Lưu ý: Bài viết mang tính chất suy tưởng, hy vọng bạn kiên nhẫn đọc hết.
Tác giả: Tiểu Bánh
Ngày 26 tháng 7, Sam Altman đứng trên sân khấu tại Trung tâm Chase ở San Francisco nói: "Thật ngớ ngẩn khi nói rằng không bước vào phòng thí nghiệm tiên phong, bạn sẽ rơi vào giai cấp dưới cùng vĩnh viễn".
"Giai cấp dưới cùng vĩnh viễn", thuật ngữ thời thượng này lại một lần nữa lọt vào tầm mắt.
Nó dần trở nên phổ biến trong giới công nghệ trên X vào mùa hè năm 2025, khung lý thuyết đến từ "Lời nguyền thông minh", và bài luận văn "Tư bản thế kỷ XXII" của Trammell và Patel.
Cách nói này không chỉ đơn thuần dự đoán "AI sẽ khiến nhiều người mất việc", nó mô tả một tương lai cực đoan hơn: Khi AI có thể hoàn thành phần lớn lao động nhận thức và lao động chân tay, doanh nghiệp tạo ra của cải sẽ không cần thuê nhiều người như vậy nữa. Tầm quan trọng của tiền lương trong nền kinh tế theo đó giảm xuống, lợi nhuận thì ngày càng chảy về phía những người nắm giữ mô hình, sức tính toán, năng lượng và trung tâm dữ liệu.
Không chỉ là một nhóm người tạm thời trở nên nghèo khó, mà là giá trị lao động - thứ họ dựa vào để vươn lên - bị mất đi; không chỉ là người giàu giàu hơn trước, mà là những người không có vốn không thể trở thành chủ sở hữu vốn thông qua công việc, đó chính là cái gọi là "giai cấp dưới cùng vĩnh viễn".
Trong trường hợp không có sự phân phối lại của cải quy mô lớn, quyền sở hữu công cộng hoặc thuế vốn lũy tiến toàn cầu, lý thuyết này cuối cùng sẽ dẫn đến một kết luận đáng lo ngại:
Hầu hết mọi tài sản, đều có thể dần dần chảy về phía nhóm người giàu có nhất vào thời điểm chuyển đổi AI xảy ra.
Tất nhiên, đây vẫn chỉ là một suy diễn, nhưng nó khiến tôi nghĩ về một chuyện nhỏ.
Một năm qua, nhà văn Jasmine Sun đã thực hiện một cuộc điều tra thực địa gần như vụng về. Cô lần lượt gặp gỡ các nhà nghiên cứu tại các phòng thí nghiệm AI tiên phong, mỗi lần trò chuyện một giờ, không ghi âm, không lưu hồ sơ, như một nhà nhân chủng học, truy hỏi quan điểm thực sự của họ về tương lai AI.
Có một câu hỏi, cô hầu như lần nào cũng hỏi:
Giả sử trước mặt bạn là một đứa trẻ Mỹ 17 tuổi bình thường. Nó không phải là lập trình viên thiên tài, điểm số chỉ ở mức B, bình thường cũng không mấy quan tâm đến AI. Bạn sẽ khuyên nó chuẩn bị cho tương lai như thế nào?
Hầu như không ai trả lời được.
Các nhà nghiên cứu này có lập trường chính trị khác nhau, phán đoán về AI trải dài từ lạc quan đến bi quan, nhưng câu trả lời lại giống nhau đến kinh ngạc:
Không biết. Tình hình hiện tại rất đáng sợ; công việc dành cho nó e rằng không nhiều, mà nó lại vô tình bị kẹt trong giai đoạn chuyển tiếp đau đớn nhất...
Nhưng rắc rối thực sự mà đứa trẻ 17 tuổi ấy phải đối mặt, có lẽ không phải là nó có trở nên nghèo khó hay không.
Cái vĩnh viễn không phải là nghèo khó
Bất kỳ thời đại nào cũng có người nghèo, cũng có giai cấp dưới cùng, nhưng "giai cấp dưới cùng" trong quá khứ không nhất thiết là một thân phận vĩnh viễn.
Một người có thể bán sức lao động để đổi lấy tiền lương, rồi lại dùng tiền lương đổi lấy giáo dục, nhà ở và tài sản; công nhân cũng có thể thông qua tổ chức, đình công và đàm phán tập thể, yêu cầu tư bản chuyển hóa một phần tăng trưởng năng suất thành tiền lương cao hơn và phúc lợi tốt hơn.
Cơ chế này không công bằng, nhưng ít nhất nó giữ lại một lối đi lên.
Điểm đáng chú ý thực sự của "giai cấp dưới cùng vĩnh viễn" là nó cho rằng chính lối đi này có thể biến mất.
Nhìn lại lịch sử lao động, công đoàn, mức lương tối thiểu và chế độ cuối tuần, đều được xây dựng trên cùng một sự thật: tư bản và lao động không thể thay thế hoàn toàn cho nhau.
Chủ nhà máy cần công nhân, công ty công nghệ cần kỹ sư, vì vậy hai bên buộc phải ngồi vào bàn đàm phán.
Marx đã dự đoán sự tập trung cao độ của tư bản, đồng thời cũng đưa ra một bộ giải pháp. Bởi vì trong thế giới của ông, người lao động trên tay vẫn nắm giữ một thứ mà tư bản cần, nhưng không thể tạo ra từ hư vô: đó là lao động.
Đình công có hiệu quả, bởi vì người lao động có thể tạm thời giữ lại nó. Công nhân không vào nhà máy, máy móc không thể vận hành; kỹ sư không viết mã, sản phẩm không thể ra mắt.
Nhưng nếu sức tính toán có thể mua được toàn bộ lao động mà một người có thể cung cấp, thì thứ mà người lao động có thể giữ lại sẽ tiệm cận về không.
Khi đó, vấn đề không chỉ là tiền lương của một số người giảm xuống, mà là tư bản không còn cần đàm phán với đa số mọi người. Người lao động vừa khó tích lũy tài sản thông qua tiền lương, vừa khó yêu cầu phân phối lại lợi ích thông qua việc ngừng lao động.
Thứ khiến giai cấp dưới cùng trở nên "vĩnh viễn", là cỗ máy từng có thể đưa người nghèo trở lại tầng lớp trung lưu - lao động, thương lượng và tích lũy tài sản - đang bị tháo dỡ.
Bằng chứng về sự lung lay của cỗ máy này, đã đi từ lý thuyết vào bảng lương.
Phòng thí nghiệm Kinh tế Số Stanford sử dụng dữ liệu vi mô từ ADP bao phủ 4,6 triệu lao động phát hiện: Sau khi AI tạo sinh phổ biến, trong các ngành nghề có mức độ phơi nhiễm AI cao nhất, việc làm của lao động từ 22 đến 25 tuổi đã có mức sụt giảm tương đối khoảng 16%, tỷ lệ thất nghiệp của sinh viên tốt nghiệp Mỹ đạt 5,6%, tăng 1,6 điểm phần trăm so với ba năm trước; quy mô tuyển dụng sinh viên mới tốt nghiệp của các công ty công nghệ lớn, đã giảm 25% trong vòng hai năm.
Thang máy vẫn đang hoạt động bình thường, chỉ có điều nút bấm ở tầng một đã bị tháo mất.
Những người không trả lời được, đang tự mua bảo hiểm cho mình
Trở lại với cuộc phỏng vấn của Sun.
Những nhà nghiên cứu không thể trả lời "đứa trẻ 17 tuổi nên làm thế nào" đó, không vì thế mà dừng công việc trong tay.
Sun tiếp tục truy vấn: Vì các bạn cho rằng tương lai nguy hiểm như vậy, tại sao vẫn tiếp tục xây dựng nó?
Câu trả lời đại thể chia thành ba loại.
Loại thứ nhất chân thành tin rằng, chỉ cần vượt qua giai đoạn chuyển đổi, AI cuối cùng có thể chữa khỏi bệnh tật, xóa bỏ sự thiếu thốn.
Loại thứ hai tin vào thuyết quyết định luận công nghệ: Cho dù mình không làm, người khác cũng sẽ làm.
Loại thứ ba thành thật nhất, cũng khó xử nhất:
Nếu sự hỗn loạn lớn thực sự sẽ đến, ít nhất hãy thay mình chiếm một vị trí trong tương lai trước đã.
Sự thúc đẩy "chiếm vị trí" này, đang thay đổi dòng chảy nhân tài trong toàn ngành AI.
Một người bạn của Sun đang học tiến sĩ AI tại Berkeley nói, khoảng một nửa số người cùng khóa quyết định tốt nghiệp sớm, thậm chí có người chọn đề tài luận án tiến sĩ dựa trên "hướng nghiên cứu nào dễ nhận được offer từ phòng thí nghiệm AI nhất".
Nhiều nhà văn độc lập và nhà nghiên cứu chính sách xung quanh Sun, cũng từ bỏ vị trí cũ, gia nhập các phòng thí nghiệm AI.
Những cách nói này nghe có vẻ như chuyện đùa, nhưng lại thực sự quyết định lựa chọn cuộc đời của một thế hệ, và không ngừng rút đi nhân tài từ hệ sinh thái nghiên cứu độc lập và chính sách công.
Mà những người bị rút đi, lại chính là nhóm người có khả năng xây dựng bàn đàm phán nhất.
Tự động hóa nhà máy thế kỷ 20 không phổ biến diễn biến thành xung đột kịch liệt, một nguyên nhân quan trọng là, trước khi máy móc vào nhà máy, bên chủ thường phải đàm phán với công đoàn trước: tự động hóa cần được giải thích là nâng cấp an toàn, mức tăng lương cần gắn với việc tăng năng lực sản xuất.
Giữa tư bản và lao động, có một chiếc bàn đàm phán ngăn cách.
Nhân viên văn phòng ngày nay không có chiếc bàn này.
Tinh tế hơn là, những người có năng lực xây dựng bàn đàm phán nhất - học giả, nhà nghiên cứu độc lập và nhân tài chính sách - đang bị câu chuyện "giá trị lao động sắp mất đi" thuyết phục để tiến vào phòng thí nghiệm. Bởi vì chỉ có vào phòng thí nghiệm, họ mới có thể nhận được cổ phần, đứng về phía tư bản trước.
Vòng tuần hoàn từ đó hình thành:
Càng nhiều người tin rằng quyền thương lượng của lao động sắp biến mất, càng nhiều người sẽ từ bỏ việc xây dựng quyền thương lượng, chuyển sang tranh giành cổ phần; và càng ít người xây dựng, quyền thương lượng của lao động càng biến mất nhanh.
Không ai an toàn tuyệt đối
Đứa trẻ 17 tuổi ấy không phải hoàn toàn không nhận được lời khuyên.
Trước sự bất định mà AI mang lại, mọi người đã đưa ra nhiều câu trả lời, trực tiếp nhất là thúc đẩy hai phản ứng.
Một là nhanh chóng học cách sử dụng AI, cố gắng trở thành người bị thay thế muộn nhất; hai là nhanh chóng sở hữu tài sản AI, tranh thủ đứng về phía tư bản trước khi lao động mất giá trị.
Sự thúc đẩy sau đặc biệt rõ ràng ở Thung lũng Silicon, thậm chí là tầng lớp giàu có Trung Quốc.
Có người bất chấp mọi giá, hy vọng nhận được cổ phần của Anthropic, OpenAI hoặc các công ty AI tiên phong khác, lý thuyết rất đơn giản: Nếu điểm kỳ dị (singularity) thực sự đến, lao động có thể nhanh chóng mất giá, khi đó quyết định hoàn cảnh của một người sẽ không còn là anh ta biết làm gì, mà là anh ta sở hữu gì từ trước.
Theo logic này, chỉ cần trước khi cánh cửa đóng lại, chuyển thu nhập từ lao động thành cổ phần của công ty AI, là có cơ hội từ người bị công nghệ thay thế, trở thành người sở hữu công nghệ.
Đây cũng là điểm hấp dẫn nhất của câu chuyện "giai cấp dưới cùng vĩnh viễn", nó không chỉ tạo ra nỗi sợ hãi, mà còn ám chỉ một lối thoát hiểm:
Vì tư bản có thể thay thế lao động, vậy hãy nhanh chóng từ người lao động trở thành chủ sở hữu tư bản.
Vấn đề là, con đường này trước tiên đã không thuộc về đa số mọi người.
OpenAI và Anthropic đều không phải là công ty mà người bình thường có thể dễ dàng mua trên thị trường công khai. Những người thực sự có cơ hội nhận được cổ phần của các công ty này, thường là nhân viên phòng thí nghiệm, nhà đầu tư giai đoạn đầu, và những người giàu có có thể thâm nhập thị trường đầu tư tư nhân.
Vì vậy, đây gần như là một lập luận vòng tròn:
Để tránh rơi vào giai cấp dưới cùng vì không có vốn, anh ta cần trước hết sở hữu thứ vốn chỉ có tầng lớp trên mới có thể có được.
Quan trọng hơn, ngay cả khi một người thành công nhận được cổ phần, chiếc bảo hiểm này cũng chưa chắc có hiệu lực vĩnh viễn.
Tác giả của ngôn ngữ lập trình Austral, Fernando Borretti chỉ ra, bên trong lý thuyết "giai cấp dưới cùng vĩnh viễn" thực ra tồn tại một mâu thuẫn.
Nếu AI thực sự có thể hoàn thành hầu hết mọi lao động nhận thức và lao động chân tay với chi phí thấp hơn, thì lao động phổ thông đương nhiên có thể mất giá trị kinh tế, nhưng những người nắm giữ cổ phần công ty AI trước đó cũng chưa chắc có thể trở thành "giai cấp trên vĩnh viễn".
Nguyên nhân rất đơn giản: Của cải không phải được viết trong quy luật tự nhiên.
Một người sở hữu công ty, đất đai hay sức tính toán, không chỉ vì hợp đồng ghi tên anh ta, mà còn vì tòa án, cảnh sát và chính phủ sẵn sàng thừa nhận và bảo vệ quyền sở hữu này.
Nhưng nếu tiếp tục suy diễn theo thiết lập "siêu AI thay thế tất cả", cuối cùng AI thậm chí có thể hoàn thành sản xuất, quản lý, quản trị và cả chiến tranh. Đến bước đó, người giàu ngày nay vừa không cung cấp lao động, vừa không nắm giữ sức mạnh thực tế nào ngoài máy móc. Vậy thì, quốc gia hoặc siêu trí tuệ tương lai tại sao nhất định phải mãi mãi thừa nhận quyền sở hữu mà họ có được từ thời đại cũ?
Mua cổ phần của công ty AI, có thể giúp một người vượt qua giai đoạn chuyển đổi, nhưng không thể đảm bảo anh ta ở lại tầng lớp trên vĩnh viễn.
Nếu sở hữu tài sản AI không phải là con đường ai cũng có thể đi, câu trả lời phổ biến hơn chính là học AI.
Con đường này xuất hiện một nghịch lý khác:
Một người càng giỏi sử dụng AI để nâng cao năng suất, càng có khả năng giúp doanh nghiệp giảm nhu cầu đối với lao động khác.
Anh ta có thể tạm thời ở lại trong thang máy, nhưng đồng thời cũng đang tham gia tháo dỡ nút bấm của các tầng khác.
Điều này không có nghĩa là mọi người không nên học AI. Đối với cá nhân, thành thạo sử dụng AI vẫn có thể là lựa chọn hợp lý nhất hiện tại. Vấn đề nằm ở chỗ, khi tất cả mọi người đều cố gắng tránh bị thay thế bằng cách nâng cao hiệu suất có thể thay thế của chính mình, kết quả cuối cùng có thể là doanh nghiệp cần ít lao động hơn.
Lựa chọn hợp lý của cá nhân, chồng chất lên nhau, ngược lại có thể đẩy nhanh sự suy giảm quyền thương lượng tổng thể của lao động.
Còn một câu trả lời nữa, là rời khỏi lĩnh vực dễ bị AI sao chép nhất, chuyển hướng sang công việc phải có mặt trực tiếp.
Nếu nguồn cung sản phẩm số tiệm cận vô hạn, thì thao tác vật lý, trách nhiệm tại hiện trường và sự tin tưởng giữa người với người không thể sao chép từ xa, thực sự có thể nhận được mức giá cao hơn.
Trung tâm dữ liệu cần thợ điện, xã hội già hóa cần nhân viên chăm sóc, mọi người cũng vẫn sẵn sàng trả phí cho sự hiện diện thực sự của bác sĩ, giáo viên và nhân viên phục vụ, nhưng đây cũng không phải là con đường lùi mà ai cũng có thể đi.
Trên đây nhìn có vẻ là ba con đường khác nhau, nhưng thực tế đều đang trả lời cùng một câu hỏi:
Làm thế nào để bản thân rơi xuống muộn hơn một chút?
Nhưng câu trả lời mà đứa trẻ 17 tuổi ấy thực sự cần có lẽ là: Tại sao sự tồn tại của một người, phải phụ thuộc vào việc anh ta còn có thể được tư bản cần đến hay không?
Lý do các nhà nghiên cứu không trả lời được, là vì câu hỏi này cuối cùng cần không phải là một bản kế hoạch cá nhân, mà là một hệ thống phân phối mới.
Khi lao động vẫn không thể thay thế, tiền lương, công đoàn và đình công cùng cấu thành cơ chế phân phối; nếu lao động thực sự bắt đầu mất đi tính khan hiếm, thì xã hội buộc phải tìm ra một cách thức khác, để phân phối của cải do máy móc tạo ra cho những người không còn được máy móc cần đến.
Việc này không thể giải quyết bằng cách tất cả mọi người học AI chăm chỉ hơn, cũng không thể hoàn thành bằng cách mỗi người mua trước vài cổ phiếu.
Cá nhân có thể mua được, chỉ là thời gian đệm, thứ thực sự thiếu, vẫn là chiếc bàn đàm phán đó.
Một chiếc bàn đàm phán
Xây dựng bàn đàm phán, không phải là việc bất kỳ nỗ lực cá nhân nào có thể thay thế được.
Trung Quốc bất ngờ cung cấp một mẫu đối chiếu.
Tháng 12 năm 2025, một tòa án ở Bắc Kinh phán quyết rằng, việc vị trí công việc bị AI thay thế không trực tiếp cấu thành lý do sa thải hợp pháp. Cũng có nhân viên doanh nghiệp nhà nước cho biết, công cụ AI mà họ sử dụng có thể hoàn thành công việc của khoảng hai nhân viên, nhưng công ty cam kết sẽ không sa thải nhân viên vì lý do AI.
Sun sau khi ở lại Trung Quốc hai tuần đã tổng kết rằng, thái độ xã hội ở đó không phải là chủ nghĩa lạc quan công nghệ đơn thuần, mà là một chủ nghĩa thực dụng kiểu "phản kháng không thực tế, vậy thì lên xe trước đã".
Nhưng ít nhất, có người đang cố gắng dùng vô số quy tắc và lập pháp vụn vặt, để đỡ lấy những người đang rơi xuống trong quá trình chuyển đổi công nghệ.
Nước Mỹ đối mặt với thứ gần hơn với một khoảng trống chế độ.
Tháng 4 năm 2026, có người ném chai xăng vào nhà ở của Altman ở San Francisco; cùng tháng, nhà của một nghị sĩ thành phố ủng hộ dự án trung tâm dữ liệu bị bắn. Trong lễ tốt nghiệp, cũng bắt đầu xuất hiện tiếng la ó nhắm vào các giám đốc điều hành công ty AI.
Cảm xúc không tìm được lối thoát thể chế hóa, sẽ tự mình tìm lối thoát.
Trong khi đó, dữ liệu từ Cục Dự trữ Liên bang St. Louis cho thấy, trong tăng trưởng GDP Mỹ năm 2025, có 39% đến từ đầu tư liên quan đến trung tâm dữ liệu và AI.
Cả quốc gia đang đặt cược tăng trưởng vào một công nghệ mà đa số người dân tạm thời chưa cảm nhận được lợi ích.
Năm 2026 Mỹ sẽ tổ chức bầu cử giữa kỳ, năm 2028 cuộc bầu cử sơ bộ của hai đảng cũng chắc chắn đông đúc, Mark Kelly, Ro Khanna và Josh Hawley đã lần lượt công bố cương lĩnh hành động về AI.
Vì vậy, chỉ số đáng quan sát nhất trong hai năm tới có lẽ chỉ có một:
Chiếc bàn đàm phán đó, có thể kịp được đặt ra trước cơn phẫn nộ hay không?
Nó có thể là một bộ luật, quy định doanh nghiệp không thể đơn giản chuyển hóa toàn bộ việc nâng cao năng suất thành sa thải; nó có thể là một hình thái công đoàn mới, cho phép nhân viên cùng một công ty không cần có cùng nghề nghiệp, cũng có thể cùng tham gia đàm phán triển khai AI; nó cũng có thể là một tấm séc in tên công ty AI, thông qua thuế, cổ tức hoặc quỹ công, phân phối lại lợi ích do công nghệ tạo ra cho những người gánh chịu chi phí chuyển đổi.
Hình thức cụ thể chưa xác định, nhưng vấn đề cốt lõi đã không thể tránh được:
Khi doanh nghiệp không còn cần thuê đa số người để tạo ra của cải, đa số người lại dựa vào cái gì để chia sẻ của cải?
Còn đứa trẻ 17 tuổi chỉ đạt điểm B kia, nó có lẽ sẽ không bao giờ biết:
Khi cả một ngành công nghiệp, những người thông minh nhất được hỏi "nên làm gì với nó", câu trả lời họ đưa ra là "không có câu trả lời".
Sau đó, họ tự trở về, tiếp tục mua bảo hiểm cho chính mình.
