Mô hình tương tác giữa người và máy đang trải qua một sự chuyển đổi cấu trúc, từ những lệnh bàn phím ban đầu đến giao diện đồ họa, và giờ đây là tương tác nhập vai chủ yếu dựa vào giọng nói, hình ảnh thời gian thực và không gian ba chiều, toàn bộ chuỗi liên kết đang được định nghĩa lại. Mỗi lần nhảy vọt về khả năng tương tác đều sẽ tác động cơ bản đến vai trò của front-end như một "tầng kết dính": từ low-code, no-code, đến sketch2code, image2code, và giờ đây là mô hình trực tiếp tạo ra logic tương tác, nhu cầu nhân lực truyền thống tập trung vào việc cắt hình, căn chỉnh UI, và viết tay tương tác sẽ tự nhiên tiếp tục thu hẹp, do đó tiếng nói "front-end đã chết" lại xuất hiện liên tục. Nhưng trong mắt tôi, front-end không bao giờ chỉ là một ngăn xếp công nghệ, mà là một lớp dịch thuật. Nó chịu trách nhiệm chuyển đổi khả năng dịch vụ đầu cuối thành trải nghiệm có thể cảm nhận, có thể hiểu và có thể thao tác, đồng thời cũng chịu trách nhiệm chuyển đổi hành vi, phản hồi và nhu cầu thực sự của người dùng trở lại hệ thống cơ sở. Đây là một chuỗi liên kết tinh tế, phức tạp và cực kỳ quan trọng, nó xuyên suốt mọi thời đại của tương tác giữa người và máy, sẽ không biến mất vì việc tạo mã, cũng như sẽ không lỗi thời vì hình thức giao diện thay đổi. Chỉ có cách thực hiện sẽ thay đổi, bản chất vai trò sẽ không thay đổi. Sự thu hẹp và giải phóng của thị trường front-end về bản chất phụ thuộc vào độ trưởng thành của mô hình và độ phân tán của nhu cầu người dùng. Trong hình thức tương tác đồng nhất cao như Chatbot, nhu cầu về front-end tự nhiên có xu hướng dư thừa; trong khi khi tương tác chính thức tiến tới giọng nói, đa phương thức, AR/VR, và tính toán không gian, cấu trúc tương tác mới và mô hình cảm nhận sẽ nhanh chóng gia tăng, giao diện và thao tác sẽ được định hình lại, và ranh giới của front-end sẽ lại được kéo dài. Điều thực sự không bị loại bỏ không phải là một ngăn xếp công nghệ nào đó, mà là khả năng nhạy bén đủ để duy trì "mối quan hệ giữa người và máy lần tiếp theo", hiểu cách mình kết nối với các phương thức tương tác trong tương lai. Sự chuyển đổi mô hình sẽ không loại bỏ con người, chỉ loại bỏ những người không còn chuyển đổi.

Cảm giác hạnh phúc trong công việc đến từ việc lựa chọn hướng đi và lựa chọn môi trường. Biết mình muốn làm gì, tại sao phải làm, và làm như thế nào cho đúng, sẽ không mù quáng theo đuổi hiệu suất. Đưa từng nhiệm vụ vào "hệ thống cuộc sống" của mình để lập kế hoạch và đánh giá, sẽ đạt được ROI lâu dài và hiệu quả hơn, đó là sự nắm bắt cảm giác hướng đi, giúp bản thân tránh xa ảo tưởng "bận rộn vô nghĩa". Gặp phải những người hoặc việc khiến mình không thoải mái hoặc hạn chế năng suất, hãy kiên quyết tránh xa! Kiên định nói không! Nếu đồng nghiệp khiến bạn kém hiệu quả, thì hãy ít tiếp xúc. Nếu sếp khiến bạn ngột ngạt, thì hãy chuyển sang bộ phận khác. Nếu toàn bộ tổ chức khiến bạn không thể phát huy, thì hãy thay đổi môi trường. Đây không phải là trốn tránh, mà là chủ động tối ưu hóa môi trường sống của mình. Hiệu suất cao không phải do chịu đựng mà có, mà là nhờ vào việc lựa chọn và sàng lọc, sự trưởng thành thực sự là hiểu rằng "môi trường quan trọng hơn nỗ lực".

Hệ thống thông minh đang nhanh chóng hấp thụ kiến thức và khả năng của con người. Những điều từng được coi là kỹ năng, giờ đây dần dần được các thuật toán nội hóa thành các chức năng cơ bản. Từ fine-tuning đến RL, bây giờ nó có thể hiểu ngôn ngữ, thực hiện chỉ dẫn, hoàn thành một số nhiệm vụ phức tạp, thậm chí chủ động học các mẫu mới để tạo ra công cụ. Có nhận thấy không? Điều này trở nên giống với con người một chút. Chính vì vậy, ranh giới của trí tuệ bắt đầu trở nên rõ ràng. AI giỏi hơn trong việc tái hiện thế giới xác định, nhưng không thể tự phát đặt ra câu hỏi. Nó có thể tối ưu hóa trong các quy tắc, nhưng không có động lực để phá vỡ các quy tắc. Vì vậy, giá trị của con người đang được định nghĩa lại. Công việc thực thi sẽ dần chuyển sang máy móc và trí tuệ, trong khi khám phá trở thành phân công mới, lợi thế của con người không còn là sự thành thạo, mà là cảm giác định hướng và sự thôi thúc sáng tạo. Khi máy móc học quy luật của thế giới, con người phải học cách mở rộng ranh giới của thế giới.