सिएटल के लोग सभी AI से नफ़रत करते हैं

• सिएटल की बड़ी tech कंपनियों के engineers के बीच AI के प्रति तेज़ नाराज़गी फैल रही है
• Microsoft के भीतर Copilot 365 जैसे AI tools का जबरन इस्तेमाल और AI-संबंधित layoffs जारी रहने से असंतोष बढ़ता गया
• जो teams AI projects के रूप में वर्गीकृत नहीं हैं, वे मौजूदगी और rewards दोनों में पीछे धकेली जा रही हैं, और engineers बेबसी और निंदकता में फंस रहे हैं
• ऐसे माहौल में AI startup या personal project का परिचय देते ही तुरंत विरोधी प्रतिक्रिया सामने आती है
• सिएटल की tech culture innovation से ज़्यादा रक्षात्मक रवैये में फंसी हुई है, और यह कंपनियों, engineers और founders—सभी की growth को बाधित कर रही है

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सिएटल में AI-विरोध की प्रवृत्ति

• सिएटल के engineers AI शब्द पर ही नकारात्मक प्रतिक्रिया दिखा रहे हैं
  • जब Wanderfugl नाम के AI-आधारित map project का परिचय कराया गया, तो सिएटल के ज़्यादातर engineers ने तुरंत और आलोचनात्मक प्रतिक्रिया दी
  • इसी product को Bali, Tokyo, Paris और San Francisco में दिखाने पर जिज्ञासा और रुचि देखने को मिली
• Microsoft के एक पूर्व सहयोगी ने product से ज़्यादा कंपनी के भीतर AI tools और माहौल को लेकर असंतोष जताया
  • Copilot 365, Microsoft AI जैसे काम पर थोपे गए AI tools की अक्षमता मुख्य शिकायत रही
  • AI का अपनाव काम के तनाव और layoff की आशंका से जुड़ गया

AI layoffs और organizational culture का टूटना

• Microsoft के भीतर AI उपयोग की क्षमता की कमी को layoff के कारण के रूप में बताए जाने का मामला
  • एक team के PM को हटाने की वजह यह बताई गई कि वह “Copilot 365 का पर्याप्त उपयोग नहीं कर सका”
• पहले ‘growth mindset’ और innovation को प्रोत्साहित करने वाला माहौल था, लेकिन AI-केंद्रित restructuring के बाद तेज़ी से सिमट गया
  • teams के बीच collaborative projects गायब हो गए, और सिर्फ AI-संबंधित काम को ही सुरक्षित और प्रतिष्ठित क्षेत्र माना जाने लगा
• जो engineers AI projects में वर्गीकृत नहीं हैं, उन पर ‘non-AI talent’ का ठप्पा लग रहा है
  • वेतन और stock options ठहर गए, और performance reviews खराब होने लगे
  • Copilot for Word, PowerPoint, Email, Code जैसे कम-गुणवत्ता वाले AI tools का जबरन इस्तेमाल असंतोष को और बढ़ाता है

engineers की मानसिक थकान और निंदकता

• AI tools productivity बढ़ाने में विफल रहे, फिर भी आलोचना या सुधार की कोशिश की अनुमति नहीं है
  • इसे AI organization का क्षेत्र मानकर दूसरे विभागों का दखल रोका जाता है
• engineers इस आत्म-सीमित सोच में फंस जाते हैं कि AI बेकार है और वे खुद इस क्षेत्र के लिए उपयुक्त नहीं हैं
  • इसका नतीजा कंपनियों की innovation क्षमता में गिरावट, व्यक्तिगत करियर ठहराव, और startup ecosystem के कमजोर होने के रूप में सामने आता है
• “AI का ज़िक्र करो तो ऐसा बर्ताव होता है जैसे तुम asbestos का समर्थन कर रहे हो” जैसे कथन से सामाजिक शत्रुता का चित्रण किया गया

Amazon और सिएटल का tech ecosystem

• Amazon के कर्मचारी तुलनात्मक रूप से थोड़ा ज़्यादा सुरक्षित हैं, लेकिन बुनियादी समस्या वही है
  • “Amazon में बर्ताव खराब है लेकिन compensation ऊंचा है” जैसी पुरानी धारणा संगठन के भीतर की थकान और निंदकता को सिर्फ ढकती है
• सिएटल की tech culture innovation की जगह रक्षात्मक रवैये में बदल गई है
  • AI के प्रति अविश्वास नई कोशिशों को ही दबाने वाला एक संरचनात्मक दुष्चक्र बना रहा है

आत्म-सीमित विश्वास का दुष्चक्र

• AI को लेकर नकारात्मक धारणाएं तीनों समूहों को नुकसान पहुंचाती हैं
  • कंपनियां: बेहतरीन engineers innovation को अपनी भूमिका मानना छोड़ देते हैं
  • engineers: गुस्से और आत्म-संदेह के बीच उनका करियर ठहर जाता है
  • founders: सिर्फ “AI” शब्द की वजह से ही उन्हें एक ख़तरनाक मौजूदगी की तरह देखा जाता है
• यह विश्वास कोशिश की कमी → अधिकारों में कमी → खराब products → AI पर अविश्वास की मज़बूती वाले चक्र में जम जाता है
• सिएटल के पास अब भी विश्व-स्तरीय tech talent है, लेकिन San Francisco की तरह ‘हम दुनिया बदल सकते हैं’ वाला विश्वास गायब हो चुका है

[mhj5730]

MS 365 AI की क्वालिटी विज्ञापनों से बिल्कुल अलग है...

[realg]

सच कहूँ तो Copilot 365 वाकई बहुत खराब है। आखिर इसे कहाँ इस्तेमाल करना है?

[GN⁺]

Hacker News राय

• मैं पहले Google में था। लिंक की गई पोस्ट के सहकर्मी जैसा महसूस करने वाले लोग Google के अंदर और बाहर बहुत हैं
  मैं भी इस AI-संदेही मानसिकता से पूरी तरह बाहर नहीं निकल पाया हूँ। मुझे लगता है कि LLM वास्तव में सिर्फ बहुत सीमित क्षेत्रों में प्रभावी हैं — जैसे ऐसा डेटा जनरेशन जिसमें सटीक होना ज़रूरी नहीं, लेकिन भरोसेमंद दिखना चाहिए (concept art, फिल्मों में crowd animation आदि)।
  दूसरी ओर, सीखने या सटीकता-आधारित क्षेत्रों में इसका लंबे समय में नकारात्मक असर होगा, और जहाँ यह शुरू से ही अक्षम है वहाँ भी इसे जबरन ठूँसा जाएगा। इसलिए मैं AI के प्रशंसकों और पूरे संबंधित उद्योग को लेकर बहुत ज़्यादा संशय में हूँ। सच कहूँ तो, मन में यह भावना भी आती है कि AI से पैसा कमाने वाले सब लोग बर्बाद हो जाएँ (जैसे crypto के समय हुआ था)

  • मेरे Google वाले दोस्त भी ज़्यादातर इस संभावना को लेकर नकारात्मक हैं कि AI software development को बेहतर करेगा। मुझे लगा था कि वे इसे सबसे पहले अंदर अपनाएँगे, इसलिए यह हैरान करने वाला था
  • मेरे अनुभव में productivity gain लगभग नहीं के बराबर रहा है, या उल्टा नुकसान हुआ है। शुरुआती development तेज़ हो जाता है, लेकिन code review और fixes में ज़्यादा समय लगता है। आख़िर में बस काम का कुल बोझ एक टोकरी से दूसरी टोकरी में चला जाता है
  • अभी का AI विवाद ‘tabs vs spaces’ से भी ज़्यादा अस्तित्ववादी tech-धर्म युद्ध जैसा लगता है। मैं आम तौर पर hype से नफ़रत करता हूँ, लेकिन coding में AI की उपयोगिता कई बार देख चुका हूँ। फिर भी, ऑनलाइन मुझे अक्सर ऐसा feedback मिलता है कि मैं किसी evangelist जैसा लगता हूँ
  • नई तकनीक सीखते समय क्या AI बुरा है, यह जानने की जिज्ञासा है। जब तक आप learning process को skip नहीं करते, मुझे यह उपयोगी लगता है। अगर इसे सिर्फ सहायक सवालों के लिए इस्तेमाल करें, तो क्या यह ठीक नहीं है?
  • मैं भी कभी चाहता था कि AI ढह जाए। अंत में सिर्फ सच में मूल्यवान use case ही बचेंगे। लेकिन जब यह bubble फटेगा, तो आर्थिक झटका बड़ा होगा, यह चिंता है। अमीर लोग तो नुकसान नहीं उठाएँगे, इसलिए आख़िर में consumer ही inflation, बेरोज़गारी, service quality में गिरावट जैसी चीज़ों से कीमत चुकाएँगे। LLM कोई सर्वशक्तिमान चीज़ नहीं हैं, और blockchain के समय की तरह हर जगह जबरन घुसाने वाला पागलपन डरावना लगता है

• Seattle के एक software engineer के तौर पर, मेरे ज़्यादातर सहकर्मी समय बर्बाद करने वाली AI adoption से नफ़रत करते हैं। कुछ AI evangelist हैं, लेकिन उनके code में मैं अक्सर ऐसी गलतियाँ पाता हूँ जो पहले नहीं थीं।
  कभी test code framework की functionality को duplicate करता है, या जिस function को test करना है उसी को mock कर देता है। ऐसा code ऊपर से शानदार दिखता है, लेकिन आख़िर में review पास नहीं कर पाता। जिस टीम की code review culture कमज़ोर हो, वहाँ यह maintenance nightmare बन सकता है

  • हमारी टीम जैसी जगहों पर, जहाँ review ढीला है, AI code उल्टा लंबी अवधि की rework cost बढ़ा देता है। शुरुआत में पास हो जाता है, लेकिन बाद में समस्या सामने आने पर उसे ठीक करना बहुत महँगा पड़ता है। असली समस्या यह है कि लोग AI code को समस्या समझे बिना इस्तेमाल करते हैं
  • AI सिर्फ एक tool है। यह उतना ही काम करता है जितनी अनुमति दी जाए, इसलिए ग़लत इस्तेमाल की ज़िम्मेदारी आख़िरकार इंसान की ही है
  • AI से बने code में कई बार सूक्ष्म लेकिन गंभीर bugs देखने के बाद, अब मैं उस code को कहीं ज़्यादा संदेह के साथ review करता हूँ जो AI-लिखा हुआ लगता है। quality पर भरोसा कम हो गया है। AI के साथ coding करने वाले लोग असल सोचने की प्रक्रिया से बचते हुए लगते हैं
  • मेरे हिसाब से AI evangelist भी असल में डरे हुए हैं, इसलिए ऐसा रवैया दिखाते हैं। Big Tech के बाहर काम करना पड़े, तभी AI की असली value महसूस होती है
  • यह पहले वाले JS/Node.js craze जैसा ही है। आख़िर में इसमें मेरी दिलचस्पी शून्य है

• “Engineers कोशिश ही नहीं करते” यह बात ग़लत है। समस्या यह है कि दुनिया को AI-केंद्रित नज़रिए से देखा जा रहा है।
  software में ऐसे products होते हैं जो असली customer value बनाते हैं और ऐसे products जो investor excitement के लिए बनाए जाते हैं। LLM blockchain से ज़्यादा वास्तविक हैं, लेकिन उनकी संभावनाएँ बढ़ा-चढ़ाकर बताई गई हैं।
  मैं investor शो करने के बजाय customer value बनाने में समय लगाना चाहता हूँ। Engineers AI से इसलिए दूर नहीं रहते कि वे कर नहीं सकते, बल्कि इसलिए कि वे बेकार काम में घसीटे जाना नहीं चाहते

  • ज़्यादातर engineers generative AI पहले ही इस्तेमाल कर चुके हैं, और “बस text डालो, text लो” वाले स्तर पर उनकी रुचि ख़त्म हो गई है।
    AI के समर्थक जो कहते हैं कि ‘अगला version दुनिया बदल देगा’, वह बस ऐसा news cycle है जिसे अमल में लाया ही नहीं जा सकता।
    आख़िर में नए AI products मूल रूप से “सिर्फ text input/output” ही हैं, इसलिए वे स्वभावतः इतने दिलचस्प नहीं हैं
  • यूरोपीय consulting industry में हर proposal में AI वाला बिंदु जबरन डालने का trend है। यह काम का आनंद छीन लेता है
  • दुनिया में मनवाने का क्षेत्र और वास्तविकता का क्षेत्र दोनों हैं। एक engineer के तौर पर मुझे वास्तविक परिणाम बनाना पसंद है, लेकिन मैंने समझा है कि काम का बड़ा हिस्सा मनवाने वाले क्षेत्र में ही होता है
  • यह जिज्ञासा है कि पिछली मंदी में Seattle को SF से ज़्यादा बड़ा झटका लगा था क्या। शायद वही इस बार AI bubble के प्रति प्रतिक्रिया बनकर सामने आ रहा है
  • hype और वास्तविकता एक निरंतरता पर होते हैं। engineer आम तौर पर risk-averse होते हैं, इसलिए hype से बचते हैं, लेकिन जैसे ही वे ख़ुद दाँव लगाने लगते हैं, वे भी दूसरे investors की तरह अतार्किक हो जाते हैं

• Seattle का पूर्व निवासी होने के नाते, मेरे कुछ विचार हैं

  1. उसका नकारात्मक रवैया layoff stress की वजह से था
  2. FAANG ने over-hiring के बाद AI को layoff के बहाने की तरह इस्तेमाल किया है
  3. Seattle का AI ecosystem ठीक-ठाक है, लेकिन वह भी AI hype का शिकार है
  4. लोग AI से ज़्यादा hype से नफ़रत करते हैं
     फिर भी, आपका app दिलचस्प लगा इसलिए मैंने sign up किया
  • कुछ लोग सच में AI से नफ़रत करते हैं। यह सिर्फ layoffs की वजह से नहीं है। anti-AI communities भी बहुत हैं
  • मैं एक unicorn का शुरुआती सदस्य था, और जब हमने बड़ी संख्या में Big Tech background वाले लोगों को hire किया, तो autonomy की कमी वाली culture पैदा हो गई।
    AI adoption के आदेश efficiency थोपने की कोशिश हैं, लेकिन असल में यह market feedback के बिना बने माहौल का side effect है।
    बहुत से Big Tech engineers lifestyle inflation की वजह से कंपनी छोड़ नहीं पाते और भीतर ही भीतर ग़ुस्से में रहते हैं
  • काश कंपनियाँ ईमानदार होतीं। अगर सच में कोई बहुत शक्तिशाली AI technology है, तो employees को दुश्मन बना लेना सबसे ख़राब strategy है।
    उदार severance और empathy के साथ किया गया layoff कहीं बेहतर होता
  • यह सिर्फ hype की समस्या नहीं है। ethics की कमी, environmental impact, product quality में गिरावट, energy waste जैसी बुनियादी समस्याएँ भी हैं

• मैं Seattle में नहीं, कहीं और AI infrastructure से जुड़ा काम करता हूँ। आजकल AI fatigue बहुत ज़्यादा है
  पहली बात, आसपास के लोग नए models, papers, open source खबरों पर हद से ज़्यादा उत्साहित हो जाते हैं।
  मैं 2-3 गहरे कामों पर ध्यान लगाना चाहता हूँ, लेकिन यह लगातार चलती सूचना की Brownian motion उल्टा ब्रेक का काम करती है
  दूसरी बात, हर समस्या का AI solution है, इस माहौल से थकान होती है। LLM इस्तेमाल करने से पहले ख़ुद सोचना और प्रयोग करना कहीं ज़्यादा productive होता है
  तीसरी बात, “सब कुछ तेज़ी से बदल रहा है, इसलिए साथ बने रहो” वाला दबाव है, लेकिन असल में बुनियाद लगभग बदलती ही नहीं। सतही और फैला हुआ ज्ञान बेकार है
  आख़िर में, technology की दिशा का prediction करने का दबाव भी है। लेकिन मैं रणनीतिक भविष्यवाणी से ज़्यादा adaptability पर भरोसा करता हूँ।
  models ख़ुद बहुत अच्छे हैं, लेकिन थकाने वाली चीज़ उनके आसपास का इंसानी व्यवहार है

  • मैं नया model आते ही उसे आज़माता हूँ, अच्छा लगे तो default बना लेता हूँ और बात ख़त्म।
    models को लेकर यह अजीब worship culture मेरी समझ से बाहर है। वे बस बेहतर tools हैं

• जब सब AI की बात कर रहे हैं, मैं travel planning app की बात करना चाहता हूँ। हज़ारों कोशिशें हो चुकी हैं, लेकिन कोई सफल नहीं हुआ
  इसके दो कारण हैं।

  1. Google Maps की जबरदस्त data quality की बराबरी नहीं की जा सकती
  2. revenue model की कमी — flights, stays, tours आदि में पहले से competition ठूँस-ठूँस कर भरा है
     आख़िर में यह ऐसा market है जहाँ पैसे नहीं बनते
  • travel app इस्तेमाल करने से ज़्यादा कुछ browser tabs और एक notepad के साथ planning करना असरदार है।
    app install करने और उसे सीखने की friction ही ज़्यादा है
  • मैं Wanderlog का paid version इस्तेमाल करता हूँ और संतुष्ट हूँ। इसमें Google Maps embedded है, इसलिए coverage की समस्या भी नहीं है
  • ऐसा market पहले ही बड़े platforms द्वारा हल किया जा चुका क्षेत्र है। हाँ, geocaching जैसी अब भी अनसुलझी niches मौजूद हैं

• AI सच में employees पर थोपा जा रहा है, और उसके नतीजे में industry के अंदर इसे overrated technology माना जा रहा है।
  कोई असली बदलाव नहीं दिख रहा, बल्कि AI investment की वजह से layoffs और लागत की बर्बादी ही समस्या है।
  कुछ कंपनियाँ ही बचेंगी, लेकिन ज़्यादातर के हिस्से में सिर्फ पीड़ा आएगी

  • AI का layoff justification की तरह इस्तेमाल होना सच में घिनौना है। यह लोगों की रोज़ी-रोटी का सवाल है

• बड़ी कंपनियों के कर्मचारी AI से इसलिए नफ़रत करते हैं, क्योंकि leadership की अज्ञानता भरी ज़बरदस्ती होती है।
  Seattle में Microsoft, Amazon जैसे Big Tech कर्मचारियों का अनुपात ज़्यादा है, इसलिए यह थकान और भी ज़्यादा है।
  इसके उलट SF में OpenAI, Anthropic, Nvidia जैसे AI-केंद्रित startups का आशावाद संतुलन बना देता है

  • जिस Seattle-area startup में मैं काम करता हूँ, वहाँ AI को लेकर positive perception काफ़ी है।
    लेकिन बार-बार layoffs के बहाने के रूप में इसका इस्तेमाल होने से थकान जमा होती जाती है।
    व्यक्तिगत रूप से, मुझे Claude या Gemini जैसे models code review सहायक के रूप में काफ़ी उपयोगी लगते हैं
  • सही कहा, यही फ़र्क है

• product का नाम तय करते समय मैं ज़रूर सलाह दूँगा कि उसे ज़ोर से बोलकर देखें। अगर pronunciation अटपटा लगे, तो brand कमज़ोर पड़ता है

  • मैं Norway में बड़ा हुआ हूँ, और ‘wandervogel’ का मतलब प्रकृति में स्वतंत्र व्यक्ति होता है।
    Norwegian में इसका उच्चारण ‘wander full’ जैसा सुनाई देता है, इसलिए मुझे यह पसंद है
  • लेकिन landing page के आधे हिस्से में “Wanderfull” लिखा हुआ है। लगता है creator ख़ुद भी नाम तय नहीं कर पाया
  • जिन users की English दूसरी भाषा है, उन्हें pronunciation अलग सुनाई दे सकता है। विविध भाषाई पृष्ठभूमि का ध्यान रखना चाहिए
  • नाम बोलकर सामने वाले से उसकी spelling लिखने को कहिए। अगर वह सही न लिख पाए, तो इसका मतलब है कि URL टाइप करना भी मुश्किल होगा
  • शायद ‘Wanderfowl’ जैसे English-style नाम से इसलिए बचा गया, क्योंकि ‘foul’ के नकारात्मक अर्थ का असर पड़ता

• SF में भी बहुत से tech लोग AI से नफ़रत करते हैं। industry के बाहर के लोग तो और भी ज़्यादा, बस जिन्होंने AI पर अपना भविष्य दाँव पर लगाया है वे ज़्यादा शोर मचा रहे हैं

  • जहाँ मैं काम करता हूँ, उस local government क्षेत्र में उल्टा non-technical लोग AI के प्रति ज़्यादा अनुकूल हैं
  • ज़्यादातर लोग AI-generated चीज़ों को नापसंद करते हैं, लेकिन ChatGPT का रोज़मर्रा में इस्तेमाल करते हैं।
    मैं भी consumer के रूप में इसे पसंद नहीं करता, लेकिन काम के tool के रूप में यह उपयोगी लगता है
  • “भविष्य AI पर निर्भर है” यह मान्यता बेबुनियाद है। तकनीकी प्रगति की रफ़्तार धीमी है, और कोई exponential growth नहीं है
  • मेरे non-technical दोस्त ज़्यादातर AI को नकारात्मक नज़र से देखते हैं। हाँ, जो लोग AI image generation की चीज़ें पोस्ट करते हैं वे अपवाद हैं और ज़्यादा सकारात्मक हैं
  • हाँ, SF में भी यही हाल है। बस वहाँ वास्तव में उपयोगी AI projects मौजूद हैं