Một vấn đề ngày càng gia tăng tại nơi làm việc đang xuất hiện khi ngày càng nhiều chuyên gia sử dụng các công cụ AI để tạo ra tài liệu và giao tiếp. Nhân viên báo cáo gặp khó khăn đáng kể khi đọc và hiểu nội dung do AI tạo ra, dẫn đến tình trạng mà các chuyên gia gọi là mệt mỏi khi đọc AI.
Vấn đề trở nên rõ ràng khi một nhân viên công nghệ nhận được một tài liệu thiết kế dài có vẻ được viết tốt nhưng cực kỳ khó theo dõi. Sau khi vật lộn với nội dung này, họ phát hiện ra rằng phần lớn tài liệu đã được tạo ra bởi Mô hình Ngôn ngữ Lớn ( LLM ). Trải nghiệm này làm nổi bật một vấn đề cơ bản: khi con người đọc văn bản, họ giả định rằng mỗi câu đều có mục đích và ý nghĩa đằng sau nó.
Vấn đề Ý định Đằng sau Nội dung do AI Tạo ra
Vấn đề cốt lõi nằm ở cái mà các nhà nghiên cứu gọi là khoảng cách ý định. Khi con người viết, mỗi lựa chọn từ ngữ đều phản ánh suy nghĩ và mục tiêu của họ. Người đọc tự nhiên tìm kiếm mục đích cơ bản này, cố gắng hiểu không chỉ văn bản nói gì, mà còn tại sao tác giả lại chọn những từ cụ thể đó.
Văn bản do AI tạo ra phá vỡ giả định này. Các LLM tạo nội dung thông qua các mẫu thống kê thay vì ý định thực sự. Điều này tạo ra các tài liệu chứa đầy những gì có vẻ như là nội dung có ý nghĩa nhưng thường chứa thông tin không cần thiết hoặc thông tin ảo tưởng nghe có vẻ hay nhưng thiếu mục đích thực sự.
Tại nơi làm việc, tôi không cố gắng kết nối với mọi người ở bất kỳ cấp độ nào khác ngoài việc chỉ ở cùng một cấp độ về những gì chúng tôi đang làm việc... Nếu bạn thuê ngoài việc gửi giao tiếp của mình cho SlopBot và tôi thuê ngoài việc đọc giao tiếp đó cho một SlopBot khác để tóm tắt hoặc bất cứ thứ gì, chúng ta đang thêm quá nhiều tiếng ồn, nó chỉ là nhiều công việc hơn.
Những vấn đề chính với tài liệu do AI tạo ra:
- Nội dung thừa thãi quá mức khiến người đọc bối rối
- Thiếu ý định thực sự của con người đằng sau việc lựa chọn từ ngữ
- Chi phí năng suất ẩn từ việc tăng thời gian đọc
- Cần phải kiểm tra sự thật và hiệu đính liên tục
- Rào cản giao tiếp trong môi trường làm việc
Tác động Tại Nơi Làm Việc và Chi phí Ẩn
Tác động tại nơi làm việc là đáng kể. Nhân viên báo cáo phải dành thêm thời gian để cố gắng giải mã các tài liệu do AI tạo ra, tìm kiếm ý nghĩa có thể không tồn tại. Điều này tạo ra chi phí năng suất ẩn vì nhân viên giờ đây phải hoạt động như vừa là người đọc vừa là người hiệu đính, liên tục đặt câu hỏi liệu nội dung có chứa lỗi hoặc thông tin không liên quan hay không.
Một số chuyên gia đã phát triển các chiến lược để giải quyết vấn đề này. Họ sử dụng các công cụ AI để nghiên cứu và phản hồi thay vì tạo nội dung, hoặc họ viết các lời nhắc chi tiết để giảm thiểu nội dung không cần thiết. Tuy nhiên, những cách tiếp cận này đòi hỏi đầu tư thời gian đáng kể và kiến thức kỹ thuật.
Các Chiến lược Sử dụng AI Hiệu quả:
- Sử dụng AI để nghiên cứu và tìm kiếm tài liệu tham khảo thay vì viết
- Tự viết nội dung và sử dụng AI để nhận phản hồi/đánh giá
- Tạo các lời nhắc chi tiết để giảm thiểu nội dung thừa khi cần thiết phải sử dụng AI viết
- Yêu cầu công khai khi AI tạo ra các phần quan trọng của tài liệu
- Tập trung vào AI như một công cụ hỗ trợ thay vì thay thế cho giao tiếp của con người
Tìm kiếm Sự Cân bằng trong Việc Sử dụng AI
Cuộc thảo luận không phải về việc hoàn toàn tránh các công cụ AI. Nhiều chuyên gia thấy giá trị trong việc sử dụng LLM cho các nhiệm vụ cụ thể như tìm tài liệu tham khảo nghiên cứu hoặc định dạng nội dung hiện có. Chìa khóa là hiểu khi nào AI tạo ra giá trị so với khi nào nó tạo ra rào cản giao tiếp.
Thách thức phía trước sẽ là thiết lập các chuẩn mực tại nơi làm việc xung quanh việc sử dụng AI. Một số người đề xuất yêu cầu tiết lộ khi AI tạo ra các phần quan trọng của tài liệu. Những người khác ủng hộ việc sử dụng AI như một trợ lý nghiên cứu thay vì thay thế cho việc viết và suy nghĩ của con người.
Khi các công cụ AI trở nên tinh vi hơn, vấn đề cơ bản vẫn không thay đổi. Dù những hệ thống này có tiến bộ đến đâu, chúng không thể sao chép ý định và sự quan tâm của con người làm cho giao tiếp trở nên có ý nghĩa và hiệu quả.
Tham khảo: Al stands for Artificial Inanity