Excel में Copilot आने को लेकर चिंता की वजह

 (simonwillison.net)
3 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2025-11-06 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • TikTok उपयोगकर्ता Ada James(@belligerentbarbies) ने Excel में AI Copilot लागू किए जाने पर चिंता जताई
  • Excel की तुलना “हमारी अर्थव्यवस्था को चलाने वाले राक्षस” से की गई है, और उस राक्षस को काबू में करने वाली शख्सियत के रूप में ‘Brenda’ सामने आती हैं
  • Brenda को हर कंपनी के finance department में मौजूद Excel की देवी जैसी शख्सियत के रूप में चित्रित किया गया है
    • “आसमान से उतरी Excel देवी ने Brenda के माथे को चूमा” जैसे प्रतीकात्मक वाक्य का इस्तेमाल किया गया
    • Brenda की मेहनत की वजह से capitalism काम करता है, ऐसी अतिरंजित उपमा भी दी गई
  • जब Brenda द्वारा बनाई गई financial report को उनका manager बदलने की कोशिश करता है, तो वह यह मानकर Copilot का उपयोग करता है कि AI, Brenda से ज़्यादा स्मार्ट होगा
  • लेकिन AI Excel को गलत तरह से संभालता है और रिपोर्ट खराब कर देता है, और manager इस गलती को पहचान नहीं पाता
  • इसकी वजह यह है कि manager Excel को समझता नहीं, और AI hallucination पैदा करता है

“ऐसा कौन है जो hallucination नहीं बनाता? Brenda”

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2025-11-06
Hacker News की राय

  • तकनीक के उपयोग को लेकर दो विरोधी नैरेटिव दिलचस्प हैं
    एक कहता है, “Brenda जैसे लोग गलती करते हैं, इसलिए automation चाहिए”, और दूसरा कहता है, “Brenda तो परफेक्ट है, लेकिन AI में बहुत errors हैं”
    दरअसल, ये दोनों विरोधाभासी नहीं हैं। हम automation सिर्फ समझ में आने वाले काम, विश्वसनीय execution, देखे जा सकने वाले process, और उबाऊ दोहराए जाने वाले कामों पर लागू करते हैं
    समस्या तब होती है जब AI इन शर्तों को पूरा नहीं करता। खासकर AI की autonomy डर पैदा करती है। वजह है यह बेचैनी कि “यह नतीजा क्यों आया, मुझे पता नहीं”
    इसलिए लोग अब भी narrow AI या safeguards वाले AI पर ज्यादा भरोसा करते हैं

    • यह सिर्फ “Brenda परफेक्ट है, AI गलत है” जैसी सीधी बात नहीं है
      पारंपरिक code हमेशा एक ही input पर एक ही output देता है, लेकिन AI हर बार अलग होता है
      समस्या AI की वह अपारदर्शिता है जिसे समझा नहीं जा सकता कि वह ऐसे क्यों काम कर रहा है
      Brenda से गलती हो तो वजह पूछकर ठीक किया जा सकता है, लेकिन AI के साथ यह मुश्किल है
      मुझे भी AI पसंद है, लेकिन उसकी सीमाएँ मैं अच्छी तरह जानता हूँ
    • यह विरोधाभास नहीं है, क्योंकि यहाँ ‘machine’ से हमारा मतलब deterministic algorithm है
      जबकि generative AI अप्रत्याशित है
      predictability की ranking करें तो Quick Sort > Brenda > Gen AI होगी
    • “Thinking mode” बस debuggability का भ्रम देता है
      generated tokens इंसानी सोच की प्रक्रिया को reflect नहीं करते
      model के बनाए गए “reasoning steps” उसकी असली internal state नहीं दिखाते, और निष्कर्ष अदृश्य biases के हिसाब से बदल जाते हैं
    • accounting जैसे क्षेत्रों में deterministic automation महत्वपूर्ण है
      AI को verify करना मुश्किल है, और उसकी cost के मुकाबले value भी साफ नहीं है
      आखिरकार असली सवाल यह है कि “Brenda + AI” बेहतर होगा, या Brenda अकेले बेहतर होगी
      अभी का AI अब भी उसी स्थिति में है कि “कुछ साल बाद शायद उपयोगी हो जाएगा”
    • AI पर अविश्वास की वजह यह नहीं कि Brenda परफेक्ट है, बल्कि leaders Brenda से ज्यादा AI पर भरोसा करते हैं

  • हमारे संगठन में भी Microsoft Stack में Copilot और AI जबरन शामिल किए गए
    ज्यादातर features disable थे या बेकार निकले। आखिरकार यह सिर्फ share price बढ़ाने वाली marketing जैसा लगा
    और कंपनी ने AI meeting transcription bots पर भी रोक लगा दी। वजह security risk थी

    • meeting transcript बनाना enterprise AI की सबसे उपयोगी features में से एक है, लेकिन cloud पर भरोसा करना मुश्किल है
    • कुछ लोगों की निंदक प्रतिक्रिया यह भी थी कि “Microsoft का बेकार चीजें ठेलना 40 साल पुराना business model है”
    • developer stack तक AI का घुस जाना असहज लगता है
      VS Code autocomplete या error interpretation अच्छे हैं, लेकिन हर चीज़ को chat interface में ठूँसना अच्छा नहीं लगता
      काश पहले voice recognition की quality सुधारी जाती

  • पहले मेरे एक दोस्त की कंपनी में एक Perl script थी जो हर दिन financial data को DB में commit करती थी
    उस script के बिना कंपनी पैसा ही नहीं कमा सकती थी। admin password सिर्फ एक ही व्यक्ति को पता था
    Copilot कितना भी अच्छा हो, वह password नहीं जानता

    • अगर ऐसा system है, तो Copilot से ज्यादा बड़ा मुद्दा operational risk है
    • मैंने भी पहले एक ऐसा system संभाला था जो हर महीने 5 million dollar bill करता था, लेकिन root password छोड़कर जाने वाला कोई नहीं था
      लगता है वह आज भी 2008 Linux पर चल रहा होगा
    • एक सहकर्मी ने ऐसी ही एक Perl script को 30 पन्नों में print करके घर में रखा हुआ था
    • ऐसी स्थिति AI के खिलाफ तर्क नहीं, बल्कि organizational management की विफलता का सबूत है
    • ऐसे पुराने systems job security के लिए भी मददगार नहीं होते

  • यह TikTok वीडियो से लिया गया उद्धरण था
    yt-dlp से MP4 लिया गया और MacWhisper से उसका transcription किया गया

    • शायद सीधे खुद टाइप कर लेना ज्यादा तेज़ होता
    • TikTok उद्धरण का HN पर ऊपर आना पहली बार देखा
    • विडंबना यह है कि शायद यह काम Brenda को ही देना चाहिए था
    • MacWhisper parakeet v2 model इस्तेमाल करने वाला GUI tool है, लेकिन असल में वह Python script के लिए $60 का wrapper जैसा लगता है

  • मैंने भी Excel में LLM इस्तेमाल किया है, लेकिन असली data आते ही वह तुरंत उलझन में पड़ जाता है
    demo हमेशा साफ-सुथरे financial statements या textbook examples पर होते हैं
    असली कंपनी data पूरी तरह अलग होता है। Excel में यह लगभग बेकार है

    • जो लोग Excel अच्छे से नहीं जानते, उनके लिए LLM क्या-क्या संभव है यह बताने वाले guide की तरह काम आ सकता है

  • जिन Brenda को मैं जानता हूँ, वे सिर्फ spreadsheets संभालने वाली नहीं हैं
    असल में वे operations team से तालमेल, decision impact analysis, exception handling जैसे जटिल काम करती हैं
    Copilot इस तरह के context को बिल्कुल नहीं समझता। अगर आप “expense claim template” माँगें, तो वह #REF error वाला sheet दे देता है

    • finance team की inefficiency का बड़ा कारण अक्सर low priority होना है
      बेहतर है कि सुधार के सुझाव सीधे दिए जाएँ। उदाहरण के लिए shared workbook link बनाकर सबको वही इस्तेमाल करने को कहा जा सकता है
      लेकिन अगर उसे लगातार update न किया जाए, तो फिर से अव्यवस्था लौट आती है
    • automation बढ़ाने पर आखिरकार Brenda से तीन गुना महँगा staff चाहिए होता है, और साधारण emails ticket system में बदल जाती हैं
    • “Brenda को कम करें” कहने के बजाय, Brenda का सम्मान और समर्थन करने वाला रवैया चाहिए
    • automation आने पर maintenance staff चाहिए होता है, और वह ज्यादा महँगा पड़ता है
      process बदलते ही फिर coordination की जरूरत पड़ती है, और अंततः फिर से manual तरीके पर लौटना पड़ता है

  • “AI कहीं गड़बड़ न कर दे” वाली समस्या को Git-इंटीग्रेटेड Excel version control से कुछ हद तक कम किया जा सकता है
    अगर Copilot द्वारा बनाए गए formulas या VBA changes को commit स्तर पर track किया जाए, तो साफ दिखेगा कि क्या हुआ

  • Brenda भले धीमी हो गई हो, लेकिन उसी वजह से उसे पूरे system को टिकाए रखने का तरीका पता है

    • लेकिन आखिरकार boss यह कहेगा कि “AI से इसे और तेज़ कर देंगे” और काम outsource कर देगा
      Brenda की नौकरी चली जाएगी, और किसी दूसरे देश में किसी को नई नौकरी मिल जाएगी

  • AI इस्तेमाल करने से जिम्मेदारी खत्म नहीं हो जाती
    AI के results को verify करने लायक expertise होना ही चाहिए
    समय बच सकता है, लेकिन verification process की वजह से उतना नहीं बचता जितना लोग सोचते हैं

  • मुझे भी Excel पसंद है, लेकिन जटिल nested formulas अब भी मुश्किल लगते हैं
    मैंने ChatGPT और duck.ai जैसे models आज़माए हैं, लेकिन वे अक्सर बेमेल formulas दे देते हैं
    कई बार सुधार बताने के बाद ही वे किसी तरह काम करते हैं
    LLM का अंग्रेज़ी में समझाना अच्छा लगता है, लेकिन कुल मिलाकर यह समय की बर्बादी और निराशा ज्यादा देता है
    शुरुआत में मुझे लगा था कि यह Excel को आसान बना देगा, लेकिन अब यकीन हो गया है कि अभी उस मुकाम तक पहुँचने में बहुत समय है