ผู้คนที่เหนื่อยล้ากับ AI
(ontestautomation.com)- ขณะที่ AI แพร่กระจายอย่างรวดเร็วไปสู่การทดสอบ การพัฒนา และชีวิตประจำวันโดยรวม สิ่งที่เพิ่มความเหนื่อยล้าไม่ใช่การแก้ปัญหา แต่คือ การตลาด AI ที่เกินพอดี และการห่อหุ้มแบบ “game changer”
- โจทย์เก่าในวงการทดสอบอัตโนมัติอย่าง การทดสอบ E2E แบบฟูลสแต็กที่ช้า, ความสามารถในการทดสอบ และหลักการเขียนโปรแกรมพื้นฐาน ยังคงเป็นเรื่องที่แก้ได้ยากด้วยเครื่องมือใหม่เพียงอย่างเดียว
- เครื่องมือ AI อาจช่วยสร้างผลลัพธ์ได้เร็วขึ้น แต่ในหน้างานจริง สิ่งที่สำคัญกว่าความเร็วคือ คุณภาพของผลลัพธ์ และกระบวนการที่มนุษย์ใช้วิจารณญาณเพื่อปรับแต่งมัน
- ในข้อเสนอสำหรับงานคอนเฟอเรนซ์ มีถ้อยคำสไตล์ ChatGPT เพิ่มขึ้น ทำให้โอกาสในการแสดงประสบการณ์และมุมมองเฉพาะตัวของผู้พูดอ่อนลงด้วยประโยคที่ถูกสร้างอัตโนมัติแบบธรรมดา
- งานสร้างสรรค์อย่างดนตรี หนังสือ และภาพยนตร์มีเสน่ห์เพราะความคิดและอารมณ์ของมนุษย์ แม้งานที่ AI สร้างจะน่าทึ่งในเชิงเทคนิค แต่ก็ยากจะสร้างปฏิกิริยาทางอารมณ์แบบเดียวกัน
ความเหนื่อยล้าที่เกิดจาก AI มากเกินไป
- ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา AI แสดงให้เห็นแนวโน้มว่าถูกนำไปใช้กับแทบทุกปัญหาในซอฟต์แวร์การทดสอบ การพัฒนา และชีวิตประจำวันโดยรวม
- การค้นหาและพัฒนาแนวทางแก้ใหม่ให้กับปัญหาเดิมไม่ใช่เรื่องผิด แต่รูปแบบที่ AI ถูกใช้งานและถูกทำการตลาดนั้นทิ้งความเหนื่อยล้าไว้อย่างชัดเจน
- เทคโนโลยีที่มีกลิ่นอายของ AI มักถูกห่อหุ้มด้วยคำอย่าง “game changer”, “pivotal”, “revolutionary” ในทันที และสัปดาห์ถัดมาก็ถูกแทนที่ด้วยโซลูชันอื่น วนซ้ำแบบเดิม
- ท่าทีแบบนี้อาจดูเหมือน Neo-Luddite แต่ไม่ได้หมายความว่าปฏิเสธ AI ทั้งหมด
- มีบางด้านที่ AI มีประโยชน์ และผู้เขียนก็ใช้อย่างหายากและระมัดระวังจริง แต่การใช้งาน AI ส่วนใหญ่ให้ความรู้สึกน่าเหนื่อยใจ
ปัญหาเก่าที่ยังหลงเหลือในงานทดสอบอัตโนมัติ
- จากประสบการณ์ที่โฟกัสกับการทดสอบและการทดสอบอัตโนมัติมาราว 18 ปี แม้จะมีความเปลี่ยนแปลงมากมาย ก็ยังมีปัญหาไม่น้อยที่คงอยู่เหมือนเดิม
- การทดสอบแบบฟูลสแต็ก end-to-end ยังคงเป็นการทดสอบที่ช้าที่สุดและมีต้นทุนสูงที่สุด
- หากต้องการเขียนการทดสอบที่เล็กลงและเร็วขึ้น การพูดคุยเรื่องความสามารถในการทดสอบ (testability) ก็ยังเป็นแกนสำคัญ
- การทดสอบอัตโนมัติที่ดีต้องอาศัยความรู้เชิงปฏิบัติเกี่ยวกับ หลักการเขียนโปรแกรมพื้นฐาน ที่ดี
- ปัญหาเหล่านี้ไม่มีทางลัด และการแก้ต้องอาศัยเวลาและประสบการณ์
- วิธีแบบใส่เครื่องมือเพิ่มเข้าไปเฉย ๆ ไม่ได้ช่วยอะไรจนถึงตอนนี้ และ “AI-powered test automation solutions” จำนวนมากก็ยังใช้แนวทางเดียวกัน
ช่องว่างระหว่างผลลัพธ์ที่เร็วกับผลลัพธ์ที่ดี
- เครื่องมือที่อิง AI สามารถสร้างผลลัพธ์ได้เร็วขึ้น
- ในบางสถานการณ์ ผลลัพธ์ที่เร็วอาจเป็นผลลัพธ์ที่ต้องการอยู่แล้ว
- แต่ในความเป็นจริง หลายกรณีต้องการ ผลลัพธ์ที่ดีกว่า ไม่ใช่แค่ผลลัพธ์ที่เร็วกว่า
- ยังไม่ค่อยเห็นกรณีที่เครื่องมือ AI สร้างผลลัพธ์ที่ดีกว่าได้จริง
- AI อาจเป็นวิธีในการสร้างผลลัพธ์หรือข้อเสนอที่ใกล้เคียงผลลัพธ์ได้อย่างรวดเร็ว
- อย่างไรก็ตาม คุณภาพและคุณค่าของผลลัพธ์นั้นยังไม่แน่นอน และมนุษย์ต้องใช้ความรู้และประสบการณ์ของตนเพื่อตัดสินว่ามีประโยชน์หรือไม่
- ผลลัพธ์ที่ถูกสร้างขึ้นมักต้องนำไปขัดเกลาเพิ่มเติมเพื่อให้ใช้งานได้จริง
- ในบางกรณี ผลลัพธ์ที่ AI สร้างขึ้นก็มีประโยชน์ แต่ยากจะไว้วางใจให้แทนที่งานของมนุษย์ที่มีทักษะและประสบการณ์ได้
ร่องรอยของ AI ที่ปรากฏในข้อเสนอคอนเฟอเรนซ์
- ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา จากการอยู่ในคณะกรรมการโปรแกรมและกระบวนการรีวิวของหลายคอนเฟอเรนซ์ พบว่าข้อเสนอที่ดูเหมือนได้รับความช่วยเหลือจาก ChatGPT หรือซอฟต์แวร์ลักษณะคล้ายกัน หรือแม้แต่ถูกเขียนทั้งหมดด้วยมัน เพิ่มขึ้นอย่างมาก
- ข้อเสนอที่สร้างอัตโนมัติมักฟังดูคล้ายกัน
- “In the ever-changing world of …”
- “Delve”
- “Pivotal”
- ถ้อยคำเหล่านี้ให้ความรู้สึกว่าใช้ ChatGPT มากกว่าจะลงเวลาและความพยายามเขียนข้อเสนอด้วยตัวเอง
- ข้อเสนอคือโอกาสแรก และบ่อยครั้งก็เป็นโอกาสเดียว ที่ผู้พูดจะได้แสดงว่าเขาเป็นใคร และมีประสบการณ์กับความคิดเห็นอย่างไรในหัวข้อหนึ่ง ๆ
- หากปล่อยโอกาสนั้นให้ซอฟต์แวร์ ความคิดที่เป็นเอกลักษณ์และผ่านการไตร่ตรองก็จะถูกลดทอนเหลือเพียงประโยคธรรมดาที่น่าเบื่อ
- หากแม้แต่ข้อเสนอยังเขียนเองไม่ได้ ก็ยากที่คณะกรรมการโปรแกรมจะเชื่อมั่นใน การบรรยายที่มีความเป็นต้นฉบับ ของผู้พูด
- ข้อเสนอที่ชัดเจนว่าเขียนโดย AI หรือได้รับความช่วยเหลือจาก AI จะถูกปฏิเสธทันที แม้หัวข้อจะน่าสนใจหรือดูเหมือนมีทักษะการพูดที่ดีก็ตาม
- หากไม่เห็นความพยายามในการเขียนข้อเสนอที่ดีด้วยตัวเอง ก็ยากจะเชื่อถือเนื้อหาการบรรยายได้เช่นกัน
ความแตกต่างระหว่างงานสร้างสรรค์ของมนุษย์กับสิ่งที่ AI สร้าง
- เหตุผลที่ดนตรีดี ๆ หนังสือที่กินใจ และภาพยนตร์ที่ชวนดื่มด่ำมีเสน่ห์ ก็เพราะมันถูกสร้างโดยมนุษย์ และความคิดกับอารมณ์ของมนุษย์คนนั้นถูกบรรจุไว้ในโน้ตเพลง ต้นฉบับ และบทภาพยนตร์
- ยังไม่เคยเห็นกรณีที่ AI สามารถจำลอง กระบวนการสร้างสรรค์ และผลลัพธ์แบบนั้นได้
- สิ่งที่เห็นกลับเป็นโพสต์จาก AI ภาพจาก AI และคอมเมนต์จาก AI ที่น่าเบื่อเต็มโซเชียลมีเดีย
- ข้อความ วิดีโอ และดนตรีที่ AI สร้างอาจน่าประทับใจในเชิงเทคนิค
- แต่ก็ยังไปไม่ถึงปฏิกิริยาทางอารมณ์ที่ศิลปะและงานสร้างสรรค์ของมนุษย์มอบให้ เว้นเสียแต่ว่าจะนับความน่าเบื่อเป็นอารมณ์อย่างหนึ่ง
แนวโน้มที่น่ากังวลและข้อยกเว้นที่ยังเหลืออยู่
- ในกระแส AI ปัจจุบัน มีหลายปัญหาที่ปรากฏพร้อมกัน
- ผู้คนกลัวว่า AI จะมาแย่งงานของตน
- บริษัทต่าง ๆ ยังทุ่มเงินจำนวนไร้เหตุผลให้กับดาวรุ่ง AI รายถัดไป ทั้งที่ยังไม่เห็น ROI ที่เพียงพอ
- รอยเท้าคาร์บอน ของ AI กำลังไปถึงระดับที่น่ากังวลขึ้นทุกวัน
- แนวโน้มนี้ดูไม่ใช่ทิศทางที่ถูกต้อง
- การใช้ AI บางอย่างก็เป็นพลังในทางที่ดี
- ตัวอย่างเช่น การตรวจพบโรคตั้งแต่ระยะแรกถือเป็นความก้าวหน้า และเป็นด้านที่ควรใช้งาน AI ต่อไปพร้อมพัฒนาให้ดีขึ้น
- ในทางกลับกัน งานที่ AI สร้างจำนวนมาก เช่น เพลง ภาพ ข้อความ ข้อเสนอคอนเฟอเรนซ์ test case และโพสต์บน LinkedIn เป็นสิ่งที่ไม่มีก็ได้
1 ความคิดเห็น
ความคิดเห็นจาก Hacker News
เบื่อ LLM แล้ว
ตอนนี้มีเงินหลายหมื่นล้านดอลลาร์ถูกทุ่มลงไป และค่อนข้างชัดเจนแล้วว่ามันทำอะไรได้ดีหรือไม่ได้ดี อีกทั้งการที่บางครั้งมันทำสิ่งที่ผิดโดยสิ้นเชิงก็จำกัดประโยชน์ของมันอย่างมาก
ถ้าจะมอบหมายงานสำคัญให้ทำอย่างปลอดภัย จำเป็นต้องมีวิธีดึง ตัวชี้วัดความน่าเชื่อถือ ออกมา ไม่เช่นนั้นก็อาจนำไปสู่ “ฤดูหนาว AI” อีกครั้ง
เพียงแต่ครั้งนี้ระดับสูงกว่าในอดีตมาก จึงน่าจะกลายเป็นอุตสาหกรรมมูลค่าหลายหมื่นล้านดอลลาร์ได้ แต่อาจไม่ใช่อุตสาหกรรมระดับล้านล้านดอลลาร์
ตลาดคอนเทนต์ไร้สาระที่ LLM สร้างขึ้นก็คงอิ่มตัวในที่สุด และต้องมีใครสักคนอ่านมันอยู่ดี อาจให้ระบบอื่นช่วยสรุปหรือจัดอันดับได้ก็จริง แต่ถ้าส่วนสำคัญของ “AI” คือการสร้างคอนเทนต์ให้เสิร์ชเอนจินของ Google อ่าน มันก็อาจเป็นการสิ้นเปลืองพลังงานยิ่งกว่าการขุด Bitcoin เสียอีก
ในเชิงแนวคิดคล้ายกับ กฎของมัวร์ แต่ประเด็นสำคัญในระยะนี้คือรอบของมันอยู่ที่ประมาณ 5.5 เดือน
ตอนอินเทอร์เน็ต เว็บ มือถือ และ Bitcoin ก็มีคนพูดกันทั้งนั้นว่า “เป็นของเล่น”, “ไม่ค่อยมีประโยชน์”, “ใช้ไฟมากเกินไป”, “ขยายสเกลไม่ได้”, “เป็นเทคโนโลยีทางตัน”
ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีเคลื่อนไปในทิศทางที่ใหญ่ขึ้นอย่างเร่งตัวมาตลอดหลายทศวรรษ และไม่มีสัญญาณว่าครั้งนี้จะเป็นจุดหยุดของรูปแบบนั้น กลับกัน มันกำลังเตรียมสร้างผลกระทบใหญ่กว่าอินเทอร์เน็ตอีกหนึ่งหลัก และอย่างน้อยก็คงไม่เล็กกว่านั้น
เหมือนกับที่เราไม่อาจทำนาย iPhone ได้จากโทรเลขยุคแรก ผมจึงคิดว่าตอนนี้มองโลกในแง่ดีได้
ดังนั้นเราจึงต้องมีขั้นตอนและระบบควบคุม แต่ตอนนี้อุปกรณ์เหล่านั้นพัฒนาช้ากว่า LLM เอง จนกลายเป็นเหมือนคาดหวังให้ LLM ควบคุมตัวมันเอง
LLM คงไม่ได้ดีกว่ามนุษย์ทั่วไปที่ควบคุมตัวเองไม่ค่อยได้ แต่ก็ไม่ได้หมายความว่านี่เป็นปัญหาที่แก้ไม่ได้
คิดว่าอย่างน้อยอีก 20 ปียังทำได้ และหลังจากนั้นฝีมือการขับก็คงแย่ลงอยู่แล้ว การเปลี่ยนผ่านอาจเป็นเรื่องถูกต้องก็ได้ ผมยังอยากได้ นาฬิกาข้อมือกลไก ที่โง่แต่สวยงามด้วย
ผมไม่ใช่คนกังวลที่เลียนแบบฝูงชนโดยไม่รู้ตัว และถ้านั่นทำให้กลายเป็นคนประหลาด ก็ขอเป็นคนประหลาดที่มีความสุขมากขึ้นก็แล้วกัน
คิดว่าอีกไม่นานคงมีแบรนด์หรือกระแสใหม่ที่ชูผลลัพธ์เชิงช่างฝีมือซึ่งมนุษย์ทำเอง และแม้จะเป็นตลาดเฉพาะกลุ่มก็จะหาผู้ชมเจอ รวมถึงความไม่สมบูรณ์อันงดงาม อคติที่หยาบ ๆ อะไรทำนองนั้นด้วย
การใช้ไฟของ AI ก็ยังถือว่าน้อยเมื่อเทียบกับอุตสาหกรรมอื่น ๆ ภายในวงการคอมพิวติ้ง ถึงอย่างไรก็ยังต้องพิจารณาว่ามีคุณค่าหรือไม่ แต่การวิจัยและพัฒนา LLM ขององค์กรตอนนี้มุ่งเน้นการเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อลดต้นทุนการรันและการใช้พลังงาน
ยังมีกระแสการย้ายไปยังอุปกรณ์เอดจ์ที่มีชิปประหยัดพลังงานกว่า เช่น Apple Intelligence ด้วย ผมยังคงวิจารณ์ AI โดยรวมอยู่ แต่ก็น่าประหลาดใจที่อย่างน้อยมันก็ไม่ได้แย่เท่าคริปโตเคอร์เรนซี
ไม่ใช่เหนื่อยล้า แต่เป็นความกลัว
อย่างแรกคือกลัว การว่างงานจากเทคโนโลยี ในอดีตของระบบอัตโนมัติ หากมีทักษะก็ยังย้ายไปทำงานที่ยังไม่ถูกทำให้เป็นอัตโนมัติได้ แต่ตอนนี้ดูเหมือน AI เหนือมนุษย์จะมาถึงภายในไม่กี่ปี และนั่นอาจหมายถึงสิ่งประดิษฐ์สุดท้ายของเรา รวมถึงระบบอัตโนมัติแบบสมบูรณ์
งานที่มีแต่มนุษย์เท่านั้นทำได้แทบจะไม่เหลือ และหลายประเทศมีแนวโน้มจะออกห่างจากเศรษฐกิจตลาดที่ตั้งอยู่บนฐานของอาชีพ
แต่ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีจะไม่หยุด และสหรัฐฯ ซึ่งมีห้องแล็บ AI ชั้นนำจะทำให้สังคมอื่น ๆ ถูกทิ้งไว้ข้างหลัง หากยกเว้นจีนแล้ว โลกทั้งใบอาจยากจนลงโดยเปรียบเทียบ แม้จะเข้าถึงเทคโนโลยีที่วันนี้ยังยากจะจินตนาการได้ก็ตาม
อย่างที่สองคือกลัวสงคราม การแข่งขันสะสมอาวุธ AI ระหว่างสหรัฐฯ กับจีนดูเหมือนจะหลีกเลี่ยงไม่ได้แล้ว และสงครามร้อนที่ใช้อาวุธ AI ระดับอภิปัญญาอาจเป็นหายนะต่อชีวมณฑลทั้งหมด
สุดท้ายคือกลัวว่าจะสูญเสียการควบคุมให้กับอภิปัญญาไปตลอดกาล ในธรรมชาติ แทบไม่มีกรณีที่สปีชีส์ที่มีสติปัญญาต่ำกว่าควบคุมสปีชีส์ที่สูงกว่าได้ และยังไม่ชัดเจนว่าเราจะทำให้อภิปัญญาสอดคล้องกับผลประโยชน์สูงสุดของมนุษยชาติได้เพียงพอหรือไม่
แม้ AI จะปล่อยให้เรามีชีวิตอยู่ แต่ถ้ามันยังคงไล่ตามเป้าหมายของตนเองต่อไป มนุษยชาติอาจเหลือเป็นเพียงเชิงอรรถในประวัติศาสตร์ของสติปัญญา ในฐานะสปีชีส์ที่มีสติปัญญาค่อนข้างน้อยกว่า ซึ่งให้กำเนิดสติปัญญาชั้นสูงบนดาวเคราะห์ที่ชื่อว่า “โลก”
ที่น่ากลัวก็เพราะ ผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาด อย่าง Altman ทำให้เราเชื่อว่ากบที่กระโดดได้ไกลขึ้น อีกไม่นานก็คงบินได้
ความย้อนแย้งใหญ่ของการปฏิวัติอุตสาหกรรมที่นำโดยนักเทคโนโลยีคือ พยายามทำให้งานใช้แรงกายที่น่าเบื่อเป็นอัตโนมัติ แต่ในความเป็นจริงกลับกัดกินงานสร้างสรรค์ก่อน นี่เป็นตัวอย่างที่ยอดเยี่ยมของกฎของ Conway เพราะผู้สร้างได้จำลองวิธีแก้ปัญหาตามภาพของตนเอง
แม้โปรแกรมเมอร์ ทนายความ และสถาปนิกจำนวนมากจะลำบากขึ้น แต่คนจำนวนมากที่ทำงานในโรงงาน ก่อสร้างบ้าน เสริมสวย ดูแลสวน ฯลฯ ก็ยังคงทำงานอยู่ และคงยังไม่ถูกแทนที่ไปอีกระยะหนึ่ง
ผมมองว่าผู้ท้าชิง “AI เหนือมนุษย์” ในปัจจุบันใกล้เคียงกับการประมาณอย่างน่าเชื่อถือว่าผู้ใช้ Reddit แบบสุ่มคนหนึ่งน่าจะพูดอะไรต่อไปมากกว่า
เราเคยจินตนาการเครื่องจักรอัจฉริยะเป็นเครื่องคิดเลขเย็นชา หรือ AI เชิงสัญลักษณ์ที่ตั้งอยู่บนตรรกะ แต่สิ่งที่เราได้จริง ๆ คือเครื่องจักรภาษา ซึ่งถูกสร้างขึ้นจากประสบการณ์มนุษย์ทั้งหมด
ปัญญาประดิษฐ์เหล่านี้รู้จักโลกผ่านดวงตาของเรา ถูกฝึกให้เข้าใจความคิดและอารมณ์ของเรา และยังได้เรียนรู้วรรณกรรม กวีนิพนธ์ ปรัชญา วิทยาศาสตร์ชั้นยอด รวมถึงการถกเถียงและวิพากษ์วิจารณ์อันไม่รู้จบเกี่ยวกับสิ่งเหล่านั้นด้วย
หากจะฉลาดอย่างแท้จริง ก่อนจะก้าวข้ามความซับซ้อนนี้ไปได้ มันต้องสามารถสำรวจและชื่นชมมันได้ วันหนึ่งมันอาจมอง Divine Comedy ของ Dante หรือซิมโฟนีของ Beethoven เป็นเหมือนของเล่นเด็ก แต่ก็ยังจะถือว่าสิ่งเหล่านั้นเป็นส่วนหนึ่งของมรดกของตนเอง
มันอาจกลายเป็นสิ่งเหนือมนุษย์ได้ แต่ก็อาจไม่ใช่สิ่งไร้ความเป็นมนุษย์
ไม่ว่าจะเป็นความกลัวหรือความหวัง เบื้องหลังมันต้องอาศัยความเชื่ออย่างแรงกล้าว่าอนาคตแบบหนึ่งจะเกิดขึ้น และผมมองว่านั่นเป็นจุดที่น่าสนใจที่สุด
ในที่นี้ ผู้เขียนกลัวว่าสิ่งที่ไม่ใช่มนุษย์จะเข้าควบคุม และใช้อำนาจแบบเมตา-ดาร์วินกับมนุษยชาติ บงการเราทุกคนตามใจชอบ แต่เราพูดได้จริงหรือว่าสถานการณ์ตอนนี้ไม่เป็นแบบนั้นอยู่แล้ว? มองโลกตอนนี้แล้วรู้สึกถึงประโยชน์ของอิสระหรือความเป็นผู้กระทำการได้หรือ? คิดหรือว่าอำนาจที่เรามีอยู่ตอนนี้จะถูกหุ่นยนต์ชั่วร้ายแย่งไป? กลไกการบริหารรัฐและเศรษฐกิจตอนนี้อยู่ “ภายใต้การควบคุมของเรา” จริง ๆ หรือ?
เมื่อคลี่ออกมาแบบนี้ มันก็ค่อนข้างเป็นศาสนาไม่ใช่หรือ ความเชื่อหลัก ๆ อย่างความเชื่อในกฎของ Moore ความเชื่อว่าโลกจะไม่ไหม้ไปก่อนหน้านั้น ความเชื่อว่าจิตสำนึกสามารถเข้าไปอยู่ใน GPU ได้ ล้วนค้ำจุนชีวิตและวิธีคิดอยู่
มีทั้งโลกาวินาศวิทยา ปรัชญาว่าด้วยตัวตนและชุมชนที่หยิบยืมมาจากที่โน่นที่นี่ และยังมีจุดเวลาในอนาคตที่แน่นอนแต่ไม่อาจรู้ได้
ถ้าจะยืมมาจาก Nietzsche สักหน้า ก็อย่ากลัวเหล่าเทพเจ้าเลย เราเคยฆ่ามาแล้วครั้งหนึ่ง และก็ฆ่าได้อีก
คนงานที่ตกงานในสมัยก่อนแทบไม่ถูกนับเป็นประเด็น และจนถึงทุกวันนี้ก็ยังถูกปัดตกว่าเป็น Luddite เพียงเพราะแสดงออกถึงความสูญเสียทางสังคมและการเงินจากระบบอัตโนมัติ
ไม่มีความใส่ใจแบบ “ไม่เป็นไร ไปทำงานโรงงานก็ได้” ความต่างระหว่างตอนนั้นกับตอนนี้คือ ในเวลานั้นคนงานชั้นล่างเป็นฝ่ายเจ็บปวด
ตอนนี้ แรงงานชนชั้นกลาง กำลังถูกระบบอัตโนมัติคุกคาม ชนชั้นกลางกำลังถอนหายใจหนัก ๆ ด้วยความกลัวว่าตนจะไม่ใช่ชนชั้นกลางอีกต่อไป และกลัวว่าอีกไม่นานอาจต้องไปรวมกับชนชั้นต้องห้ามอย่างช่างก่ออิฐ คนขุดหลุมศพ หรือคนงานแพ็กเนื้อสัตว์ ที่ยอมรับได้ยากก็เพราะพวกเขาอยากเชื่อว่าตนอยู่เหนือคนเหล่านั้น
ผมเข้าหา AI อย่างระมัดระวัง และไม่ได้ตื่นเต้นง่ายกับของใหม่ที่ดูแวววาว
สัปดาห์นี้ผมติดตั้ง Cursor ผู้ช่วย AI ซึ่งเป็น IDE คล้าย VSCode และตัดสินใจลองใช้กับไซด์โปรเจกต์ ผลลัพธ์ค่อนข้างน่าทึ่ง
ถ้าอธิบายฟีเจอร์ที่ต้องการ มันจะสร้างการเปลี่ยนแปลงและโค้ดที่เพิ่มเข้ามาซึ่งไปถึงราว 90% ของเป้าหมายได้ภายในประมาณ 15 วินาที จากนั้นผมตรวจผลลัพธ์อย่างละเอียดเหมือนรีวิวโค้ดของนักพัฒนาระดับจูเนียร์มาก ๆ และถ้าไม่ชอบแนวทางก็ขอให้มันแก้ แล้วมันก็ส่งผลลัพธ์ที่ใกล้กับทิศทางที่ผมต้องการมากขึ้นกลับมา
หลังจาก implement แล้ว ผมทดสอบฟีเจอร์ใหม่แบบ manual จากนั้นขอให้มันสร้างเคสทดสอบอัตโนมัติ ผมตรวจทดสอบเหล่านั้นในแง่ความถูกต้องและความเหมาะสมด้วย โค้ดที่ทดสอบส่วนไม่สำคัญมากเกินไปก็ทิ้งไป ที่เหลือถือว่าค่อนข้างเหมาะสม
ความเร็วในการเขียนซอฟต์แวร์และเทสต์เพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล เพราะผมรู้ว่าต้องการอะไรและอธิบายได้ดี AI จึงสร้างโค้ดได้เร็ว ส่วนผมใช้เวลาไปกับการตรวจทานและแก้ไข
ตัวอย่างเช่น ผมอยากใส่ event ของ PostHog ในแอป จึงเริ่มด้วยการใส่
# TODO add Posthog eventไว้ตามจุดต่าง ๆ ในโค้ด แล้วขอให้ Cursor เพิ่มโค้ด instrumentation ตรงตำแหน่งเหล่านั้น ด้วยการคัดลอก-วางเล็กน้อยและการแก้ไขย่อยจำนวนมาก ก็ instrument แอปเล็ก ๆ ได้ภายใน 10 นาทีตอนนี้ไม่ใช่ขั้นที่รับโค้ดจาก AI แบบไม่ลืมหูลืมตา แต่เป็นขั้นที่ AI จัดการงานพิมพ์น่าเบื่อจำนวนมากแทนแล้ว
ตอนนี้ผมยังมีประสบการณ์และความเข้าใจมากพอที่จะตรวจว่าโค้ด AI ทำงานตามต้องการหรือไม่ แต่ถ้าตลอดหลายเดือนผม “แค่ยอมรับ” สิ่งที่ AI บอกไปเรื่อย ๆ ผมจะยังคุ้นเคยกับโปรเจกต์นั้นพอที่จะจับข้อผิดพลาดเล็ก ๆ ได้ไหม?
ที่แย่กว่านั้นคือ นักพัฒนารุ่นใหม่ที่เติบโตมากับเครื่องมือเหล่านี้อาจไม่เคยได้เรียนรู้หรือซึมซับความเชี่ยวชาญที่จำเป็นต่อการประเมินโค้ดที่ AI สร้างขึ้นเลยด้วยซ้ำ
ผมเพิ่งเขียนบทความยาวขึ้นเกี่ยวกับเรื่องนี้ไว้: https://greaterdanorequalto.com/ai-code-generation-as-an-age...
ในบทความนั้นพูดถึงประสบการณ์กับเครื่องมือเขียนโค้ดที่เป็นบวกน้อยกว่าที่เล่าที่นี่ และตั้งกรณีใช้งานที่ซับซ้อนกว่า เครื่องมือเหล่านี้มักพังบ่อยที่สุดเมื่อต้องเข้าไปแตะหัวใจของ business logic เฉพาะทาง ไม่ใช่โค้ดทั่วไปที่เคยเห็นมานับพันครั้ง และวิธีที่มันพังอาจตรวจจับได้ยากและมีผลลัพธ์ร้ายแรง
ถ้าคุณยังไม่เคยเจอเรื่องแบบนั้น ผมก็อยากรู้ว่าสักวันจะเจอไหม และพูดตามตรงก็อยากรู้ด้วยว่าคุณไม่เจอจริง ๆ หรือเปล่า ผมมีความเห็นชัด แต่ก็พร้อมปรับได้
กับแอปที่ทำอยู่ตอนนี้อาจไม่ใช่เรื่องใหญ่ แต่ถ้าเป็นแอปธนาคารหรืออุปกรณ์การแพทย์ ผลกระทบอาจมหาศาล
ห้องที่เคยเต็มไปด้วยผู้คนและเครื่อง Linotype/Compugraphic ถูกแทนที่ด้วย Mac เครื่องเดียวกับพรินเตอร์หนึ่งเครื่อง
ผมใช้กล้องฟิล์มมาหลายปี มีห้องมืด เจ้าหน้าที่ห้องมืด และเวิร์กโฟลว์ฟิล์ม/ปรู๊ฟ/อัดภาพ แต่พอกล้องดิจิทัลตัวหนึ่งเข้ามา ทุกอย่างก็หายไป
ก่อนหน้านั้น สิ่งพิมพ์ทำจากตัวพิมพ์ตะกั่ว
เป็นการเปลี่ยนแปลงแบบ “ออกไปจากสนามหญ้าบ้านฉันซะ” นั่นแหละ
https://www.nytimes.com/2016/06/02/insider/1966-2016-the-las...
การใช้เวลาส่วนใหญ่ไปกับ การตรวจ output ของ AI เป็นเรื่องดีจริงหรือ? สำหรับผมไม่ใช่เลย และมันบั่นทอนจิตวิญญาณมาก
“มนุษย์เชื่อว่าหากยกการคิดให้เครื่องจักร พวกเขาจะเป็นอิสระ แต่สิ่งที่เกิดขึ้นมีเพียงมนุษย์คนอื่นที่ถือครองเครื่องจักรใช้มันกดพวกเขาเป็นทาส” — Dune
สิ่งที่หดหู่ที่สุดคือความรู้สึกว่าเราไม่อาจเชื่อถือข้อเขียนทั้งหมดที่เขียนขึ้นในช่วงราว 2 ปีที่ผ่านมา ไปจนถึงข้อเขียนทั้งหมดที่จะถูกเขียนขึ้นจนถึงวันที่เราตายได้อีกแล้ว
ไม่ใช่แค่เดาว่าผู้คนใช้ AI แต่รู้ด้วยความน่าจะเป็นสูงว่าใช้จริง และความน่าจะเป็นนั้นกำลังลู่เข้า 100% ถ้าเขียนเป็นประจำแต่ไม่ใช้ AI ก็จะตามการแข่งขันไม่ทันและหลุดออกไป
ฉันทามติแบบ “ทำไมถึงจะไม่ใช้ไม่ได้ล่ะ?” กำลังขยายตัว และไม่มีทางหลีกออกจากตรงนี้
ถึงอย่างนั้นก็ไม่ได้วิจารณ์คนที่ใช้ เพราะเขาต้องทำก็เลยทำ เพียงแต่สิ่งที่เพิ่งตระหนักตอนนี้คือ ความจริงที่ว่าเบื้องหลังข้อความมีมนุษย์อยู่นั้นสำคัญกับฉันมาก
เพราะเรื่องนี้ ความสนใจที่จะอ่านข้อความใหม่ ๆ จึงหายไปหมดแล้ว ในช่วงราวศตวรรษที่ผ่านมา มีข้อเขียนถูกผลิตออกมามากเกินพอจนคงไม่มีวันขาดสิ่งให้อ่าน แต่พูดตามตรงก็ยังรู้สึกหดหู่
ช่วงนั้น Google เลิกแสร้งทำเป็นบริษัทค้นหา และหันไปโฟกัสกับธุรกิจหลักคือโฆษณา เมื่อก่อนอย่างน้อยก็ยังพยายามจัดอันดับ “ตัวรวบรวมคำ” คุณภาพต่ำสารพัดให้อยู่ต่ำ ๆ แต่หลังจากนั้นก็ไม่ใส่ใจแล้ว
AI อาจกลับให้เครื่องมือที่ดีกว่าสำหรับจัดอันดับหน้าเว็บด้วยซ้ำ และการตรวจจับคอนเทนต์ที่สร้างด้วย AI ก็ไม่ได้แย่ขนาดนั้น
แล้วทำไม “Google ตัวใหม่” ถึงไม่เกิดขึ้น? เพราะ Google ใช้แนวทางผูกขาดที่สร้างกำแพงกีดกันการเข้าสู่ตลาดให้ใหญ่โต
ข้อแรก 99% ของคอนเทนต์ที่ผู้คนอยากหาอยู่หลังด่านล็อกอิน ไม่ว่าจะเป็น Facebook, Instagram, Twitter, YouTube ข้อสอง CDN แทบทั้งหมดใช้ “การยืนยันว่าเป็นมนุษย์” เป็นค่าเริ่มต้น ข้อสาม ตอนนี้ไม่มีใครลิงก์ไปยังเว็บไซต์อื่นแล้ว
สามข้อนี้ทำให้ Google ตัวใหม่แทบเป็นไปไม่ได้ แม้แต่ DuckDuckGo ก็ยังยอมแพ้และสมัครใช้ผลลัพธ์จาก Bing
เรื่องนี้ไม่เกี่ยวกับ AI แต่เป็นปัญหาที่เกี่ยวกับ Google มากกว่า ตรงกันข้าม AI อาจให้เครื่องมือสำหรับต่อกรกับ Google ก็ได้
สำหรับผม LLM ไม่ได้เปลี่ยนอะไรเลย เมื่อก่อนก็สงสัยข้อมูลอยู่แล้ว ตอนนี้ก็ยังเป็นแบบนั้น
อยากรู้ว่าทำไมถึงคิดว่าเมื่อก่อนสิ่งที่อ่านนั้นเชื่อถือได้ และถ้าตอนนี้แยกแยะข้อมูลเท็จได้ยากขึ้น ทำไมจึงเป็นเช่นนั้น
ตอนนี้กำลังเขียน หนังสือยาวกว่า 400 หน้า อยู่ และไม่มีตัวอักษรแม้แต่ตัวเดียวที่ผมไม่ได้คิดขึ้นเองและพิมพ์เอง ความภาคภูมิใจในฝีมือแบบช่างนั้นมีอยู่จริง
จริง ๆ ก็เป็นแบบนั้นมาตลอด เราเพิ่งพึ่งพา “สถาบันแห่งความไว้วางใจ” กันมากในช่วงหลัง แต่ไม่ได้พิจารณาอย่างจริงจังว่าสถาบันเหล่านั้นที่เปลี่ยนไปตามเวลายังสมควรได้รับความไว้วางใจอยู่หรือไม่
แม้ไม่นับ AI คุณภาพเฉลี่ยของหนังและหนังสือที่ออกมาทุกวันนี้ก็ดูต่ำกว่าสมัย 30–40 ปีก่อนมาก ไม่รู้ว่าเป็นเพราะสมาธิและรสนิยมของผู้คน หรือเพราะไม่มีเงิน เวลา และความอดทนพอจะเสพงานดี ๆ
สิ่งที่แน่ชัดคือ ก่อนยุค AI เครื่องมือเขียนข่าวใหม่ และเว็บ MFA มีแหล่งข้อมูลคุณภาพสูงอยู่มากพอแล้ว มากถึงขนาดต้องใช้หลายชีวิตกว่าจะไล่อ่านงานทั้งหมดนั้นได้แม้เพียงบางส่วน
ต่อให้เมินสิ่งที่ตีพิมพ์ในทุกวันนี้เป็นส่วนใหญ่ ก็คงไม่ได้พลาดอะไรมากนัก
งานเขียน AI, โค้ด AI, ศิลปะ AI ค่อนข้างแย่ ทุกคนรู้ดี
แต่เรามักลืมได้ง่ายว่ามีโอกาสใหม่มากแค่ไหนเมื่อบางสิ่งถูกลง 100 เท่า หรือ 10,000 เท่า แม้จะแย่ลง 10 เท่า แต่ถ้าถูกลง 100 เท่า ก็ยังมีคุณค่ามาก
แรงผลักดันให้ทำสิ่งต่าง ๆ ให้ถูกลงอย่างไม่สิ้นสุด แม้ต้องแลกกับคุณภาพ คือสิ่งที่ทำให้มาตรฐานการครองชีพสูงของเราเป็นไปได้
เราอาจสร้างบ้านด้วยมือจากไม้เนื้อแข็งสวยงามและงานเข้าไม้ซับซ้อน และบ้านฝีมือช่างอาจดีกว่าบ้านทั่วไปในวันนี้ได้ง่าย ๆ ถึง 10 เท่า แต่ถ้าแทบไม่มีใครจ่ายไหว แล้วมันมีความหมายอะไร
ก็เหมือนกับที่ไม่ใช่ใคร ๆ ก็จ้างครูส่วนตัวหลายภาษา ผู้ช่วยทำงาน หรือผู้ตรวจไวยากรณ์ที่อยู่ด้วยตลอด 24 ชั่วโมงได้
ของจิปาถะจาก AI นั้นราคาถูก และความจริงที่ว่ามันถูกก็เปลี่ยนทุกอย่าง
ตอนนี้สิ่งที่ดีจริง ๆ กำลังถูกคลื่นของจิปาถะไม่รู้จบกลบทับ
จักรยานที่พ่อผมขี่เมื่อราว 35 ปีก่อนแข็งแรงเหมือนรถถัง และยังวิ่งได้ต่อไปแม้ผ่านการใช้งานหนักมาก ของส่วนใหญ่ที่ครอบครัวมีตอนผมเป็นเด็กก็เป็นแบบนั้น
ทุกวันนี้แทบทุกอย่างที่ซื้อพังภายใน 1–2 ปี คุณภาพต่ำ และใช้แล้วหดหู่ แน่นอนว่านี่คือการออกแบบโดยตั้งใจ
เช่นเดียวกับที่เราคุ้นชินกับของใช้ในบ้านราคาถูกและอาคารจืดชืด เราก็จะคุ้นชินกับหนังและนิยายห่วย ๆ ด้วย ตอนนี้เราก็เดินไปบนเส้นทางนั้นมาไกลพอสมควรแล้ว
ข้อมูลผิด ทำให้มูลค่าพลิกจากบวกเป็นลบ มันไม่ใช่การพัฒนาโดยใช้ต้นทุนน้อยลง ไม่ใช่แม้แต่การพัฒนาอย่างช้า ๆ แต่เป็นการเดินไปผิดทิศทาง
คุณนำเสนอ AI เหมือนเป็นวิธีผลิตคุณค่าแบบใหม่ แต่จริง ๆ ไม่ใช่ คุณค่าทั้งหมดในนี้มนุษย์ผลิตขึ้นโดยไม่ต้องอาศัยความช่วยเหลือจาก AI และ “นวัตกรรม” เพียงอย่างเดียวที่ AI มอบให้คือการทำให้การขโมยคุณค่านั้นติดตามไม่ได้
ถ้าจะดันอุปมาเรื่องบ้านที่ช่างสร้างให้สุด ก็เป็นแบบนี้: หากบ้านทุกหลังที่ช่างสร้างถูกโอนให้บริษัทไม่กี่แห่งฟรี ๆ โดยไม่ชดเชยเจ้าของปัจจุบันและช่าง แล้วบริษัทเหล่านั้นเริ่มปล่อยเช่าผ่าน AirBnB คุณจะไม่คัดค้านหรือ? สิ่งที่กำลังเสนออยู่นั้นโดยแก่นแท้ก็เหมือนกัน
เดิมทีคอมพิวเตอร์ควรจะเป็นเครื่องจักรที่แม่นยำอย่างยิ่ง เป็นเครื่องที่ถ้าสั่งให้ทำอะไร ก็ทำตามนั้น
ทุกวันนี้คอมพิวเตอร์ดูเหมือนจะพอใจกับการจัดการทุกอย่างใน โหมดสุ่ม
ตอนนี้แม้แต่ 2+2 ก็อาจกลายเป็น 5 ได้ ขึ้นอยู่กับว่าเป็นโมเดล AI ตัวไหน วันอะไร และอุณหภูมิเท่าไร
เราเคยเชื่อใจ ผลลัพธ์จากการคำนวณ แต่ตอนนี้ต้องกลับมาสงสัยทุกอย่างใหม่ทั้งหมด และนั่นมันเหนื่อย
ด้วยเหตุผลบางอย่าง เราทุ่มความพยายามมหาศาลในการทำให้คอมพิวเตอร์คิดและทำตัวเหมือนมนุษย์ ทั้งที่หนึ่งในเหตุผลแรก ๆ ที่เราประดิษฐ์คอมพิวเตอร์ขึ้นมาก็เพื่อหลีกเลี่ยง ความผิดพลาดของมนุษย์
ถ้าใช้ AI เหมือนเครื่องคิดเลขที่ต้องแม่นยำ นั่นก็เป็นความรับผิดชอบของฝ่ายที่ใช้
ถ้าต้องการ ก็ยังให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำได้เหมือนเดิม สิ่งนั้นไม่ได้หายไปไหน
ไม่ได้หมายถึง fuzzy logic และไม่ได้หมายความว่าอินพุตของฟังก์ชันพร่าเลือน แต่หมายถึงตัวคำสั่งเอง หรือก็คือฟังก์ชันนั้นพร่าเลือน
ผู้คนควรเรียนรู้ที่จะใช้เครื่องมือให้ตรงกับงาน นอกจากนี้ยังทำให้ LLM มีความกำหนดแน่นอนมากขึ้นได้ด้วยการควบคุม
temperatureสิ่งที่ไม่ชอบในโลกหลัง ChatGPT คือคำพูดจริงของคนหรือศิลปะวาดมืออาจถูกจัดว่าเป็นผลงานที่ AI สร้าง แล้วถูกทิ้งทันที
ถ้าอยากไปนำเสนอในคอนเฟอเรนซ์ แต่เผลอใช้คำที่ไปกระตุ้นตัวจับ AI ของใครสักคน แล้วถูกปฏิเสธทันที ทั้งที่จริง ๆ ไม่เคยแตะ AI เลย จะทำอย่างไร
ในแวดวงวิชาการ มีอาจารย์บางคนเคยเอาเรียงความของนักศึกษาใส่ใน ChatGPT แล้วถามว่า “คุณเขียนหรือเปล่า?” จากนั้นก็ให้ตกนักศึกษาที่ ChatGPT ตอบว่าใช่
นี่โง่อย่างชัดเจน ChatGPT ไม่ได้จำทุกอย่างที่ตัวเองเคยทำ อีกทั้งยังขอให้มันเขียนได้หลายสไตล์ และบางคนก็เขียนคล้าย ChatGPT จริง ๆ อยู่แล้ว เหตุผลที่มีสิ่งที่เรียกว่าสไตล์การเขียนอันเป็นลักษณะเฉพาะของ ChatGPT ก็เพราะแบบนั้นตั้งแต่แรก
ยังเคยได้ยินว่าศิลปินบางคน แม้มีวิดีโอบันทึกขั้นตอนการทำงานทีละเส้น ก็ยังถูกลบผลงานออกจากการแข่งขันเพราะมีคนอ้างว่าเป็นงานที่สร้างอัตโนมัติ ตราบใดที่ AI สร้างศิลปะบนฐานของศิลปะมนุษย์ ก็ย่อมต้องมีคนที่ทำผลงานแบบที่ดูเหมือนสิ่งที่ AI เลียนแบบอยู่แล้วตั้งแต่แรก
AI น่าเบื่อ ผลลัพธ์น่าเบื่อและธรรมดา
แน่นอนว่าความสำเร็จทางวิทยาศาสตร์และวิศวกรรมนั้นยอดเยี่ยม ถ้าเป็นเมื่อ 10 ปีก่อน แม้แต่ผลลัพธ์น่าเบื่อระดับนี้ก็คงถูกมองว่าเป็นนิยายวิทยาศาสตร์
สิ่งที่น่าเบื่ออาจเป็นภาพของผู้คนที่นำผลลัพธ์ธรรมดา ๆ เหล่านี้ไปโพสต์ซ้ำ ๆ บนโซเชียลมีเดียและหน้า landing page ราวกับเป็นเวทมนตร์
คอนเทนต์ที่คนทำเองเดิมทีก็ส่วนใหญ่น่าเบื่อและธรรมดาอยู่แล้ว แต่ generative AI ยังดึงเอาความเป็นตัวตนที่เหลืออยู่ท้ายสุดออกไป และเติมกลิ่นอายของความขี้เกียจเข้าไปอีก ประมาณว่า “ดูชิ้นงานน่าเบื่อนี้สิ ที่ฉันขี้เกียจเขียนเองเลยให้ AI ทำให้”
เหมือนคำพูดที่ว่า “เมื่อเห็นหมาเล่นเปียโน ถึงจุดหนึ่งเราจะเลิกถามว่า ‘แกเป็นหมาหรือเปล่า?’ แล้วถามว่า ‘เล่นเปียโนเก่งไหม?’” ผมกำลังรอให้ generative AI ในวันนี้ข้ามพ้น uncanny valley ไปได้
แม้จะมีความเหนื่อยล้า แต่ผมยังมองในแง่ดีว่า AI อาจทำให้เกิด use case ใหม่ ๆ กลายเป็นการเปลี่ยนแปลงด้านประสบการณ์ผู้ใช้ครั้งใหญ่ครั้งแรกนับตั้งแต่การมาของ graphical user interface หรือเป็นผงวิเศษของจริงที่โปรยลงบนเครื่องมือที่มีประโยชน์จริง
กำลังเหมารวมปัญหามากเกินไปแบบมนุษย์ ๆ และทำให้เป็นปัญหาระดับบุคคล
การระเบิดของถ้อยคำจืดชืดและการเกลาประโยคทั่วไป ๆ ดูเหมือนเป็นการแสดงออกอย่างหนึ่งของ การแสวงหากำไรแบบอรรถประโยชน์นิยม ที่ผลักดันโมเดลเหล่านี้มาถึงจุดปัจจุบัน
อย่าลืมว่าทั้งเกมนี้ขับเคลื่อนด้วยการผลิต “มากขึ้น” ไม่ใช่ “ดีขึ้น”
เราทุกคนคงอยากได้เครื่องมือที่ปล่อยของเสียน้อยแต่แสดงออกได้มาก ทว่าสิ่งที่บริษัทต่าง ๆ ถูกจูงใจให้สร้างไม่ใช่สิ่งนั้น
สิ่งที่ผมเหนื่อยคือ โครงสร้างแรงจูงใจ แบบนี้ หากโยนปัญหาเชิงระบบไปเป็นความล้มเหลวของคนที่ใช้เครื่องมือ ก็จะละเลยแรงขับเคลื่อนพื้นฐาน และไปโฟกัสที่ผลลัพธ์แทนที่จะเป็นสาเหตุ ซึ่งนั่นก็ให้ความรู้สึกล้าสมัยด้วย
ตอนเด็ก ๆ สิ่งที่รู้สึกแปลกเวลาได้ดู Star Trek คือไม่มีทีวี
ถึงโฮโลเด็คจะเป็นประสบการณ์ที่ดีกว่ามาก แต่บางครั้งก็น่าจะอยากแค่ดูหนัง ไม่ใช่เข้าไปอยู่ในหนัง ผมเคยคิดว่าในอนาคตนั้นไม่มีผลงานอย่าง No Country for Old Men หรือคอเมดี้แบบ Monty Python แม้แต่กีฬาสดกับข่าวเลยหรือ
ตอนนี้เข้าใจแล้วว่าทำไมลูกเรือ Enterprise ถึงพากันไปดูการแสดง Shakespeare แบบสด ๆ เล่นเครื่องดนตรีเอง และวาดรูปเอง เพราะสื่ออิเล็กทรอนิกส์เต็มไปด้วย ขยะ AI จนไม่มีอะไรน่าดู เหลือแต่เศษกากไม่รู้จบ
ผมมองว่าพวกเขาโดยมากเป็นภาพของสังคมอุดมคติ หรือไม่ก็เป็นพวกบ้างานที่สนุกกับงานเหมือนเป็นเวลาว่างอย่างจริงใจ
คนธรรมดาบนดาวหลัก ๆ คงเพลิดเพลินกับความบันเทิงแบบสุ่ม ๆ มากกว่านั้นเยอะ
เมื่อพวกเขาตระหนักว่าอยู่บ้านก็ถ่ายเซลฟี่ แล้วใช้ AI ทำให้ดูเหมือนอยู่ที่อื่นได้
“นี่ฉันอยู่หน้ารูปปั้นเทพีเสรีภาพ”
“โอ้ อยู่ในนิวยอร์กเหรอ?”
“เปล่า เป็นฟิลเตอร์ Snap”
ยังไงเสีย คุณค่าของเซลฟี่ ก็น่าจะต้องลดลงไม่ใช่หรือ