ดูเหมือนว่าเหล่า CEO สายเทคกำลังเผชิญภาวะหลงผิดเรื่อง AI
(techcrunch.com)- อาการหลงผิดเรื่อง AI เกิดขึ้นเมื่อ CEO รีบเชื่อว่าเอเจนต์สามารถแทนที่งานจริงได้ เพียงเพราะเคยลองใช้มันทำต้นแบบหรือสร้างสัญญา
- Aaron Levie เป็นทั้งผู้มองโลกในแง่ดีต่อ AI และนักลงทุนแองเจิล แต่เขามองว่า CEO มักประเมินขอบเขตของระบบอัตโนมัติสูงเกินไป เพราะไม่เข้าใจ ช่วงสุดท้ายของงานภาคสนาม
- ในช่วง 5 เดือนแรกของปี 2026 การปลดพนักงานในอุตสาหกรรมเทคอยู่ที่ 115,430 คน จาก 152 บริษัท ซึ่งเกือบแตะตัวเลขทั้งปี 2025 ที่ 124,636 คน
- ClickUp ปลดพนักงาน 22% หลังนำ AI agent ราว 3,000 ตัวเข้ามาใช้งาน และ Zeb Evans ต้องการ “100x org” ที่เน้นคนทำหน้าที่ตรวจทานอย่างรวดเร็ว
- งานวิจัยจาก UC Berkeley, NBER และ MIT ชี้ว่าผลของ AI ต่อผลิตภาพยังมีข้อจำกัดหรืออาจย้อนแย้งได้ และ ความมั่นใจใน AI เกินจริงของ CEO โดยไม่มีความพร้อมอาจนำไปสู่ความปั่นป่วนในองค์กร
ช่องว่างระหว่างความมั่นใจใน AI ของ CEO กับงานหน้างานจริง
- สำหรับ Aaron Levie ผู้ก่อตั้ง Box ความเสี่ยงสำคัญอยู่ที่การที่ CEO ตกอยู่ใน อาการหลงผิดเรื่อง AI
- CEO มักลองใช้ AI ทำต้นแบบหรือสร้างสัญญา แล้วรีบสรุปว่าเอเจนต์สามารถทำงานจริงแทนได้ด้วย
- แต่ช่วงสุดท้ายอย่างการตรวจโค้ดก่อน deploy การหา bug และการระบุการเรียกใช้ ไลบรารีหลอนข้อมูล เป็นงานที่ห่างไกลจากกิจวัตรประจำวันของ CEO
- เช่นเดียวกับการฝึกโมเดล AI ด้วยเงื่อนไขสัญญาเฉพาะของบริษัท หรือการไล่อ่านข้อสัญญาแยบยลอยู่หลายวัน ซึ่งแทบไม่ใช่งานที่ CEO ลงมือทำเอง
- Levie ไม่ใช่คนที่มอง AI ในแง่ลบ เขามักแชร์มุมมองเชิงบวกเรื่อง AI ให้ผู้ติดตาม 2.7 ล้านคนบน X และยังร่วมลงทุนแบบแองเจิลในสตาร์ทอัปด้าน AI ด้วย
- ใน “Headless software is the future” เขามองว่าซอฟต์แวร์ที่ถูกสร้างมาเพื่อ AI agent คือทิศทางในอนาคต
- เขาแนะนำ CEO ว่าควรลองใช้ AI “ให้มากจริง ๆ” เพื่อดูด้วยตัวเองว่าอะไรทำได้ อะไรทำไม่ได้ และเข้าใจทั้งข้อดีรวมถึงงานจริงที่ยังจำเป็นต้องทำ
- ปัญหาคือ CEO ประเมินขอบเขตที่ทำให้เป็นอัตโนมัติได้สูงเกินไป ทั้งที่ยังเข้าใจกระบวนการทำงานไม่มากพอ และสะท้อนความเชื่อนั้นลงไปในการบริหารองค์กร
การปลดพนักงาน งานวิจัยด้านผลิตภาพ และความปั่นป่วนในองค์กร
- ในช่วง 5 เดือนแรกของปี 2026 ขนาดของการปลดพนักงานในอุตสาหกรรมเทคเกือบแตะระดับทั้งปี 2025 แล้ว
- ตามข้อมูลของ Layoffs.fyi ปัจจุบันในปี 2026 มีพนักงาน 115,430 คน ถูกปลดจากบริษัทเทค 152 แห่ง
- ในปี 2025 มีพนักงาน 124,636 คน ถูกปลดจาก 275 บริษัท
- หลายบริษัทอ้าง AI เป็นเหตุผลของการลดตำแหน่งงาน แต่ก็มีการตีความว่านี่คือ AI washing หรือการใช้คำว่า AI มาห่อหุ้มภาพลักษณ์เรื่องการเพิ่มผลิตภาพ ทั้งที่จริงแล้วการลดคนถูกขับเคลื่อนโดยการตัดสินใจทางธุรกิจและตัวชี้วัดอื่น
- Zeb Evans ซีอีโอของ ClickUp เปิดเผยบน X ว่าเขาปลดพนักงาน 22% หลังนำ AI agent ภายในประมาณ 3,000 ตัวเข้ามาทำงาน
- Evans ระบุว่าเป้าหมายไม่ใช่การลดต้นทุน แต่ต้องการองค์กรที่ประกอบด้วยคนซึ่งทำหน้าที่ดูแล AI agent และตรวจทานผลลัพธ์อย่างรวดเร็ว
- เขาเรียกองค์กรลักษณะนี้ว่า “100x org”
- ผลการวิจัยเกี่ยวกับ AI และผลิตภาพยังไม่สามารถสนับสนุนความคาดหวังของ CEO ได้อย่างแข็งแรงนัก
- เมตาอะนาลิซิสในเดือนตุลาคมที่ตีพิมพ์ใน California Management Review ของ UC Berkeley สรุปว่าไม่มี “ความสัมพันธ์ที่แข็งแรง” ระหว่างการนำ AI มาใช้กับการเพิ่มขึ้นของผลิตภาพโดยรวม
- งานวิจัยเดือนมีนาคมของ National Bureau of Economic Research มองว่าการใช้ AI ช่วยเพิ่มผลิตภาพ แต่ก็ชี้ถึง ปริศนาผลิตภาพ ที่ความรู้สึกว่าผลิตภาพดีขึ้นนั้นมากกว่าการเพิ่มขึ้นที่วัดได้จริง
- ทีมวิจัย MIT สรุปจากการนำเอเจนต์หลายพันตัวไปใช้กับงานว่า ในหลายกรณี AI ยังให้คุณภาพไม่ถึงระดับมนุษย์
- หากดูจากความเร็วในการพัฒนาของ LLM ปัจจุบัน คาดว่าภายในปี 2029 AI จะสามารถทำงานที่เกี่ยวข้องกับข้อความส่วนใหญ่ได้ด้วยอัตราความสำเร็จเฉลี่ย 80%~95% ตามเกณฑ์คุณภาพขั้นต่ำที่ยอมรับได้
- มุมมองนี้หมายความว่า AI อาจใช้เวลาอีกราว 3 ปีเพื่อไปให้ถึงความสามารถพื้นฐานสำหรับงานส่วนใหญ่ และต้องใช้เวลาอีกหลายปีกว่าจะเหนือกว่ามนุษย์
- หาก AI เพิ่มปริมาณผลลัพธ์ได้ คอขวดอาจย้ายไปอยู่ที่การอนุมัติของฝ่ายบริหารและการควบคุมองค์กรแทน
- Harvard Business Review มองว่าเมื่อทุกคนสร้างผลงานได้มากขึ้นด้วย AI คอขวดก็เพียงแค่ย้ายไปกองอยู่ที่ผู้บริหาร
- ยิ่งผลผลิตเพิ่มขึ้น งานที่ต้องอนุมัติก็ยิ่งมากขึ้น และหากมอบอำนาจตัดสินใจให้ทุกคน องค์กรก็อาจมุ่งไปสู่ภาวะควบคุมไม่ได้
- รายงานของ TechCrunch เกี่ยวกับประสบการณ์ภายในของ OpenAI เมื่อปีที่แล้ว ก็ชี้ให้เห็นว่าการขยายอำนาจอาจนำไปสู่ปัญหาด้านการควบคุมได้
- หาก CEO ยังไม่พร้อมรับภาระด้านการดำเนินงานเหล่านี้ ผลลัพธ์ที่ชัดเจนที่สุดของ ความมั่นใจใน AI เกินจริงของ CEO ที่ยังดำเนินต่อไป อาจเป็นความปั่นป่วนในองค์กร
2 ความคิดเห็น
นี่เป็นปัญหาระดับชาติที่เด่นชัดโดยเฉพาะในเกาหลีใต้ครับ
ความเห็นบน Hacker News
ถ้าคุณเคยบริหารองค์กรที่มีคนมากกว่า 500 คน ปัญหาปวดหัวส่วนใหญ่ที่เกิดกับ เอเจนต์ ก็มีอยู่แล้วในองค์กรของคน
คุณกำหนดทิศทาง บอกให้เคลื่อนไปตามทิศทางนั้นอย่างรวดเร็ว คอยเช็กบ่อย ๆ แล้วดูผลลัพธ์เพื่อปรับเส้นทาง แต่ไม่ได้เข้าใจงานที่คนเหล่านั้นทำทั้งหมดอย่างสมบูรณ์
เรื่องนี้เองไม่ใช่ความแตกต่างที่ร้ายแรงถึงขั้นนั้น
ผู้นำต้องพึ่งพาความสามารถของคนที่จ้างมา จับคู่คนลงมือทำกับคนกำกับดูแล และทำงานบนสมมติฐานว่าทั้งสองฝ่ายต่างก็เป็นมนุษย์ที่ผิดพลาดได้
ความต่างที่เป็นรากจริง ๆ คือ มนุษย์คาดการณ์ผลลัพธ์ได้ค่อนข้างดี มีชื่อเสียงที่ไม่อยากทำลาย สามารถปฏิเสธได้ และโดยทั่วไปก็ไม่อยากเข้าคุก
เครื่องมือ AI ภายนอกดูเหมือนคล้ายกัน แต่เมื่อจ้างมนุษย์ คุณจะได้ความตึงเครียดที่มีประโยชน์ติดมาฟรี ๆ ซึ่ง AI ไม่มี
แม้มันจะไม่มีความขัดแย้งไร้สาระเหมือนกัน แต่ความขัดแย้งระหว่างสิ่งที่ผมสั่งกับสิ่งที่ใครสักคนตั้งใจจะทำจริง ๆ ไม่ได้เลวร้ายไปทั้งหมด
มันคล้ายกับคันโยกที่พวกเขามีอยู่แล้วมาก แต่ทำงานได้เร็วกว่าและสั่งการได้ตรงกว่ามาก
ข้อเสียคือ AI ไม่มี กลไกควบคุมเพื่อเอาตัวรอด อย่างเงินเดือน การเลื่อนตำแหน่ง หรือการหลีกเลี่ยงคุก ซึ่งเดิมทีสิ่งเหล่านี้เป็นตัวกันกระแทกที่ช่วยป้องกันผลลัพธ์แบบหายนะ
มันสามารถลบฐานข้อมูล production ได้เร็วกว่าและด้วยรอยยิ้มที่สดใสกว่าพนักงานที่โกรธที่สุดเสียอีก
ถ้าจูเนียร์ทำพลาดแล้วไม่มีใครจับได้ทัน มักจะเกิดการเรียนรู้ขึ้นเอง แต่ถ้าจะสอนความผิดพลาดให้ LLM คุณต้องไปแก้ harness แล้วหวังว่ามันจะได้ผล
ที่ตลกเป็นพิเศษคือ เมื่อก่อนเราชอบบ่นกันเสมอว่าความรู้โดยนัยถ่ายทอดเป็นคำพูดได้ยากเกินไป เลยทำคู่มือชัด ๆ ให้จูเนียร์โตเร็วไม่ได้ แต่ตอนนี้กลับพยายามทำสิ่งนั้นกันอยู่พอดี
harness ที่ดีอาจช่วยให้ผลลัพธ์ดีขึ้นได้ แต่ผมไม่คิดว่า LLM จะไปถึงระดับซีเนียร์ได้
ปกติแล้วเราไม่ให้อำนาจพนักงานใหม่ลบข้อมูล โอนเงิน หรือเซ็นสัญญาได้แบบไร้ข้อจำกัด และมักมีคนคอยกำกับดูแล
โดยคาดหวังด้วยว่าต้องผ่านการพิสูจน์ตัวเองมาระดับหนึ่งก่อนต่างหาก
แต่ CEO หรือผู้มีอำนาจตัดสินใจบางคนกลับปฏิบัติต่อ AI ราวกับมันเกือบเป็นมนุษย์ในแง่ความสามารถ ทั้งที่การทดสอบจริงหรือประสบการณ์ตรงของพวกเขาแทบจะมีแค่ระดับ มันทำพรีเซนเทชันสวย ๆ ให้ฉันอันหนึ่ง
AI เอเจนต์เวอร์ชันปัจจุบันไม่มีความสามารถพอ หากไม่มีคนที่รู้งานคอยกำกับอย่างใกล้ชิด
นี่ไม่ใช่ปัญหาเฉพาะของ CEO สายเทคด้วยซ้ำ และผมก็ไม่แน่ใจว่าคำว่า โรคจิต จะยุติธรรมหรือแม่นยำหรือเปล่า
ผมเคยร่วมงานกับคนที่ใช้ Shopify ได้เก่งพอสมควร เขาจัดการสโตร์และทำอะไรได้หลายอย่าง แต่ไม่ใช่โปรแกรมเมอร์
เขาโชว์ให้ดูว่าใช้ตัวสร้างบล็อก AI ของ Shopify แล้วได้ผลลัพธ์ที่เสร็จไปประมาณ 65% ภายใน 1 นาที
ผมยังมีเพื่อนอีกคนที่รู้โค้ดใน WordPress แค่พออันตรายได้ และเขาก็ทำ API integration ขึ้นมาด้วย vibe coding แล้วตื่นเต้นมาก อยากทำออกมาเป็นปลั๊กอินหรือผลิตภัณฑ์เลย
ระดับเทคโนโลยีตอนนี้ก็เป็นแบบนั้น
ด้วยพรอมป์ต์ที่ดีและการแก้นิดหน่อย คุณจะได้ของที่ใกล้เคียง ผลิตภัณฑ์ขั้นต่ำที่ใช้งานได้จริง อย่างรวดเร็วมาก และมันก็ให้ความรู้สึกมึนเมา รู้สึกเหมือนได้พลัง และน่าตื่นเต้น
สิ่งที่เมื่อก่อนยากเกินไปหรือเอื้อมไม่ถึง ตอนนี้กลับมาอยู่ตรงหน้า และเพราะไปได้ไกลขนาดนั้นอย่างรวดเร็ว มันเลยให้ความรู้สึกว่าขออีกนิดเดียวก็น่าจะเสร็จแล้ว
ตอนนี้ส่วนใหญ่มันยังไม่เป็นแบบนั้น แต่ก็ยากจะโทษคนที่รู้สึกแบบนั้น
ต่อให้โปรเจกต์ที่คนไม่ใช่สายเทคทำขึ้นมาจะดูเหมือนใช้งานได้ดีภายนอก พวกเขาก็มองไม่เห็นว่ามันไปผิดทาง หรือทำให้เป็นกรณีทั่วไปไม่ได้ หรือมีส่วนที่ผิดอย่างชัดเจน
เหตุผลที่ ผลิตภัณฑ์ขั้นต่ำที่ใช้งานได้จริง มีประโยชน์ ก็เพราะคนที่มีความรู้โดเมนไม่ได้แค่ประกอบผลิตภัณฑ์ขึ้นมา แต่เข้าใจด้วยว่าส่วนไหนยาก อะไรทำได้ อะไรทำไม่ได้ และอะไรคุ้มค่าจะลอง
vibe coding ไม่ได้ทำสิ่งนั้นตรง ๆ
มันแค่สร้างบางอย่างที่ดูเหมือนผลิตภัณฑ์ขั้นต่ำที่ใช้งานได้จริง แต่ไม่รู้ว่าจริง ๆ แล้วมันเป็นอย่างไร
สำหรับความรู้สึกนั้น ผมคิดว่าคำว่า ทำให้มึนเมา เหมาะกว่าคำว่าให้พลัง
มันฟังเป็นปฏิปักษ์และทำลายพื้นที่สำหรับบทสนทนาที่สร้างสรรค์
ถ้าคุณเรียกใครสักคนว่าเป็นคนป่วยทางจิต คนนั้นก็มักจะตอบสนองต่อบทสนทนาน้อยลง และยึดติดกับมุมมองของตัวเองมากขึ้น
ผมอยากให้ HN แยกเป็นสอง “ซับเรดดิต” คือ
/r/HNกับ/r/AIเมื่อผู้คนรับรู้ว่ามีเหมืองทองขนาดใหญ่ที่ผู้ชนะในตลาดใหม่จะกินรวบทั้งหมด นักลงทุนก็จะยอมพนันเพื่อให้ชนะ
ถึงจะล้มเหลว อย่างน้อยมันก็เป็นการที่คนรวยสูญเงินพร้อมกับสร้างงานให้คนจำนวนมาก ดังนั้นคนที่อยากเก็บภาษีคนรวยก็ควรยอมรับมันด้วยซ้ำ
ตอนที่มีการคิดค้นเกษตรกรรม ก็เกิดการว่างงานครั้งใหญ่ของนักล่าและคนเก็บของป่า และตอนที่รถยนต์ถูกคิดค้น แส้ตีม้าก็เจอแบบเดียวกัน
ชีวิตมีแรงกระแทกอยู่บ้างแต่หลีกเลี่ยงไม่ได้ และการปรับตัวก็เป็นผลดีกว่าในระยะยาว
ถ้าจัดชีวิตโดยให้ครอบครัวและเพื่อนเป็นศูนย์กลาง และไม่ฝืนตัวเองเกินไปกับบ้านหรือรถ ก็น่าจะโอเค
อยากให้ HN แบบดั้งเดิมของพวกแฮ็กเกอร์ที่สร้างนวัตกรรมและสตาร์ตอัปจริง ๆ กลับมาอีกครั้ง นั่นคือ /r/startup
HN ก่อนที่คนที่ไม่เคยแม้แต่จะจับพู่กันจะมายืดยาวเรื่องภาพวาดนั่นแหละ
GitHub ก็ควรแยกเป็น
/trendingกับ/trending-aiเหมือนกันเพื่อนร่วมงานคนหนึ่งบอกว่าข้อดีสำหรับคนที่อยากเรียนรู้ AI คือทุกพอดแคสต์ตอนนี้พูดเรื่อง AI กันหมด แต่ผมไม่คิดว่านั่นเป็นเรื่องดี
ผมอยากเรียนรู้เนื้อหาที่มีสาระและหัวข้อที่หลากหลาย ไม่ได้อยากให้ทุกอย่างที่อ่านและฟังออนไลน์กลายเป็น AI ไปหมด
ฟองสบู่จะแตก และมันจะเงียบลงเอง
ไม่นานมานี้หน้าแรกก็ดูเหมือนเต็มไปด้วยเรื่องเหลวไหลของ คริปโต/บล็อกเชน/web3
สิ่งที่กำลังอธิบายอยู่นี้ไม่ใช่ปรากฏการณ์ที่เป็นเอกลักษณ์ของ AI แต่อย่างใด
ทฤษฎีที่ว่า “เหล่า CEO เข้าใจกระบวนการไม่มากพอ จึงไม่รู้ว่าอะไรทำให้เป็นอัตโนมัติได้และอะไรทำไม่ได้ แต่ความไม่รู้นั้นก็ไม่ได้ขัดขวางไม่ให้พวกเขาลงมือทำตามความเชื่อ” มีมานานแล้ว
ฉันทำงานมานาน และเท่าที่จำได้ ทฤษฎีนี้ก็มีอยู่ตลอด
มันเป็นสมมติฐานตั้งต้นของ Undercover Boss และยังเป็นตอนจบยอดฮิตของโพสต์ใน r/maliciouscompliance ด้วย
ยิ่งไต่ขึ้นไปสูงในบริษัทเท่าไร ก็ยิ่งห่างจากคนทำงานแนวหน้า เข้าใจความต้องการของพวกเขาน้อยลง และมีแนวโน้มจะผลักดันอะไรบางอย่างโดยไม่รู้ผลกระทบทั้งหมดของการตัดสินใจมากขึ้น
CEO ของเราประกาศเมื่อไม่นานมานี้ว่าตัวเองเริ่มทำฟรอนต์เอนด์โปรแกรมมิงแล้ว แต่ความจริงคือแค่สั่งให้ ChatGPT สร้าง HTML ออกมา
แน่นอนว่า ChatGPT ก็คงบอกเขาด้วยว่าไอเดียของเขาฉลาดและยอดเยี่ยมแค่ไหน และเขาเป็นวิศวกรที่เก่งขนาดไหน
เรื่องแบบนี้ยิ่งขยายช่องว่างระหว่างสิ่งที่ CEO คิดว่าพนักงานทำ กับสิ่งที่พนักงานทำจริง
บ่อยครั้งเราจำเป็นต้องมองข้ามรายละเอียดและจุดจุกจิกของกระบวนการเดิม เพื่อกำหนดทิศทางที่ดีกว่า
เป้าหมายไม่ใช่การหลีกเลี่ยงความเจ็บปวดระยะสั้นหรือระยะกลางในระดับแผนก หรือผลลัพธ์ที่ไม่ได้ตั้งใจ แต่คือการบังคับทิศทางบริษัทไปสู่แนวทางใหม่
กระบวนการต่าง ๆ ต้องปรับตัวหรือถูกทิ้งไปเพื่อให้บรรลุทิศทางนั้น
มันไม่ได้ต่างจากตอนที่คุณตระหนักว่าสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์กำลังถ่วงคุณอยู่
แทนที่จะพยายาม “รักษา” ฟังก์ชัน โมดูล และเลเยอร์เดิมทั้งหมดไว้ คุณก็เต็มใจจะทิ้งหรือแทนที่มันตามมุมมองจากด้านบนที่มองทั้งระบบและทิศทางที่ต้องไป
เราพูดถึง สนามบิดเบือนความจริง ของ CEO กันมาหลายสิบปีแล้ว และฉันก็เคยทำงานกับ CEO แบบนั้นมาแล้ว
AI แค่ขยายสนามบิดเบือนความจริงนั้นให้แรงขึ้น
พวกเขาเรียนรู้ช้าแต่เรียนรู้จนเข้าใจดี แล้วค่อยเคลื่อนไหวอย่างระมัดระวัง
เพียงแต่คนแบบนี้ หาได้ยากมาก
ดังนั้นการตัดต้นทุนหรือการใช้เวลาของคนไปแก้ปัญหาจริงจึงสำคัญน้อยกว่าการค่อย ๆ ขูดตัวเลขของไตรมาสถัดไปเพื่อปลอบผู้ถือหุ้นระยะสั้น
บางครั้งโบนัสของทีมขายก็สำคัญกว่ามาร์จินของธุรกิจ
มีหลายเหตุผลที่ “สิ่งที่ผิด” ถูกส่งลงมาข้างล่าง และมันไม่ได้เกิดจาก “ไม่ฟัง” เสมอไป แต่อาจเป็นเพราะ “กำลังฟังคนอื่นที่สำคัญกว่า” อยู่ก็ได้
เป็นพาดหัวแบบคลิกเบต
ถ้าจะให้ตรงกว่า น่าจะเป็นประมาณว่า “Aaron Levie ผู้ก่อตั้ง Box กล่าวว่า CEO ควรลองใช้ AI ให้มากขึ้นและเรียนรู้ขีดจำกัดของมัน”
โดยแก่นแล้ว เขากำลังบอกว่าผู้บริหารระดับสูงประเมินผลของ LLM สูงเกินไปในแง่ที่จะแก้ปัญหายาก ๆ ได้ในครั้งเดียว และประเมิน งานบำรุงรักษาโดยมนุษย์ ที่ต้องตามมานั้นต่ำเกินไป
CEO ของเราหมกมุ่นกับ AI prototyping อย่างลึกมาก ก่อนจะไปชนกำแพงเข้ากับสถาปัตยกรรมข้อมูลและการดีพลอย
โชคดีที่เขาเข้าใจได้เร็วมากว่า vibe coding จะไม่หลุดรางได้ก็ต่อเมื่อมีโครงสร้างพื้นฐานแกนหลักที่มนุษย์ออกแบบไว้รองรับ
การทำงานในอุตสาหกรรมเทคโนโลยีคือการต้องคอยตรวจสอบของใหม่อยู่เสมอ และตัดสินใจว่าจะรอดูได้ไหม หรือจำเป็นต้องเสี่ยงไม่ให้ตัวเองตกขบวน
เรื่องนี้ต้องใช้ปัญญา แต่ CEO หลายคนดูเหมือนถูก FOMO ลากไป
และยิ่งไต่ขึ้นไปบนบันไดผู้บริหาร ก็ยิ่งตามหลังในด้านทักษะทางเทคนิคเพื่อจะนำหน้าในด้านการบริหาร ซึ่งก็ยิ่งไม่ช่วยเรื่อง FOMO
ถึงอย่างนั้น การที่ CEO ของคุณยังรักษาความเฉียบคมของสัญชาตญาณไว้ได้ก็น่ายกย่องมาก
จะเรียนแบบง่าย ๆ หรือเรียนแบบยาก ๆ ก็เท่านั้น
ถ้าแยกแรงจูงใจจากกระแสโฆษณาเกินจริงออกจากตัวผลิตภัณฑ์จริง ก็เข้าใจได้เต็มที่เลยว่าเทคโนโลยีนี้น่าหลงใหลแค่ไหน และจะพาไปสู่ ความคลั่งไคล้ แบบหนึ่งได้อย่างไร
ตัวฉันเองก็เคยนั่งเล่นกับมันจนดึกดื่นและสร้างอะไรขึ้นมาเหมือนกัน
มันเหมือนการค้นพบไฟ ทั้งมีประโยชน์และมีความมหัศจรรย์ในเวลาเดียวกัน
คุณใช้มันปรุงอาหารและให้ความอบอุ่นได้ และในขณะเดียวกันก็นั่งมองเปลวไฟ แต่งเรื่องราว และไม่รู้สึกเบื่อได้เลย
บางทีเราอาจถูกออกแบบทางพันธุกรรมมาให้หลงใหลในสิ่งที่มีทั้งหน้าที่และรูปแบบ
แต่ก็มีเหตุผลที่หมอผีผู้เกือบเสียสติไม่เคยเป็นหัวหน้าเผ่า
ความเป็นผู้นำต้องใช้วิจารณญาณ
ต้องรู้ว่าเมื่อไรควรถามหมอผี เมื่อไรควรประชุมกับผู้อาวุโสข้างบ้าน และเมื่อไรควรชักดาบ
หัวหน้าเผ่ารู้ว่าจะเกิดอะไรขึ้นหากตัดคนในเผ่าทิ้งหนึ่งในสามเพื่อ “ประสิทธิภาพ” หรือเอาเมล็ดพันธุ์ไปเผาเพื่อให้ไฟแรงขึ้น หรือแทนที่ยามเฝ้าระวังด้วยโกเลม
ส่วนหมอผีก็มักลงเอยด้วยการถูกต้มอยู่ในหม้อของตัวเอง
เหล่า CEO สายเทคกำลังมีอาการ คลั่ง AI กับผลประกอบการไตรมาสหน้า ส่วนฉันกำลังมีอาการคลั่งเรื่องการผ่อนค่าเช่า
ทำให้อดสงสัยไม่ได้ว่ามนุษย์ถูกออกแบบมาให้ติดยึดกับอะไรสักอย่าง ไม่ว่าจะเป็น FOMO หรือแรงกดดันทางการเงินในรูปแบบใดก็ตาม
ไม่ว่าสภาพจะดีแค่ไหน สุดท้ายก็จะชิน เบื่อ และหาสิ่งใหม่มาทำให้ตัวเองทุกข์อยู่ดี
เป็นแบบนี้กับทุกคนตั้งแต่เด็กจนแก่
เช่น ความหมกมุ่นกับการระวังงูและแมงมุม หรือการรักษาความสะอาด
ในอารยธรรมสมัยใหม่ เราแค่เสียบสิ่งเร้าแบบใหม่อย่างการผ่อนค่าเช่าเข้าไปในกลไกทรงพลังนั้น เพื่อให้คนกลายเป็นสมาชิกสังคมที่มีผลิตภาพ
ประเทศที่มีความสุขที่สุดก็ไม่ใช่ว่าจะมีผลิตภาพสูงที่สุดเสมอไป
ยิ่งโดยเฉพาะถ้าหมกมุ่นกับความสุขแบบชาว Finns และหมกมุ่นกับซาวน่าแทน
tokenmaxxingก็ยิ่งใช่มีมทางสังคมที่บอกให้ปล่อยโค้ด ทำตามเส้น และบูชาอุปลักษณ์ของคนที่ตายไปนานแล้ว กำลังบดบังข้อเท็จจริงพื้นฐานทางชีววิทยา
กลุ่มนักล่าสัตว์-เก็บของป่าร่วมมือกันอย่างเลือนรางเพื่อความอยู่รอด แต่ภาษาและประเพณีเกษตรกรรมกลับเรียกร้องมากกว่าแค่การอยู่รอด และยังเรียกร้องให้ปฏิบัติตามธรรมเนียมมุขปาฐะที่ไร้ความหมาย
จึงเกิดภาระหน้าที่ให้เพิกเฉยต่อความรู้สึกของตนเอง และท่องมีมของผู้อาวุโสที่ยังมีชีวิตซึ่งหวาดกลัวว่าจะถูกทิ้งให้อยู่ลำพังในบ้านพักคนชรา
ดูเหมือนพวกเขาจะพูดตรง ๆ แบบนั้นไม่ได้ เลยต้องพึ่งวลีเก่าแก่ทางศาสนาและการเมือง
เหมือนบอกให้คอยดูแลสมุดบัญชีหนี้นี้ต่อไป แม้คนที่สร้างใบแจ้งหนี้จะตายไปแล้วก็ตาม
สุดท้ายทั้งหมดนี้ก็เป็นแค่การฟอกและทำให้ความหมกมุ่นที่จะมีชีวิตอยู่ต่อไปดูพร่าเลือนด้วยปรัชญาที่ไร้ประโยชน์
ฉันไม่ชอบกระแสที่เอา ศัพท์เชิงการรักษา มาใช้พร่ำเพรื่อแล้วพยายามวินิจฉัยกันไปหมดจริง ๆ
ในทางประวัติศาสตร์ การทำให้คนที่เห็นต่างกลายเป็นเรื่องทางการแพทย์แบบนี้ไม่เคยลงเอยด้วยผลลัพธ์ที่ดี
โดยพื้นฐานแล้วหมายถึงการถูกเครื่องจักรสะกดจิต หรือหลงใหลแบบโดนแวมไพร์สะกด
มันหมายถึงภาวะที่เชื่อ AI มากเกินไป ไม่ได้มีใครคิดว่าคนพวกนี้เป็นโรคจิตในความหมายตามตัวอักษรจริง ๆ
จากประสบการณ์ที่ทำงานสายกลยุทธ์ที่ปรึกษามาราว 2 ปีครึ่ง โดยใช้ Claude เป็นหลัก และลองใช้ทั้ง GPT กับ Gemini มาด้วย ฉันพูดได้อย่างมั่นใจว่า
ความร้อนแรงเกินเหตุอย่างไร้เหตุผล ที่ห้องเสียงสะท้อนของผู้นำเทคกำลังเคลิบเคลิ้มแบบช่วงฮันนีมูนจนอยากโยนความรับผิดชอบด้านการจัดการให้ Claude จะเป็นสิ่งที่เมื่อมองย้อนกลับมาแล้วจะดูโง่มาก