อุตสาหกรรมเทคโนโลยีกำลังเผชิญสถานการณ์ที่แปลกประหลาด ที่บริษัทใหญ่ๆ กำลังผลักดันฟีเจอร์ปัญญาประดิษฐ์เข้าไปในผลิตภัณฑ์ของตนอย่างก้าวร้าว แม้จะมีหลักฐานที่เพิ่มขึ้นชี้ให้เห็นว่าผู้ใช้ไม่ต้องการสิ่งเหล่านี้ และอาจทำร้ายประสิทธิภาพการทำงานจริงๆ ความขัดแย้งนี้เน้นย้ำถึงการเปลี่ยนแปลงที่กว้างขึ้นในการที่บริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่จัดลำดับความสำคัญของมูลค่าผู้ถือหุ้นเหนือความพึงพอใจของลูกค้า
ความขัดแย้งของประสิทธิภาพ
งานวิจัยล่าสุดกำลังท้าทายสมมติฐานที่แพร่หลายว่าเครื่องมือ AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในที่ทำงาน การศึกษาโดย METR พบว่านักพัฒนาที่ใช้เครื่องมือ AI ใช้เวลานานกว่า 19% ในการทำงานโปรแกรมมิ่งให้เสร็จ แม้จะเชื่อว่าเครื่องมือเหล่านั้นทำให้พวกเขาเร็วขึ้น ช่องว่างระหว่างการรับรู้และความเป็นจริงนี้เผยให้เห็นแนวโน้มที่น่ากังวลที่คำสั�ญาของ AI ไม่ตรงกับประโยชน์ในทางปฏิบัติ
การอภิปรายของชุมชนรอบการค้นพบเหล่านี้แสดงปฏิกิริยาที่หลากหลาย ในขณะที่นักพัฒนาที่มีประสบการณ์บางคนรายงานการเพิ่มประสิทธิภาพที่แท้จริงจากเครื่องมือเช่น GitHub Copilot สำหรับงานประจำ คนอื่นๆ ชี้ให้เห็นว่าประโยชน์อาจจำกัดอยู่ในกรณีการใช้งานเฉพาะ การถกเถียงสะท้อนความไม่แน่นอนที่กว้างขึ้นเกี่ยวกับว่าเครื่องมือ AI ปัจจุบันให้คุณค่าที่มีความหมายหรือเพียงแค่สร้างภาพลวงตาของความสามารถที่เพิ่มขึ้น
ผลการวิจัยของ METR เกี่ยวกับประสิทธิภาพการทำงานของนักพัฒนา AI:
- นักพัฒนาที่ใช้เครื่องมือ AI ใช้เวลานานขึ้น 19% ในการทำงานเขียนโปรแกรมให้เสร็จสิ้น
- นักพัฒนาคาดหวังว่า AI จะช่วยให้พวกเขาทำงานเร็วขึ้น 24%
- หลังจากประสบกับการทำงานที่ช้าลง นักพัฒนายังคงเชื่อว่า AI ช่วยให้พวกเขาทำงานเร็วขึ้น 20%
- การศึกษาวัดเวลาการทำงานให้เสร็จสิ้นจริง มากกว่าประสิทธิภาพที่รับรู้
การบังคับรวมระบบทั่วทั้งแพลตฟอร์ม
บริษัทเทคโนโลยีใหญ่ๆ กำลังฝังฟีเจอร์ AI ทั่วทั้งระบบนิเวศของพวกเขาโดยไม่คำนึงถึงความต้องการของผู้ใช้ Meta ได้นำเสนอแชทบอทที่ใช้ LLM ทั่วทั้ง Facebook, WhatsApp และ Instagram ในขณะที่ Google และ Microsoft กำลังรวม AI เข้าไปในชุดเครื่องมือผลิตภาพของพวกเขาและเรียกเก็บเงินจากผู้ใช้สำหรับฟีเจอร์ที่พวกเขาอาจไม่ต้องการหรือไม่ใช้
กลยุทธ์การบังคับรวมระบบนี้ดูเหมือนจะถูกขับเคลื่อนโดยความคาดหวังของตลาดหุ้นมากกว่าความต้องการของลูกค้า บริษัทต่างๆ เผชิญแรงกดดันในการแสดงให้เห็นตัวชี้วัดการนำ AI มาใช้กับนักลงทุน นำไปสู่สถานการณ์ที่ผู้ใช้ต้องจ่าย สำหรับฟีเจอร์ที่ไม่ต้องการและไม่สามารถปิดได้ แนวทางนี้ถือว่าการนำ AI มาใช้เป็นการออกแบบช่องทำเครื่องหมายมากกว่าการปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้อย่างแท้จริง
การรวม AI เข้าสู่แพลตฟอร์มหลักต่างๆ:
- Meta: แชทบอต LLM ถูกผลักดันไปยัง Facebook , WhatsApp , Instagram และ Threads
- Google: เครื่องมือ AI รวมเข้ากับการค้นหาและ Google Workspace พร้อมการกำหนดราคาแบบบังคับ
- Microsoft: คุณสมบัติ AI ฝังอยู่ในชุดโปรแกรมเพื่อการทำงานพร้อมการเรียกเก็บเงินที่จำเป็น
- รูปแบบที่เหมือนกัน: ผู้ใช้ไม่สามารถเลือกไม่ใช้ได้ แต่ต้องจ่ายเงินสำหรับคุณสมบัติที่ไม่ต้องการ
การถกเถียงเรื่องประสบการณ์การค้นหา
พื้นที่หนึ่งที่ AI ได้รับการยอมรับอย่างแท้จริงคือการเป็นทางเลือกแทนเครื่องมือค้นหาแบบดั้งเดิม ผู้ใช้หลายคนรายงานว่า ChatGPT ให้ประสบการณ์การค้นหาที่ดีกว่า Google ซึ่งกลายเป็นที่ที่มีโฆษณาและเนื้อหาคุณภาพต่ำมากขึ้น อย่างไรก็ตาม ความสำเร็จนี้มาพร้อมกับข้อเสียที่สำคัญ
AI เป็นเหตุผลที่ทำให้เครื่องมือค้นหาอินเทอร์เน็ตทุกตัวแย่ลง ฉันใช้ DuckDuckGo และ Startpage และเมื่อพยายามหาคำตอบสำหรับคำถามที่ไม่ธรรมดา ฉันได้เฉพาะเว็บไซต์สแปม AI เป็นผลลัพธ์
การแพร่กระจายของเนื้อหาที่สร้างโดย AI กำลังสร้างวงจรป้อนกลับที่ผลการค้นหากลายเป็นที่ครอบงำโดยบทความคุณภาพต่ำที่สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติมากขึ้น แนวโน้มนี้ขู่ว่าจะลดคุณภาพโดยรวมของข้อมูลที่มีอยู่ออนไลน์ เนื่องจากระบบ AI เริ่มฝึกฝนจากผลลัพธ์ของตัวเอง
ปัญหาความแม่นยำและความน่าเชื่อถือของ AI:
- LLMs มีอัตราความแม่นยำประมาณ 30% สำหรับข้อมูลที่เป็นข้อเท็จจริง
- 70% ของผลลัพธ์ ประกอบด้วย "ภาพหลอน" ที่มีความเชื่อมโยงกับความเป็นจริงน้อยมาก
- เนื้อหาที่สร้างโดย AI ครอบงำผลการค้นหามากขึ้น ทำให้เกิดการลดลงของคุณภาพ
- ช่องโหว่ด้านความปลอดภัยและปัญหาข้อมูลยังคงเกิดขึ้นอย่างต่อเนื่อง
พลวัตตลาดเหนือความต้องการของผู้ใช้
ความขัดแย้งระหว่างการโฆษณาชวนเชื่อ AI และความพึงพอใจของผู้ใช้สะท้อนการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานในการดำเนินงานของบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ ด้วยอุปสรรคสูงในการเปลี่ยนระหว่างแพลตฟอร์ม บริษัทสามารถจัดลำดับความสำคัญของฟีเจอร์ที่ดึงดูดนักลงทุนเหนือสิ่งที่เป็นประโยชน์ต่อผู้ใช้ พลวัตนี้ทำให้เกิดสิ่งที่นักวิจัยเรียกว่า enshittification - การเสื่อมสภาพอย่างค่อยเป็นค่อยไปของบริการเมื่อบริษัทดึงคุณค่าจากผู้ใช้ที่ถูกล็อคไว้มากขึ้น
รูปแบบนี้ขยายเกินไปจากฟีเจอร์แต่ละตัวไปสู่กลยุทธ์ทางธุรกิจทั้งหมด บริษัทใช้การรวม AI เพื่อให้เหตุผลสำหรับการเพิ่มราคาและแสดงการเติบโตให้กับผู้ถือหุ้น แม้ว่าเทคโนโลยีจะเพิ่มคุณค่าในทางปฏิบัติเพียงเล็กน้อย แนวทางนี้ถือว่าการสร้างการโฆษณาชวนเชื่อเป็นกลยุทธ์ผลิตภัณฑ์หลักมากกว่าการมุ่งเน้นไปที่นวัตกรรมที่แท้จริง
มองไปข้างหน้า
การผลักดัน AI ในปัจจุบันแสดงถึงความท้าทายที่กว้างขึ้นในอุตสาหกรรมเทคโนโลยีที่แรงกดดันจากตลาดมักจะเอาชนะความต้องการของผู้ใช้ เมื่อบริษัทต่างๆ ยังคงรวมฟีเจอร์ AI ทั่วทั้งแพลตฟอร์มของพวกเขา ช่องว่างระหว่างประโยชน์ที่สัญญาไว้และประโยชน์ใช้สอยจริงอาจยังคงขยายกว้างต่อไป ความสำเร็จในระยะยาวของความคิดริเริ่มเหล่านี้น่าจะขึ้นอยู่กับว่าเทคโนโลยีสามารถให้คำสัญญาที่ทะเยอทะยานได้ในที่สุดหรือไม่ หรือว่าการต่อต้านของผู้ใช้จะบังคับให้มีแนวทางที่รอบคอบมากขึ้นในการรวม AI
สถานการณ์นี้เป็นเครื่องเตือนใจว่าความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีไม่ได้สอดคล้องกับความต้องการของผู้ใช้เสมอไป และนวัตกรรมที่ได้รับการโฆษณาชวนเชื่อมากที่สุดอาจไม่จำเป็นต้องเป็นสิ่งที่เป็นประโยชน์มากที่สุด
อ้างอิง: The Hype is the Product