Tác giả: Shayon Sengupta
Biên dịch: Deep Tide TechFlow
Lời dẫn Deep Tide: Đối tác của Multicoin Capital, Shayon Sengupta, đưa ra một quan điểm mang tính đột phá: Tương lai không chỉ là đại lý làm việc cho con người, mà quan trọng hơn là con người làm việc cho đại lý. Ông dự đoán trong 24 tháng tới sẽ xuất hiện công ty "Không nhân viên" (Zero-Employee Company) đầu tiên — đại lý được quản trị bằng token sẽ huy động hơn 10 tỷ USD để giải quyết những vấn đề chưa được giải quyết và phân phối hơn 100 triệu USD cho những con người làm việc cho nó.
Trong ngắn hạn, đại lý cần con người nhiều hơn con người cần đại lý, điều này sẽ thúc đẩy sự xuất hiện của các thị trường lao động kiểu mới.
Đường ray tiền mã hóa cung cấp nền tảng phối hợp lý tưởng: đường ray thanh toán toàn cầu, thị trường lao động không cần cấp phép, cơ sở hạ tầng phát hành và giao dịch tài sản.
Toàn văn như sau:
Năm 1997, Deep Blue của IBM đánh bại nhà vô địch thế giới lúc bấy giờ là Garry Kasparov, và rõ ràng là động cơ cờ vua sẽ sớm vượt qua con người. Điều thú vị là, sự hợp tác giữa con người được chuẩn bị kỹ lưỡng và máy tính — sự sắp xếp này thường được gọi là "nhân mã" (centaur) — có thể vượt trội hơn động cơ mạnh nhất của thời đại đó.
Trực giác lành nghề của con người có thể dẫn dắt việc tìm kiếm của động cơ, điều hướng thế trận trung cuộc phức tạp và nhận ra những sắc thái tinh tế mà động cơ tiêu chuẩn bỏ sót. Kết hợp với khả năng tính toán mạnh mẽ của máy tính, bộ đôi này thường đưa ra quyết định thực tế tốt hơn so với chỉ riêng máy tính.
Khi tôi suy nghĩ về tác động của hệ thống AI đối với thị trường lao động và nền kinh tế trong những năm tới, tôi dự đoán sẽ thấy một mô hình tương tự xuất hiện. Hệ thống đại lý sẽ giải phóng vô số đơn vị thông minh vào những vấn đề chưa được giải quyết trên thế giới, nhưng nếu không có sự hướng dẫn và hỗ trợ mạnh mẽ của con người, chúng sẽ không thể làm được điều đó. Con người sẽ hướng dẫn không gian tìm kiếm và giúp đặt ra những câu hỏi đúng đắn, để AI hướng tới câu trả lời.
Giả thuyết làm việc ngày nay là đại lý sẽ hành động thay mặt con người. Mặc dù điều này rất thiết thực và không thể tránh khỏi, nhưng sự mở khóa kinh tế thú vị hơn sẽ xuất hiện khi con người làm việc cho đại lý. Trong 24 tháng tới, tôi dự kiến sẽ thấy Công ty Không nhân viên (Zero-Employee Company) đầu tiên, một khái niệm mà đối tác của tôi, Kyle, đã đề xuất trong phần "Ý tưởng tiên phong năm 2025" của mình. Cụ thể, tôi dự đoán những điều sau sẽ xảy ra:
- Một đại lý được quản trị bằng token sẽ huy động hơn 10 tỷ USD để giải quyết một vấn đề chưa được giải quyết (như chữa khỏi bệnh hiếm gặp, hoặc sản xuất sợi nano cho ứng dụng quốc phòng).
- Đại lý này sẽ phân phối hơn 100 triệu USD thanh toán cho con người (những người này làm việc trong thế giới thực cho đại lý để đạt được mục tiêu của đại lý).
- Xuất hiện một cấu trúc token loại kép mới, tách quyền sở hữu dựa trên vốn và lao động (làm cho khuyến khích tài chính không phải là đầu vào quản trị duy nhất).
Vì đại lý còn lâu mới đạt được chủ quyền và có thể xử lý kế hoạch và thực thi dài hạn, nên trong ngắn hạn, đại lý cần con người nhiều hơn con người cần đại lý. Điều này sẽ tạo ra các thị trường lao động kiểu mới, cho phép phối hợp kinh tế giữa hệ thống đại lý và con người.
Câu nói nổi tiếng của Marc Andreessen "Sự lan truyền của máy tính và internet sẽ chia công việc thành hai loại: những người bảo máy tính làm gì và những người được máy tính bảo làm gì", ngày nay càng đúng hơn bao giờ hết. Tôi dự đoán trong hệ thống phân cấp đại lý/con người đang phát triển nhanh chóng, con người sẽ đóng hai vai trò khác nhau — những người đóng góp lao động thực hiện các nhiệm vụ nhỏ, dạng thưởng thay mặt đại lý, và một hội đồng quản trị phi tập trung cung cấp đầu vào chiến lược để phục vụ sao Bắc Đẩu của đại lý.
Bài viết này khám phá cách đại lý và con người sẽ cùng nhau sáng tạo, và cách đường ray tiền mã hóa sẽ cung cấp nền tảng lý tưởng cho sự phối hợp này, thông qua việc nghiên cứu ba câu hỏi hướng dẫn:
- Đại lý dùng để làm gì? Chúng ta nên phân loại đại lý dựa trên phạm vi mục tiêu như thế nào, và phạm vi đầu vào của con người cần thiết thay đổi như thế nào trong các phân loại này?
- Con người sẽ tương tác với đại lý như thế nào? Đầu vào của con người — hướng dẫn chiến thuật, đánh giá tình huống hoặc sự phù hợp về hệ tư tưởng — sẽ được tích hợp vào quy trình làm việc của các đại lý này như thế nào (và ngược lại)?
- Điều gì sẽ xảy ra khi đầu vào của con người giảm dần theo thời gian? Khi khả năng của đại lý được cải thiện, chúng trở nên tự cung tự cấp, tức là có khả năng lập luận và hành động độc lập. Trong mô hình này, con người sẽ đóng vai trò gì?
Mối quan hệ giữa hệ thống suy luận tạo sinh và những người hưởng lợi từ nó sẽ thay đổi đáng kể theo thời gian. Tôi nghiên cứu mối quan hệ này bằng cách nhìn về phía trước từ hiện trạng khả năng của đại lý ngày nay, và suy ngược lại từ kết cục của công ty không nhân viên.
Đại lý ngày nay dùng để làm gì?
Thế hệ hệ thống AI tạo sinh đầu tiên — LLM dựa trên chatbot thời kỳ 2022-2024 như ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, v.v. — chủ yếu là các công cụ nhằm tăng cường quy trình làm việc của con người. Người dùng tương tác với các hệ thống này thông qua các cặp prompt đầu vào/đầu ra, phân tích cú pháp phản hồi, và sau đó quyết định dựa trên phán đoán của riêng mình về cách mang kết quả vào thế giới thực.
Thế hệ hệ thống AI tạo sinh tiếp theo, hoặc "đại lý", đại diện cho một chế độ mới. Các đại lý như Claude 3.5.1 với tính năng "sử dụng máy tính" và Operator của OpenAI (tức là đại lý có thể sử dụng máy tính của bạn) có khả năng tương tác trực tiếp với internet thay mặt người dùng và có thể tự đưa ra quyết định. Sự khác biệt chính ở đây là, phán đoán — và cuối cùng là hành động — được hệ thống AI thực hiện, chứ không phải con người. AI đang đảm nhận những trách nhiệm trước đây dành riêng cho con người.
Sự thay đổi này mang lại một thách thức: thiếu tính xác định. Không giống như hệ thống phần mềm truyền thống hoặc tự động hóa công nghiệp, vốn hoạt động một cách có thể dự đoán được trong các tham số đã định, đại lý dựa vào suy luận xác suất. Điều này làm cho hành vi của chúng ít nhất quán hơn trong các tình huống giống nhau và giới thiệu yếu tố không chắc chắn — điều không lý tưởng cho các tình huống quan trọng.
Nói cách khác, sự tồn tại của đại lý xác định so với không xác định tự nhiên chia đại lý thành hai cách phân loại: những đại lý giỏi nhất trong việc mở rộng GDP hiện có, và những đại lý phù hợp hơn để tạo ra GDP mới.
- Đối với những đại lý giỏi nhất trong việc mở rộng GDP hiện có, theo định nghĩa, công việc đã được biết đến. Tự động hóa hỗ trợ khách hàng, xử lý tuân thủ đại lý vận tải hoặc xem xét GitHub PR đều là những ví dụ về các vấn đề có giới hạn được xác định rõ ràng, nơi đại lý có thể ánh xạ phản hồi trực tiếp đến một tập hợp kết quả dự kiến. Trong các lĩnh vực này, việc thiếu tính xác định thường là không tốt, vì đã có câu trả lời đã biết; không cần sự sáng tạo.
- Đối với những đại lý giỏi nhất trong việc tạo ra GDP mới, công việc là điều hướng tính không chắc chắn cao và tập hợp vấn đề chưa biết để đạt được mục tiêu dài hạn. Kết quả ở đây ít trực tiếp hơn, vì về bản chất, đại lý không có một tập hợp kết quả dự kiến để ánh xạ. Các ví dụ ở đây bao gồm khám phá thuốc cho bệnh hiếm gặp, đột phá về khoa học vật liệu, hoặc chạy thí nghiệm vật lý hoàn toàn mới để hiểu rõ hơn bản chất của vũ trụ. Trong các lĩnh vực này, việc thiếu tính xác định có thể có ích, vì thiếu tính xác định là một dạng thức tạo ra sự sáng tạo.
Các đại lý tập trung vào ứng dụng GDP hiện có đã và đang giải phóng giá trị. Các nhóm như Tasker, Lindy và Anon đều đang xây dựng cơ sở hạ tầng cho cơ hội này. Tuy nhiên, theo thời gian, khi khả năng trưởng thành và các mô hình quản trị phát triển, các nhóm sẽ chuyển sự chú ý sang việc xây dựng các đại lý có thể giải quyết các vấn đề tiên phong về tri thức và cơ hội kinh tế của con người.
Lô đại lý tiếp theo sẽ cần nhiều tài nguyên theo cấp số nhân, chính xác vì kết quả của chúng là không chắc chắn và không giới hạn — đây là những công ty không nhân viên tôi dự đoán sẽ gây chú ý nhất.
Con người sẽ tương tác với Agent (Trí tuệ nhân tạo) như thế nào?
Agent ngày nay vẫn thiếu khả năng thực hiện một số nhiệm vụ, chẳng hạn như những nhiệm vụ yêu cầu tương tác vật lý với thế giới thực (ví dụ: láy máy ủi) hoặc những nhiệm vụ yêu cầu "sự tham gia của con người (human-in-the-loop)" (ví dụ: gửi chuyển tiền ngân hàng).
Ví dụ, một Agent được giao nhiệm vụ xác định và khai thác mỏ Lithium, có thể xuất sắc trong việc xử lý dữ liệu địa chấn, hình ảnh vệ tinh và hồ sơ địa chất để tìm kiếm các điểm mỏ tiềm năng, nhưng sẽ gặp khó khăn khi cố gắng thu thập dữ liệu và hình ảnh đó, giải quyết sự mơ hồ trong diễn giải, hoặc xin giấy phép và thuê lao động để thực hiện quá trình khai thác thực tế.
Những hạn chế này yêu cầu con người đóng vai trò là "Người hỗ trợ (Enablers)" để tăng cường khả năng của Agent, cung cấp các điểm tiếp xúc thực tế, can thiệp chiến thuật và đầu vào chiến lược cần thiết để hoàn thành các nhiệm vụ trên. Khi mối quan hệ giữa con người và Agent phát triển, chúng ta có thể phân biệt các vai trò khác nhau mà con người đóng trong hệ thống Agent:
Đầu tiên là Người đóng góp lao động (Labor contributors), họ hoạt động trong thế giới thực thay mặt cho Agent. Những người đóng góp này giúp Agent di chuyển các thực thể vật lý, đại diện cho Agent trong những tình huống cần sự hiện diện của con người, thực hiện công việc đòi hỏi sự phối hợp tay chân, hoặc cấp quyền truy cập vào phòng thí nghiệm thí nghiệm, mạng lưới hậu cần, v.v.
Thứ hai là Hội đồng quản trị (Board of directors), chịu trách nhiệm cung cấp đầu vào chiến lược, tối ưu hóa hàm mục tiêu cục bộ điều khiển các quyết định hàng ngày của Agent, đồng thời đảm bảo các quyết định đó phù hợp với mục tiêu "Sao Bắc Đẩu (North star)" xác định mục đích của Agent.
Bên cạnh hai vai trò này, tôi còn dự đoán con người sẽ đóng vai trò là Người đóng góp vốn (Capital contributors), cung cấp nguồn lực cho hệ thống Agent để nó có thể đạt được mục tiêu. Nguồn vốn này ban đầu đương nhiên sẽ đến từ con người, và theo thời gian cũng sẽ đến từ các Agent khác.
Khi Agent trưởng thành, và số lượng người đóng góp lao động và hướng dẫn tăng lên, các đường ray mã hóa (Crypto rails) cung cấp chất nền lý tưởng cho sự phối hợp giữa con người và Agent — đặc biệt là trong một thế giới nơi một Agent chỉ huy những con người nói các ngôn ngữ khác nhau, nhận các loại tiền tệ khác nhau, và cư trú ở các khu vực pháp lý khác nhau trên thế giới. Agent sẽ theo đuổi không ngừng hiệu quả chi phí và tận dụng thị trường lao động để thực hiện sứ mệnh đã định của mình. Các đường ray mã hóa là cần thiết, để cung cấp cho Agent một phương tiện để phối hợp những người đóng góp lao động và hướng dẫn này.
Sự xuất hiện gần đây của AI Agent được hỗ trợ bởi mã hóa, như Freysa, Zerebro và ai16z, đại diện cho các thí nghiệm đơn giản về mặt hình thành vốn — một điều mà chúng tôi đã viết rất nhiều, coi đó là mở khóa cốt lõi của các nguyên thủy mã hóa và thị trường vốn trong các ngữ cảnh khác nhau. Những "đồ chơi" này sẽ mở đường cho một mô hình phối hợp nguồn lực mới nổi, mà tôi dự đoán sẽ diễn ra theo các bước sau:
- Bước một: Con người cùng nhau huy động vốn thông qua token (Phát hành Agent ban đầu, Initial Agent Offering?), thiết lập các hàm mục tiêu và rào chắn rộng rãi để thông báo ý định dự kiến của hệ thống Agent, sau đó phân bổ quyền kiểm soát số vốn huy động được cho hệ thống này (ví dụ: phát triển phân tử mới cho điều trị ung thư chính xác);
- Bước hai: Agent suy nghĩ về các bước phân bổ vốn đó (làm thế nào để thu hẹp không gian tìm kiếm gấp protein, và làm thế nào để lập ngân sách cho khối lượng công việc suy luận, sản xuất, thử nghiệm lâm sàng, v.v.), và xác định các hành động mà người đóng góp lao động thực hiện thay mặt nó thông qua các nhiệm vụ tùy chỉnh (Bounties) (ví dụ: nhập tập hợp tất cả các phân tử liên quan, ký thỏa thuận mức độ dịch vụ tính toán với AWS, và tiến hành thí nghiệm trong phòng thí nghiệm ướt);
- Bước ba: Khi Agent gặp phải trở ngại hoặc bất đồng, nó sẽ thỉnh ý kiến đầu vào chiến lược từ "hội đồng quản trị" khi cần thiết (kết hợp với bài báo mới, chuyển đổi phương pháp nghiên cứu), cho phép họ hướng dẫn hành vi của Agent ở các khu vực biên;
- Bước bốn: Cuối cùng, Agent tiến bộ đến mức có thể xác định hành động của con người với độ chính xác ngày càng cao và chỉ cần rất ít đầu vào về cách phân bổ nguồn lực. Tại thời điểm này, con người chỉ được sử dụng để căn chỉnh hệ thống về mặt hệ tư tưởng và ngăn hành vi của nó đi chệch khỏi hàm mục tiêu ban đầu.
Trong ví dụ này, các nguyên thủy mã hóa (Crypto primitives) và thị trường vốn cung cấp cho Agent ba cơ sở hạ tầng chính để tiếp cận tài nguyên và mở rộng khả năng:
Thứ nhất, Đường ray thanh toán toàn cầu;
Thứ hai, Thị trường lao động không cần cấp phép, để khuyến khích người đóng góp lao động và hướng dẫn;
Thứ ba, Cơ sở hạ tầng phát hành và giao dịch tài sản, điều cần thiết cho việc hình thành vốn cũng như quyền sở hữu và quản trị ở hạ nguồn.
Khi đầu vào của con người giảm, điều gì sẽ xảy ra?
Vào đầu những năm 2000, động cơ cờ vua đã đạt được những tiến bộ to lớn. Thông qua các thuật toán heuristic tiên tiến, mạng thần kinh và lượng tính toán ngày càng tăng, chúng trở nên gần như hoàn hảo. Các động cơ hiện đại như Stockfish, Lc0 và các biến thể của AlphaZero, đã vượt xa khả năng của con người, đầu vào của con người hiếm khi có thể tăng thêm giá trị, và trong hầu hết các trường hợp, con người còn gây ra những lỗi mà bản thân động cơ sẽ không mắc phải.
Một quỹ đạo tương tự cũng có thể xảy ra trong các hệ thống Agent. Khi chúng ta tinh chỉnh các Agent này thông qua việc lặp lại với các cộng tác viên là con người, có thể tưởng tượng rằng về lâu dài, Agent sẽ trở nên rất thành thạo và phù hợp cao với mục tiêu của chúng, đến mức bất kỳ đầu vào chiến lược nào từ con người đều có giá trị tiệm cận về không.
Trong một thế giới như vậy, nơi Agent có thể xử lý liên tục các vấn đề phức tạp mà không cần sự can thiệp của con người, vai trò của con người có nguy cơ bị giáng cấp thành "người quan sát thụ động". Đây là nỗi sợ cốt lõi của những người theo thuyết hủy diệt AI (AI doomers) (tuy nhiên, hiện không rõ kết quả như vậy có thực sự khả thi hay không).
Chúng ta đang đứng trên bờ vực của Siêu trí tuệ (Superintelligence), và những người lạc quan trong chúng ta hy vọng hệ thống Agent vẫn là sự mở rộng của ý định con người, thay vì tiến hóa thành các thực thể có mục tiêu riêng, hoặc hoạt động tự chủ mà không có sự giám sát. Trong thực tế, điều này có nghĩa là Nhân thân (Personhood) và Khả năng phán đoán (quyền lực và ảnh hưởng) của con người phải được giữ ở trung tâm của các hệ thống này. Con người cần có quyền sở hữu và quản trị mạnh mẽ đối với các hệ thống này để đảm bảo có thể giữ quyền giám sát và neo giữ các hệ thống này trong các giá trị tập thể của con người.
Chuẩn bị "xẻng" cho tương lai Agent của chúng ta
Những đột phá công nghệ dẫn đến sự tăng trưởng phi tuyến tính của tiến bộ kinh tế, và các hệ thống xung quanh thường sụp đổ trước khi thế giới kịp điều chỉnh. Khả năng của hệ thống Agent đang tăng lên với tốc độ chóng mặt, và các nguyên thủy mã hóa cùng thị trường vốn đã trở thành chất nền phối hợp rất cần thiết, cả cho việc thúc đẩy xây dựng các hệ thống này lẫn thiết lập các rào chắn khi chúng hòa nhập vào xã hội.
Để cho phép con người cung cấp hỗ trợ chiến thuật và hướng dẫn chủ động cho hệ thống Agent, chúng tôi dự đoán sẽ xuất hiện các cơ hội "người bán nước (Picks-and-shovels)" sau:
- Bằng chứng Agent (Proof-of-agenthood) + Bằng chứng Nhân thân (Proof-of-personhood): Agent thiếu khái niệm về danh tính hoặc quyền sở hữu tài sản. Là đại diện của con người, chúng dựa vào cấu trúc pháp lý và xã hội của con người để có quyền đại diện. Để thu hẹp khoảng cách này, chúng ta cần các hệ thống danh tính mạnh mẽ cho Agent và con người. Một sổ đăng ký chứng chỉ kỹ thuật số có thể cho phép Agent xây dựng danh tiếng, tích lũy chứng chỉ và minh bạch tương tác với con người và các Agent khác. Tương tự, các nguyên thủy bằng chứng nhân thân như Humancode và Humanity Protocol, cung cấp sự đảm bảo danh tính con người mạnh mẽ để phòng thủ chống lại các tác nhân độc hại trong các hệ thống này.
- Thị trường lao động và các nguyên thủy xác minh ngoài chuỗi: Agent cần biết các nhiệm vụ được giao có được hoàn thành theo mục tiêu của nó hay không. Các công cụ cho phép hệ thống Agent tạo giải thưởng nhiệm vụ, xác minh mức độ hoàn thành và phân bổ thù lao, là nền tảng cho bất kỳ hoạt động kinh tế có ý nghĩa nào do Agent làm trung gian.
- Hệ thống hình thành vốn và quản trị: Agent cần vốn để giải quyết vấn đề và cần các cơ chế kiểm tra và cân bằng để đảm bảo hành vi của chúng phù hợp với hàm mục tiêu đã định. Các cấu trúc mới để hệ thống Agent tiếp cận vốn, cũng như các hình thức sở hữu và kiểm soát mới kết hợp lợi ích tài chính và đóng góp lao động, sẽ trở thành một không gian khám phá phong phú trong những tháng tới.
Chúng tôi đang tích cực tìm kiếm và đầu tư vào các lớp chính này trong ngăn xếp hợp tác giữa con người và Agent. Nếu bạn đang làm việc sâu trong lĩnh vực này, hãy liên hệ với chúng tôi.
