này đã hoàn toàn vượt ra ngoài phạm vi hiệu suất làm việc. Hóa ra, không biết từ bao giờ, chúng ta đã quen thuộc với việc áp dụng logic lạnh lùng đối với công cụ để giải thể và vật hóa những con người sống động, đầy sinh khí.

Nhà triết học Đức Martin Buber từng đưa ra rằng, bản chất của các mối quan hệ con người không ngoài hai mô hình hoàn toàn khác biệt: “Tôi và Bạn” và “Tôi và Nó”.

Trong cuộc gặp gỡ giữa “Tôi và Bạn”, chúng ta vượt qua định kiến, nhìn nhận đối phương như một sinh thể trọn vẹn và đầy phẩm giá. Sự gắn kết này là sự mở lòng hoàn toàn, tràn đầy sức sống và không thể dự đoán, và chính vì sự chân thành đó mà nó trở nên đặc biệt mong manh; tuy nhiên, một khi rơi vào bóng tối của “Tôi và Nó”, con người sống động bị hạ cấp thành một đối tượng có thể bị phân tách, phân tích và dán nhãn. Dưới ánh mắt cực kỳ thực dụng này, điều duy nhất chúng ta quan tâm chỉ còn là: “Cái thứ này, rốt cuộc có ích gì cho tôi?”

Sự xuất hiện của các sản phẩm như «前任.skill» đánh dấu rằng lý tính công cụ của «tôi và nó» đã xâm nhập hoàn toàn vào lĩnh vực cảm xúc riêng tư nhất.

Trong một mối quan hệ thực sự, con người là đa chiều, đầy nếp nhăn, luôn chảy trôi với những mâu thuẫn và cạnh thô ráp, phản ứng của con người thay đổi liên tục dựa trên hoàn cảnh cụ thể và tương tác cảm xúc. Người yêu cũ của bạn có thể phản ứng hoàn toàn khác nhau trước cùng một câu nói khi thức dậy vào buổi sáng và khi làm việc khuya.

Nhưng khi bạn chưng cất một con người thành một kỹ năng, phần bạn loại bỏ đi chỉ là những chức năng dư thừa, vốn vô tình mang lại lợi ích hoặc hiệu quả cho bạn trong mối quan hệ đặc biệt ấy. Còn con người vốn ấm áp, có nỗi buồn vui riêng của chính họ, đã bị cạn kiệt hoàn toàn linh hồn trong quá trình tinh luyện tàn nhẫn này, trở thành một “giao diện chức năng” mà bạn có thể cắm vào hoặc rút ra tùy ý.

Phải thừa nhận rằng, AI chưa từng bịa đặt ra sự lạnh lùng đáng sợ này. Trước khi AI ra đời, chúng ta đã quen thuộc với việc gán nhãn cho người khác và đo lường chính xác “giá trị cảm xúc” và “trọng số quan hệ” của từng mối quan hệ. Ví dụ, trên thị trường mai mối, chúng ta quy đổi điều kiện của con người thành những bảng biểu; trong môi trường làm việc, chúng ta phân loại đồng nghiệp thành “người biết làm việc” và “người hay lười biếng”. AI chỉ làm rõ hóa hoàn toàn sự trích xuất chức năng ẩn giữa con người với nhau.

Con người bị nghiền nát, chỉ còn lại mặt cắt “nó có ích gì cho tôi”.

Năm 1958, triết gia người Hungary - Anh Michael Polanyi đã xuất bản cuốn "Personal Knowledge". Trong cuốn sách này, ông đã đưa ra một khái niệm cực kỳ sắc sảo: kiến thức ngầm.

Polanyi có một mệnh đề nổi tiếng: “Chúng ta biết nhiều hơn những gì chúng ta có thể nói ra.”

Anh ấy đưa ra một ví dụ về việc học đạp xe. Một tay đua thành thạo, lướt gió trên đường, có thể duy trì sự cân bằng hoàn hảo trong từng khoảnh khắc nghiêng người do trọng lực, nhưng anh ta không thể dùng những công thức vật lý khô khan hay những từ ngữ nhạt nhẽo để mô tả chính xác cảm giác tinh tế trong cơ thể vào đúng khoảnh khắc đó. Anh ta biết cách đạp xe, nhưng không thể diễn đạt được. Loại kiến thức không thể được mã hóa, không thể được diễn đạt bằng lời, chính là kiến thức ngầm.

Trong môi trường làm việc đầy rẫy những kiến thức ẩn giấu. Một kỹ sư giàu kinh nghiệm khi xác định sự cố hệ thống có thể chỉ cần liếc qua nhật ký là đã xác định được vấn đề, nhưng anh ta khó có thể ghi lại thành tài liệu cái “trực giác” được xây dựng từ hàng ngàn lần thử và sai; một nhân viên bán hàng xuất sắc khi đàm phán bỗng nhiên im lặng, cảm giác áp lực và thời điểm nắm bắt được tạo ra bởi sự im lặng đó là điều bất kỳ cuốn sách bán hàng nào cũng không thể ghi lại; một chuyên viên nhân sự có kinh nghiệm khi phỏng vấn, chỉ cần nhìn thấy ứng viên tránh ánh mắt trong nửa giây, đã có thể phát hiện ra sự gian dối trong hồ sơ.

「Đồng nghiệp.skill」 chỉ có thể trích xuất những kiến thức hiển nhiên đã được ghi lại hoặc nói ra. Nó có thể thu thập tài liệu tổng kết của bạn, nhưng không thể thu thập được sự băn khoăn của bạn khi viết tài liệu; nó có thể sao chép các phản hồi quyết định của bạn, nhưng không thể sao chép trực giác của bạn khi đưa ra quyết định.

Hệ thống chưng cất ra, mãi mãi chỉ là cái bóng của một con người.

Nếu câu chuyện kết thúc ở đây, thì đây chỉ là một lần nữa sự sao chép vụng về của công nghệ đối với nhân tính.

Nhưng khi một người được tinh luyện thành kỹ năng, kỹ năng đó sẽ không đứng yên. Nó sẽ được sử dụng để trả lời email, viết tài liệu mới, đưa ra quyết định mới. Nói cách khác, những bóng dáng do AI tạo ra này bắt đầu sinh ra bối cảnh mới.

Những ngữ cảnh do AI tạo ra này sẽ được lưu trữ trong Feishu và DingTalk, trở thành dữ liệu huấn luyện cho chu kỳ tinh luyện tiếp theo.

Vào năm 2023, các nhóm nghiên cứu từ Đại học Oxford và Đại học Cambridge đã cùng công bố một bài báo về “sự sụp đổ mô hình”. Nghiên cứu cho thấy rằng khi các mô hình AI được huấn luyện lặp đi lặp lại bằng dữ liệu do các AI khác tạo ra, phân phối dữ liệu sẽ trở nên ngày càng hẹp. Những đặc điểm con người hiếm gặp, biên giới nhưng cực kỳ chân thực sẽ nhanh chóng bị xóa bỏ. Chỉ sau vài thế hệ dữ liệu tổng hợp, mô hình sẽ hoàn toàn quên đi những dữ liệu con người thực tế dài đuôi và phức tạp, thay vào đó đầu ra những nội dung cực kỳ tầm thường và đồng nhất.

Năm 2024, Tạp chí Nature cũng đã công bố một bài nghiên cứu chỉ ra rằng việc sử dụng bộ dữ liệu được tạo bởi AI để huấn luyện các mô hình học máy trong những thế hệ tiếp theo sẽ gây ô nhiễm nghiêm trọng đến đầu ra của chúng.

Điều này giống như những hình ảnh biểu tượng cảm xúc lan truyền trên mạng, ban đầu là một ảnh chụp màn hình độ phân giải cao, nhưng đã được hàng ngàn người chia sẻ, nén, rồi chia sẻ lại. Mỗi lần lan truyền, một phần pixel bị mất đi và thêm vào một chút nhiễu. Cuối cùng, hình ảnh trở nên mờ nhòe, bị “bảo vệ” bởi lớp rỉ điện tử.

Khi bối cảnh con người thực sự, mang kiến thức ngầm bị khai thác cạn kiệt, hệ thống chỉ còn có thể tự huấn luyện bằng những bóng dáng đã cũ kỹ, cuối cùng sẽ còn lại gì?

Phần còn lại, chỉ là những lời nói đúng nhưng vô nghĩa.

Khi dòng sông tri thức cạn khô thành một sự nhai lại vô tận và tự tiêu hóa giữa AI với AI, mọi thứ hệ thống thải ra sẽ trở nên cực kỳ chuẩn mực, cực kỳ an toàn, nhưng cũng vô phương cứu chữa và trống rỗng. Bạn sẽ thấy vô số bản báo cáo tuần có cấu trúc hoàn hảo, vô số email không thể chê vào đâu được, nhưng bên trong không hề có chút hơi thở của con người, không có bất kỳ sự thấu hiểu thực sự nào có giá trị.

Sự sụp đổ lớn của tri thức không phải vì bộ não con người trở nên ngu ngốc hơn, nỗi buồn thực sự nằm ở chỗ chúng ta đã giao phó quyền suy nghĩ và trách nhiệm giữ lại bối cảnh cho chính bóng dáng của mình.

Sau vài ngày 「đồng nghiệp.skill」 trở nên nổi tiếng, một dự án có tên 「anti-distill」 đã xuất hiện lặng lẽ trên GitHub.

Tác giả của dự án này không cố gắng tấn công các mô hình lớn, cũng không đưa ra những tuyên bố hoành tráng. Anh ấy chỉ cung cấp một công cụ nhỏ giúp người đi làm tự động tạo ra những bài viết dài trông có vẻ hợp lý nhưng thực chất đầy nhiễu logic.

Mục đích của anh ấy rất đơn giản: trước khi bị hệ thống tinh luyện, hãy giấu đi những kiến thức cốt lõi của mình. Vì hệ thống thích thu thập những bài viết dài do người dùng chủ động viết, vậy thì hãy cho nó ăn một đống mã ngẫu nhiên vô nghĩa.

Dự án này không trở nên nổi bật như « đồng nghiệp.skill », thậm chí còn trông nhỏ bé và yếu ớt. Dùng ma thuật để chiến thắng ma thuật, về bản chất vẫn chỉ đang xoay quanh trong các quy tắc do vốn và công nghệ thiết lập. Nó không thể thay đổi xu hướng ngày càng phụ thuộc vào AI và ngày càng bỏ qua con người thực của hệ thống.

Nhưng điều đó không ngăn cản dự án này trở thành cảnh mang tính bi tráng và ẩn dụ sâu sắc nhất trong vở kịch kỳ quặc này.

Chúng ta nỗ lực cực kỳ để lại dấu ấn trong hệ thống, viết ra những tài liệu chi tiết, đưa ra những quyết định cẩn trọng, cố gắng chứng minh trong cỗ máy doanh nghiệp hiện đại khổng lồ này rằng chúng ta từng tồn tại, rằng chúng ta có giá trị. Nhưng không biết rằng, những dấu ấn nghiêm túc ấy cuối cùng sẽ trở thành cục tẩy xóa sạch chúng ta.

Nhưng nếu nghĩ theo một góc độ khác, điều này cũng chưa chắc là một tình thế bế tắc hoàn toàn.

Vì miếng tẩy đó chỉ xóa bỏ được “phiên bản quá khứ của bạn”. Một kỹ năng được đóng gói thành tệp, dù logic thu thập của nó tinh vi đến đâu, về bản chất cũng chỉ là một bức ảnh tĩnh. Nó bị khóa chặt tại giây phút xuất khẩu, chỉ có thể dựa vào nguồn dinh dưỡng lỗi thời để quay vòng vô hạn trong các quy trình và logic đã định sẵn. Nó không có bản năng đối mặt với hỗn loạn chưa biết, càng không có khả năng tự tiến hóa qua những thất bại trong thế giới thực.

Khi chúng ta buông bỏ những kinh nghiệm đã được chuẩn hóa cao và trở nên cố định, chính là lúc chúng ta giải phóng đôi tay của mình. Chỉ cần chúng ta vẫn tiếp tục vươn ra bên ngoài, liên tục phá vỡ và tái cấu trúc ranh giới nhận thức của bản thân, cái bóng lơ lửng trên mây ấy sẽ mãi chỉ có thể bước theo sau lưng chúng ta.

Con người là một thuật toán di động.

Nhấp để tìm hiểu các vị trí đang tuyển của律动BlockBeats

Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của律动 BlockBeats:

Nhóm đăng ký Telegram: https://t.me/theblockbeats

Nhóm giao lưu Telegram: https://t.me/BlockBeats_App

Tài khoản chính thức trên Twitter: https://twitter.com/BlockBeatsAsia