A16z: Sau khi AI trao cho con người siêu năng lực, chúng ta nên đi về đâu?

Tiêu đề nguyên bản：AI vừa trao cho bạn siêu năng lực—bây giờ làm gì?

Tác giả nguyên bản：a16z crypto

Nguồn nguyên bản：

Truyền tải lại: Mars Financial

Một bài báo mới mang tên 《Kinh tế học tối giản của AGI》 đang được lan truyền rộng rãi. Vì vậy, chúng tôi đã có cuộc đối thoại với tác giả bài báo, nội dung bao gồm:

· Tự động hóa và xác thực: lĩnh vực kinh tế cốt lõi

· Tại sao AI hiện cảm giác như đồng nghiệp ở vị trí sơ cấp, chuyện gì đang xảy ra, và “lời nguyền của người mã hóa”

· Người sáng tạo ý nghĩa, đồng thuận và giá trị của kinh tế địa vị

· Tại sao tiền mã hóa có thể trở thành hạ tầng then chốt của danh tính, nguồn gốc và niềm tin

· Hai tương lai khả thi: kinh tế rỗng ruột vs kinh tế tăng cường

Chương trình lần này mời Christian Catalini, sáng lập Viện Kinh tế mã hóa MIT, và Eddy Lazzarin, CTO của a16z crypto, cùng Robert Hackett thảo luận sâu về cách tự động hóa định hình lại thị trường lao động và bản chất của trí tuệ.

Những thay đổi này có ý nghĩa gì đối với các công ty khởi nghiệp, công việc tương lai và sự nghiệp của bạn?

Dưới đây là nội dung cuộc đối thoại:

Robert Hackett: Xin chào mọi người. Hôm nay chúng ta mời Christian Catalini, đồng sáng lập Lightspark, sáng lập Viện Kinh tế mã hóa MIT, cùng với Eddy Lazzarin, CTO của a16z crypto.

Chúng ta sẽ bàn về bài báo mới nhất của Christian mang tên 《Kinh tế học tối giản của AGI》.

Trước tiên, tôi muốn hỏi: điều gì đã thúc đẩy anh bắt đầu nghiên cứu về mối quan hệ kinh tế giữa AI và thế giới thực?

Christian Catalini: Tôi nghĩ rằng, điều này bắt nguồn từ một cuộc khủng hoảng bán hiện sinh. Chúng ta đều đang đối mặt với sự tiến bộ vượt bậc của công nghệ, và tốc độ thay đổi quá nhanh.

Tôi là người lạc quan, nhưng vấn đề cốt lõi luôn là: chúng ta nên làm gì? Tập trung vào điều gì? Những gì xứng đáng để chúng ta dành thời gian, năng lượng và chú ý?

Vài tháng trước, chúng tôi đã viết một bài về đo lường, quan điểm cốt lõi là: bất cứ thứ gì có thể đo lường được, cuối cùng cũng sẽ tự động hóa. Nghe có vẻ không mấy tích cực. Và bài báo thứ hai của chúng tôi tập trung vào: nếu giả thuyết này đúng, chúng ta đẩy nó đến cực đoan, chuyện gì sẽ xảy ra?

Kinh tế sẽ ra sao? Bản chất của lao động sẽ thế nào? Các công ty khởi nghiệp nên làm gì? Các ông lớn hiện tại nên làm gì? Rốt cuộc, tương lai sẽ như thế nào?

Một số dự đoán đúng, số khác sai. Hy vọng chúng ta đang đi đúng hướng. Hiện tại, bài báo đã công khai, chúng tôi đang xem xét những quan điểm nào gây đồng cảm, những quan điểm nào không.

Robert: Anh nói điều này bắt nguồn từ một cuộc khủng hoảng bán hiện sinh?

Christian: Tôi có ba nhận thức chính. Thứ nhất, công nghệ này vẫn nằm trong tầm kiểm soát của chúng ta. Thứ hai, giá trị tích cực của nó lớn hơn nhiều so với những người bi quan tuyên bố. Thứ ba, tôi nghĩ tất cả chúng ta đều có một bộ hướng dẫn hành động.

Chúng ta có thể suy nghĩ: chúng ta tạo ra giá trị ở đâu? Chúng ta làm những gì trong công việc? Công việc thường là một tập hợp các nhiệm vụ. Khi một số nhiệm vụ hoặc phần công việc được tự động hóa, mọi người sẽ rất lo lắng.

Tôi nghĩ rằng hiện tại, lập trình đang trải qua quá trình này: trong vài thập kỷ qua, nhiều người giỏi viết mã tinh tế, xuất sắc giờ đây sẽ nhận ra: “Wow, AI đang làm công việc của tôi.”

AI: Từ công cụ thành đồng nghiệp

Robert: Tôi muốn đi sâu hơn. Hôm nay, chúng ta còn mời Eddy Lazzarin, đã làm CTO của a16z crypto nhiều năm. Eddy, anh nghĩ gì về những thay đổi này?

Eddy Lazzarin: Tôi sẽ đặt thời gian và bối cảnh bài báo cùng nhau nói. Nhiều người cảm nhận rằng, vào tháng 12 năm 2025, đã xảy ra một bước biến đổi chất lượng. Sự thay đổi nằm ở chỗ, một loạt khả năng của các trí thông minh tự động dần tích tụ đến điểm tới hạn: AI giờ đây có thể thực hiện các nhiệm vụ dài hạn.

Cách đây một năm, cảm giác vẫn là: tôi giao cho trí thông minh tự động làm một việc nhỏ, nó làm rất tốt, nhưng tôi phải ra lệnh từng bước một.

Giờ đây, bạn có thể hướng dẫn nó ít hơn. Có thể nó vẫn chưa hoàn hảo, nhưng đột nhiên, điều này giống như làm việc cùng một người vậy.

Bạn không cần phải chia nhỏ nhiệm vụ quá mức, theo từng bước, đó là quản lý cực đoan. Giờ đây, chỉ cần nói rõ, nó sẽ bắt đầu làm, một hai ngày sau mang lại kết quả. Sự thay đổi về chất này mở ra không gian tưởng tượng lớn, mọi người bắt đầu đối mặt với thực tế này.

Việc đối mặt này có phần cảm xúc, nhưng phần thú vị hơn là: làm thế nào để tối đa hóa giá trị trong các tình huống sản xuất và kinh doanh thực tế.

Mọi người dần nhận ra: AI có thể tạo ra lượng lớn công việc, một số kết quả rất xuất sắc, tiêu tốn thời gian chỉ bằng phần nhỏ của trước đây. Nhưng nó thường xuất hiện những thiếu sót tinh vi, trước đây chưa được chú ý đủ.

Ví dụ, công việc kỹ sư phần mềm đang được định nghĩa lại. Trước đây, người ta nghĩ rằng, kỹ sư phần mềm chỉ cần ngồi xuống viết mã: suy nghĩ vấn đề, hiểu yêu cầu, rồi viết mã, đó là sản phẩm.

Nhưng thực tế, AI giúp chúng ta phân tích và hiểu rõ hơn điều này. Đây là một quá trình rất tinh tế, lặp lại, sửa đổi, thu thập phản hồi, tích hợp, không chỉ là gõ từng dòng mã. Đó là một nhiệm vụ toàn diện. Vì vậy, trọng tâm công việc của kỹ sư giỏi đang chuyển dịch nhanh chóng.

Quá trình thử nghiệm, hướng dẫn, chấp nhận rủi ro, Christian gọi trong bài báo là xác thực.

Sự thay đổi nằm ở chỗ, cấu trúc công việc của kỹ sư giỏi đang thay đổi. Thời gian dành để viết mã theo từng dòng đang trở nên rất nhỏ, đối với một số tình huống “Vibe Coding” cực đoan, gần như bằng không. Hiện tại, phần lớn công việc là xác thực.

Tự động hóa vs xác thực: lĩnh vực cốt lõi của kinh tế

Christian: Phần tự động hóa rất rõ ràng. Trí thông minh tự động về bản chất có thể làm nhiều việc hơn trước đây con người làm. Nhưng hiện tại, chúng vẫn còn bị giới hạn trong phạm vi quan sát. Tất cả mã nguồn mà chúng học hoặc tinh chỉnh trong quá trình huấn luyện đều là nền tảng của chúng.

Nhiều người nói, “Vậy chúng không thể sáng tạo, không có khả năng đổi mới, không có gu thẩm mỹ.”

Tôi hoàn toàn không đồng ý. Thực tế, đổi mới phần lớn chỉ là tổ hợp lại các ý tưởng. Con người có thể chỉ khám phá ra một phần rất nhỏ các tổ hợp giữa các lĩnh vực. Vì vậy, tôi tin rằng, chỉ dựa vào kiến thức chúng ta cung cấp, các trí thông minh này sẽ cực kỳ sáng tạo.

Trong nền kinh tế mới, xác thực là một chi phí quan trọng. Xác thực là gì? Bắt nguồn từ khái niệm đo lường. Nếu bạn đồng ý rằng AI rất giỏi sao chép quy trình khi có dữ liệu, thì bạn sẽ bắt đầu hỏi: còn những thứ nào không thể đo lường được nữa?

Một số thứ không thể đo lường vì bản chất không thể đo lường. Các nhà kinh tế gọi đó là bất định của Knight, theo tên nhà kinh tế Frank Knight.

Nói đơn giản, đó là sự khác biệt giữa khả năng phân bổ xác suất cho các sự kiện tương lai và không thể phân bổ xác suất nào cả.

Robert: Đối với những người không có nền kinh tế, có thể quen thuộc hơn với câu “những điều chưa biết về những điều chưa biết” của Donald Rumsfeld?

Christian: Đúng vậy.

Những điều chưa biết về những điều chưa biết về bản chất là phần không thể đo lường, thường liên quan đến tương lai. Đó là lý do tại sao, ngay cả khi bạn đưa trí thông minh tự động vào thị trường chứng khoán, chúng có thể hoạt động khá tốt trung bình—thậm chí tốt hơn cố vấn tài chính của bạn—nhưng khả năng đối phó với biến động môi trường mạnh mẽ như thay đổi địa chính trị là rất thấp. Những thứ này đều không thể đo lường. Tất nhiên, còn nhiều ví dụ khác.

Vì vậy, trong bài báo, xác thực về bản chất là: hành vi của con người, áp dụng tất cả các tiêu chuẩn đo lường ngầm định từ khi sinh ra đến sự nghiệp của bạn.

Hai người có thể có kiến thức, kinh nghiệm nghề nghiệp rất gần nhau, nhưng đánh giá tổng thể sẽ không hoàn toàn giống nhau. Khi mọi người nói “người này có gu thẩm mỹ tốt”, “là người tổ chức xuất sắc”, “có khả năng phán đoán tốt”… thì một nguồn cảm hứng của bài báo là: tất cả mọi người đều đang tìm lý do để tự an ủi, ví dụ như “máy móc mãi mãi không thể làm X, Y, Z”.

Nhưng những lý do này đều mơ hồ. Làm thế nào để định nghĩa gu thẩm mỹ? Làm thế nào để định nghĩa khả năng phán đoán tốt? Thậm chí, một kỹ sư giỏi cách đây ba tháng có thể cần khả năng phán đoán cao hơn bây giờ rất nhiều.

Vì vậy, chúng ta cần tìm ra những thứ mang tính bản chất hơn, có thể được cố định. Kết luận của chúng tôi là: miễn là có dữ liệu có thể tự động hóa, thì sẽ tự động hóa.

Ba vai trò của con người trong nền kinh tế tương lai

Robert: Gần đây, anh phân loại các nhiệm vụ và vị trí trong nền kinh tế thành ba loại, dựa trên mức độ tự động hóa hoặc khả năng đo lường về sản phẩm và hành vi.

Christian: Tôi nghĩ rằng, trên nhiều phương diện, con người vẫn còn nhiều không gian không thể thay thế. Trước hết là xác thực.

Hiện tại, sức mạnh của mỗi cá nhân trong nghề nghiệp so với trước tháng 12 năm 2025 là rất lớn. Điều này có nghĩa là tất cả chúng ta nên có tham vọng hơn, suy nghĩ lại quy trình làm việc hiện tại, chính là “kỹ thuật sandwich AI”.

Một công ty hoặc startup có thể chỉ có một người làm chủ, gọi là người chỉ huy, phụ trách định hướng xác thực, đảm bảo hệ thống khi lệch khỏi dự kiến có thể được chỉnh sửa. Có thể chỉ một người hoặc một nhóm nhỏ.

Ở tầng trung, sẽ có một nhóm lớn các trí thông minh tự động. Chúng ta đã thấy, mọi người đang thử nghiệm nhiều thứ mới lạ.

Ở tầng thấp, sẽ có một nhóm các xác thực viên hàng đầu. Với công cụ phù hợp, các chuyên gia hàng đầu trong từng lĩnh vực sẽ đảm bảo đầu ra của hệ thống phù hợp mong đợi. Đây là công việc cực kỳ quan trọng. Trong một thời gian dài, các chuyên gia lĩnh vực sẽ tỏa sáng rực rỡ trong phần này.

Nhưng có tin xấu: khi bạn làm công việc này, bạn cũng đang tạo dữ liệu gán nhãn để bị thay thế. Trước đây, chúng ta đã thấy phiên bản đơn giản nhất: mọi người gán nhãn hình ảnh cho các công ty AI, tham gia huấn luyện, giờ đây những công việc này đã không còn cần thiết nữa.

Hiện tại, các phòng thí nghiệm mô hình nền lớn đang tuyển dụng các chuyên gia hàng đầu từ các lĩnh vực như tài chính. Những người này tạo ra tiêu chuẩn đánh giá và dữ liệu huấn luyện, cuối cùng sẽ thay thế chính họ. Vì vậy, tầng xác thực rất quan trọng, nhiều người sẽ thành công trong đó, và nó thưởng cho sự chuyên môn cao. Nếu bạn là người cung cấp giải pháp cuối cùng, sức ảnh hưởng của bạn là rất lớn.

Robert: Đây là loại thứ nhất. Còn vai trò xác thực viên, anh gọi là “lời nguyền của người mã hóa” (coding者’s curse)?

Christian: Lời nguyền của người mã hóa là một cơ chế, nếu bạn là xác thực viên hàng đầu, bạn phải liên tục nâng cấp vì công nghệ ngày càng mạnh hơn.

Tôi đã nói người chỉ huy về cơ bản là người thúc đẩy ý định. Các doanh nhân chính là người chỉ huy, họ nhìn thấy tương lai, tưởng tượng ra con đường thực hiện.

Và còn một loại công việc nữa, chúng ta phải thừa nhận rất dễ bị tự động hóa. Những vị trí này đã biến mất hoặc sắp biến mất. Xã hội vẫn chưa thực sự đối mặt với tác động này, nhưng trong tương lai sẽ có nhu cầu đào tạo lại lớn, đẩy mọi người vào các lĩnh vực kiến thức tiên tiến hơn.

Mọi người đôi khi hiểu lầm về bài báo: chúng tôi nói xác thực của con người là bước cuối cùng, nhưng thực tế, AI sẽ xác thực AI. Trước khi đạt đến con người, sẽ có một chuỗi dài các xác thực.

Và còn một vai trò khó định nghĩa nhất, gọi là người sáng tạo ý nghĩa (meaning creator). Những người này rất giỏi hiểu xu hướng, biến đổi xã hội, các vấn đề xã hội quan tâm, những thứ cần sự đồng thuận của tất cả mọi người. Nghệ thuật cũng vậy, mạng lưới mã hóa cũng vậy.

Những người sáng tạo ý nghĩa này không nằm trong lĩnh vực có thể đo lường. Người ta đôi khi nói, những công việc này cần “tình người”. Nhưng tôi thực sự nghĩ rằng, mọi người đánh giá quá cao tầm quan trọng của “tình người”. Ví dụ như tư vấn tâm lý, chăm sóc người già, trông trẻ.

Tôi nghĩ ban đầu mọi người sẽ lo lắng đủ thứ, nhưng không ai thực sự nghĩ đến chi phí giảm mạnh. Nếu rẻ hơn 100 lần, 1000 lần, mọi người sẽ nhanh chóng thay đổi quan điểm. Thực tế, chúng ta đã biết, mọi người đang sử dụng các mô hình lớn để trả lời các câu hỏi rất riêng tư, cá nhân.

Và còn một loại công việc nữa, “người tạo ra” (man-made) sẽ trở thành một nhãn quan rất quan trọng. Tiền mã hóa sẽ đóng vai trò quan trọng trong đó, vì nếu không có công nghệ mật mã mạnh mẽ hỗ trợ, chúng ta sẽ nhanh chóng mất đi bản chất của danh tính này. Nhưng “người tạo ra” chỉ có giá trị vì thời gian và sự chú ý của con người là khan hiếm.

Không phải vì nó tốt hơn, mà vì bạn biết rằng một con người đã bỏ ra thời gian và sự chú ý khan hiếm đó để tạo ra trải nghiệm này. Những thứ này vẫn còn quan trọng.

Vị trí của tiền mã hóa trong thế giới AI: danh tính, nguồn gốc, niềm tin

Robert: Anh đề cập đến mật mã học, vị trí của tiền mã hóa trong thế giới này là gì?

Christian: Rất quan trọng.

Khi chúng tôi bắt đầu nghiên cứu, nhiều người đã chỉ ra rằng, các mô hình lớn và AI mang tính xác suất, còn tiền mã hóa là xác định. Bạn có thể tưởng tượng dùng hợp đồng thông minh để thiết lập hàng rào cho trí thông minh tự động, hoặc trao khả năng mua bán tài nguyên cho chúng.

Những logic này đều đúng. Nhưng tôi nghĩ rằng, có một sự bổ sung sâu sắc hơn giữa AI và tiền mã hóa. Có thể hôm nay chưa rõ ràng trong kinh tế, vì tác dụng phụ chưa rõ, liên quan đến danh tính hoặc nguồn gốc dữ liệu số.

Tôi nghĩ rằng trong vài tháng tới, khi những khả năng này thực sự mạnh lên, chúng ta sẽ bước vào một lĩnh vực hoàn toàn chưa biết. Mỗi nền tảng số đều phải đối mặt với thực tế: nội dung do con người tạo ra trong quá khứ (bài đăng, hình ảnh, bất cứ thứ gì), giờ đây có thể đến từ trí thông minh tự động.

Khi xu hướng này phát triển, xã hội sẽ phải xây dựng lại toàn diện hệ thống danh tính. Trong môi trường niềm tin ngày càng khan hiếm, các nguyên tắc mã hóa sẽ tỏa sáng rực rỡ trong nhiều ứng dụng. Những gì đã xây dựng trong 10 năm qua sẽ trở thành nền tảng hơn. Quay lại xác thực: khi thông tin nền tảng trên blockchain, chi phí xác thực sẽ thấp hơn, đáng tin cậy hơn, an toàn hơn.

Eddy: Chi phí tự động hóa đang giảm nhanh chóng. Chúng ta vừa đề cập đến chi phí xác thực rộng hơn cũng đang giảm, nhưng tốc độ không nhanh bằng, tạo ra một khoảng trống thú vị.

Bạn có thể mô tả khoảng trống này theo nhiều cách, có người gọi đó là cơ hội. Đây chính là nhận định của Christian về lao động con người: nếu tồn tại một điểm nghẽn, một khoảng trống về khả năng đo lường do khả năng thích ứng, kinh nghiệm và tính linh hoạt của con người tạo ra, thì con người có thể nhanh hơn máy móc trong việc chuyên môn hóa xác thực.

Trong ngắn hạn, máy móc thực sự gặp khó khăn trong xác thực. Về lâu dài, tôi không nghĩ đó là vĩnh viễn, nhưng trong ngắn hạn, chắc chắn là vậy.

Mật mã học và blockchain chính là các công cụ xác thực. Nguồn gốc chứng minh chỉ là một chuỗi bằng chứng mật mã, chứng minh một thứ đã trải qua những người, những con đường nhất định, hoặc đã trải qua những chuyển đổi xác định, điều này sẽ cung cấp tín hiệu, giúp xác thực chéo các loại dễ dàng hơn. Vì vậy, bất kỳ thứ gì làm cho xác thực dễ hơn đều sẽ tham gia lấp đầy khoảng trống này.

Chi phí ngầm của tự động hóa: rủi ro hệ thống và trách nhiệm

Eddy: Chúng ta có thể nói về vấn đề “Trojan” không? Chúng ta đã nói về rủi ro đối với người lao động, còn nhiều điều khác để nói, nhưng xét về lợi ích sản xuất kinh tế, chi phí tự động hóa cực thấp, sẽ mang lại rủi ro gì cho nền kinh tế?

Christian: Chúng tôi đã thấy một số dấu hiệu, nhiều công ty nói rằng, hiện tại X% mã nguồn là do máy tạo ra.

Chu kỳ ra sản phẩm đã rút ngắn. Nhưng đồng thời, chúng ta cũng biết, con người không thể kiểm duyệt tất cả mã nguồn, rất có thể mang theo nợ kỹ thuật.

Chúng ta đều từng có cảm giác này: hỏi một mô hình lớn một câu, xem qua một lượt, rồi coi đó là thành quả của mình, không xác thực đầy đủ, vì mô hình ngày càng tốt hơn. Nhưng lỗi sai, mã sai, hoặc lỗ hổng cuối cùng lọt vào mã nguồn, tôi nghĩ chúng ta sẽ thấy ngày càng nhiều vấn đề kiểu này.

Quan điểm trong bài báo là, phát hành mã nguồn, nội dung hoặc bất cứ thành quả nào có thể chứa lỗi tiềm ẩn, là hoàn toàn hợp lý, vì bạn không thể xác thực hoàn toàn. Nếu mở rộng ra toàn xã hội, điều này có nghĩa là chúng ta có thể đang tích tụ một mức độ rủi ro hệ thống nào đó.

Trong quá trình phát triển nhanh, hy vọng chúng ta sẽ phát triển các công cụ xác thực tốt hơn, xem xét lại những gì đã phát hành. Nhưng về trung và dài hạn, các doanh nghiệp đối mặt với thực tế: hiện tại, đầu tư phát triển các công cụ xác thực hoàn thiện hơn (bao gồm nguyên lý mật mã) chi phí cao, có thể làm chậm tiến trình phát triển. Lợi ích nằm ở tương lai, còn doanh nghiệp thì vội vàng ra sản phẩm để tăng trưởng.

Vì vậy, tôi nghĩ chúng ta sẽ thấy hai loại nhà sáng lập: một loại chú trọng trách nhiệm dài hạn, xây dựng đúng đắn. Chúng ta đã thấy một số dấu hiệu, có thể gọi là “trách nhiệm như phần mềm” (liability as software). Khi chúng ta coi trí thông minh tự động như nhân viên, trách nhiệm và vấn đề bảo hiểm sẽ ngày càng quan trọng. Đây không phải chủ đề hấp dẫn nhất, nhưng trong thực tế, chúng ta sẽ thấy các thất bại hệ thống.

Eddy: Ý tưởng này rất thú vị. Bởi vì, nếu trước đây, quá trình sản xuất phần mềm chủ yếu do con người trực tiếp thực hiện, thì bạn có thể mặc định, nhiều bước đều có người giám sát, kiểm tra. Không phải là không có lỗi, nhưng luôn có người chạm vào từng phần.

Nhưng khi tự động hóa tăng cao, rủi ro tăng cao, giá trị tăng cao, trách nhiệm cũng tăng theo. Lợi ích cũng tăng đột biến, nên chúng ta mới chấp nhận. Nhưng khả năng giám sát, hạn chế và hiểu rõ ranh giới rủi ro phải mở rộng.

Vì vậy, việc đưa vào các cơ chế như bảo hiểm, gán giá trị cho rủi ro thất bại, có thể trở thành phần quan trọng trong quản lý các doanh nghiệp không thể giám sát hoàn toàn. Bạn muốn ủy thác việc định lượng rủi ro, hiểu vấn đề cho các chuyên gia.

Tôi thấy rất thú vị, thậm chí cả phát triển phần mềm cũng có thể xuất hiện các chiều tài chính mới chưa từng có.

Christian: Quay lại tiền mã hóa, trong 10 năm qua, tất cả những gì chúng ta xây dựng đều thúc đẩy giới hạn đo lường và đánh giá rủi ro. Bạn có thể lấy cảm hứng từ DeFi, thị trường dự đoán, những nguyên tắc này đột nhiên trở nên cực kỳ quan trọng.

Nếu bạn triển khai phần mềm và trí thông minh tự động, công nghệ giúp trí thông minh tự động nhìn thấy tín hiệu tốt hơn là rất quan trọng. Ví dụ, tôi đã nói chuyện với một nhà sáng lập về giao dịch và thanh toán bằng trí thông minh tự động, anh ấy nhận ra rằng, khi chuyển sang thanh toán bằng stablecoin, hệ thống hoạt động đáng tin cậy hơn, vì tất cả tín hiệu đều trên chuỗi. Trí thông minh tự động có thể hiểu rõ hơn những gì đang xảy ra, chứ không chỉ gọi một API không phản hồi, mà có thể thấy toàn bộ ngữ cảnh hành vi.

Điểm thú vị khác liên quan đến bạn vừa nói về bảo hiểm và trách nhiệm. Có người nói, hiệu ứng mạng sẽ là hàng rào phòng thủ bền vững của thời đại AI. Tôi nghĩ thực tế còn tinh vi hơn. Các trí thông minh tự động và hệ thống tự trị rất giỏi phá vỡ nhiều hàng rào phòng thủ của các nền tảng hai bên. Chi phí khởi tạo các nền tảng này, cũng như chi phí khởi động thị trường hai bên, đang giảm.

Nhưng một hiệu ứng mạng khác càng trở nên quan trọng: nếu bạn sở hữu dữ liệu quan trọng trong kinh doanh, và dữ liệu này giúp bạn mở rộng xác thực từ con người sang máy móc, thì bạn có thể quản lý rủi ro tốt hơn, đưa ra quyết định tốt hơn, cung cấp sản phẩm an toàn hơn với chi phí thấp hơn.

Vì vậy, khi so sánh các doanh nghiệp hiện tại và startup, các doanh nghiệp sở hữu cơ sở dữ liệu về các trường hợp thất bại đầy đủ sẽ trở nên cực kỳ có giá trị. Và các startup tập trung xây dựng vòng phản hồi tích cực dựa trên xác thực (ví dụ, mời các chuyên gia hàng đầu, rút ra bài học từ các quyết định) sẽ thành công lớn.

Eddy: Điều này càng chứng minh rằng, dữ liệu sở hữu riêng có thể là một trong những tài sản phòng thủ mạnh nhất.

Hai tương lai: kinh tế rỗng ruột vs kinh tế tăng cường

Robert: Tôi có một câu hỏi muốn thảo luận, trong bài báo đề cập đến kinh tế rỗng ruột (hollow economy) và kinh tế tăng cường (augmented economy). Anh có thể giải thích không? Sự khác biệt chính là gì?

Christian: Được rồi, bắt đầu từ kinh tế rỗng ruột. Hiện đã có những dấu hiệu ban đầu, các công ty công nghệ nhận ra rằng, họ có thể dùng ít người hơn để làm nhiều việc hơn.

Dĩ nhiên, họ sẽ bắt đầu từ những nhân viên trung bình hoặc bình thường, vì AI đã có thể đảm nhiệm; còn các nhân viên trẻ, vì khả năng của các nhân viên dày dạn kinh nghiệm giờ đây có thể mở rộng gấp 10, 100 lần, tùy nhiệm vụ. Đây là một trong những động lực thúc đẩy sự thay đổi.

Thứ hai, chúng ta đề cập đến “lời nguyền của người mã hóa”. Khi các chuyên gia huấn luyện, ra quyết định, về cơ bản là tạo ra dữ liệu gán nhãn. Những dữ liệu này trong tương lai có thể dùng để ra quyết định mà không cần chuyên gia.

Cuối cùng là “dịch chuyển phù hợp” (alignment drift). Đơn giản là, không thể coi việc phù hợp là một quá trình một lần “chúng tôi đã huấn luyện, đã phù hợp, mọi chuyện ổn”. Thay vào đó, giống như nuôi dạy trẻ, cần liên tục chỉnh sửa, phản hồi liên tục.

Kết hợp ba động thái này, cộng thêm thực tế: khuyến khích phát hành AI chưa được xác thực là rất cao, vì tôi có thể tận dụng năng suất hiện tại (ví dụ, “60% mã do máy tạo ra”), nhưng một phần chi phí sẽ xuất hiện trong tương lai. Chúng ta có thể rơi vào một nền kinh tế như vậy: không còn đào tạo các xác thực viên tương lai nữa.

Nhóm nhân lực sơ cấp (những xác thực viên hàng đầu trong tương lai) ngày càng khan hiếm. Nhóm này đang thu hẹp lại. Chúng ta đang tạo ra rủi ro tiềm tàng, cuối cùng có thể dẫn đến nền kinh tế rỗng ruột.

Một lần nữa, tôi vẫn lạc quan. Tôi nghĩ rằng cuối cùng chúng ta sẽ hướng tới nền kinh tế tăng cường. Vấn đề là chúng ta đến đó nhanh thế nào, và có thể giúp những người cần đào tạo lại, thích nghi, chuyển đổi một cách suôn sẻ nhất có thể.

Nền kinh tế tăng cường trái ngược hoàn toàn. Chúng ta nhận ra rằng: nhân lực sơ cấp chưa được đào tạo đúng mức. Nhưng tin vui là: AI có khả năng thúc đẩy khả năng thành thạo cực kỳ mạnh mẽ. Bạn có thể phát hiện ra tài năng thực sự của một người trẻ, thay vì bắt họ theo các khóa học chuẩn hóa.

Bạn cần thúc đẩy sự trưởng thành của họ, giúp họ tìm ra chính mình, tìm ra đam mê thực sự, thứ khiến họ có thể toàn tâm toàn ý. Ít nhất, đó là cách chúng ta nghĩ về con cái mình. Không ai biết chính xác điều gì sẽ có giá trị nhất trong tương lai, nhưng nếu xây dựng dựa trên năng khiếu thực sự, khả năng thành công sẽ cao hơn nhiều.

Tôi nghĩ AI sẽ đóng vai trò lớn trong đó. Đây là những công cụ học tập cực kỳ tốt, chúng ta cần xây dựng, và tôi nghĩ hiện chưa có công cụ quy mô lớn như vậy.

Thứ hai, quay lại “lời nguyền của người mã hóa”: những người này phải liên tục đào tạo lại, nâng cao giá trị, trở thành người chỉ huy.

Nhiều người đề cập đến tầm quan trọng của tự chủ. Tôi nghĩ đó là điểm mấu chốt: bạn phải nhận thức rằng mình có thể trở thành người chỉ huy, và khả năng của bạn ngày càng nhiều hơn trước.

Về phù hợp, thông qua nghiên cứu an toàn và các công cụ xác thực tốt hơn, nếu chúng ta có thể nâng cao năng lực của chính mình, chúng ta sẽ có thể xác thực tốt hơn, trở thành những cộng sự thực sự.

Kết hợp tất cả, bạn sẽ bước vào một kịch cảnh: những thứ từng đắt đỏ giờ gần như miễn phí. Bất cứ thứ gì có thể đo lường, đều có thể tự động hóa.

Sau đó, chúng ta sẽ phát minh ra những thứ mới. Rất nhiều công việc mới, bao gồm kinh tế địa vị, kinh tế không thể đo lường, đều dựa trên hệ thống xác thực mạnh mẽ, vì vậy chúng ta có nền tảng thực tế. Chúng ta sẽ không bị lấn át bởi các danh tính giả, các vai trò cố gắng tấn công kiểu phù thủy.

Tổng thể, tương lai khá tích cực. Nhiều chính phủ luôn muốn làm những việc như giáo dục chất lượng cao, y tế chất lượng cao, có thể trở nên rẻ và phổ biến hơn.

Nhưng chúng ta phải đầu tư xây dựng trong quá trình này, chứ không phải vượt qua giai đoạn chuyển đổi một cách miễn cưỡng, hoặc đưa ra các quyết định cực đoan như phá bỏ trung tâm dữ liệu. Điều đó là không thể, và sẽ không bao giờ hiệu quả.

Robert: Vậy nếu bạn còn trẻ trong sự nghiệp, bạn nên dùng các công cụ này để mô phỏng môi trường bạn sẽ gặp, rèn luyện bản thân. Còn nếu bạn đã đi qua giai đoạn đó, bạn cần có cảm giác cấp bách, nhận thức rằng bạn có thể làm nhiều việc hơn với ít nguồn lực hơn.

Eddy: Rất khó để nói tất cả những điều này sẽ kéo dài bao lâu, cho đến khi một cuộc cách mạng khó dự đoán khác đến. Nhưng con người có khả năng nhìn toàn cảnh, nhìn toàn dự án, biết đâu là cần chú ý, đâu là cần nguồn lực, và dự án cần điều chỉnh thế nào.

Nếu tôi là người trẻ mới bắt đầu hôm nay, tôi thực sự sẽ cảm thấy buồn: cảm giác viết ra một đoạn mã tinh tế, hiệu quả trong một mùa hè đã biến mất. Giờ đây, đó chỉ còn là sở thích.

Nhưng ngược lại, tôi sẽ cố gắng thuyết phục cha mẹ đầu tư cho tôi một khoản tiền, để điều khiển một đám máy tính, xem tôi có thể tận dụng 5000 đô la sức mạnh tính toán đó như thế nào. Ví dụ, tôi có thể hướng dẫn một đám máy móc làm một việc gì đó.

Trong giới công nghệ đã truyền tai nhau câu chuyện: một người có thể sáng lập một công ty khởi nghiệp trị giá tỷ đô. Đó chính là cách thực hiện nó.

Khả năng kiểm soát nhiều loại máy móc và dữ liệu, và duy trì tầm nhìn toàn diện về mọi thứ, chưa từng được phát triển. Phát triển kỹ năng này cũng chưa từng có ý nghĩa.

Nhưng nếu bạn muốn làm một dự án lớn, bạn luôn cần biết cách huy động nhiều người, đó là cách bạn có được đòn bẩy. Khi cấu trúc lao động thay đổi, cách này cũng thay đổi. Bây giờ, bạn cần học cách điều khiển thứ mới này.

Các lợi ích mới đã xuất hiện. Học cách tận dụng chúng, đó chính là bài học dành cho giới trẻ.

Chuyện chưa kết thúc—thật là điên rồ. Bạn vừa mới được thông báo rằng bạn có siêu năng lực. Bạn sẽ làm gì?

Christian: Tóm lại, hình thức học nghề có thể đã chết, nhưng công việc thực sự mới bắt đầu.

Nhiều lĩnh vực trước đây khó tiếp cận, như phần cứng, giờ chỉ cần bạn tò mò là có thể bắt đầu.

Nếu tôi phân loại, tín hiệu tích cực nhất của mô hình này là: chu kỳ thử nghiệm được rút ngắn, mọi người sẽ thực sự có thể nhanh chóng mở rộng ý tưởng của mình.

Quan điểm đầu tư: Nhóm nhỏ, giá trị lớn, sự tất yếu của tiền mã hóa

Robert: Eddy, anh có thấy xu hướng này trong các công ty mà anh đánh giá đầu tư không?

Eddy: Chắc chắn rồi. Chúng tôi đã thấy các công ty như Block, X cắt giảm quy mô lớn.

Tôi chưa có phân tích chính thức, nhưng nhiều dự án tiền mã hóa như Hyperliquid, Uniswap, có giá trị rất cao, nhưng nhân sự chỉ dưới 20 người.

Chỉ cần vài người có thể mở một công ty, thì trong tương lai sẽ có nhiều công ty như vậy, đúng không? Nếu đúng vậy, chúng sẽ cần phối hợp với nhau, và phối hợp rất phức tạp.

Bạn cần uy tín, cần danh tính, cần chứng minh nguồn dữ liệu, cần xác nhận nguồn thanh toán. Chúng ta vừa nói về ý tưởng bảo hiểm.

Và lý do các mạng lưới blockchain rất hấp dẫn là vì chúng đáng tin cậy và trung lập. Bạn không cần phải lo lắng về uy tín của hàng trăm tỷ công ty mà bạn tương tác, bạn chỉ cần tin tưởng hợp đồng thông minh và mô hình AI có thể xác minh, đảm bảo giao dịch diễn ra đúng như mong đợi, thanh toán theo yêu cầu.

Tôi nghĩ điều này gần như là không thể tránh khỏi. Tôi tin rằng blockchain sẽ đóng vai trò trung tâm trong câu chuyện này.

Christian: Tôi hoàn toàn đồng ý. Chúng ta đã xây dựng nền móng và hạ tầng cho điều này từ lâu, tôi nghĩ nó sẽ ngày càng hữu ích hơn.

Robert: Christian, sau tất cả nghiên cứu và khám phá này, anh làm thế nào để tích hợp các phát hiện vào công việc và cuộc sống của mình?

Christian: Thật lòng mà nói, nếu không có Gemini, ChatGPT, Grok, Claude, chúng tôi không thể viết được bài báo này. Chúng là những cộng tác xuất sắc. Tất nhiên, đôi khi chúng bị lệch hướng, liên tục xóa bỏ những đoạn chúng tôi cần.

Chúng tôi thậm chí còn để lại một số “ẩn ý” trong bài báo cho các mô hình lớn. Tôi đã từng trò chuyện với Gemini, nó nói thích “ẩn ý” đó, còn bình luận rất dí dỏm.

Lúc đó, bạn thực sự cảm nhận được trí tuệ. Nó không phải là máy móc theo kiểu máy móc, mà đầy sáng tạo. Đó là một khoảnh khắc mang tính biểu tượng: bạn cảm thấy nó là bạn đồng hành, chứ không chỉ là công cụ.

Robert: Được rồi. Nếu mọi người muốn đọc bài báo này, tiêu đề là 《Kinh tế học tối giản của AGI》. Tôi rất khuyên bạn nên xem. Trong đó có những hiểu biết có thể ảnh hưởng đến cuộc đời bạn, và cách bạn đối mặt với tương lai.