Soundslice, nền tảng dạy nhạc của Adrian Holovaty, đã phải phát triển một tính năng mới sau khi ChatGPT nhiều lần khẳng định nhầm rằng ứng dụng có thể chuyển đổi ASCII tablature thành âm thanh. Tình huống phát sinh khi nhiều người dùng làm theo hướng dẫn của ChatGPT, dẫn đến tải lên các hình ảnh không đúng định dạng và gây ra lỗi hệ thống.

Soundslice đối mặt với "ảo giác" thông tin từ ChatGPT

Adrian Holovaty, nhà sáng lập của Soundslice – một nền tảng dạy nhạc nổi bật với công cụ đồng bộ video và sheet nhạc – đã gặp khó khăn với hàng loạt ảnh chụp màn hình ChatGPT xuất hiện trên hệ thống. Soundslice vốn được biết đến với chức năng sheet music scanner (quét bản nhạc giấy bằng AI). Tuy nhiên, hệ thống bắt đầu ghi nhận nhiều lỗi do người dùng tải lên ảnh ASCII tablature, định dạng ký tự phổ biến cho guitar mà ChatGPT hướng dẫn họ sử dụng.

Khủng hoảng do AI tạo ra thông tin sai lệch

ChatGPT liên tục nói với người dùng rằng chỉ cần đăng ký Soundslice và tải hình ảnh ASCII tab là có thể nghe được bản nhạc tương ứng
Mỗi lần upload sai định dạng khiến hệ thống tạo thêm error logs để founder kiểm tra
Việc lặp lại thông tin không đúng này đã tạo kỳ vọng sai cho những người dùng mới

Founder cân nhắc giải pháp cho vấn đề ngoài ý muốn

Holovaty và đội ngũ đã thảo luận việc thêm cảnh báo hoặc phát triển luôn chức năng chuyển đổi ASCII tablature
Sau cùng, quyết định thêm tính năng chuyển ASCII tab thành sheet nhạc dù trước đây chưa có kế hoạch hỗ trợ
Founder chia sẻ cảm giác "bị ép" phải phát triển sản phẩm dựa trên nhận thức sai lầm do AI làm lan truyền

Cộng đồng so sánh phản ứng của ChatGPT với "sales nói quá"

Bình luận từ cộng đồng lập trình viên

Nhiều thành viên trên Hacker News nhận xét trường hợp này giống với tình huống nhân viên sales hứa hẹn quá mức, khiến đội phát triển phải thu xếp đáp ứng những gì chưa từng có trong lộ trình sản phẩm. Adrian Holovaty đồng ý và cho rằng so sánh này "rất hài hước và chính xác".

Vụ việc với Soundslice đã cho thấy tác động thực tế từ hiện tượng "hallucination" của AI như ChatGPT đến các sản phẩm số. Sự điều chỉnh này không chỉ phản ánh khả năng thích nghi của các nhà phát triển, mà còn đặt ra câu hỏi về trách nhiệm đối với các thông tin mà AI tạo ra.

Nội dung về "user expectation management"