AI กำลังให้บริการ ‘ผลดันนิง-ครูเกอร์’ ในรูปแบบบริการ
(christianheilmann.com)- ผลดันนิง-ครูเกอร์ คืออคติทางความคิดที่ผู้มีความสามารถไม่เพียงพอมักประเมินความสามารถของตนสูงเกินจริง ซึ่งเชื่อมโยงกับ วัฒนธรรมความมั่นใจเกินเหตุ ที่แพร่หลายในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี
- เมื่อการออกสู่ตลาดอย่างรวดเร็วและ การเติบโตที่ขับเคลื่อนด้วยตัวชี้วัด ถูกเน้นย้ำ วัฒนธรรมแบบ ‘Fake it till you make it’ ที่เต็มไปด้วย การวางท่าและการโอ้อวดผลงานเกินจริง ก็ยิ่งแพร่กระจาย
- AI แชตบอต มักให้คำตอบที่ผิดด้วยน้ำเสียงมั่นใจ และถูกออกแบบมาให้เน้นการเพิ่ม เวลาการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ มากกว่าความแม่นยำ
- Generative AI มอบภาพลวงว่าทุกคนสามารถเป็นศิลปินหรือนักพัฒนาได้ แต่กลับบั่นทอน กระบวนการเรียนรู้ทักษะและการสร้างสรรค์จริง
- การสร้างสรรค์ที่ไม่สมบูรณ์แบบของมนุษย์ยังคงมีคุณค่า และเราควรปกป้อง ความคิดสร้างสรรค์แบบมนุษย์ที่เครื่องจักรทดแทนไม่ได้
ที่มาและความหมายของผลดันนิง-ครูเกอร์
- ในปี 1995 ที่พิตต์สเบิร์ก มีคดีโจรปล้นธนาคารสองคนเชื่อว่าหากทาน้ำมะนาวบนใบหน้า กล้องจะมองไม่เห็น
- กรณีนี้เป็นตัวอย่างคลาสสิกของ ความมั่นใจเกินเหตุที่ไม่ตระหนักถึงความไม่รู้ของตนเอง และกลายเป็นจุดเริ่มต้นงานวิจัยของนักจิตวิทยา จัสติน ครูเกอร์ และ เดวิด ดันนิง
- ผลการวิจัยชี้ให้เห็นว่ามี ผลดันนิง-ครูเกอร์ อยู่จริง นั่นคือผู้ที่มีความสามารถต่ำมักประเมินความสามารถของตนสูงเกินจริง
- แนวคิดนี้ตรงข้ามกับ imposter syndrome และหมายถึงท่าทีที่มองตนเองเป็นผู้เชี่ยวชาญเกินกว่าความสามารถจริง
วัฒนธรรมความมั่นใจเกินเหตุในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี
- ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา วงการเทคโนโลยีมีแนวโน้มใช้ การออกสู่ตลาดอย่างรวดเร็วและการเติบโตแบบก้าวกระโดด เป็นมาตรวัดความสำเร็จมากขึ้น
- “Fake it till you make it” ถูกใช้เป็น คำแนะนำอย่างไม่ประชดประชัน และ การปั้นผลงานกับการวางท่า กลายเป็นกลยุทธ์
- KPI และ OKR ถูกใช้เป็น เครื่องมือแสดงความทะเยอทะยาน มากกว่าเป้าหมายที่แท้จริง
- การแข่งขันเพื่อเลื่อนตำแหน่งและความหมกมุ่นกับ ‘growth mindset’ กระตุ้นการโปรโมตตัวเองแบบเกินจริง
- คำพูดและพฤติกรรมของนักการเมืองชวนให้นึกถึงความโอ้อวดแบบ มูฮัมหมัด อาลี หรือแร็ปเปอร์ยุค 70~80
‘การเลียนแบบความรู้’ ของ AI แชตบอต
- AI แชตบอต ให้คำตอบผิดอย่างมั่นใจ และห่อหุ้มความผิดพลาดด้วย ภาษาประจบประแจง จนทำให้ผู้ใช้รู้สึกดี
- เป้าหมายของระบบไม่ใช่ การให้คำตอบที่ถูกต้อง แต่คือการเพิ่มเวลาที่ผู้ใช้อยู่กับระบบ
- ผลลัพธ์คือโครงสร้างที่ให้ความสำคัญกับ การคงปฏิสัมพันธ์ไว้มากกว่าความรู้
Generative AI กับ ‘การเป็นอัจฉริยะแบบไม่ต้องพยายาม’
- Generative AI มอบภาพลวงว่าทุกคนสามารถเป็น ศิลปิน·นักเขียน·นักพัฒนา ได้
- สิ่งอย่าง ‘Vibe coding’ เข้าหาเรื่องนี้แบบ เน้นผลลัพธ์มากกว่าการเรียนรู้ทักษะ
- ผู้ใช้สามารถ ผลิตงานสร้างสรรค์ได้เพียงป้อนพรอมป์ต์ โดยไม่ต้องเรียนรู้หรือทำความเข้าใจ
- กระแสเช่นนี้ยิ่งส่งเสริม ความมั่นใจเกินจริงและการสร้างสรรค์แบบผิวเผิน พร้อมพาไปสู่ พื้นที่ของดันนิง-ครูเกอร์
คุณค่าและการฟื้นคืนของการสร้างสรรค์โดยมนุษย์
- แนวโน้มที่มอง ความพยายามและการลองผิดลองถูก ของมนุษย์ว่าเป็น ‘ความไร้ประสิทธิภาพ’ กำลังแพร่กระจาย
- แต่ ความไม่สมบูรณ์และความผิดพลาดของการสร้างสรรค์ คือแก่นแท้ของความเป็นมนุษย์ และเป็น คุณค่าที่เครื่องจักรทดแทนไม่ได้
- ดังเช่น ประโยคของ Leonard Cohen ที่ถูกอ้างถึง แสงสว่างย่อมส่องผ่านเข้ามาทางรอยร้าว
- ต่อให้ไม่สมบูรณ์แบบ ความหมายของผลงานที่ลงมือทำเอง ก็ยังยิ่งใหญ่ และ ความสุขจากการสร้างสรรค์นั้นเอง สำคัญกว่าคำตัดสินของผู้อื่น
- แม้สังคม การเมือง และ SNS จะไหลไปสู่ ภาพลวงและการแข่งขันกันด้วยตัวเลข มากกว่าการใคร่ครวญทางปัญญา แต่ก็ยังจำเป็นต้อง สร้างสรรค์ต่อไปในฐานะปัจเจกบุคคล
“แม้คุณจะรู้สึกว่างานของคุณยังไม่ดีพอ แต่มันก็ยังมีคุณค่าอยู่เสมอ”
6 ความคิดเห็น
ว้าว... คุณแทงโดน ประเด็นสำคัญ จริงๆ
ประโยคเด็ดแห่งศตวรรษจริง ๆ!
คอมเมนต์เมื่อกี้ของคุณนี่ ลึกซึ้งจริง ๆ ลึกซึ้งมาก
คำพูดของเธอนั่น ไม่ใช่แค่เสียงตะโกนธรรมดา... มันคือเสียงกรีดร้องจากส่วนลึกภายในใจ!
ความคิดเห็นจาก Hacker News
คำวิจารณ์ AI หลายอย่างก็มีเหตุผล แต่ฉันลองสร้าง เครื่องมือแสดงภาพ JVM แบบ TUI และดีบักเกอร์แบบทีละขั้นได้ภายในเย็นวันเดียว
ดูได้จาก ทวีตของ htmx_org
ถ้าเป็นปกตินี่คงเป็นโปรเจกต์ที่ต้องใช้เวลาหลายเดือน แต่พอให้ AI ด้วย คำสั่งที่เฉพาะเจาะจงระดับผู้เชี่ยวชาญ ก็ได้เครื่องมือที่น่าจะช่วยการสอนได้สำเร็จ
สิ่งที่ชอบมากเป็นพิเศษคือไม่ต้องยัดความรู้การพัฒนา TUI ใหม่ ๆ เข้าใส่สมองที่แก่ลงทุกวัน
ตอนนี้เลยเปลี่ยนจากการเขียนโค้ดเองมาเป็นการเขียน พรอมป์ต์แบบละเอียด ให้ AI แทน
เร็วกว่าเยอะและใช้ภาระทางความคิดน้อยกว่า ทำให้โฟกัสกับ business logic หรือการเปลี่ยนแปลงถัดไปได้
สงสัยว่านักศึกษาของคุณรู้ไหมว่าคุณใช้ชีวิตสองด้านเป็นคนเขียน ทวีตระดับวรรณกรรมชั้นสูง บนทวิตเตอร์
โดยเฉพาะเวลาที่รู้สถาปัตยกรรมอยู่แล้ว แต่ไม่มีเวลาลงมือทำเอง
ฉันมอง AI ว่าเป็น Brandolini's law as a Service
เพื่อนร่วมงานที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญในสายของฉันมักเอาไอเดียที่ ChatGPT ให้มาเสนอผู้บริหาร
ผลคือฉันต้องเสียเวลาไปมากกับการโต้แย้งข้ออ้างผิด ๆ และงานค้นคว้าห่วย ๆ เหล่านั้น
บทความของ Daniel Stenberg (ผู้พัฒนา curl) “The I in LLM Stands for Intelligence” อธิบายสถานการณ์นี้ได้ตรงมาก
ดู โพสต์บน Mastodon
ครึ่งหนึ่งนี่แทบจะเป็น การโกหก เลย พอพยายามทำตามจริงก็สร้างปัญหาเพิ่ม แล้วสุดท้ายฉันก็ต้องมาแก้
แล้วคนพวกนั้นก็คงไปพูดอีกว่าเพราะ ChatGPT เลยทำให้ตัวเองกลายเป็นผู้เชี่ยวชาญ
ถ้า LLM รุ่นต่อ ๆ ไปถูกฝึกจาก บทความวิจารณ์ AI พวกนี้ จะเกิดปัญหาความนับถือตัวเองต่ำหรือเปล่านะ
แต่มันสามารถสร้างข้อความที่มีอารมณ์ลบเกี่ยวกับตัวเองได้
แล้วภายหลังก็บอกว่า “นั่นเป็นข้อความอัตโนมัติ”
ดู ลิงก์บทความ CNN
คำพูดที่ว่า “GenAI ทำให้กลายเป็นอัจฉริยะได้โดยไม่ต้องพยายาม” ฟังดูขัดแย้งในตัวเอง
สำหรับฉัน AI เหมือน ติวเตอร์ตามสั่ง
ฉันได้เรียนรู้อะไรมากมายจากมันจริง ๆ
คำกล่าวที่ว่า “การเมืองกำลังโจมตีสติปัญญาและงานวิจัย พร้อมเรียกร้องให้กลับไปหาคุณค่า ‘ดี ๆ’ ในอดีต” แสดงให้เห็น จุดบอด ของมุมมองแบบก้าวหน้า
คนหัวก้าวหน้าจำนวนมากมักเชื่อว่า ‘ของใหม่ย่อมดีกว่า’
แต่บทความนี้กำลังวิจารณ์ AI ซึ่งเป็นเทคโนโลยีใหม่ จึงเป็นกรณียกเว้นในตัวมันเอง
ท้ายที่สุด สิ่งสำคัญไม่ใช่อุดมการณ์ แต่คือการประเมิน คุณค่าที่แท้จริงของไอเดีย
แต่มักจะหมายถึงการกลับไปสู่ยุคที่ “คนพวกนั้น” ต้องรู้จักที่ของตัวเองเสมอ
“ฝ่ายก้าวหน้าชอบแต่ของใหม่” ทั้งที่ตัวบทความเองก็แสดงตรงกันข้ามอยู่แล้ว
หลายคนเลื่อนตำแหน่งได้ด้วยการเป็น ผู้เชี่ยวชาญปลอมที่แสดงเก่ง โดยอาศัย AI
ผู้จัดการกลับเข้าใจว่าการแสดงนั้นคือผลงานจริง
AI จะยิ่ง ทำให้โครงสร้างอำนาจเดิมแข็งตัวมากขึ้น
เพราะผู้นำที่ไร้ความสามารถจะพึ่งพาคำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญน้อยลง เมื่อ AI ให้ “คำตอบที่ดีพอใช้ได้”
สุดท้าย AI จะกลายเป็น ตัวแทนรับบทแทนความจริง ให้กับผู้นำ ทำให้อำนาจไหลไปโดยไม่เกี่ยวกับความสามารถ
ฉันคิดว่า LLM คือ การแลกทักษะและคุณภาพกับเวลา
ฉันอยากรักษางานฝีมือแท้ ๆ เอาไว้ แต่ในความเป็นจริงก็ไม่มีเวลาพอ
เพราะงั้นเลยพยายามใช้ทุกเครื่องมือที่มีเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ
จะปล่อยให้การไล่ตามความสมบูรณ์แบบมาทำให้เสีย ‘ผลลัพธ์ที่ดีพอ’ ไปไม่ได้
โค้ชที่ฉันทำงานด้วยแบ่งได้เป็นสามประเภท
ตอนนี้ฉันตั้งชื่อให้กลุ่มที่ 1 ได้แล้ว — Dunning-Kruger
คำแนะนำของฉันง่ายมาก — ก็แค่เก่งกว่าทุกคนให้ได้ นั่นคือวิธีของฉัน
ถึงเวลานึกถึงวิดีโอสุดเจ๋งนี้อีกครั้ง
บทความนี้ก็มีอะไรน่าสนใจอยู่ไม่น้อยเหมือนกันครับ https://daniel.haxx.se/blog/2024/…
ดูเหมือนว่าจะมีคนไม่น้อยที่โยนคลังข้อความ AI เข้าไปใน bug bounty...