Một mô hình giao tiếp mới đang xuất hiện tại các nơi làm việc nơi các công cụ trí tuệ nhân tạo được sử dụng để thổi phồng những thông điệp đơn giản thành những đoạn văn dài dòng, chỉ để sau đó cùng một AI nén chúng trở lại ý nghĩa ban đầu. Hiện tượng này, được gọi là LLM inflation, làm nổi bật cách mà khả năng AI hiện đại đang phơi bày những điểm kém hiệu quả lâu đời trong giao tiếp kinh doanh.
Mô hình này hoạt động như sau: một nhân viên sử dụng chatbot AI để biến đổi một yêu cầu đơn giản như Tôi cần một máy tính mới vì máy của tôi chạy chậm thành bốn đoạn văn ngôn ngữ kinh doanh trang trọng. Sau đó người quản lý đưa văn bản mở rộng này vào một công cụ AI để có được bản tóm tắt một câu về cơ bản khớp với ý định ban đầu. Cả hai bên đều có được những gì họ cần để đáp ứng yêu cầu nơi làm việc, nhưng quá trình này tiêu thụ nguồn tài nguyên tính toán và năng lượng đáng kể mà không có lợi ích có ý nghĩa nào.
Mô hình giao tiếp: Nhân viên sử dụng AI để mở rộng yêu cầu đơn giản → Quản lý sử dụng AI để nén văn bản đã mở rộng trở lại ý nghĩa ban đầu → Quyết định được đưa ra dựa trên bản tóm tắt đã nén
Hệ thống bị hỏng được phơi bày bởi các công cụ AI
Cuộc thảo luận tiết lộ rằng LLM inflation thường chỉ ra những vấn đề tổ chức sâu xa hơn thay vì vấn đề với chính công nghệ AI. Nhiều yêu cầu nơi làm việc về tài liệu dài dòng đóng vai trò như những rào cản nhân tạo thay vì nhu cầu giao tiếp thực sự. Ví dụ về yêu cầu máy tính bốn đoạn văn cho thấy cách ma sát quan liêu được thiết kế để ngăn cản các yêu cầu, chứ không phải cải thiện việc ra quyết định.
Một số thành viên cộng đồng lưu ý rằng loại văn viết kinh doanh rườm rà này đã tồn tại từ lâu trước khi các công cụ AI trở nên khả dụng. Sự khác biệt bây giờ là việc tạo ra ngôn ngữ doanh nghiệp hoa mỹ hầu như không cần nỗ lực của con người, làm cho những hệ thống kém hiệu quả này trở nên rõ ràng hơn và dễ dàng vượt qua hơn.
Kinh tế học của ma sát nhân tạo
Giao tiếp kinh doanh truyền thống thường sử dụng sự rườm rà như một đại diện cho đầu tư thời gian và sự nghiêm túc của ý định. Viết bốn đoạn văn chứng minh rằng ai đó quan tâm đủ về yêu cầu của họ để dành nỗ lực đáng kể tạo ra nó. Hệ thống này sụp đổ hoàn toàn khi AI có thể tạo ra văn bản nghe có vẻ chuyên nghiệp trong vài giây.
Sự vô lý về kinh tế trở nên rõ ràng khi xem xét rằng một nhân viên có chi phí hàng nghìn đô la Mỹ mỗi tuần có thể phải vật lộn hàng giờ để biện minh cho việc nâng cấp máy tính có chi phí hàng trăm đô la Mỹ mỗi tuần. Chi phí quản lý thường vượt quá chi phí của việc đơn giản phê duyệt các yêu cầu hợp lý.
Ví dụ kinh tế: Nhân viên tốn hàng nghìn USD mỗi tuần để viết bản giải trình dài dòng cho việc nâng cấp máy tính chỉ có giá trị hàng trăm USD mỗi tuần
Chi phí môi trường và kỹ thuật
Ngoài sự kém hiệu quả nơi làm việc, LLM inflation tạo ra tác động môi trường có thể đo lường thông qua việc tăng tiêu thụ năng lượng. Mỗi chu kỳ mở rộng và nén đòi hỏi sức mạnh tính toán đáng kể, nước để làm mát trung tâm dữ liệu, và tài nguyên silicon. Điều này đại diện cho một hình thức lãng phí kỹ thuật số mới nơi cùng một thông tin được xử lý nhiều lần mà không tạo thêm giá trị.
Cộng đồng kỹ thuật đã bắt đầu so sánh điều này với việc lưu và lưu lại các tệp hình ảnh nhiều lần, nơi mỗi chu kỳ tạo ra những lỗi nhỏ và sự suy giảm. Khi nội dung do AI tạo ra được đưa trở lại vào các hệ thống AI để xử lý, nó tạo ra hiệu ứng điện thoại bị hỏng có thể làm tổn hại độ chính xác giao tiếp theo thời gian.
Tác động đến tài nguyên: Mỗi chu kỳ mở rộng-nén tiêu thụ sức mạnh tính toán, năng lượng cho các trung tâm dữ liệu, nước để làm mát, và tài nguyên silicon mà không tạo thêm giá trị thông tin
Hướng tới giao tiếp hiệu quả hơn
Một số tổ chức đang bắt đầu thích ứng bằng cách khuyến khích rõ ràng giao tiếp ngắn gọn, trực tiếp hơn bây giờ khi AI có thể xử lý các yêu cầu định dạng và lịch sự tự động. Logic rất đơn giản: nếu việc mở rộng nhân tạo là tầm thường, thì thông điệp cốt lõi nên đủ cho việc ra quyết định.
Bây giờ khi việc trang trí bất kỳ thông điệp nào với những thứ rườm rà như vậy được tự động hóa, chúng ta cũng có thể bỏ yêu cầu và chỉ nêu rõ ràng những gì chúng ta muốn mà không rườm rà.
Sự thay đổi này có thể dẫn đến giao tiếp nơi làm việc trung thực và hiệu quả hơn, nơi nội dung của các yêu cầu quan trọng hơn cách trình bày của chúng. Tuy nhiên, nó đòi hỏi các tổ chức phải có ý thức thiết kế lại các quy trình phê duyệt và kỳ vọng văn hóa xung quanh giao tiếp chuyên nghiệp.
Tham khảo: LLM Inflation