Trên Hacker News, bài viết này đang gây tranh cãi về cách nhiều người đang “nhân tính hóa” đầu ra của tác tử AI. Xu hướng mới là thêm các chỉ dẫn như “tôi bị ADHD” hoặc “chỉ dùng ASD-STE100 Simplified Technical English” vào lời nhắc. Ý tưởng nghe hợp lý, nhưng tác giả cho rằng đó là đang chọn sai tầng trừu tượng.

Ép AI nén đầu ra là mất thông tin

Khi yêu cầu LLM tránh biệt ngữ, bỏ chi tiết và chỉ giữ ý chính, bạn đang buộc mô hình nén đầu ra thành một định dạng băng thông thấp. Nén này có tổn thất, nghĩa là những chi tiết quan trọng có thể bị bỏ qua mà người dùng không nhận ra, vì văn bản vẫn trôi chảy. Với tác tử AI, nó còn tệ hơn: một tác tử con tóm tắt cho tác tử cha, rồi tác tử cha tóm tắt tiếp cho con người, mỗi bước lại che giấu thêm lỗi thực sự như bằng chứng mâu thuẫn, các nhánh chưa được giải quyết, dấu vết ngăn xếp hay giả định chưa chắc chắn.

Hãy giữ dữ liệu thô, chỉ làm đẹp ở bước cuối

Database không lưu dạng dashboard, compiler không làm IR dễ đọc, API không gửi bản tóm tắt thân thiện. Các hệ thống tốt luôn giữ biểu diễn giàu thông tin nhất và chuyển đổi ở biên khi con người cần đọc. Bài viết gợi ý agent AI cũng nên làm vậy: trao đổi schema, diff, lỗi chính xác, provenance, rồi mới nén thành văn bản cho người dùng ở bước cuối. Đây là một bài học quan trọng cho làn sóng ứng dụng AI và công nghệ tác tử đang phát triển rất nhanh.