การเปลี่ยนผ่านสู่ AI ของ Meta กำลังทำให้พนักงาน 78,000 คนต้องทุกข์หนัก
- ขณะที่ Meta เดินหน้าผลักดันการเปลี่ยนผ่านสู่ยุค AI บริษัทกำลัง เก็บข้อมูลการใช้งานคอมพิวเตอร์ของพนักงานโดยไม่ได้รับความยินยอม พร้อมส่งสัญญาณการปลดพนักงานครั้งใหญ่ จนความไม่พอใจภายในปะทุขึ้น
- พนักงานออกมาต่อต้านอย่างหนักต่อโปรแกรมที่ติดตามทั้ง การพิมพ์คีย์บอร์ด การเคลื่อนไหวของเมาส์ การคลิก และแม้แต่เนื้อหาบนหน้าจอ โดยมองว่าเป็น การละเมิดความเป็นส่วนตัว แต่ก็ไม่มีตัวเลือกให้ opt-out
- Meta นำการใช้งานเครื่องมือ AI มา ใช้ประกอบการประเมินผลงาน และติดตามปริมาณการใช้โทเคนผ่านแดชบอร์ด ทำให้แรงกดดันในการแข่งขันระหว่างพนักงานยิ่งรุนแรงขึ้น
- การ ปลดพนักงาน 10% ของทั้งบริษัท (ราว 8,000 คน) ถูกกำหนดไว้ในวันที่ 20 พฤษภาคม ทำให้พนักงานจำนวนมากกังวลว่าตนเองอาจกำลังฝึกคนมาทดแทนด้วย AI
- กรณีของ Meta ที่มีทั้ง การสอดส่องพนักงาน การบังคับใช้เครื่องมือ และการปลดครั้งใหญ่ ไปพร้อมกันจากการเปลี่ยนผ่านสู่ AI อาจเป็นภาพตัวอย่างของอนาคตที่บริษัทเทคอื่น ๆ จะเผชิญ
การติดตามข้อมูลการใช้งานคอมพิวเตอร์ของพนักงานแบบเต็มรูปแบบ
- เดือนที่แล้ว Meta แจ้งพนักงานในสหรัฐฯ ว่าจะ ติดตามการพิมพ์คีย์บอร์ด การเคลื่อนไหวของเมาส์ การคลิก และเนื้อหาบนหน้าจออย่างครอบคลุม
- เป้าหมายคือการเก็บ ข้อมูลฝึกสอน เพื่อสอนโมเดล AI ให้เข้าใจ “วิธีที่ผู้คนใช้คอมพิวเตอร์เพื่อทำงานประจำจริง ๆ”
- พนักงานคัดค้านทันที โดยวิจารณ์ว่าเป็นการละเมิดความเป็นส่วนตัว และเป็นมาตรการที่ไร้มนุษยธรรมและเย็นชา
- ผู้จัดการฝ่ายวิศวกรรมคนหนึ่งถามว่า “รู้สึกไม่สบายใจมาก จะ opt-out ได้อย่างไร” แต่ CTO Andrew Bosworth ตอบว่า “ไม่มีตัวเลือก opt-out สำหรับแล็ปท็อปที่ใช้ทำงาน”
- คำตอบดังกล่าวทำให้พนักงานตอบสนองด้วย อีโมจิความโกรธและความตกใจมากกว่า 100 รายการ
- หลังจากนั้น พนักงานยังตั้งคำถามว่า Meta จะสามารถปกป้องข้อมูลที่เก็บได้อย่างปลอดภัยหรือไม่ ซึ่ง Bosworth ตอบว่า “ข้อมูลถูกควบคุมอย่างเข้มงวดมากและไม่มีความเสี่ยงรั่วไหล”
กลยุทธ์เปลี่ยนผ่านสู่ AI ของ Mark Zuckerberg
- Zuckerberg กำลังเดิมพันอนาคตของ Meta กับ AI โดยผสาน AI เข้ากับแอปอย่าง Facebook และ Instagram และลงทุน หลายแสนล้านดอลลาร์ ในโมเดล AI และดาต้าเซ็นเตอร์
- หลัง OpenAI เปิดตัว ChatGPT ในปี 2022 เขาก็เริ่มปรับโครงสร้างบริษัทให้มี AI เป็นศูนย์กลาง
- ช่วงฤดูร้อนที่ผ่านมา เขาทุ่มเงินหลายพันล้านดอลลาร์เพื่อตั้ง ห้องปฏิบัติการ “superintelligence” และปรับโครงสร้างหน่วยงาน AI ครั้งใหญ่
- Zuckerberg เน้นย้ำว่า superintelligence จะช่วยยกระดับคุณภาพชีวิตของผู้คน
- ในช่วง Q&A ทั่วทั้งบริษัทที่จัดขึ้นวันถัดจากการคุยกับนักลงทุน Zuckerberg ชี้แจงว่าการเก็บข้อมูลพนักงานนั้น “ไม่ใช่การสอดส่องหรือการติดตามผลงาน” แต่มีไว้เพื่อสอน AI ให้เข้าใจ “วิธีที่คนเก่งใช้คอมพิวเตอร์ทำงาน”
- เขาเสริมว่า “AI น่าจะเป็นหนึ่งในสนามแข่งขันที่ดุเดือดที่สุดในประวัติศาสตร์”
AI Transformation Weeks และแรงกดดันให้รับใช้เครื่องมือ
- ในเดือนมีนาคม Meta จัดกิจกรรม “AI Transformation Weeks” สำหรับพนักงาน
- เพื่อสอนการใช้เครื่องมือเขียนโค้ดด้วย AI และ AI agent (ผู้ช่วยดิจิทัลที่สามารถทำงานได้ด้วยตนเอง)
- นักออกแบบผลิตภัณฑ์ถูกสั่งให้ลองใช้ AI เขียนโค้ด ขณะที่นักพัฒนาซอฟต์แวร์ถูกสั่งให้ลองใช้ AI ทำงานออกแบบ
- บริษัทนำแดชบอร์ดภายในมาใช้เพื่อติดตาม ปริมาณการใช้โทเคน (หน่วยการใช้งาน AI ซึ่งเทียบได้กับข้อความ 4 ตัวอักษร)
- พนักงานบางคนมองว่านี่เป็น เครื่องมือกดดัน เพื่อกระตุ้นการแข่งขันกันในหมู่เพื่อนร่วมงาน
- มีการสร้าง AI agent มากเกินไปจนถึงขั้นมี agent ไว้หา agent และมี agent ไว้ประเมิน agent อีกทอดหนึ่ง
- การใช้เครื่องมือ AI ถูก นำไปใช้ในการประเมินผลงาน
การปลดพนักงานครั้งใหญ่และความกังวลของพนักงาน
- หลังมีรายงานเมื่อวันที่ 17 เมษายนว่า Meta เตรียม ปลดพนักงาน 10% ของทั้งบริษัท พนักงานเริ่มกังวลว่าตนเองอาจกำลังฝึกคนมาทดแทนด้วย AI
- สองวันต่อมา Meta ก็ประกาศอย่างเป็นทางการว่าจะ ปลดพนักงานราว 8,000 คน ภายในเดือนนี้
- Janelle Gale หัวหน้าฝ่ายบุคคลระบุในข้อความภายในว่าการลดพนักงานครั้งนี้มีขึ้นเพื่อ “ชดเชยการลงทุนด้านอื่น” พร้อมบอกว่า “รู้ว่าความคลุมเครือตลอดเกือบหนึ่งเดือนทำให้หลายคนกังวลมาก”
- การปลดพนักงานมีกำหนดดำเนินการในวันที่ 20 พฤษภาคม
- พนักงานบางส่วนไม่มองว่า Meta เป็น สถานที่สำหรับสร้างอาชีพระยะยาว อีกต่อไป และยังมีความเคลื่อนไหวของคนที่อยากถูกปลดเพื่อจะได้หางานใหม่หรือรับเงินชดเชย
ปฏิกิริยาของพนักงานและบรรยากาศภายใน
- พนักงานรับมือด้วยการแชร์คู่มือการปลดพนักงานและมีมแนวสิ้นหวัง
- มีมคำว่า “It do not matter” ถูกแชร์ภายใน
- ก่อนถึงวันปลดพนักงาน 20 พฤษภาคม มี เว็บไซต์นับถอยหลังอย่างน้อย 3 แห่ง ถูกสร้างขึ้น
- หนึ่งในนั้นตั้งหัวเว็บล้อชื่อกฎหมายภายในประเทศของประธานาธิบดีทรัมป์ว่า “Big Beautiful Layoff”
- พนักงานฝ่ายวิจัยผู้ใช้คนหนึ่งเขียนในโพสต์ภายในว่า “ขวัญกำลังใจตกต่ำอย่างหนัก”
- พนักงานอีกคนวิจารณ์ Bosworth ตรง ๆ ว่า “ความเย็นชาที่คุณมีต่อความกังวลของพนักงานตัวเองนั้นน่ากังวล”
นัยต่ออุตสาหกรรมโดยรวม
- สถานการณ์ของ Meta อาจเป็น กรณีนำร่อง ให้เห็นว่าบริษัทเทคอื่น ๆ อาจต้องเผชิญอะไรบ้างเมื่อนำ AI เข้ามาใช้ในที่ทำงาน
- Microsoft, Block, Coinbase ก็เพิ่งประกาศการปลดพนักงานหรือโครงการลาออกโดยสมัครใจตามการเปลี่ยนแปลงของงานจาก AI เช่นกัน
- เนื่องจากเครื่องมือ AI มีประโยชน์ต่อการสร้างโค้ด ผลกระทบจึงรุนแรงเป็นพิเศษต่อวิศวกรซอฟต์แวร์ซึ่งเป็นรากฐานของธุรกิจดิจิทัล
- ศาสตราจารย์ Leo Boussioux จาก University of Washington กล่าวว่า “AI อาจทำให้ทุกคนเป็นโค้ดเดอร์ที่ดีขึ้นได้ แต่ในขณะเดียวกันก็ เพิ่มความเข้มข้นของงานประจำวัน” และประเมินว่า “เรายังไม่มี playbook สำหรับการใช้ AI ในที่ทำงาน”
- CFO Susan Li กล่าวในการคุยกับนักลงทุนว่า “ในสถานการณ์ที่ความสามารถของ AI พัฒนาอย่างรวดเร็ว เราไม่รู้ว่าขนาดที่เหมาะสมที่สุดของบริษัทควรเป็นเท่าไร” ซึ่งสะท้อนว่าอาจยังมีการเปลี่ยนแปลงเพิ่มเติมตามมา
1 ความคิดเห็น
ความคิดเห็นจาก Hacker News
https://archive.is/JUPmz
กระแสเป็นแบบนี้: ถ้า Zuck คิดไอเดียอะไรขึ้นมาได้ คนรอบตัวที่คอยตอบรับทุกอย่างก็จะพูดว่า “ถูกต้องครับ นี่จะเปลี่ยนโลก” แล้วหลังจากนั้นมันก็กลายเป็นเกมสร้างภาพแบบจุมพิตแหวน
ถ้าถามว่า “ทำไมถึงเผาเงิน 8 หมื่นล้านดอลลาร์กับ Metaverse ได้?” คำตอบก็คือเพราะแบบนี้แหละ
อย่าไปร่วมงานกับ Meta ไม่ว่าฝ่ายสรรหาจะตอบเร็วแค่ไหน หรืองานจะดูเจ๋งแค่ไหนก็ตาม ตอนจับคู่ทีม ผู้จัดการจะโกหก มีเหตุผลที่อายุงานเฉลี่ยต่ำกว่า 2 ปี
วัฒนธรรมเป็นพิษและขับเคลื่อนด้วยความกลัว พอเข้าไปแล้ว คนรอบตัวก็คิดจะใช้คุณเป็นแพะรับบาปกันหมด งานจริงจะถูกกักไว้ให้เฉพาะคนที่ได้เปรียบทางการเมืองในองค์กร ส่วนคนนอกก็ต้องปั้นโปรเจกต์ลม ๆ แล้ง ๆ ให้ดูดี ถึงคุณจะหาเรื่องทำเองได้ ไม่นานก็จะมีการเล่นการเมืองเพื่อแย่งงานนั้นไป
ผู้บริหารมองเห็นตลาดแรงงานที่อ่อนแอ แล้วจินตนาการว่าตัวเองจะไล่วิศวกรที่สร้างปัญหาออกได้ตามใจ
โดยเฉพาะในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ผู้บริหารบริษัทเทคจำนวนมากมาจากมหาวิทยาลัยชั้นนำบางแห่งที่ความมั่งคั่งของครอบครัวมีผลอย่างมากต่อโอกาสเข้าศึกษา ดังนั้นบรรยากาศที่ดูแคลนแรงงานอย่างหนักในตอนนี้จึงไม่น่าแปลกใจ
ความพยายามมองวิศวกรที่ผ่านการฝึกฝนมาหลายปีว่าเป็นแรงงานใช้แทนกันได้เหมือนแรงงานกายภาพเกิดขึ้นซ้ำแล้วซ้ำเล่า และผลลัพธ์ก็เหมือนเดิมทุกครั้ง LLM ไม่ได้เปลี่ยนเรื่องนั้น
ดูเหมือนว่ายังขาดบรรทัดฐานทางสังคมที่กว้างกว่านี้เกี่ยวกับการใช้ AI ในงานความรู้
ไม่นานมานี้มีคนหนึ่งในที่ทำงานส่งข้อความยาวมากมาทาง Teams ทั้งที่ปกติเขาเป็นคนเจตนาดี แต่สะกดผิดแทบทุกคำและแทบไม่เคยส่งเกิน 20 คำ เห็นชัดว่าเป็นการคัดลอกวางจาก ChatGPT
สำหรับคนที่คิดแบบชาว HN ในแง่การสลับบริบทหรือปริมาณข้อมูล ปัญหาของสถานการณ์นี้มันชัดเจนมาก แต่ผมเพิ่งตระหนักว่ากับคนทั่วไปมันไม่ได้ชัดเจนเลย ดูเหมือนเขาจะคิดจริง ๆ ว่าการใช้เวลา 15 วินาทีพิมพ์พรอมป์ต์ แล้วทำให้ผมต้องใช้เวลา 30 นาทีแกะกองเละจาก AIนั้นเป็นการช่วยเหลือ
ความเข้าใจหรือฉันทามติว่าอะไรคือแนวปฏิบัติที่ยอมรับได้ในเรื่องแบบนี้ ยังไม่ฝังอยู่ในบรรทัดฐานทางสังคมเลย
คนที่มีความสามารถน้อยกว่าหรือมีประโยชน์น้อยกว่าสามารถสร้างข้อมูลได้มากขึ้นโดยใช้เวลาน้อยลง ขณะที่คนที่มีประโยชน์กว่าต้องเสียเวลาอันมีค่ามากขึ้นเพื่อมาตีความมัน เพราะงั้นผมเลยสงสัยว่า LLM จะสร้างกำไรสุทธิ ให้กับองค์กรส่วนใหญ่ได้จริงหรือไม่
เบื้องหลังคุณจะใช้อะไรก็ไม่เป็นไร แต่สิ่งที่ส่งออกมาควรเป็นผลลัพธ์ที่ผ่านการสังเคราะห์ความคิดของตัวเอง
ถ้าไม่ใช่แบบนั้น อย่างที่หลายคนพูดไว้ ก็ส่งพรอมป์ต์มาเลยดีกว่า บางครั้งการรู้ว่าเพื่อนร่วมงานกำลังลำบากในการสื่อสารอะไรบางอย่างกลับน่าสนใจกว่าและดีกว่าเสียอีก
ก่อนยุค AI ถ้าจะทำเอกสารออกแบบ ตั๋ว Jira หรือ pull request อย่างน้อยก็มีสมมติฐานว่าคนนั้นได้ลงเวลาและแรงไปไม่น้อย
LLM ลบสมมติฐานนั้นทิ้งไป ตอนนี้อีเมล เอกสารออกแบบ 12 หน้า pull request 100 หรือ 1000 บรรทัด หรือ Jira 10 ใบ อาจเป็นสิ่งที่ใครสักคนตั้งใจทำจริง หรืออาจเป็นแค่ของที่ปั้นให้น่าเชื่อถือจากค่าสมัคร AI ก็ได้ แต่คนอื่นยังต้องอ่านและจัดการมันอยู่ดี และต้นทุนส่วนนั้นสูงกว่าความพยายามของคนทำถึง 100 เท่า
สำหรับคนที่มองงานเป็นเกมเพิ่มประสิทธิภาพระหว่างความพยายามจริงของตัวเองกับภาพลักษณ์ว่ามีคุณค่า LLM คือทางลัดสมบูรณ์แบบ พิมพ์คำสั่งไม่กี่บรรทัดก็สร้างเอกสารที่ดูเหมือนทำงานมาเยอะได้
ถ้ามีคนใช้เวลา 30 นาทีรีวิวกองเละจาก AI ที่ออกมาจากพรอมป์ต์ 15 วินาที เขาก็จะเอาฟีดแบ็กนั้นไปแปะใส่ ChatGPT แล้วส่งเอกสารฉบับแก้กลับมา เท่ากับว่าคุณกำลังทำงานแทนเขาไปด้วย
สำหรับทีมหรือบริษัทที่ใช้ภาพลักษณ์ของความเคลื่อนไหวเป็นตัวชี้วัดแทนการมีส่วนร่วมจริง มันจะเป็นการเปลี่ยนผ่านที่ยาก พนักงานออฟฟิศสายอีเมลทั่วโลกเพิ่งได้เครื่องมือที่ช่วยสร้างผลลัพธ์ให้ดูเหมือนตัวเองทำงาน และส่วนใหญ่ก็ดูถูกต้องพอสมควร คนคนเดียวสามารถสร้างเอกสารออกแบบกับตั๋ว Jira ได้เป็นกอง คัดลอกวางคำตอบคม ๆ ลงใน Slack ของบริษัท และดูเหมือนเป็นพนักงานที่กระตือรือร้นและทุ่มเทที่สุด ทั้งที่ทำงานจริงน้อยกว่าที่เคย
ทีมที่มีวัฒนธรรมรีวิวที่ดีอยู่แล้ว และมีผู้จัดการที่สนใจผลลัพธ์มากกว่าตัวเลข จะพอรับมือได้ แค่ดูใกล้ ๆ หน่อยก็เห็นแล้วว่าใครคือพนักงานสายคัดลอกวางจาก AI ส่วนผู้จัดการขี้เกียจที่ชอบไล่อ่านเอกสารผ่าน ๆ หรือทำกราฟจำนวน pull request กับจำนวนบรรทัดโค้ดที่เปลี่ยนไป จะช็อกเมื่อพบว่าพนักงานที่เก่งเกมนี้ที่สุดกำลังสร้างความเสียหายให้ทีมมากที่สุด
ทุกคนอยากส่งผลผลิตจากลูกเล่นของตัวเอง แต่ไม่มีใครอยากเป็นฝ่ายรับมัน
คนส่วนใหญ่รู้อยู่แล้วว่าตัวเองกำลังทำแบบนั้น ถ้าคุณรู้สึกว่าต้องปกปิดการใช้ LLM นั่นหมายความว่าในร่างสุดท้ายยังใส่น้ำเสียงและงานของตัวเองลงไปไม่พอ และคุณควรแก้ตรงนั้น
ผมรู้ว่าเขาตั้งใจช่วย แต่ก็ยากที่จะไม่รู้สึกเหมือนเขามองผมเป็นเด็กหรือคนโง่ แต่ก่อนเรามีฉันทามติว่าการไปค้นหาอะไรแทนใครสักคนมันค่อนข้างเสียมารยาท และ letmegooglethatforyou.com ก็เป็นตัวอย่างที่ดี ผมไม่เข้าใจว่าทำไมสรุปจาก AI กับกองเละจาก AI ถึงไม่ถูกเข้าใจในแบบเดียวกัน
บทความพูดถึงการปลดพนักงานของ Meta แต่สิ่งที่อาจกระทบขวัญกำลังใจพนักงานมากกว่า AI ก็คือการเลย์ออฟ
สมมติฐานของผมเกี่ยวกับการเลย์ออฟในบริษัทเทคตอนนี้คือ ช่วงราว 10 ปีที่ผ่านมา แนวปฏิบัติที่ทำให้เกิดอัตราการลาออกสูงอย่างการ stack ranking ค่อย ๆ ไม่เป็นที่นิยมแล้ว จะด้วยเหตุผลอะไรก็เดาได้ บางทีการเปลี่ยนแปลงระหว่างรุ่นอาจทำให้ผู้จัดการระดับกลางไม่อยากทำงานสกปรกแบบนั้น ไม่ว่าอย่างไร การเปลี่ยนแปลงนั้นก็เกิดขึ้นแล้ว
แต่บริษัทก็ยังอยากกำจัดคนผลงานต่ำอยู่ และบางคนก็มองว่ามันจำเป็น ดังนั้นตอนนี้จึงหันมาทำการลดคนทั้งบริษัทเป็นระยะ ๆ แล้วหาเหตุผลที่สะดวกในแต่ละครั้ง จะเป็นเศรษฐกิจมหภาคหรือ AI อะไรก็ได้
สมมติฐานนี้อธิบายได้ว่าทำไมบริษัทถึงยังรับคนอย่างหนักระหว่างหรือหลังการปลดพนักงาน และทำไมการปลดพนักงานถึงเกิดซ้ำทุกปี
Mark เกลียดพวกปล่อยข้อมูลหลุด แต่ก็ค่อนข้างตลกที่ NYT ดูเหมือนจะมีสายตรงกับพนักงานภาคปฏิบัติหลายสิบคน
ท้ายที่สุด ความลับที่แชร์กับพนักงาน 70,000 คนก็ยากจะเก็บอยู่แล้ว
เขาเป็นคนที่ตอบสนองต่อเหตุการณ์มาก ไม่ใช่ประเภทที่จะถามว่า “ฉันต้องทำอย่างไรจึงจะเป็นการเปลี่ยนแปลงนั้นได้” หรือ “ฉันทำอะไรลงไปถึงทำให้เรื่องนี้เกิดขึ้น”
ผมคิดแบบนี้ตอนดูเรื่องอื้อฉาวหลายเรื่องในช่วงปลายทศวรรษ 2010 สำหรับเขาทุกอย่างเป็นเรื่องการรับมือด้านประชาสัมพันธ์ ไม่ใช่การมองเข้าไปข้างใน การประชาสัมพันธ์ที่ดีที่สุดคืออย่าเป็นคนแย่ ผมสงสัยว่าเขาเคยคิดเรื่องนั้นบ้างไหม
ดูเหมือนคนที่อยู่บริษัทเล็กหรือทำงานคนเดียวจะสนุกกับการใช้ AI มากกว่า
ในฐานะคนทำงานอิสระ เดือนที่แล้วผมเผาเงินไปเกือบ1,000 ดอลลาร์กับโทเค็น และก็สนุกพอสมควร
ถ้าคุณถูกคาดหวังให้ productive ขึ้น 10 เท่า แต่เงินเดือนไม่ขึ้น สุดท้ายคุณก็แค่ยัดเงินเข้ากระเป๋าผู้บริหารพร้อมกับลดความมั่นคงในงานของตัวเอง
ที่ Meta คิดว่านี่เป็นไอเดียที่ดี และคิดว่าถ้าบอกว่าจะใช้แค่สำหรับการฝึก AI แบบไม่ระบุตัวตนแล้วพนักงานจะสบายใจขึ้น มันยังฟังไม่สมเหตุสมผลอยู่ดี
Bosworth ตอบว่า “ข้อมูลนี้ถูกควบคุมอย่างเข้มงวดมาก” “จะไม่มีความเสี่ยงเรื่องข้อมูลรั่วไหล”
โอ้โห คำพูดสุดท้ายอันเลื่องชื่อเลย
ผมใช้ชีวิตส่วนใหญ่ไปกับความเชื่อว่าเทคโนโลยีจะทำให้ชีวิตดีขึ้น แต่ตอนนี้เริ่มตระหนักว่าความคิดนั้นผิด
เทคโนโลยีเป็นตัวขยายอำนาจ จนกว่าเราจะร่วมกันนิยามใหม่และบังคับใช้ระบบคุณค่าที่เป็นประโยชน์ต่อทุกคน ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีก็จะเป็นเพียงเครื่องมือของการกดขี่
สุดท้ายก็ไปสู่ลัทธิเผด็จการเบ็ดเสร็จ หรือไม่ก็ต่อต้านมันและพยายามดันตัวเองออกไปในดินแดนที่ไม่รู้จักเพื่อหาทางหนี ลัทธิเผด็จการเบ็ดเสร็จอาจหมายถึงการหยุดความก้าวหน้าไว้ที่สภาพเดิม การคงอยู่แบบอนาธิปไตยแนวกลับคืนสู่ยุคดึกดำบรรพ์ หรือความน่าเบื่อแบบเทคโนแครต
ในความเป็นจริง เราทำได้แค่เดินหน้าไปสู่สิ่งที่ยังไม่รู้และหวังเอาไว้ แต่ผมโกหกไม่ได้ว่าผมมองเห็นเส้นทางที่จะผ่านทั้งหมดนี้ไปได้
ผมเพิ่งเขียนเรื่องเกี่ยวกับ Luddites ไป ถ้าดูข้อเรียกร้องจริงของพวกเขา พวกเขาไม่ได้ต่อต้านเทคโนโลยี แต่เป็นนักเคลื่อนไหวด้านแรงงาน ระหว่างการปฏิวัติอุตสาหกรรม ชีวิตของคนส่วนใหญ่แย่ลงมาก และเพิ่งจะดีขึ้นหลังจากกฎหมายที่พวกเขาเรียกร้องถูกบังคับใช้ในที่สุด
https://www.disruptingjapan.com/the-real-luddites-would-have...
ประการแรก ผู้คนมักเห็นต่างกันบ่อยมากและอย่างถึงรากถึงโคนว่าอะไรคือ “ประโยชน์ต่อทุกคน” ความแตกต่างหลายอย่างแก้ไม่ได้เลยหากไม่มีการใช้กำลัง
ประการที่สอง “การบังคับใช้” หมายถึงการมอบอำนาจให้บางคนทำบางอย่างกับคนอื่น อำนาจที่จะทำสิ่งที่ถ้าคนธรรมดาทำจะถือเป็นอาชญากรรม เช่น ส่งคนเข้าคุก ปรับเงิน หรือจำกัดสิ่งที่ทำได้ David Friedman ให้นิยามรัฐบาลแบบนั้นไว้ในหนังสือที่น่าอ่านอย่าง The Machinery of Freedom ปัญหาคือสุดท้ายรัฐบาลก็ต้องถูกบริหารโดยมนุษย์ และมนุษย์ไม่น่าไว้วางใจพอที่จะให้ถืออำนาจแบบนั้น
สุดท้ายแล้ว การป้องกันเดียวคืออย่าให้อำนาจแบบนั้นกับคนอื่น อย่าให้กับรัฐบาล อย่าให้กับบิ๊กเทค อย่าให้กับใครทั้งนั้น แต่นั่นต้องการระดับของการมองการณ์ไกลที่คนส่วนใหญ่ไม่มีหรือไม่อยากใช้ โดยเฉพาะเมื่อมีของหวานอยู่ตรงหน้า ตอน Facebook ออกมาใหม่ ๆ มีคนสักกี่คนที่มองเห็นล่วงหน้าว่าอีกไม่กี่สิบปีมันจะกลายเป็นสัตว์ประหลาดขนาดมหึมาที่เราไม่รู้จะควบคุมอย่างไร แล้วตัดสินใจไม่ใช้มันเลย? ถ้าดูจากคนรอบตัวผม คำตอบคือ “ไม่มากพอจะมีนัยสำคัญ” ในบรรดาคนที่ผมรู้จัก คนเดียวที่ไม่ใช้ Facebook และไม่เคยใช้เลยก็คือผมเอง แม้แต่ผมก็ไม่ได้ปฏิเสธมันตั้งแต่ต้นเพราะมองเห็นอนาคตแบบทุกวันนี้ แค่ทำตามสัญชาตญาณต่อต้าน แล้วค่อยเฝ้าดูอุบัติเหตุรถไฟที่กำลังเกิดขึ้นอย่างช้า ๆ ตลอดหลายปีหลังจากนั้น
ดังนั้นเราจึงติดกับอยู่ ต่อให้รัฐบาลตัดสินใจจะแยกบิ๊กเทคออกเป็นชิ้น ๆ ปรับ Zuckerberg, Bezos และคนอื่น ๆ เป็นเงินมหาศาล ยึดทรัพย์ บังคับทำงานบริการสังคม หรือส่งบางคนเข้าคุก สุดท้ายมันก็ยังเป็นแค่มนุษย์ที่ไม่น่าไว้วางใจทำสิ่งเหล่านั้นกับมนุษย์คนอื่นอยู่ดี ปัญหารากฐานไม่ได้ถูกแก้ แค่เตะกระป๋องให้ไกลออกไปอีกหน่อยเท่านั้น
LLM นั้นรวมศูนย์อย่างชัดเจน แทบเป็นไปไม่ได้เลยที่คนคนเดียวหรือบริษัทเล็กจะฝึก LLM ของตัวเองได้ มากสุดก็แค่ดาวน์โหลดโมเดลที่พรีเทรนไว้แล้ว แต่ถึงอย่างนั้นอย่างน้อยก็ยังไม่มีใครมาเปลี่ยนมันเงียบ ๆ หรือยึดมันไปได้ง่าย ๆ