Hacker News Nổi bật (buzzing.cc bản dịch tiếng Trung)
85

Thủ thuật

Hội chứng 'kiệt sức' vì AI: Khi sự lặp lại của LLM trở nên nhàm chán

(giờ Việt Nam)

Tóm tắt AI

Một người dùng chuyên sâu chia sẻ cảm giác mệt mỏi trước phong cách văn phong rập khuôn, đầy rẫy ảo giác và biểu tượng cảm xúc của các mô hình AI hiện nay, dù vẫn thừa nhận hiệu quả công việc mà chúng mang lại.

Bản dịch AI

Ngày 8 tháng 7 năm 2026

Tôi sử dụng LLM rất nhiều. Theo tiêu chuẩn phát triển hiện nay, tần suất sử dụng của tôi có lẽ chỉ ở mức trung bình và phương pháp của tôi có lẽ còn khá sơ khai. Tôi làm việc trên từng tác vụ một và thảo luận về nó với Claude Code (khi ở cơ quan) hoặc Codex (hiện tại là khi ở nhà). Đôi khi, tôi để trợ lý viết mã, nhưng tôi luôn đọc kỹ kết quả đầu ra, tìm hiểu và chỉnh sửa lại. Tôi không đi quá sâu vào các tác nhân tự hành (autonomous agents) hay điều phối tác nhân (agent orchestration). Tuy nhiên, tôi vẫn dành hàng giờ mỗi ngày để tương tác với các LLM trong công việc và cuộc sống. Con số đó lớn hơn rất nhiều so với vài năm trước, và có lẽ không ngày nào tôi không đọc các văn bản do AI tạo ra.

Công việc của tôi đã thay đổi từ việc thiết kế và viết mã sang thiết kế mã, mô tả thiết kế đó cho LLM, đánh giá mã mà LLM tạo ra, và cuối cùng là viết mã. Các bước thực hiện cùng LLM giúp tôi tiếp cận với những phương pháp mà có lẽ tôi đã không cân nhắc hoặc không biết đến. Tôi cũng cảm thấy tự tin hơn trong những lĩnh vực mà mình không có kiến thức chuyên sâu.

Dự án chính của tôi hiện nay là thiết lập một khung làm việc cho việc tạo mã quy mô lớn, không cần giám sát (unsupervised) trong cơ sở mã của chúng tôi. Khi không làm việc với Claude để tạo công cụ, tôi lại sàng lọc kết quả đầu ra từ tác nhân không giám sát (Qwen). Dù thế nào đi nữa, tôi vẫn đang đọc nội dung từ LLM.

Nếu muốn biết điều gì đó, tôi thường sẽ hỏi ChatGPT hoặc đọc phần tổng quan của Gemini, trừ khi tôi biết rõ trang web nào mình cần kiểm tra. Tôi vẫn phải quay lại cách duyệt web truyền thống khi câu trả lời của LLM bị sai, nhưng nó đủ tốt cho nhiều truy vấn thông thường, đặc biệt là khi các bài viết vô bổ do AI tạo ra đang làm nhiễu kết quả tìm kiếm.

Tình trạng này đã kéo dài khoảng một năm nay và tôi không thấy mình sẽ dừng lại. Tôi cảm thấy làm việc hiệu quả hơn với LLM và nghĩ rằng việc liên tục học cách sử dụng chúng một cách hiệu quả là rất giá trị. Tuy nhiên, tâm thế của tôi đã thay đổi đôi chút trong vài tháng gần đây. Một phần nhỏ trong tôi bắt đầu cảm thấy chán ngán khi phải đọc kết quả đầu ra của LLM vì tôi biết mình sẽ tìm thấy những gì. Những giả định sai lầm và hiện tượng ảo giác (hallucinations). Những đoạn văn ngắn, rời rạc đầy vẻ quả quyết. ✨ Những biểu tượng cảm xúc thái quá 🚀. Không chỉ mình tôi cảm thấy vậy—đây là những khuôn mẫu thực sự (🤮).

Bản thân mỗi sự khó chịu này không làm tôi quá bận tâm. Nhưng khi cộng hưởng lại, chúng khiến tôi nhanh chóng phát ngán với văn phong của LLM.

Tôi không cố gắng lên án LLM. Con người cũng có những sai sót—chúng ta cũng có thể thiếu tin cậy hoặc gây khó chịu không kém. Vấn đề nằm ở sự lặp lại. Các LLM viết theo cùng một phong cách và mắc cùng một kiểu lỗi. Việc phải đối mặt với cùng một thứ lặp đi lặp lại đang làm tôi kiệt sức. Tôi có thể sử dụng các tính năng cá nhân hóa nếu giao diện cung cấp, nhưng một số đặc điểm riêng biệt vẫn len lỏi qua. Và tất nhiên, tôi không thể kiểm soát phong cách nội dung do người khác tạo ra.

Tôi vẫn chưa biết cách đối diện với cảm giác này. Tôi không ngờ mình lại bị nó làm phiền đến vậy. Sự thất vọng về một công cụ thiếu ổn định là điều dễ hiểu, nhưng các khuôn mẫu văn phong này cũng khiến tôi thấy khó chịu. Hiện tại, tôi sẽ cố gắng chịu đựng và hy vọng mình không đến mức "phát ốm" vì nó.

LLMTrải nghiệm người dùngTâm lý họcNăng suấtAI
Đọc bài gốc

Bài viết được AI dịch và tổng hợp tự động từ Hacker News Nổi bật (buzzing.cc bản dịch tiếng Trung). Liên kết bài gốc ở phía trên. AIHOT.vn luôn dẫn nguồn đầy đủ — nếu bạn thấy điểm cần chỉnh sửa, hãy gửi ý kiến tại trang phản hồi.