Tại sao làn sóng phản đối công nghệ hiện nay lại khác biệt?

Bài phỏng vấn này đã được biên tập nhẹ nhàng để đảm bảo độ dài và sự rõ ràng.

Nick Statt: Xin chào và chào mừng quý vị đến với Decoder, chương trình của Nilay về những ý tưởng lớn và các vấn đề khác. Tôi là Nick Statt, biên tập viên cấp cao. Và cùng tham gia với tôi là giám đốc sản xuất mới của chúng tôi, Greg Ott.

Greg Ott: Chào mọi người. Và chào Nilay. Nilay cũng đang ở đây. Anh ấy là người dẫn chương trình, và tên của anh ấy cũng nằm trong tên chương trình. Vì vậy, điều đó rất hợp lý.

Nilay Patel: Đúng vậy. Chúng ta không thường xuyên nhắc tên tôi trong chương trình. Chúng ta nên làm điều đó mọi lúc. Tôi nên làm điều đó. Chào mừng quý vị đến với Decoder cùng Nilay Patel.

GO: Như Nick vừa nói, đây là chương trình của Nilay và chúng tôi đang thực hiện một tập giải đáp thư từ độc giả. Đây là nơi chúng tôi xem qua tất cả các phản hồi. Vì quý vị luôn lắng nghe đến cuối mỗi tập, chúng tôi biết quý vị làm vậy. Chúng tôi luôn đề cập rằng chúng tôi đọc từng email nhận được. Nick, cậu có thể xác nhận điều đó. Chúng tôi nhận được rất nhiều email và chúng tôi thực sự đọc hết tất cả. Có đúng không?

NS: Bây giờ chúng tôi còn nhận được bình luận trên YouTube. Chúng tôi nhận được rất nhiều, rất nhiều bình luận trên The Verge. Chúng tôi nhận được bình luận trên Spotify và các bài đăng trên Bluesky, Threads và những nơi khác. Vậy nên, vâng, chúng tôi nhận được rất nhiều phản hồi.

Tôi cảm thấy việc hứa rằng chúng tôi sẽ đọc tất cả bình luận trên YouTube là một cam kết đầy cảm xúc mà chúng tôi đang thực hiện, nhưng chúng tôi thực sự đọc mọi thứ.

GO: Chúng tôi có đọc.

NS: Tôi có đọc các bình luận trên Spotify. Tôi đọc từng cái một vì chúng thường khá sắc bén.

GO: Đúng vậy. Chúng giống như những viên ngọc thô vậy. Vì họ đang cố gắng xây dựng một cộng đồng nhỏ này, ai đó có thể đọc nó vì nó chỉ nhận được khoảng sáu bình luận thay vì 600 như một video trên YouTube.

NS: Lần cuối chúng tôi thực hiện tập giải đáp thư từ là vào tháng 4, và chúng tôi đã nói rằng mình sẽ thực hiện nhiều tập như vậy hơn. Vì vậy, chúng tôi đã trở lại. Bây giờ là tháng 9. Chúng tôi đã có vài tháng trôi qua. Chúng tôi đã có rất nhiều cuộc phỏng vấn thực sự lớn. Vậy nên, hãy bắt đầu thôi.

GO: Chúng ta sẽ bắt đầu với video "software brain" (bộ não phần mềm) mà anh đã đăng tải. Đây là một trong những chủ đề lớn nhất mà mọi người bình luận. Đây là tập được bàn tán nhiều nhất trong sáu tháng qua, vượt xa các tập khác. Hàng trăm bình luận trên trang web The Verge, hàng trăm bình luận trên YouTube, hàng chục bình luận trên Spotify, và rất, rất nhiều email.

Chúng tôi muốn bắt đầu từ đó vì phần lớn phản hồi đều tích cực và mọi người thực sự hiếm khi gửi cho chúng tôi nhiều phản hồi tiêu cực. Chúng tôi nhận được rất nhiều lời khen ngợi. Một người tôi quen thời trung học vừa gửi email cho tôi — Chào Dean — nói rằng anh ấy thích tập về Kathy Hochul của chúng tôi đến mức nào. Vì vậy, mọi người thích chương trình, nhưng với tập này, chúng tôi đã nhận được một số ý kiến tiêu cực trên The Verge mà chúng ta sẽ đề cập ngay bây giờ.

Tuy nhiên, có một điều chúng tôi muốn thảo luận là vấn đề mà một độc giả đã nêu ra về ý tưởng các bài "Nilay rants" (những bài độc thoại của Nilay). Và việc anh thực sự bộc lộ "Dennis Miller" bên trong mình và đưa ra quan điểm của anh về một vấn đề nào đó. Đối với tập này, một thính giả đã viết: "Vừa nghe xong 'People do not yearn for automation' (Mọi người không khao khát tự động hóa), và tất cả những gì tôi có thể nói là mọi người thực sự khao khát nhiều bài độc thoại của Nilay hơn."

Vì vậy, chúng tôi muốn biết, nguồn gốc của kiểu độc thoại này là gì? Và anh nghĩ bao nhiêu phần "DNA" của chương trình được xây dựng dựa trên ý tưởng anh đưa ra những bài độc thoại này, và ý tưởng anh đưa ra quan điểm cá nhân (hot take) về một điều gì đó đã được suy nghĩ rất kỹ lưỡng, thay vì các cuộc phỏng vấn thông thường mà chúng ta vẫn làm?

Tôi cảm thấy mình nên thực hiện một đoạn riff khác về "People do not yearn for automation," nhưng với tư cách là Dennis Miller — một bài độc thoại đầy đủ.

GO: Chúng ta sẽ phải lôi ra vài tài liệu tham khảo cũ thực sự hay ho.

Sức mạnh của AI có nghĩa là Dennis Miller có thể cung cấp phần mềm ngay bây giờ.

GO: "Để tôi nói cho bạn nghe, cưng à. Sam Altman, lần cuối cùng anh ta ngồi trong một tiệm Whataburger..."

Đúng vậy. Chúng ta có thể làm điều đó. Sẽ rất tuyệt. Tôi chắc rằng chúng ta sẽ không bị kiện vì điều đó.

Đó chỉ là những bài tiểu luận. Tôi biết chúng là những bài độc thoại và được đăng trên YouTube và chúng rất sắc bén theo những cách cụ thể. Nhưng đó chỉ là những gì tôi đã viết thành một chuyên mục cách đây 10 năm trước khi chúng ta có podcast theo cách này. Mọi người đều thấy rõ rằng bạn không thể chỉ viết một chuyên mục và mong đợi nó tạo ra tác động. Bạn phải nhìn thẳng vào máy quay và thực hiện nó. Chúng tôi rất giỏi trong việc xuất bản điều đó dưới dạng chuyên mục, sau đó có bản ghi chép, trau chuốt và truyền tải nó theo tất cả các cách khác.

Đó là nguồn gốc của nó: Đối với tất cả công việc podcasting tôi làm và dù tôi viết ít đi, trong thâm tâm, tôi vẫn là một người viết. Việc tổng hợp tất cả các thông tin và tất cả những ý tưởng chúng ta nghe được và tất cả các cuộc trò chuyện chúng ta có thành những ý tưởng mà bạn có thể nắm bắt được chính là mục đích. Đó thực sự là mục đích của việc điều hành một tạp chí.

Đó là nơi nó xuất phát. Bây giờ, liệu tôi có thể làm điều đó thường xuyên như tôi muốn không? Rõ ràng là không. Lý do tôi thực hiện "software brain" vào thời điểm đó là vì sự phấn khích xung quanh AI đang rất cao. Cơn sốt đang rất lớn và tất cả đều liên quan đến việc các hệ thống AI giỏi viết phần mềm và thao tác với cơ sở dữ liệu như thế nào. Nhưng lý do tôi nghĩ, "Tôi phải dành thời gian để thực hiện 'software brain' ngay bây giờ," là vì tôi có thể thấy chu kỳ cường điệu xung quanh AI đang thất bại trong việc đối mặt với sự thiếu khả năng kiểm chứng (verifiability) trong mọi lĩnh vực ngoại trừ phần mềm. Điều đó bây giờ đang trở nên hơi mờ nhạt.

Rất nhiều công ty chỉ là các cơ sở dữ liệu. Kỹ thuật phần mềm có thể kiểm chứng được, bạn có thể chạy nó qua trình biên dịch và xem nó có hoạt động hay không. AI rõ ràng đã trở nên rất giỏi trong việc tạo ra phần mềm. Nếu bạn tin rằng thế giới chỉ là phần mềm, điều đó có nghĩa là AI đã trở nên giỏi, nó đã hoàn thành. Bạn có thể thấy các phòng thí nghiệm đang nói về việc họ đã đạt được AGI hoặc họ sẽ sớm đạt được và nó liên quan rất nhiều đến khả năng viết phần mềm của AI. Tôi không phủ nhận rằng điều đó quan trọng. Tôi chỉ nói rằng một khi bạn ra khỏi lĩnh vực phần mềm, khả năng kiểm chứng sẽ trở nên khó khăn hơn nhiều.

Bạn có thể thấy điều đó trong tập chúng tôi thực hiện với phóng viên Robert Hart của Verge về AI và toán học. Có một mức độ kiểm chứng trong toán học và bạn có thể đốt rất nhiều token, chúng tôi không biết bao nhiêu, và giải quyết một số bài toán chưa có lời giải. Có lẽ có khả năng kiểm chứng trong các lĩnh vực khoa học khác, vì vậy nó thực sự thú vị. Liệu có khả năng kiểm chứng trong việc tạo ra các loại thuốc mới không? Không, bạn phải tiêm một loạt thuốc mới vào người. Chúng ta sẽ làm gì đây?

GO: Đó là lý do tại sao họ có rất nhiều chuột trong lồng ở đâu đó, việc đó phải được thực hiện.

Đúng vậy. Chỉ là có một số điều khác sẽ xảy ra trong 10 lĩnh vực tiếp theo sẽ thực sự, thực sự đầy thách thức. Đó là nơi tôi muốn đặt dấu mốc và nói: "Tôi đã bơi trong dòng nước này một thời gian dài với những người này và sức mạnh của phần mềm là không thể phủ nhận, nó đã tái tạo thế giới của chúng ta. Nhưng nếu đó là khuôn khổ duy nhất hoặc bạn nghĩ đó là khuôn khổ phổ quát, bạn sẽ đâm đầu vào những bức tường này."

Còn rất nhiều điều nữa chúng ta có thể làm, nhưng tôi muốn chúng phải tạo được tiếng vang, tôi chỉ muốn viết những "bản hit". Quan trọng là, tất cả chúng đều được sinh ra từ quá trình đưa tin. Đó luôn là động lực tại The Verge. Chắc chắn là động lực trên Decoder là dữ liệu có thể khiến bạn đau đầu.

Những tập mà tôi chỉ nói chuyện đôi khi lại vượt trội hơn các tập có sự tham gia của các CEO. Điều đó không tốt. Đó là một vòng lặp khuyến khích tồi tệ đối với tôi vì tôi muốn mọi thứ xuất phát từ việc tôi đã nói chuyện với tất cả mọi người và bạn có thể kiểm tra công việc của tôi. Bạn có thể xem những cuộc trò chuyện đó như thế nào và bạn có thể thấy rằng chúng chân thực và trung thực trong tất cả những điều chúng cần phải có.

Đó là nơi tôi cảm thấy mình không chỉ có chiều sâu và nền tảng để viết một thứ gì đó như "software brain," mà tôi còn có thể gửi nó cho những người đó và nói: "Đây là cách tôi cảm nhận về nó." Họ đến chương trình và nói chuyện với tôi về Google Zero hoặc "software brain" và tất cả những thứ đó, và cuộc trò chuyện đó trở nên lớn hơn nhiều so với việc tôi chỉ độc thoại.

NS: Phản ứng của tôi về điều đó, Nilay, là anh cảm thấy luận điểm của mình cho "software brain" đã được chứng minh trong vài tháng qua. Chúng tôi đã nhận được phản hồi từ những người không đồng ý với một số tiền đề.

Không phải họ nói rằng mọi người không bất mãn với AI, mà họ nghĩ rằng chúng tôi sai về lý do tại sao họ bất mãn với AI. Một độc giả, Josh Vanderberg, đã viết thư nói rằng anh ấy nghĩ không phải mọi người ghét AI như một công nghệ, mà là họ không thích tình hình kinh tế hiện tại của mình và họ đang phóng chiếu điều đó lên AI. Anh ấy khá chắc chắn rằng cuối cùng chúng ta sẽ chấp nhận ngôn ngữ tự nhiên như cách vượt trội để thực hiện mọi việc trên máy tính.

Anh ấy nói thêm: "Tất cả các giao diện máy tính hiện đại đều rất tệ. Chúng ta buộc phải ánh xạ bản thân sáng tạo, phi xác định, linh hoạt của mình vào các hệ thống menu phân cấp. Cho dù trực quan và dễ khám phá đến đâu, chúng ta vẫn liên tục thất bại trong việc tìm kiếm các công cụ mà chúng ta cần." Anh ấy lấy CEO của Canva làm ví dụ về một người hiểu sâu sắc vấn đề và họ nhận ra rằng AI có thể cung cấp giao diện người dùng mà tất cả chúng ta hằng khao khát. Anh ấy nói tiếp: "Mọi người chắc chắn khao khát chỉ cần nói với Photoshop những gì họ muốn làm bằng lời nói và quên đi mọi thứ họ từng học về giao diện người dùng khủng khiếp đó."

Chúng tôi đã có một vài bình luận tương tự khác như: "Mọi người không khao khát tự động hóa, họ khao khát những thứ rẻ tiền. Và khi AI mang đến cho họ những thứ rẻ tiền, họ sẽ hạnh phúc." Một người thứ ba viết: "'Software brain' bỏ lỡ ba điều mà người bình thường thực sự quan tâm: quyền kiểm soát, sự chủ động và ý nghĩa. Chúng ta thích làm mọi việc. Chính việc thực hiện mới tạo ra ý nghĩa."

Tôi tò mò từ những bình luận cụ thể đó và cả những phản hồi khác mà anh nhận được từ "software brain," anh phản hồi như thế nào trước những lời chỉ trích đó?

Hãy giải quyết từng cái một. Đây là một bình luận rất sâu sắc, Josh. Tôi không phủ nhận rằng tất cả các giao diện máy tính hiện đại đều rất tệ. Tôi đã sử dụng Liquid Glass. Tôi đồng ý với bạn. Tôi từ chối nâng cấp máy tính này lên macOS Tahoe. Tôi chỉ là không làm điều đó.

Có một điều gì đó khó hiểu đang xảy ra trong giao diện người dùng, có lẽ liên quan đến việc tất cả các thiết bị của chúng ta đã biến thành các trung tâm mua sắm hoặc sản phẩm SaaS hay bất cứ thứ gì. Có một cái gì đó bị hỏng ở đó và tôi đồng ý rằng điều đó thật tệ. Tôi không đồng ý rằng ngôn ngữ tự nhiên là sự thay thế hoàn hảo cho mọi thứ hoặc có thể trở thành một giao diện phổ quát.

Tôi nói điều này với tư cách là một người đang viết cuốn sách Decoder dựa trên tất cả các cuộc phỏng vấn trong chương trình. Tôi đã sử dụng Wispr Flow để đưa mọi thứ từ trong đầu mình ra trang giấy nhiều nhất có thể. Điều đó cực kỳ mạnh mẽ và bạn có thể thấy tại sao mọi người lại thích nó. Tôi cũng phải chỉnh sửa từng từ mà nó tạo ra vì nó cứ khăng khăng định dạng suy nghĩ của tôi theo những cách mà tôi thấy hoàn toàn điên rồ. Tất cả các hệ thống này đều nói: "Bạn suy nghĩ bằng các gạch đầu dòng." Tôi nói: "Tôi không suy nghĩ bằng gạch đầu dòng lúc này. Tôi chỉ đang tạm dừng giữa các câu thôi."

Có một điều gì đó ở đó mà bạn có thể lấy đầu vào bằng ngôn ngữ tự nhiên và điều mà chúng ta với tư cách là con người khá giỏi là lấy mọi thứ khác đi kèm với nó, bối cảnh của ngôn ngữ cơ thể, tông giọng của chúng ta, và tạo ra ý nghĩa khác từ đó. Máy tính thực sự rất tệ trong việc đó. Có lẽ chúng sẽ trở nên tốt hơn, nhưng hiện tại chúng rất, rất tệ. Tôi đang sử dụng ví dụ Wispr Flow của mình. Đó chỉ là một ví dụ mà bạn có thể thấy nó tệ đến mức nào.