- การพัฒนาซอฟต์แวร์โดยมี AI ช่วย เพิ่มขึ้น พร้อมกับปรากฏการณ์ที่ ความสร้างสรรค์และความลุ่มลึก ของโปรเจ็กต์ลดลง
- ในอดีตโพสต์ “Show HN” เป็น พื้นที่แลกเปลี่ยนทางปัญญา กับนักพัฒนาที่ครุ่นคิดกับปัญหามาอย่างยาวนาน แต่ช่วงหลังมี โปรเจ็กต์ที่สร้างโดย AI มากขึ้น ทำให้ความเข้มข้นของบทสนทนาลดลง
- LLM (โมเดลภาษาขนาดใหญ่) จัดการกับอินพุตได้อย่างยอดเยี่ยม แต่ขาด ความสามารถในการคิดอย่างริเริ่ม ยิ่งพึ่งพามันมาก ผลลัพธ์ก็ยิ่งผิวเผิน
- แนวคิด “human-in-the-loop” ที่ให้มนุษย์รับหน้าที่คิดในระดับสูงก็มีข้อจำกัด และกลับทำให้ความคิดของมนุษย์ แบนราบลงเหมือนผลลัพธ์จาก AI
- หาก กระบวนการจมอยู่กับปัญหาและขัดเกลาความคิดด้วยตนเอง หายไป ความสามารถในการคิดเชิงสร้างสรรค์ก็จะอ่อนแอลง จนนำไปสู่ โครงสร้างที่ AI ทำให้มนุษย์กลายเป็นคนน่าเบื่อ
AI และการอ่อนแรงลงของความคิดสร้างสรรค์
- หลังจากมี AI เข้ามา จำนวนของโปรเจ็กต์ “Show HN” เพิ่มขึ้น แต่คุณภาพลดลง
- หลายโปรเจ็กต์ถูกสร้างขึ้นโดย ไม่ได้ครุ่นคิดอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับพื้นที่ของปัญหา
- ผลลัพธ์คือมีคุณค่าสำหรับการถกเถียงลดลง และกลายเป็นสภาพแวดล้อมที่ยากจะได้เรียนรู้หรือมุมมองใหม่
- AI อาจ มีประโยชน์ในฐานะเครื่องมือ แต่ปัญหาเกิดขึ้นเมื่อ มันเข้ามาแทนที่การคิดสร้างสรรค์
- ผลลัพธ์ที่ AI สร้างขึ้นมักหยุดอยู่ที่ ไอเดียระดับผิวหน้า
- กระบวนการที่มนุษย์คิดและแสดงออกด้วยตนเองลดน้อยลง
ปัญหาเชิงโครงสร้างของการพึ่งพา AI
- LLM อ่อนมากในเรื่องการคิดอย่างริเริ่ม
- มันจัดการอินพุตได้อย่างยอดเยี่ยม แต่ ไม่สามารถสร้างแนวคิดใหม่ขึ้นมาได้
- ดังนั้นเมื่อมอบการคิดให้ LLM ผลลัพธ์ที่ได้จึง ขาดความเป็นต้นฉบับ
- แนวทางที่ว่า “มนุษย์รับหน้าที่คิดระดับสูง” ก็ผิดพลาดตั้งแต่รากฐาน
- เพราะไอเดียที่ริเริ่มจริง ๆ เกิดขึ้นใน กระบวนการคิดที่ถูกมอบหมายทิ้งไปนั่นเอง
- ยิ่งมนุษย์ทำงานร่วมกับ AI มากขึ้น ความคิดก็ยิ่งคล้ายผลลัพธ์ของ AI
การขาดหายไปของการคิดอย่างลุ่มลึก
- มนุษย์จะได้ไอเดียที่แปลกใหม่เมื่อ จดจ่ออยู่กับปัญหาเป็นเวลานาน
- หาก AI เข้ามาคิดแทน ความจดจ่อแบบนี้ก็จะไม่เกิดขึ้น
- ท้ายที่สุดจึงเหลือเพียง ไอเดียตื้น ๆ และผิวเผิน
- ไอเดียจะถูก ขัดเกลาระหว่างกระบวนการแสดงออก
- การเขียนหรือการบรรยายคือการฝึกจัดโครงสร้างและทำให้ความคิดชัดเจนขึ้น
- ในทางกลับกัน AI prompt คือ การกระทำที่ขาดกระบวนการขัดเกลาความคิด
ความสามารถในการคิดและความคิดสร้างสรรค์ที่เสื่อมถอย
- การป้อน prompt ให้โมเดล AI ไม่ใช่การแสดงออกทางความคิด
- ผลลัพธ์ที่ได้เป็นเพียงชั่วคราว และ ไม่ช่วยฝึกกล้ามเนื้อทางความคิด
- มันเหมือน “ใช้รถขุดมายกเวต” คือเป็น ผลลัพธ์ที่ได้มาโดยไม่ต้องออกแรง จึงไม่ช่วยพัฒนาความสามารถในการคิด
- การใช้ GPU คิดแทน ทำให้ความคิดของมนุษย์อ่อนแอลง และเป็น
ต้นตอพื้นฐานที่ทำให้ AI ทำให้คนกลายเป็นคนน่าเบื่อ
2 ความคิดเห็น
> คุณค่าของศิลปะไม่ได้อยู่ที่ผลงานที่ออกมา แต่อยู่ที่เจตนา
แม้จะเป็นภาพวาดดินสอแบบเรียบง่าย แต่ถ้าใส่ความจริงใจลงไป ก็ยังตรึงใจกว่าภาพหรูหราที่สร้างด้วย AI
คำว่า “ฉันวาดเอง” มีทั้งความตั้งใจและเรื่องราวอยู่ในนั้น
เวลาที่เรามองงานสร้างสรรค์ เรามักจะวาดภาพบางอย่างขึ้นมาในหัวโดยเป็นธรรมชาติ พร้อมกันนั้นก็พยายามอนุมานด้วยว่า 'คนนี้ทำสิ่งนี้ขึ้นมาด้วยความรู้สึกและความคิดแบบไหนนะ?'
แม้แต่การ 'จับเจตนาของผู้เขียน' ที่เรียนกันซ้ำแล้วซ้ำเล่าในคาบภาษาเกาหลีที่โรงเรียน ก็เป็นการฝึกประสาทสัมผัสแบบนี้นั่นเอง
แต่พอเป็นผลงานจาก AI ภาพที่นึกออกก่อนกลับไม่ใช่คนที่กอดปัญหาไว้แล้วครุ่นคิดอยู่นาน ผ่านการลองผิดลองถูก แต่เป็นภาพของคนที่นั่งอยู่หน้าจอแล้วโยนพรอมป์ต์อย่างกับกำลังหมุนสล็อตแมชชีน เช่น "ปรับปรุงอันนี้", "แก้อันนี้", "เพิ่ม X"
อาจเป็นเพราะอย่างนั้น เวลามองผลงานจาก AI จึงรู้สึกว่าเรื่องราวหรือความตึงเครียดที่เกิดจากกระบวนการนั้นมีน้อยกว่า และไม่น่าสนใจนัก
ความเห็นจาก Hacker News
คนมักพูดว่า “ฉันไม่อยากอ่านสิ่งที่คนเขียนเองยังไม่อยากเขียน” และผมคิดว่านั่นจับประเด็นได้ตรงมาก
การเขียนกับการเขียนโปรแกรมต่างก็เป็น การแก้ปัญหาด้วยข้อความ และเมื่อทำได้ดี ผู้เชี่ยวชาญคนอื่นก็สามารถชื่นชมโครงสร้างและทิศทางของมันได้
AI ให้ผลลัพธ์เชิงฟังก์ชันได้รวดเร็ว แต่ไม่มี ความสง่างามหรือความสร้างสรรค์
มันมีประโยชน์ในการลด boilerplate ที่ซ้ำๆ แต่ไม่ได้ช่วยในส่วนที่เป็นนวัตกรรม
ใครเป็นคนเขียนเองไม่สำคัญนัก แต่ถ้ามันทำงานได้ดี ผมก็ยินดีใช้โค้ดที่ AI เขียน
มีเครื่องมือจำนวนมากที่ไม่ได้เป็นโอเพนซอร์ส เราไม่รู้หรอกว่าโค้ดมันสง่างามแค่ไหน แต่สิ่งสำคัญคือมันทำงานได้หรือเปล่า
ตอนนี้ดูเหมือนว่าจะไม่มีใครอ่านหรือคิดกับเนื้อหาจริงๆ แล้ว
แต่ก่อนก็มีคอนเทนต์ตื้นๆ มากอยู่แล้ว แต่บทความที่ขุดลึกด้วยความจริงใจยังคงหายาก
ดนตรีก็เหมือนกัน เพลงที่ AI สร้างน่าจะตกอยู่ใน uncanny valley แบบ ‘เหมือนจะดีกว่าอย่างประหลาด แต่กลับดูไม่เป็นมนุษย์น้อยลง’
อย่างกรณีของ DJ แก่นสำคัญอยู่ที่ รสนิยมและเซนส์ มากกว่าเทคโนโลยี
อย่างน้อยก็น่าจะ อ่านสิ่งที่ตัวเองเขียนดูสักครั้ง
Show HN ในอดีตเป็นพื้นที่ที่คุณได้คุยกับคนที่ครุ่นคิดกับปัญหาหนึ่งมาเป็นเวลานาน
แต่เดี๋ยวนี้เต็มไปด้วย “โซลูชันที่ทำด้วย AI ภายในวันเดียว” และเวลาเห็นผู้เชี่ยวชาญตอบว่า “ไม่มีใครต้องการสิ่งนี้” ก็ให้ความรู้สึกทั้ง สะใจและรู้สึกผิด พร้อมกัน
ตอนนี้ผมเองก็ทำโปรเจกต์ “vibe coding” อยู่ แต่กลับ คิดลึกขึ้นตอนพัฒนา มากกว่าเดิม
เพราะ AI จัดการปัญหาที่ซ้ำๆ ให้ ผมเลยโฟกัสกับภาพใหญ่ เช่น เป้าหมายหรือ UX ได้
ตอนนี้เพราะ AI ทำให้กำแพงการเข้าถึงหายไป สัญญาณของความพยายาม (signal) ก็เลยมองไม่เห็น
ผลคือมีความเสี่ยงที่ Show HN จะกลายเป็นเหมือน Product Hunt
เลยได้สัมผัส ความพึงพอใจจากการทำให้เสร็จสมบูรณ์
บรรยากาศต่อต้าน LLM ใน HN ให้ความรู้สึกเหมือนเป็นเรื่องของศักดิ์ศรี
AI ทำให้ชีวิตผมเป็นอิสระมากขึ้นมาก และทำให้โฟกัสกับ สิ่งที่สำคัญจริงๆ อย่างครอบครัว ได้
ในงานศิลปะ การทำให้เป็นอัตโนมัติมีอยู่เสมอ
เหมือนเราไม่จำเป็นต้องควบคุมขนแปรงทีละเส้น แต่ก็ยังได้พื้นผิวโดยรวมที่ต้องการ ซึ่งเป็นการอยู่ร่วมกันของ ความสุ่มกับเจตนา
แต่ทุกวันนี้ ต่อให้ผลงานออกมาดี คนก็มัก ลดทอนคุณค่า ของมันเพียงเพราะ “AI เป็นคนทำ”
สุดท้ายผู้สร้างก็ต้องซ่อนกระบวนการไว้ และผู้ชมก็จะบูชา ‘ศิลปะลึกลับ’ โดยไม่รู้ความจริง
ต่อให้เป็นภาพวาดดินสอง่ายๆ ถ้ามีความจริงใจอยู่ในนั้น มันก็อาจสะเทือนใจกว่าภาพอลังการที่ทำด้วย AI
คำว่า “ฉันวาดเอง” มีทั้ง เจตจำนงและเรื่องราว อยู่ในนั้น
AI ที่ไม่มีประสบการณ์จริงของมนุษย์ ไม่สามารถถ่ายทอดอารมณ์แบบนั้นได้
ภาพที่ AI สร้างขึ้นเป็นแค่ผลลัพธ์ที่เติม noise ลงไปเท่านั้น
ผมยังคิดว่าการโชว์พรอมป์ตน่าจะดีกว่าเสียอีก
ภาพถ่ายที่ใครสักคนเดินทางไปหาต้นไม้นั้นด้วยตัวเองย่อมมีการเดินทางนั้นฝังอยู่ในภาพ
แต่ผลลัพธ์จากการพิมพ์ว่า “ช่วยทำ free jazz ให้หน่อย” ไม่มีอารมณ์แบบนั้น
คนวิจารณ์เพราะผลลัพธ์ ไม่ดีพอ ต่างหาก
ถ้า LLM สร้างผลลัพธ์ที่มีคุณค่าจริงได้ ทุกคนก็ย่อมยอมรับเอง
จากประสบการณ์จริง เอกสารที่ LLM สร้าง แย่กว่าการไม่มีเสียอีก
ตอนนี้มี ลูปไร้ความหมาย มากขึ้นเรื่อยๆ ที่คน A ขยายสองประโยคให้กลายเป็นสิบย่อหน้า แล้วคน B ก็กลับมาสรุปมันอีกที
มันเหมือนการบีบอัดข้อมูล แล้วขยายมันออกอีก แล้วค่อยบีบอัดซ้ำ เป็น ที่สุดของความไร้ประสิทธิภาพ
เพราะงั้นเอกสารที่ LLM สร้างจึงกลายเป็น เอกสารสำหรับให้ LLM อ่าน
แต่โค้ดนั้นกลับใช้วิธีเอา MFA credential ไปใส่ไว้บนเซิร์ฟเวอร์ ซึ่งเป็นแนวทางที่ผิดอย่างสิ้นเชิง
ความน่าสนใจของ Show HN ไม่ได้อยู่แค่ไอเดีย แต่อยู่ที่ ทักษะทางเทคนิคในการลงมือสร้างเอง
เมื่อ AI ย่นกระบวนการนั้นลง ก็เหมือน พิธีผ่านด่าน อย่างหนึ่งได้หายไป
สำหรับงานเขียน ผมจะไม่ปล่อยประโยคที่ LLM สร้างไว้แบบนั้นเลย
ถ้าใครก็เข้ามาโพสต์อะไรก็ได้ ชุมชนก็จะกลายเป็นกองขยะในไม่ช้า
นี่คือเหตุผลที่ตอนนี้ชุมชนแบบปิดหรือแบบเสียเงินเริ่มเพิ่มขึ้น
สิ่งสำคัญคือ ความใหม่และประสิทธิภาพของการลงมือทำ ซึ่ง AI ยังอ่อนในจุดนั้น
เป็นเรื่องธรรมดาที่เราจะถูกดึงดูดโดยผลลัพธ์ที่มีร่องรอยของความพยายาม
คำถามที่น่าสนใจกว่าคือ “AI ทำให้คนตื้นเขินลง หรือจริงๆ แล้วคนที่ตื้นเขินอยู่แล้วแค่หันมาใช้ AI ได้เร็วกว่า”
แต่ไม่นานก็จะรู้ว่า ส่วนของไอเดียนั้นเป็นส่วนที่ง่ายต่างหาก
ไม่ใช่ AI ที่ทำให้คนกลายเป็นคนน่าเบื่อ แต่เป็น คนน่าเบื่อที่ใช้ AI อย่างน่าเบื่อ
คนที่น่าสนใจย่อมใช้ AI สร้างสิ่งที่น่าสนใจ
AI เป็นเพียงเครื่องมือเท่านั้น
เหมือนกับคำพูดว่า “รถยนต์ทำให้คนไปชนคนอื่น” ซึ่งฟังดูไม่สมเหตุสมผล ปัญหา ไม่ได้อยู่ที่ตัวเครื่องมือ
เหมือน ‘เอาหินมาสร้างบ้าน’ การใช้ AI ผิดที่ผิดทางก็อันตรายเหมือนกัน
ผมเองก็มีความสัมพันธ์แบบ ทั้งรักทั้งเกลียด กับ AI แต่ก็ยังรู้สึกว่ามันมีประโยชน์
ผมใช้ Perplexity AI แทนเสิร์ชเอนจิน เพราะช่วงนี้การค้นหามันแย่มาก
AI ทำให้ งานอดิเรก homelab สนุกขึ้น และทำให้ผมได้เรียนรู้หัวข้อใหม่ๆ อยู่เรื่อยๆ
AI ก็เหมือนเงิน คือเป็น เครื่องมือที่ขยายตัวตนที่แท้จริงของคนเรา
สุดท้ายแล้ว สิ่งที่ทำให้มันน่าเบื่อไม่ใช่ AI แต่เป็น ท่าทีของผู้ใช้ เอง