- ในหมู่วิศวกรของบริษัทยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีในซีแอตเทิล กำลังเกิดกระแสต่อต้าน AI อย่างรุนแรง
- ภายใน Microsoft มีทั้งการบังคับใช้เครื่องมือ AI อย่าง Copilot 365และการเลย์ออฟที่เกี่ยวข้องกับ AIอย่างต่อเนื่อง จนความไม่พอใจสะสมมากขึ้น
- ทีมที่ไม่ได้ถูกจัดอยู่ในโปรเจ็กต์ AI กลับถูกลดความสำคัญทั้งในแง่การมองเห็นและผลตอบแทน ทำให้วิศวกรจำนวนมากตกอยู่ในภาวะหมดแรงและประชดประชัน
- ในบรรยากาศเช่นนี้ หากพูดถึงสตาร์ตอัป AI หรือโปรเจ็กต์ส่วนตัว ก็จะเกิดปฏิกิริยาเป็นปฏิปักษ์ทันที
- วัฒนธรรมเทคโนโลยีของซีแอตเทิลกำลังติดอยู่กับท่าทีตั้งรับมากกว่านวัตกรรม ซึ่งกลายเป็นปัจจัยขัดขวางการเติบโตของทั้งบริษัท วิศวกร และผู้ก่อตั้ง
ปรากฏการณ์ความเกลียดชัง AI ในซีแอตเทิล
- ปรากฏการณ์ที่วิศวกรในซีแอตเทิลตอบสนองในทางลบแม้แต่กับคำว่า AI เอง
- เมื่อแนะนำ Wanderfugl ซึ่งเป็นโปรเจ็กต์แผนที่ที่ขับเคลื่อนด้วย AI วิศวกรในซีแอตเทิลส่วนใหญ่แสดงปฏิกิริยาโต้ตอบแบบฉับพลันและวิจารณ์อย่างหนัก
- แต่เมื่อแนะนำผลิตภัณฑ์เดียวกันในบาหลี โตเกียว ปารีส และซานฟรานซิสโก กลับได้รับความสงสัยใคร่รู้และความสนใจ
- อดีตเพื่อนร่วมงานที่ Microsoft คนหนึ่งไม่ได้บ่นเรื่องตัวผลิตภัณฑ์ แต่บ่นถึงเครื่องมือ AI และสภาพแวดล้อมภายในบริษัท
- ปัจจัยหลักของความไม่พอใจคือความไม่มีประสิทธิภาพของเครื่องมือ AI ที่ถูกบังคับใช้ในการทำงาน เช่น Copilot 365 และ Microsoft AI
- การนำ AI มาใช้เชื่อมโยงไปสู่ความเครียดในการทำงานและความกังวลเรื่องการถูกเลย์ออฟ
การเลย์ออฟเพราะ AI และการพังทลายของวัฒนธรรมองค์กร
- มีกรณีภายใน Microsoft ที่ระบุว่าทักษะการใช้ AI ไม่เพียงพอเป็นเหตุผลในการเลย์ออฟ
- มีการอธิบายเหตุผลที่ PM คนหนึ่งในทีมถูกเลย์ออฟว่า “ใช้งาน Copilot 365 ได้ไม่เต็มที่เพียงพอ”
- ในอดีตเคยมีบรรยากาศแบบ ‘growth mindset’ และการส่งเสริมนวัตกรรม แต่หลังการปรับโครงสร้างที่มี AI เป็นศูนย์กลาง สถานการณ์ก็หดตัวลงอย่างรวดเร็ว
- โปรเจ็กต์ความร่วมมือระหว่างองค์กรหายไป และมีเพียงงานที่เกี่ยวข้องกับ AI เท่านั้นที่ถูกมองว่าเป็นพื้นที่ที่ปลอดภัยและมีเกียรติ
- วิศวกรที่ไม่ได้ถูกจัดอยู่ในโปรเจ็กต์ AI ถูกตีตราว่าเป็น ‘บุคลากร non-AI’
- เงินเดือนและ stock option หยุดนิ่ง และการประเมินผลงานแย่ลง
- การถูกบังคับใช้เครื่องมือ AI คุณภาพต่ำ เช่น Copilot for Word, PowerPoint, Email และ Code ยิ่งทำให้ความไม่พอใจรุนแรงขึ้น
ความเหนื่อยล้าทางจิตใจและความประชดประชันของวิศวกร
- แม้เครื่องมือ AI จะล้มเหลวในการเพิ่มผลิตภาพ แต่กลับห้ามวิจารณ์หรือพยายามปรับปรุง
- เพราะถูกมองว่าเป็นเขตอำนาจขององค์กร AI ทำให้หน่วยงานอื่นเข้าไปแทรกแซงไม่ได้
- วิศวกรจำนวนมากตกอยู่ในกรอบความคิดจำกัดตัวเอง โดยเชื่อว่า AI ไร้ประโยชน์และตนเองก็ไม่เหมาะกับสาขานี้
- สิ่งนี้นำไปสู่การลดลงของศักยภาพด้านนวัตกรรมของบริษัท, การชะงักงันของเส้นทางอาชีพส่วนบุคคล และ การหดตัวของระบบนิเวศสตาร์ตอัป
- มีการอธิบายความเป็นปฏิปักษ์ทางสังคมด้วยคำพูดว่า “ถ้าพูดถึง AI จะถูกมองเหมือนคนที่ออกมาปกป้องแร่ใยหิน”
Amazon กับระบบนิเวศเทคโนโลยีของซีแอตเทิล
- พนักงาน Amazon อาจได้รับการปกป้องมากกว่าเล็กน้อยเมื่อเทียบกัน แต่ปัญหาแกนกลางยังเหมือนเดิม
- ภาพจำเดิมที่ว่า “Amazon ปฏิบัติต่อคนไม่ดีแต่ให้ค่าตอบแทนสูง” เป็นเพียงสิ่งที่กลบความเหนื่อยล้าและความประชดประชันภายในองค์กร
- วัฒนธรรมเทคโนโลยีของซีแอตเทิลกำลังเปลี่ยนไปเป็นท่าทีตั้งรับมากกว่านวัตกรรม
- ความไม่ไว้วางใจต่อ AI ก่อให้เกิดวงจรอุบาทว์เชิงโครงสร้างที่กดทับแม้แต่ความพยายามใหม่ ๆ
วงจรอุบาทว์ของความเชื่อที่จำกัดตัวเอง
- ความเชื่อด้านลบต่อ AI กำลังสร้างความเสียหายให้ทั้งสามกลุ่ม
- บริษัท: วิศวกรที่เก่งที่สุดไม่มองว่านวัตกรรมเป็นหน้าที่ของตนเองอีกต่อไป
- วิศวกร: เส้นทางอาชีพชะงักงันท่ามกลางความโกรธและความสงสัยในตัวเอง
- ผู้ก่อตั้ง: เพียงแค่คำว่า “AI” ก็ทำให้ถูกมองว่าเป็นภัยคุกคาม
- ความเชื่อนี้แข็งตัวเป็นโครงสร้างแบบพยายามน้อยลง → อำนาจลดลง → ผลิตภัณฑ์แย่ลง → ความไม่ไว้วางใจ AI รุนแรงขึ้น
- ซีแอตเทิลยังคงมีบุคลากรเทคโนโลยีระดับโลก แต่กลับสูญเสียความเชื่อแบบซานฟรานซิสโกว่า ‘เราสามารถเปลี่ยนโลกได้’
3 ความคิดเห็น
AI ของ MS 365 คุณภาพไม่ตรงกับที่โฆษณาไว้เลย...
พูดตามตรง Copilot 365 มันแย่มากจริง ๆ นั่นแหละ ไม่รู้เลยว่าจะให้เอาไปใช้ตรงไหนกันแน่
ความเห็นจาก Hacker News
ฉันเคยอยู่ Google มาก่อน มีคนทั้งในและนอก Google จำนวนมากที่รู้สึกเหมือนเพื่อนร่วมงานในบทความที่ลิงก์ไว้
ตัวฉันเองก็ยังหลุดจาก แนวคิดแบบสงสัย AI นี้ไปไม่ได้ทั้งหมด คิดว่ามีเพียงไม่กี่ด้านเท่านั้นที่ LLM มีประสิทธิผลจริง — เช่น การสร้างข้อมูลที่ไม่จำเป็นต้องแม่นยำ แต่ต้องดูน่าเชื่อถือ (คอนเซ็ปต์อาร์ต, แอนิเมชันฝูงชนในภาพยนตร์ เป็นต้น)
ในทางกลับกัน ในด้านที่การเรียนรู้หรือความแม่นยำสำคัญ มันน่าจะส่งผลลบในระยะยาว และยังจะถูกยัดใส่เข้าไปในงานที่ตั้งแต่แรกก็ไม่มีประสิทธิภาพอยู่แล้วด้วย ดังนั้นฉันจึงมองพวกคลั่งไคล้ AI และอุตสาหกรรมที่เกี่ยวข้องอย่างระแวงเกินปกติ พูดตรงๆ คือมีความรู้สึกว่าอยากให้คนที่หาเงินจาก AI พังกันให้หมด (เหมือนตอนคริปโต)
ในฐานะวิศวกรซอฟต์แวร์ที่ซีแอตเทิล เพื่อนร่วมงานส่วนใหญ่ของฉันเกลียด การเอา AI มาใช้แบบเปลืองเวลา มีคนไม่กี่คนที่เป็นสายเผยแพร่ AI แต่ฉันกลับเจอข้อผิดพลาดในโค้ดของพวกเขาที่เมื่อก่อนไม่เคยมีบ่อยมาก
บางทีโค้ดทดสอบก็ไปทำซ้ำความสามารถของเฟรมเวิร์ก หรือไม่ก็ม็อกฟังก์ชันที่ตัวเองกำลังทดสอบอยู่เลย โค้ดแบบนี้ดูเผินๆ อาจเท่ แต่สุดท้ายก็ไม่ผ่านรีวิว ถ้าเป็น ทีมที่วัฒนธรรม code review อ่อนแอ การบำรุงรักษาคงเป็นฝันร้าย
คำพูดที่ว่า “วิศวกรไม่ยอมลอง” นั้นไม่จริง ปัญหาคือมุมมองที่เอา AI มาเป็นศูนย์กลางในการมองโลกเองต่างหาก
ในซอฟต์แวร์มีทั้ง ผลิตภัณฑ์ที่สร้างคุณค่าให้ลูกค้าจริง กับ ผลิตภัณฑ์ที่มีไว้ปลุกเร้านักลงทุน LLM มีความเป็นรูปธรรมกว่าบล็อกเชนก็จริง แต่ศักยภาพของมันถูกพูดเกินจริง
ฉันอยากใช้เวลาไปกับการสร้างคุณค่าให้ลูกค้ามากกว่าโชว์ให้นักลงทุนตื่นเต้น วิศวกรไม่ได้ห่าง AI เพราะ ทำไม่ได้ แต่เพราะไม่อยากถูกลากไปทำงานไร้ประโยชน์
คำพูดของพวกสายอวย AI ที่ว่า ‘เวอร์ชันถัดไปจะเปลี่ยนโลก’ ก็เป็นแค่ วัฏจักรข่าวที่เอาไปทำจริงไม่ได้
สุดท้ายผลิตภัณฑ์ AI ใหม่ๆ ก็เป็นแค่ “รับ-ส่งข้อความ” เลยไม่น่าสนใจในเชิงแก่นแท้
ในฐานะอดีตคนซีแอตเทิล ฉันมีความเห็นอยู่บ้าง
ถึงอย่างนั้นแอปของคุณก็ดูน่าสนใจ ฉันเลยสมัครแล้ว
คำสั่งให้นำ AI มาใช้เป็นความพยายามจะบังคับประสิทธิภาพ แต่จริงๆ แล้วเป็น ผลข้างเคียงจากสภาพแวดล้อมที่ไม่มี feedback จากตลาด
วิศวกร Big Tech หลายคนโกรธเพราะ เงินเฟ้อของมาตรฐานการใช้ชีวิต ทำให้ลาออกจากบริษัทไม่ได้
การชดเชยเลิกจ้างอย่างใจกว้างและ วิธีปลดคนที่มีความเห็นอกเห็นใจ น่าจะดีกว่ามาก
ฉันทำงานด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI แต่ไม่ได้อยู่ซีแอตเทิล ช่วงนี้รู้สึก ล้า AI มาก
อย่างแรก คนรอบตัวตื่นเต้นเกินเหตุไปกับโมเดลใหม่ งานวิจัยใหม่ ข่าวโอเพนซอร์สใหม่ๆ
ฉันอยากโฟกัสกับงานลึกๆ แค่ 2–3 อย่าง แต่ การเคลื่อนที่แบบบราวเนียนของข้อมูลที่ไม่หยุด พวกนี้กลับกลายเป็นตัวเบรกแทน
อย่างที่สอง บรรยากาศที่เชื่อว่าทุกปัญหามีคำตอบแบบ AI มันเหนื่อย ก่อนจะใช้ LLM การคิดและทดลองด้วยตัวเอง กลับมีประสิทธิผลกว่ามาก
อย่างที่สาม มีแรงกดดันว่า “มันเปลี่ยนเร็ว ต้องตามให้ทัน” แต่จริงๆ แล้ว พื้นฐานแทบไม่ได้เปลี่ยน ความรู้แบบกว้างแต่ตื้นไม่มีประโยชน์
สุดท้าย ยังมีแรงกดดันให้ต้องทำนายทิศทางของเทคโนโลยีด้วย แต่ฉันเชื่อใน ความสามารถในการปรับตัวมากกว่าการคาดการณ์เชิงกลยุทธ์
ตัวโมเดลเองยอดเยี่ยม แต่สิ่งที่น่าเหนื่อยคือพฤติกรรมของมนุษย์รอบๆ มัน
ฉันไม่เข้าใจวัฒนธรรมบูชาแบบแปลกๆ ที่มีต่อ โมเดล เลย มันก็เป็นแค่เครื่องมือที่ดีกว่าเท่านั้น
ตอนที่ทุกคนพูดเรื่อง AI ฉันอยากพูดถึง แอปวางแผนท่องเที่ยว มากกว่า มีคนพยายามทำมาเป็นพันครั้งแล้ว แต่ไม่เคยมีอันไหนสำเร็จ
เหตุผลมีสองอย่าง
สุดท้ายมันคือตลาดที่ทำเงินไม่ได้
แรงเสียดทานจากการติดตั้งและเรียนรู้การใช้แอปมันมากกว่า
ตอนนี้ AI ถูก ยัดเยียดให้พนักงานใช้จริงๆ และผลที่ตามมาคือในอุตสาหกรรมมันถูกมองเป็น เทคโนโลยีที่ถูกประเมินค่าสูงเกินจริง
ไม่ได้มีการเปลี่ยนแปลงแท้จริงอะไร แถมปัญหายังเป็น การเลิกจ้างและการเผาเงินเพราะการลงทุน AI เสียมากกว่า
อาจมีเพียงบางบริษัทเท่านั้นที่รอด แต่ส่วนใหญ่จะเหลือไว้แค่ความเจ็บปวด
เหตุผลที่พนักงานบริษัทใหญ่เกลียด AI ก็เพราะ การยัดเยียดจากผู้นำที่ไม่รู้จริง
ซีแอตเทิลมีสัดส่วนคนทำงานใน Big Tech อย่าง Microsoft, Amazon สูง ความล้าแบบนี้เลยยิ่งมาก
ส่วน SF มีฝั่งมองบวกจาก สตาร์ตอัปสาย AI อย่าง OpenAI, Anthropic, Nvidia มาช่วยถ่วงดุล
แต่อาการล้าก็สะสมจากการถูกเอามาใช้เป็นเหตุผลในการเลิกจ้างซ้ำๆ
ส่วนตัวฉันรู้สึกว่าโมเดลอย่าง Claude หรือ Gemini มีประโยชน์พอตัวในฐานะตัวช่วยรีวิวโค้ด
เวลาเลือกชื่อผลิตภัณฑ์ ฉันอยากแนะนำว่าให้ ลองพูดออกเสียงเสมอ ถ้าออกเสียงแล้วแปลก แบรนด์ก็จะอ่อนลง
ถ้าออกเสียงแบบนอร์เวย์ มันฟังคล้าย ‘wander full’ เลยชอบชื่อนี้
แม้แต่ใน SF ก็มีคนสายเทคจำนวนมากที่เกลียด AI คนนอกอุตสาหกรรมยิ่งเป็นแบบนั้น เพียงแต่ตอนนี้ คนที่เอาอนาคตไปผูกกับ AI กำลังส่งเสียงดังขึ้น
ฉันเองในฐานะผู้บริโภคก็ไม่ชอบ แต่ในฐานะเครื่องมือทำงานมันมีประโยชน์