- ในการทำงานร่วมกันเป็นทีม มี การสืบสวนดีบัก·เอกสาร·โค้ด ที่ AI เขียนเพิ่มมากขึ้น และกำลังเกิดคำถามด้านมารยาทใหม่ว่าเมื่อไรจึงควรส่งผลลัพธ์จาก AI ให้คนอื่นอ่าน
- AI ที่ผสานเข้ากับโค้ดเบสและเอกสารภายในได้ดี สามารถสร้าง ผลลัพธ์ที่มีประโยชน์ ได้จริง
- เมื่อวิศวกรซอฟต์แวร์ต้องใช้เวลาอ่านข้อความจาก AI มากขึ้น การโพสต์ผลลัพธ์จาก AI ที่ยังไม่ขัดเกลาเหมือนเป็นงานเขียนของตนเองจึงเป็นการกระทำที่ ไม่ใส่ใจผู้อื่น
- หากได้รับเอกสารวิจารณ์จาก AI ที่ผู้ส่งยังไม่ได้อ่าน พร้อมคำเตือนว่า “อาจไม่ถูกต้องทั้งหมด” ก็ย่อมเกิดคำถามว่า ในเมื่อเอกสารนี้ไม่คุ้มค่าพอให้ผู้ส่งอ่านเอง แล้วทำไมผู้รับต้องเป็นคนอ่าน
- หลักสำคัญคือ "ถ้าจะขอความสนใจจากมนุษย์ ก็ต้องแสดงให้เห็นถึงความพยายามของมนุษย์" นั่นคือ เมื่อต้องแชร์ผลลัพธ์จาก AI ควรระบุให้ชัดว่าเป็นสิ่งที่ AI สร้าง และแนบความเห็นของตนเองไปด้วย
- ในยุค AI ความสนใจ (attention) กลายเป็นทรัพยากรที่หายากยิ่งกว่าเดิม และการติดป้ายกำกับคอนเทนต์จาก AI พร้อมแสดงให้เห็นถึงความพยายามของมนุษย์ ช่วยสะท้อนความใส่ใจต่อเพื่อนร่วมงานและรักษาความเป็นมนุษย์ในการทำงาน
ปัญหามารยาทในการทำงานร่วมกันที่เกิดจากผลลัพธ์ของ AI
- งานสืบสวนดีบัก การเขียนเอกสาร และโค้ด มีสัดส่วนที่ หุ่นยนต์ เขียนมากขึ้นเรื่อย ๆ
- การเปลี่ยนแปลงนี้ทำให้เกิด คำถามด้านมารยาทใหม่ ว่าเมื่อไรจึงเหมาะที่จะส่งต่อผลลัพธ์จาก AI ให้คนอื่นอ่านในทีม
- AI ที่เชื่อมรวมเข้ากับโค้ดเบสและเอกสารภายในอย่างแน่นแฟ้น บางครั้งสามารถสร้างผลลัพธ์ที่มีประโยชน์ได้จริง
- ขณะเดียวกัน ในแต่ละวันวิศวกรซอฟต์แวร์ก็ต้องใช้เวลาอ่านข้อความจาก AI มากขึ้น จนเกิด ความล้า (fatigue)
- ด้วยความรู้สึกประมาณว่า “ถ้าฉันสั่งหุ่นยนต์ให้ทำได้ คุณก็สั่งได้เหมือนกัน” การโพสต์ผลลัพธ์จาก AI ที่ยังไม่ผ่านการขัดเกลาเหมือนเป็นงานเขียนของตัวเอง จึงถูกมองว่าเป็นการกระทำที่ ไม่ใส่ใจผู้อื่น
ความสนใจจากมนุษย์ต้องแลกด้วยความพยายามจากมนุษย์
- มีกรณีที่หลังเสนอแนวทางออกแบบแล้ว สมาชิกทีมคนหนึ่งไปขอให้ AI ช่วยวิจารณ์ และส่งเอกสารจาก AI มาพร้อมหมายเหตุว่า “ยังไม่ได้อ่าน จึงอาจไม่ถูกต้องทั้งหมด”
- หากส่งเอกสารที่ตัวเองยังไม่ได้อ่านไปให้คนอื่นอ่าน ก็เท่ากับโยนภาระการอ่านที่แม้แต่ผู้ส่งเองยังเห็นว่าไม่มีคุณค่าพอ ไปให้ผู้รับรับแทน
- หลักสำคัญคือ หากจะขอความสนใจจากมนุษย์ ก็ต้องแสดงให้เห็นถึงความพยายามของมนุษย์
- ถ้าคอนเทนต์ที่ AI สร้างมีประโยชน์ ก็สามารถส่งต่อให้เพื่อนร่วมงานได้ แต่ต้องระบุให้ชัดว่าเป็นสิ่งที่ AI สร้าง และแนบความคิดเห็นของตนเองไปด้วย
- เมื่อขอให้คนช่วยรีวิวโค้ด ก็ควรตรวจทานโค้ดที่ AI สร้างด้วยตัวเองก่อน
ความหมาย
- แม้ก่อนยุค AI ความสนใจจะเป็นทรัพยากรที่หายากอยู่แล้ว และหลังจากมี AI ความหายากนั้นก็ยิ่งเพิ่มขึ้น
- การติดป้ายกำกับคอนเทนต์ที่ AI สร้างอย่างชัดเจนและแสดงให้เห็นถึงความพยายามของมนุษย์ เป็นวิธีที่ช่วยใส่ใจเพื่อนร่วมงานและรักษา ความเป็นมนุษย์ (humanity) ไว้ในการทำงาน
1 ความคิดเห็น
ความเห็นบน Hacker News
เพื่อนร่วมงานที่มีประสิทธิภาพสูงคนหนึ่งซึ่ง รับ Claude มาใช้อย่างเต็มตัว กำลังสร้างภาระให้ทีมด้วยการปล่อย PR ที่สร้างโดย AI ออกมาเป็นจำนวนมาก
พอผ่านไปราว 6 เดือน เขาก็เริ่มบ่นบ่อย ๆ ในสแตนด์อัปว่า PR ของตัวเองไม่ได้รับการรีวิวและถูกปล่อยทิ้งไว้
ไม่ได้ตั้งใจหลบเลี่ยง แต่เขาไม่ได้ทำให้ทีมตรวจดูได้ง่าย
ไม่ใช่ว่าปฏิเสธคอนเทนต์จาก AI แต่การหาข้อผิดพลาดและคัดกรองมันต้องใช้ แรงในการรีวิว พอจะชี้อาการหลอนใน PR ขนาดใหญ่ได้ก็ต้องใช้เวลาร่วมชั่วโมงและต้องแม่นยำ แต่พอรีวิวไปแล้วกลับมีคำตอบที่ AI สร้างและการแก้ไขที่ AI สร้างตามมาอีก ก็ให้ความรู้สึกเหมือนไม่ได้รับความเคารพ และสุดท้ายก็เผลอหลีกเลี่ยง PR นั้นไปโดยไม่รู้ตัว
ไม่จำเป็นต้องเป็นการไล่ออก จะแยกทีมย่อยก็ได้ และคนที่ถูกตัดออกมักไม่ใช่คนที่ผลงานดีที่สุด เพื่อนที่ทำบริษัทเล็กก็บอกว่าแค่ลดสมาชิกทีมลง 1 คน ความเร็วก็เพิ่มขึ้นแทบจะทันที เพราะคนนั้นคือคอขวดที่ทำให้คนรอบตัวช้าลง
เรื่องนี้เป็นจริงมาตั้งแต่ก่อน AI แล้ว และ AI แค่ทำให้ความต่างเด่นชัดขึ้น ตอนนี้เครื่องมือ AI ยังไม่เหมาะกับการทำงานร่วมกันหลายคนและมีปฏิสัมพันธ์แบบ 1:1 ดังนั้นการส่งต่องานระหว่างเครื่องมือกับคนจึงไปติดที่การสื่อสารระหว่างคนอยู่ดี
เข้าใจความรู้สึกต่อต้าน AI ได้ แต่ก็อาจไม่ใช่ปฏิกิริยาที่ก่อประโยชน์ การเปลี่ยนแปลงจะไม่ลดลงอยู่แล้ว ดังนั้นแนวทางแบบจะรีวิวโค้ดทุกบรรทัดด้วยมือคงขยายต่อในระยะยาวไม่ได้ ต้องกลับมาดูว่าการรีวิว PR ด้วยมือจับปัญหาได้จริงแค่ไหน เราประเมินคุณค่านั้นถูกต้องหรือไม่ และมีวิธีอัตโนมัติในการหาและแก้ปัญหาแบบเดียวกันได้หรือเปล่า
เลยสงสัยว่าเจ้าตัวรู้ตัวเรื่องนี้หรือเปล่า
จำนวนไฟล์และจำนวนบรรทัดสามารถพุ่งขึ้นมหาศาลได้ในพริบตา
ตรงกับสิ่งที่ฉันรู้สึกช่วงนี้เป๊ะ มีเพื่อนร่วมงานบางคนไปไกลเกินหน่อยจนส่งทุกอย่างแทบไม่แก้เลย ไม่ว่าจะโค้ดรีวิวทั้งหมด คำตอบอีเมลหรือคำถามใน Teams สตอรี่ใหม่ หรือแม้แต่ความเห็นส่วนตัวในประชุมด้านดีไซน์และไอเดีย ล้วนเป็นผลลัพธ์จาก AI
ตอนนี้กำลังวางแผนโปรเจกต์ในอนาคตอยู่ แต่เอกสารที่ส่งมาให้ตรวจกลับเยิ่นเย้อและยาวมาก และจากปัญหาที่เจอ ก็ดูเหมือนเจ้าตัวไม่ได้อ่านมันเองก่อนด้วยซ้ำ
เข้าใจนะว่าเนื้อหาอาจถูกต้องหรือบางครั้งมีประโยชน์ แต่ความรู้สึกที่ต้อง คุยกับแชตบอต AI ตลอดเวลา มันเหนื่อย ฉันไม่อยากต้องมาช่วยตรวจคำตอบที่คนอื่นให้ AI สร้างอีกต่อหนึ่ง
ก่อนมี AI พวกเขาก็ต้องเล่นเกมด้วยการทำงานจริง หรือไม่ก็แย่งผลงานคนอื่นแบบไม่ให้ถูกจับได้ พอ AI มา ก็เหมือนเจอเครื่องมือขั้นสุดท้ายสำหรับเอาหน้ากับงานที่ตัวเองไม่ได้ทำ โดยโยนทุกอย่างเข้า Claude ให้มันทำ แล้วก็เอาผลลัพธ์ไปแปะส่งต่อให้คนอื่น
เท่ากับได้การมองเห็นสูงสุดด้วยความพยายามต่ำสุด และตราบใดที่คิดว่ายังไม่ถูกจับได้ มันก็จะดำเนินต่อไป ถ้าผู้จัดการไม่เข้ามาแทรก หรือแย่กว่านั้นคือกลับสนับสนุนเพราะเห็นผลผลิตภายนอกเยอะ ก็ยิ่งมีแต่จะเลวลง
Claude เองก็ตัดสินอะไรประหลาด ๆ บ่อย และ Gemini แย่ยิ่งกว่า ต่อให้โมเดลเห็นด้วยกับความเห็นของฉัน มันก็ยังทำให้ฉันสงสัยว่าตัวเองกำลังผิดอะไรอยู่หรือเปล่า
ไม่เข้าใจว่าทำไมจู่ ๆ เรื่องนี้ถึงกลายเป็นปัญหาเร่งด่วน ทั้งที่เมื่อก่อนก็มีอีเมล “ขอบคุณ” อัตโนมัติที่มนุษย์ไม่ได้เขียนอยู่แล้ว อะไรที่ต่างออกไปในตอนนี้?
และโพสต์นี้ก็ชี้ให้เห็นอีกเรื่องด้วยว่า คอนเทนต์จาก AI ควรถูกระบุให้ชัดเจน มันไม่ได้ชัดเสมอไปว่า PR นั้น AI เป็นคนทำหรือไม่
น่าแปลกใจที่มีคนจำนวนมากยอมลดคุณค่างานของตัวเองลงไปเป็นแค่ คนป้อนพรอมป์ให้ LLM โดยสมัครใจ
ถ้างานของคุณแยกไม่ออกจากงานของเครื่องจักร แล้วอะไรจะขัดขวางไม่ให้หัวหน้าข้ามคนกลางแล้วใช้เครื่องจักรโดยตรง? ในโลกใหม่นี้ฉันนึกว่าคนจะพยายามพิสูจน์คุณค่าของตัวเองมากกว่านี้
ฟังดูแรง แต่ฉันไม่อยากโกหก ถ้าคุณเป็นคนที่ทำได้ดี คุณก็น่าจะเห็นด้วย ที่เหลือส่วนใหญ่ธรรมดาหรือไม่ก็แย่
ตลอดอาชีพการงาน ฉันไม่เคยได้คะแนนต่ำกว่า “เกินความคาดหวัง” เคยเห็นทั้งวิศวกรห่วย ๆ และวิศวกรยอดเยี่ยมเพียงไม่กี่คน และฉันก็ยึดพวกเขาเป็นเมนเทอร์
ทุกวันนี้นโยบายของฉันง่ายมาก คิดเองไม่ได้ก็ไล่ออก ทำไมฉันต้องเสียเวลาและเงินกับคนที่ใช้สมองไม่ได้? ฉันยอมเอาเครดิต AI ไปให้คนที่ใช้สมองเป็นดีกว่า
การคิดเป็นงานของมนุษย์ ส่วน AI ควรมีหน้าที่ลงมือทำในสิ่งที่มนุษย์คิด ปรับปรุง และวางแผนไว้
ฉันคิดว่านี่เป็นเพราะเรากำลังสั่งให้ตัวเองทำงานโง่ ๆ อยู่ ถ้าเป็นการสร้างที่พักพิงเพื่อปกป้องการอยู่รอดของครอบครัว หรือปั้นชามใบที่จะตกหลุมรักในภายหลังบนแป้นหมุนเครื่องปั้นดินเผา เราจะไม่ทำแบบขอไปที
แต่พอเปลี่ยนมาเป็นการเขียนโพสต์ลงที่อย่าง Facebook เพื่อพยายามหารายได้ไม่ทางใดก็ทางหนึ่ง ก็เลยแน่นอนว่าเราจะโยนงานโง่ ๆ แบบนี้ให้บอตทำ และผลลัพธ์ที่ออกมาก็เลยโง่ตามคาด
Flockด้วย regex เพื่อรวบรวมทุกการกล่าวถึงจากนั้นก็เอาไฟล์พวกนั้นใส่เข้าไปในโมเดลราคาถูกอย่าง DeepSeek V4 เพื่อดูว่าใครในเมืองเราสนับสนุนการสร้างรัฐสอดส่องและใครไม่สนับสนุน
ฉันรวบรวมข้อมูลของแต่ละคน แล้วก็ทำร่างอีเมลให้ตรงกับสิ่งที่พวกเขาเคยพูด พร้อมทั้งใส่คำพูดอ้างอิงและตัวเลขด้วย อีเมลพวกนั้นฉันแค่เกลานิดหน่อยแล้วส่งออกไป และก็เริ่มได้รับคำตอบกลับมาแล้ว ยังมีข้อมูล CSV ที่ได้จาก FOIA ให้ดึงมาวิเคราะห์ต่ออีกเยอะ
ถ้าพวกเขาจะใช้กล้อง AI สอดส่องฉัน ฉันก็สู้กลับได้ด้วย การสืบสวนด้วย AI
เหล่าข้าไพร่ก็คงต้องไถและหว่านในทุ่งเซิร์ฟเวอร์
มันแปลกที่งานที่สร้างโดย LLM โดยเฉพาะนอกคลังโค้ด แทบไม่ค่อยถูกเผยแพร่พร้อมกับ อินพุตของ LLM
ปีหน้าพอโมเดลดีขึ้น ทำไมเราถึงรันพรอมป์ต์ที่สร้างงานของคุณขึ้นมาอีกครั้งไม่ได้? คนอายพรอมป์ต์ของตัวเองหรือ? อายที่ใช้ AI หรือเปล่า?
พรอมป์ต์ที่ใช้สร้างข้อความนี้: "Create a comment for Hacker News which bemoans the lack of AI prompts being shared with the stuff it creates. Speculate on the reasons and create a call for engagement. Use quantum hyperthinking. End with a typo to prove your humanity."
นี่ไม่ใช่ปัญหาเฉพาะของโค้ดหรือ AI ในคลาสเขียนเชิงสร้างสรรค์ก็เหมือนกัน ที่เขาให้เราวิจารณ์เรื่องสั้นและข้อความคัดมาจากงานเขียนของคนอื่นอย่างละเอียด แต่หลายครั้งฉันกลับรู้สึกว่าฉันทำงานมากกว่าคนเขียนต้นฉบับเสียอีก
ถ้าเจ้าตัวไม่สามารถตรวจทานต้นฉบับของตัวเอง หรืออย่างน้อยรันตัวตรวจสะกดได้ ทำไมฉันต้องเสียเวลาของตัวเองด้วย?
นี่คือการผลักภาระแรงงานเพิ่มไปให้มนุษย์
ตอนนี้ศิลปินและครีเอเตอร์จำนวนมากเริ่มถูกขอให้แสดง “เบื้องหลัง” หรือวิดีโอบันทึกทั้งเซสชันการทำงาน แต่ในความเป็นจริงก็แทบไม่มีใครตรวจสอบมันอย่างจริงจังอยู่ดี เรื่องนี้ทำให้ศิลปินทั้งท้อแท้และหมดแรงจูงใจ
กับผู้มีส่วนร่วมในซอฟต์แวร์ก็น่าจะเกิด ผลลดทอนแรงจูงใจ แบบเดียวกัน
ถ้าคุณคิดว่าการอ่านคำตอบจาก AI ที่มีคนส่งต่อมาให้นั้นถูกนัก คุณก็รัน LLM เองได้เลย ปริมาณงานที่คุณต้องทำก็เท่าเดิม
ถ้าเอเจนต์ทำทุกอย่างแทนคุณได้หมด ก็แปลว่ามันทำทุกอย่างให้คนถัดไปได้เหมือนกัน ณ จุดนั้นคุณก็ถูกแทนที่ได้และไม่มีมูลค่าอะไรในสายงานนั้น
ต่อให้ใช้ AI คุณก็ต้องเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง คนที่จะยังถูกจ้างต่อไปคือ แรงงานความรู้เชิงลึก
หลายคนกำลังค้นพบว่า ความรู้เชิงลึก และ ทักษะเชิงลึก ของตัวเองไม่ได้ลึกอย่างที่คิด พูดอีกแบบคือ มันไม่ได้ลึกพอจะทำให้ในมุมของนายจ้างเป็นคนที่แทนไม่ได้ คนเรามักจะเก่งมากในการประเมินคุณค่าของตัวเองสูงเกินจริง
เราเห็นสิ่งนี้ในทีมของเราด้วย ฉันเคยคิดว่าอย่างน้อยพอเป็นวิศวกรก็น่าจะเข้าใจข้อจำกัดและความแตกต่างละเอียดอ่อนได้ดีกว่า แต่ตอนนี้ค่อนข้างเละเทะ
ไม่ใช่แค่สมาชิกทีมเปิด PR ที่สร้างโดย AI ขนาดมหึมาแล้วขอรีวิวทั้งที่แทบไม่ได้ตรวจสอบอะไรเลย แต่แม้แต่เพื่อนร่วมทีมเก่ง ๆ ที่ฉันเคารพก็ยังให้ AI มาทำ “โค้ดรีวิว”
ใน PR ก็มีรีวิวโค้ดด้วย AI แบบอัตโนมัติแปะมาอยู่แล้ว ดังนั้นตอนนี้แม้แต่ในการรีวิวโดย “มนุษย์” ก็ยังได้คำตอบเพ้อเจ้อปนหลอนกลับมา
พอเห็นแบบนี้แล้วฉันยิ่งมั่นใจว่าคนทั่วไปนั้นอันตรายจริง ๆ จากนี้เราจะได้เห็นหายนะ AI สร้างครั้งใหญ่เป็นประจำแน่ ๆ ถ้าคนในอุตสาหกรรม ซึ่งเมื่อเทียบกับคนทั่วไปก็ถือเป็นผู้เชี่ยวชาญ ยังใช้เทคโนโลยีนี้ผิดแบบที่เห็นได้ชัดขนาดนี้ แล้วคนที่ไม่ใช่สายเทคนิคจะยิ่งเข้าใจผิดและเอาไปใช้ผิดมากแค่ไหน โดยเฉพาะเมื่อมีพวกที่คอยโฆษณาเกินจริงและพวกที่คอยขายช่วยหนุนอีกแรง