ผู้คนที่เหนื่อยล้ากับ AI

 (ontestautomation.com)
2 คะแนน โดย GN⁺ 2024-09-28 | 1 ความคิดเห็น | แชร์ทาง WhatsApp

เหตุผลที่เหนื่อยล้ากับ AI

ประสบการณ์ในฐานะผู้เชี่ยวชาญด้านการทดสอบซอฟต์แวร์ที่เหนื่อยล้ากับ AI

  • ประสบการณ์ด้านระบบอัตโนมัติในการทดสอบ: ทุ่มเทให้กับระบบอัตโนมัติในการทดสอบมาเป็นเวลา 18 ปี
  • ปัญหาที่ไม่เปลี่ยนแปลง: การทดสอบแบบฟูลสแตก end-to-end ยังคงช้าที่สุดและมีต้นทุนสูงที่สุดเสมอ
  • การพูดคุยเรื่องความสามารถในการทดสอบ: การพูดคุยเรื่องความสามารถในการทดสอบเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้เขียนการทดสอบที่เล็กและรวดเร็วได้
  • หลักการเขียนโปรแกรมพื้นฐาน: การเขียนการทดสอบอัตโนมัติที่ดีต้องอาศัยความรู้เกี่ยวกับหลักการเขียนโปรแกรมพื้นฐาน
  • ข้อจำกัดของเครื่องมือ AI: เครื่องมือระบบอัตโนมัติในการทดสอบที่ใช้ AI จำนวนมากไม่ได้ให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า
  • ข้อดีและข้อเสียของการใช้ AI: AI สามารถสร้างผลลัพธ์ได้อย่างรวดเร็ว แต่การตัดสินคุณภาพและคุณค่ายังคงเป็นหน้าที่ของมนุษย์

ประสบการณ์ในฐานะสมาชิกคณะกรรมการโปรแกรมงานประชุมที่เหนื่อยล้ากับ AI

  • การทำงานในคณะกรรมการโปรแกรม: ทำหน้าที่เป็นสมาชิกคณะกรรมการโปรแกรมของงานประชุมหลายแห่ง
  • ปัญหาของข้อเสนอที่สร้างโดย AI: ข้อเสนอที่เขียนด้วยซอฟต์แวร์อย่าง ChatGPT มีจำนวนเพิ่มขึ้น
  • ความคล้ายกันของข้อเสนอ: ข้อเสนอที่สร้างอัตโนมัติฟังดูคล้ายกันไปหมด
  • ความสำคัญของข้อเสนอ: ข้อเสนอคือโอกาสแรกและอาจเป็นโอกาสเดียวในการแสดงตัวตนของตนเอง
  • ปัญหาเรื่องความน่าเชื่อถือ: หากไม่ได้เขียนข้อเสนอด้วยตนเอง ความน่าเชื่อถือของการบรรยายก็น่าสงสัยเช่นกัน
  • การปฏิเสธข้อเสนอที่ใช้ AI: ข้อเสนอที่เขียนด้วย AI จะถูกปฏิเสธทันที

ประสบการณ์ในฐานะมนุษย์คนหนึ่งที่เหนื่อยล้ากับ AI

  • ความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์: ความประทับใจที่เกิดจากผลงานที่มนุษย์สร้างขึ้น เช่น เพลง หนังสือ และภาพยนตร์
  • ข้อจำกัดของคอนเทนต์ที่สร้างโดย AI: คอนเทนต์ที่ AI สร้างขึ้นไม่สามารถมอบความประทับใจได้
  • ผลกระทบด้านลบของ AI:
    • ผู้คนหวาดกลัวว่า AI จะเข้ามาแย่งงาน
    • บริษัทต่าง ๆ ลงทุนเงินก้อนใหญ่กับ AI ทั้งที่ยังไม่เห็น ROI
    • รอยเท้าคาร์บอนของ AI กำลังกลายเป็นปัญหาที่รุนแรงขึ้น
  • กรณีใช้งานเชิงบวก: ยังมีกรณีที่ AI ถูกนำไปใช้ในทางบวก เช่น การตรวจพบโรคตั้งแต่ระยะเริ่มต้น

สรุปโดย GN⁺

  • AI ถูกนำไปใช้ในหลากหลายด้าน เช่น การทดสอบซอฟต์แวร์ การเขียนข้อเสนองานประชุม และการสร้างสรรค์งานศิลปะ
  • อย่างไรก็ตาม AI ไม่ได้ให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าเสมอไป และไม่สามารถทดแทนความคิดสร้างสรรค์และความประทับใจจากมนุษย์ได้
  • สิ่งสำคัญคือการตระหนักถึงผลกระทบด้านลบและข้อจำกัดของ AI และนำ AI ไปใช้โดยมุ่งเน้นกรณีใช้งานเชิงบวก
  • โครงการที่มีฟังก์ชันคล้ายกัน ได้แก่ เครื่องมือสร้างสรรค์งานศิลปะที่เน้นความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์

บทความที่เกี่ยวข้อง

1 ความคิดเห็น

 
GN⁺ 2024-09-28
ความคิดเห็นจาก Hacker News

  • สิ่งที่น่าหดหู่ที่สุดคือความรู้สึกว่าไม่สามารถเชื่อถือบทความที่เขียนขึ้นในช่วง 2 ปีที่ผ่านมาได้อีกต่อไป

    • ชัดเจนขึ้นเรื่อย ๆ ว่ามีการใช้ AI และหากไม่อยากตามหลังการแข่งขันก็จำเป็นต้องใช้ AI
    • ทำให้ตระหนักว่างานเขียนที่มนุษย์เขียนมีความสำคัญ และเริ่มหมดความสนใจต่อบทความใหม่ ๆ

  • กำลังรู้สึกอิ่มตัวกับ LLMs

    • LLMs ยอดเยี่ยมกับงานบางประเภท แต่ยังไม่น่าเชื่อถือพอสำหรับการมอบหมายงานสำคัญ
    • จำเป็นต้องมีตัวชี้วัดความน่าเชื่อถือของ LLMs ไม่เช่นนั้นอาจเกิด "ฤดูหนาว AI" อีกครั้ง

  • ความกลัวเกี่ยวกับการว่างงานจากเทคโนโลยี

    • หากมี AI ระดับเหนือมนุษย์เกิดขึ้น งานทุกอย่างอาจถูกทำให้เป็นอัตโนมัติได้
    • การแข่งขันด้านอาวุธ AI ระหว่างสหรัฐฯ กับจีนอาจหลีกเลี่ยงไม่ได้ และอาจนำหายนะมาสู่ทั้งโลก
    • กังวลว่าอภิปัญญาอาจหลุดพ้นจากการควบคุมของมนุษย์

  • กำลังเข้าหา AI อย่างระมัดระวัง

    • หลังจากลองใช้ IDE คล้าย VSCode ที่มี AI ช่วยแล้ว พบว่าความเร็วในการเขียนโค้ดเพิ่มขึ้นอย่างมาก
    • AI ช่วยรับช่วงงานซ้ำ ๆ จำนวนมาก ทำให้ประสิทธิภาพสูงขึ้น

  • รู้สึกเหนื่อยล้ากับการยัด LLMs ลงไปในทุกผลิตภัณฑ์มากเกินไป

    • คนที่แสดงความตื่นเต้นกับ AI ทำให้รู้สึกน่าเบื่อ

  • งานเขียน โค้ด และศิลปะที่สร้างโดย AI ล้วนไม่ค่อยดี

    • แม้จะเปิดโอกาสได้มากมายด้วยต้นทุนต่ำ แต่คุณภาพก็ยังต่ำ
    • ความราคาถูกกำลังเปลี่ยนทุกอย่าง

  • คอมพิวเตอร์ไม่ได้แม่นยำอีกต่อไปแล้ว

    • ผลลัพธ์อาจแตกต่างกันไปตามโมเดล AI ที่ใช้

  • AI สร้างผลลัพธ์ที่น่าเบื่อและธรรมดา

    • ความสำเร็จทางวิทยาศาสตร์นั้นน่าทึ่ง แต่การที่ผู้คนมองผลลัพธ์ของ AI ราวกับเป็นเวทมนตร์นั้นน่าเบื่อ
    • ในอีกด้านหนึ่งก็มีมุมมองเชิงบวกว่า AI จะทำให้เกิดกรณีการใช้งานใหม่ ๆ ได้

  • ความไม่พอใจที่หลังจาก ChatGPT ผู้คนกลับโยนคำพูดจริงใจของคนหรือศิลปะที่วาดด้วยมือทิ้งไป โดยจัดว่าเป็นสิ่งที่ AI สร้างขึ้น

    • ในแวดวงวิชาการมีกรณีที่เรียงความของนักศึกษาถูกจัดผิดว่าเป็นงานจาก AI จนสอบตก
    • ศิลปินบางคนก็ถูกเข้าใจผิดว่าเป็นงานที่ AI สร้าง จนผลงานถูกนำออก

  • แนวโน้มของมนุษย์ในการเหมารวมปัญหาเกินไปและทำให้เป็นเรื่องส่วนบุคคล

    • การพัฒนาโมเดล AI ถูกขับเคลื่อนด้วยแรงจูงใจในการผลิตให้มากขึ้น
    • การมองปัญหาเชิงระบบว่าเป็นความล้มเหลวของผู้ใช้เครื่องมือ เป็นการมองข้ามแรงจูงใจที่เป็นรากฐาน