Nguồn: Podcast Bankless
Tổng hợp: Felix, PANews
Nhà kinh tế học Christian Catalini từ Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) đã tham gia chương trình của Ryan và David, giải thích sâu về bài nghiên cứu mới của ông "Một số kinh tế học đơn giản về Trí tuệ Nhân tạo Phổ quát". Bài nghiên cứu chỉ ra rằng, nguồn lực khan hiếm trong nền kinh tế AI không còn là trí thông minh, mà là sự xác minh: khả năng kiểm tra, đánh giá và xác nhận tính chính xác của đầu ra AI của con người.
Christian đã giải thích chi tiết hai đường cong chi phí (chi phí tự động hóa và chi phí xác minh) đang định hình lại mọi ngành nghề, lý giải tại sao các vị trí công việc cấp đầu vào lại biến mất đầu tiên, và tại sao ngay cả các chuyên gia hàng đầu cũng đang vô tình đào tạo người kế nhiệm của chính họ ("lời nguyền của người lập trình"). Ông cũng vẽ ra ba vai trò sẽ được giữ lại trong quá trình chuyển đổi: Giám đốc, Người tạo ra ý nghĩa và Người bảo lãnh trách nhiệm.
PANews đã tổng hợp những tinh hoa của cuộc đối thoại.
Người dẫn chương trình: Tôi nghĩ nhiều thính giả có lẽ giống tôi, cảm thấy hoảng sợ về AI. Theo anh, tại sao mọi người lại lo lắng về AI? Những lo ngại của họ có hợp lý không?
Christian: Tất cả chúng ta đều có chung cảm nhận. Đây là một thời kỳ thay đổi nhanh chóng và mang tính chuyển đổi. Bạn càng gần với mã code, bạn càng sớm chứng kiến sự tăng tốc này, sự tăng trưởng theo cấp số nhân này trong vài tháng qua đã trở nên rất thực tế. Công nghệ này đã đạt được những điều mà nhiều người nghĩ sẽ mất nhiều thời gian hơn mới có thể hoàn thành, cảm giác này là thứ mà tất cả chúng ta đang cố gắng đối. Nhưng tôi nghĩ "thuyết tận thế" là sai lầm, mọi người thường đánh giá thấp tiềm năng mà những công cụ này mang lại. Vâng, sẽ có một giai đoạn chuyển tiếp vô cùng khó khăn, tốc độ thay đổi công việc là chưa từng có trong lịch sử. Nhưng dù vậy, nếu bạn tận dụng đặc điểm lớn nhất của công nghệ này và đầu tư vào nó, về lâu dài chủ yếu vẫn là tích cực, mặc dù trên đường đi sẽ rất gập ghềnh. Kinh tế học xem công việc như một tập hợp các nhiệm vụ, một số nhiệm vụ sẽ được tự động hóa, đó là tin tốt, nhưng điều quan trọng là bạn đào tạo lại bản thân như thế nào và luôn ở tiền tuyến.
Người dẫn chương trình: Anh nghĩ ai sẽ chịu tác động đầu tiên?
Christian: Đây là một câu hỏi tuyệt vời, tôi có rất nhiều suy nghĩ khác nhau về điều này. Đầu tiên, khi tôi nói những người gần mã code nhất sẽ chịu tác động đầu tiên, ý là họ sẽ sớm trải nghiệm được sức mạnh của công nghệ này. Như "Nghịch lý Jevons" đã tiết lộ, khi một thứ gì đó trở nên hiệu quả, chúng ta lại tiêu thụ nhiều hơn, ví dụ như chúng ta sẽ viết nhiều phần mềm hơn. Tôi nghĩ lập trình sẽ phân hóa giống như nhiều ngành nghề khác, chúng tôi gọi đó là "vòng lặp sơ cấp biến mất" trong bài nghiên cứu. Nếu bạn là người mới vào nghề, chưa có được "kiến thức ngầm" để phân biệt sản phẩm tốt với sản phẩm tầm thường, thì AI có thể thay thế bạn rất tốt trong mọi lĩnh vực.
Mọi người bây giờ có thể dễ dàng có được một nhân viên marketing khá tốt, một lập trình viên sơ cấp, hoặc một luật sư có thể giúp bạn xử lý hầu hết các tình huống, bạn chỉ cần mời luật sư hàng đầu ở giai đoạn cuối để xác minh cuối cùng. Mặt khác, ngay cả các chuyên gia hàng đầu, trong quá trình đưa AI vào, cũng đang cố ý hoặc vô ý tạo ra nhãn dán, thông tin và dấu vết kỹ thuật số, những thứ cuối cùng sẽ khiến công việc của chính họ bị tự động hóa. Các phòng thí nghiệm hàng đầu đang tuyển dụng những nhân tài hàng đầu trong các lĩnh vực như tài chính, sử dụng họ để tạo ra các tiêu chuẩn đánh giá, tích hợp những kiến thức chuyên môn này vào các mô hình lớn. Vì vậy, tôi nghĩ không có công việc đơn lẻ nào là an toàn 100%, ngay cả lao động chân tay bị giới hạn bởi khả năng chế tạo robot, mô hình phần thưởng trong vài năm tới cũng sẽ có bước nhảy vọt lớn. Bất cứ điều gì xảy ra trước màn hình đều có thể được theo dõi, sao chép và học hỏi. Đối với mỗi nghề nghiệp, điều quan trọng là phải suy nghĩ: Nếu tôi ủy thác càng nhiều công việc cho AI càng tốt, tôi còn có thể tạo thêm giá trị ở đâu?
Thực ra có rất nhiều "sự an ủi" của bản thân về "khiếu thẩm mỹ" và "sự phán đoán". Chúng rất mơ hồ. Vì vậy, trong bài nghiên cứu, chúng tôi nói: Không có cái gọi là khiếu thẩm mỹ hay phán đoán tốt/xấu, chỉ có sự khác biệt giữa "có thể đo lường" và "không thể đo lường". Nếu một việc gì đó đã được đo lường, máy móc có thể sao chép nó. Nếu một việc gì đó vẫn chỉ được nhúng trong các trọng số trong não bạn, ví dụ một nhà thiết kế hàng đầu đã tích lũy hàng chục nghìn giờ kinh nghiệm, có thể quyết định cái gì nên phát hành và cái gì không, đây là thứ chúng tôi gọi là "xác minh". Tất cả xác minh là bước cuối cùng này: Đại lý AI tạo ra sản phẩm, và bạn với tư cách là người quyết định, để đánh giá xem nó có đạt tiêu chuẩn để đưa ra thị trường hay không. Khi máy móc thu thập dữ liệu tốt hơn, mọi thứ sẽ được tự động hóa; nhưng đối với những lĩnh vực chưa biết, hoặc những nơi hoàn toàn không có dữ liệu, phần này trong vài năm tới vẫn sẽ thuộc về con người.
Người dẫn chương trình: Đây là một insight rất sâu sắc. Nhưng tôi cũng đang nghĩ, kỹ sư tự động hóa công việc của chính mình là điều tự nhiên. Liệu mỗi ngành có chị tác động như nhau không?
Christian: Chúng ta có đủ bằng chứng cho thấy sự thay đổi sẽ không đồng đều. Có thể nghĩ như thế này: Công việc này có phải chỉ là một kiểu "đóng gói" cho thứ gì đó mà xã hội về cơ bản không cần? Ví dụ như công việc tư vấn nói chung, nếu nó chủ yếu là đóng gói lại, chắt lọc, tóm tắt thông tin đã có sẵn rộng rãi, thì rõ ràng là có rủi ro. Nhưng nếu nó mang lại kiến thức chuyên môn khan hiếm trong lĩnh vực, hoặc vì lý do chính trị mà cần mời tư vấn, những thứ này sẽ tồn tại. Hãy tự hỏi bản thân, nghề này có sinh lời vì nó giải quyết một vấn đề phức tạp, hay chỉ vì tồn tại một nút thắt cổ chai nhân tạo nào đó.
Người dẫn chương trình: Xác minh thực sự có nghĩa là gì? Tôi thấy khó để phân tách công việc một ngày của mình thành phần nào là công việc nhận thức, phần nào là công việc xác minh.
Christian: Đại lý đã học từ mạng, sách và đo lường mọi thứ, vì chúng rẻ hơn và có thể mở rộng, vì vậy sẽ thay thế phần có thể đo lường. Nhưng những thứ mà đại lý chưa biết: đó là các trọng số mạng neural độc đáo trong não bạn. Đây là thứ bạn có được thông qua kinh nghiệm và sự vật lộn của bản thân, điều này biến bạn thành chuyên gia hàng đầu. Ví dụ như những người tham gia tiền điện tử đầu tiên, nhiều người đến từ Argentina, Venezuela, v.v., đã trải qua siêu lạm phát, phản ứng của họ đối với tài sản hoàn toàn khác. Sự đo lường độc đáo nội tại này vẫn là một lợi thế to lớn.
Xác minh là gì? Nó là sự khác biệt giữa tiêu chuẩn đo lường của chính bạn về thế giới và tiêu chuẩn mà đại lý sở hữu. Giống như một biên tập viên hàng đầu, biết chính xác bài viết nào sẽ引起共鸣 (gây được cộng hưởng); hoặc một CTO hàng đầu, đối mặt với kho mã nguồn khổng lồ do AI tạo ra, biết chính xác những phần biên quyết định nào phải được con người kiểm tra trực tiếp, phần này vẫn chưa thể được máy móc đo lường.
Người dẫn chương trình: Tôi lấy một ví dụ, nếu tôi thấy một video về Israel bị tên lửa bắn trên X, nhưng tôi phát hiện ra nó do AI tạo ra. Tôi sử dụng bộ não để nhận ra vấn đề, và có thể thông qua nhắc lại (re-prompt) để tạo ra video tốt hơn, đây có phải là "khả năng xác minh" của tôi không?
Christian: Đây là một ví dụ hay. Đi xa hơn, chúng ta có thể sớm ở trong một thế giới: đối với hầu hết mọi người, video này khó có thể phân biệt được với thực tế. Bước tiếp theo có thể là chuyên gia quân sự nhận ra động lực học của ngọn lửa không đúng. Bước tiếp nữa, ngay cả chuyên gia quân sự cũng không thể phân biệt ngay lập tức, cần AI phân tích nguyên lý vật lý và tiến hành kiểm tra mô phỏng. Cuối cùng có thể hoàn toàn không thể phân biệt, đến lúc đó, chúng ta sẽ buộc phải dựa vào cơ sở hạ tầng dựa trên mật mã để xác nhận tính xác thực. Trong lĩnh vực y tế cũng vậy, các trường hợp biên (edge cases) cuối cùng cần bác sĩ X-quang hàng đầu sử dụng 20 năm kinh nghiệm cùng hiểu biết về bối cảnh cụ thể của bệnh nhân, để phủ quyết phán đoán của AI. Đây là lớp "bộ lọc" mỏng manh cuối cùng mà chúng ta quan tâm. Khi làm điều này, chúng ta giải phóng rất nhiều thời gian. Vì vậy, đây chính là mặt tốt. Chúng ta có thể làm được nhiều việc hơn với ít tài nguyên hơn. Chi phí của những thứ đắt đỏ sẽ giảm xuống. Toàn xã hội sẽ tiêu thụ nhiều hơn những thứ này. Tôi nghĩ đó là tin tốt.
Người dẫn chương trình: Nhưng trong ví dụ của anh, hiện tại anh ấy đang xác minh, nhưng chẳng mấy chốc anh ấy không xác minh được nữa, cần đến chỉ huy quân sự, cuối cùng ngay cả chỉ huy cũng không xác minh được, buộc phải nhờ đến AI. Điều này chẳng phải chính xác cho thấy "xác minh" ban đầu có giá trị, nhưng chẳng mấy chốc cũng sẽ bị AI tự động hóa sao? Vậy ngay cả "xác minh" cũng không an toàn?
Christian: Chính xác. Trong bài nghiên cứu, chúng tôi gọi đây là "lời nguyền của người lập trình". Hành động rất hợp lý là thực hiện xác minh, bản thân nó đang thúc đẩy sự phát triển của công nghệ tiên tiến và số hóa kinh nghiệm. Chúng ta không thể dừng lại, bởi vì tất cả luật sư hoặc người hành nghề đều đang cố gắng sử dụng AI. Xác minh thực sự là một tiền tuyến đang thu hẹp dần.
Người dẫn chương trình: Ngay cả lĩnh vực công việc xác minh cuối cùng cũng ngày càng thu hẹp, khi nào thì mới không lo lắng?
Christian: Đầu tiên, có những thứ về bản chất là không thể đo lường, ví dụ như cái gọi là "trò chơi địa vị" hoặc những thứ mà con người gán cho ý nghĩa. Những lĩnh vực này sẽ không bị máy móc xâm phạm, bởi vì đặc trưng của chúng là liên quan đến sự phối hợp đồng thuận giữa con người. Tiền điện tử ở một mức độ nào đó cũng như vậy, điều quan trọng là sự đồng thuận của con người về thứ gì có giá trị. Khi lĩnh vực công việc có thể đo lường thu hẹp lại, chúng ta sẽ phát minh ra nhiều phương pháp để khiến công việc không thể đo lường trở nên có ý nghĩa.
Người dẫn chương trình: AI có thể xây dựng một trang web trong 10 giây, nhưng có thể không viết được một tweet thu hút con người. Đây có phải là một trong những công việc xác minh cuối cùng còn lại?
Christian: Thu hút sự chú ý, kể một câu chuyện cười thực sự mới lạ, đây là công việc sáng tạo cực kỳ khó, cố gắng phá vỡ những thứ chưa bao giờ được đo lường. Chúng ta đã tiến hóa qua sự sinh tồn lâu dài với khả năng cực mạnh để đối phó với môi trường chưa biết. Những người làm công việc này được gọi là "người tạo ra ý nghĩa". Ví dụ trong lĩnh vực nghệ thuật hoặc văn hóa, cái gì là tốt, điều này phụ thuộc vào sự đồng thuận của con người. Ngay cả khi bạn sử dụng đại lý AI, bạn cũng phải thiết lập "ý định".
Người dẫn chương trình: Chi phí tự động hóa đang giảm theo cấp số nhân, vậy "chi phí xác minh" sẽ thế nào? Nó sẽ mãi mãi bị ràng buộc bởi sinh học con người?
Christian: Hiện tại nó bị ràng buộc bởi sinh học. Vì vậy, nhiều công ty đã phát hành một lượng lớn mã do AI tạo ra, nhưng hoàn toàn không có đủ nhân lực để đọc và xác minh chúng, ẩn chứa rủi ro là điều chắc chắn.
Người dẫn chương trình: Chẳng lẽ không thể dùng AI để xác minh AI sao?
Christian: Nếu AI có thể xác minh chính xác, thì bản thân phần đó là có thể tự động hóa. Sau khi sử dụng tất cả các xác minh AI, phần còn lại là thứ thực sự không thể được AI xác minh, đây mới là nút thắt cổ chai cần sự can thiệp của con người.
Người dẫn chương trình: Nếu xác minh là nguồn lực khan hiếm mới, nhưng đang không ngừng thu hẹp, thì trong nền kinh tế này nên làm việc và đầu tư như thế nào?
Christian: Chúng tôi đã dựa trên "chi phí tự động hóa" và "chi phí xác minh" để tạo ra một ma trận 2x2. Góc dưới bên trái là người lao động bị thay thế: tự động hóa dễ, xác minh cũng dễ, bạn tuyệt đối không muốn ở đây. Ba góc phần tư còn lại là:
Người tạo ra ý nghĩa: Tự động hóa khó, xác minh khó. Họ tập trung vào sự đồng thuận xã hội, trò chơi địa vị và kết nối con người. Ví dụ như những người tạo ra khiếu thẩm mỹ trong giới thời trang, các KOL tiền điện tử trên Twitter, họ tạo ra tường thuật và điều phối sự chú ý.
Người bảo lãnh trách nhiệm: Tự động hóa dễ, xác minh khó. Họ là các chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực, như luật sư hàng đầu, bác sĩ hoặc nhà đầu tư mạo hiểm. Họ sử dụng AI trên quy mô lớn, nhưng cung cấp dịch vụ chịu trách nhiệm và xác minh cho các trường hợp biên cuối cùng.
Giám đốc: Tự động hóa khó, xác minh dễ. Cốt lõi là "ý định". Họ đối phó với "những điều chưa biết mà không biết", chỉ huy đại lý như một doanh nhân, thiết lập phương hướng, cảm nhận độ lệch và liên tục sửa đổi hướng đi.
Người dẫn chương trình: Những người trẻ vừa tốt nghiệp muốn bước vào thị trường lao động thì sao? Một đầu là công việc sơ cấp không có giá trị, đầu kia là chuyên gia hàng đầu cần mười năm mài giũa trong ngành mới trở thành, giữa hai bên có một khoảng cách lớn. AI đều có thể làm được việc sơ cấp rồi, người trẻ làm thế nào để trưởng thành đến đầu kia?
Christian: Khoảng cách thực sự tồn tại. Nhưng tin tốt là bạn có thể nén thời gian học tập. Bạn có thể bỏ qua các bước đào tạo truyền thống. Một kỹ sư sơ cấp bây giờ với sự trợ giúp của công cụ một mình có thể làm được việc của cả một nhóm trước đây. Mặc dù ban đầu sẽ mắc sai lầm, nhưng với tư cách là người mới, họ có thể chất vấn truyền thống từ một góc độ cực kỳ mới mẻ, đây chính là lợi thế. Họ có thể hiện thực hóa ý tưởng theo cách mà chúng ta khi còn trẻ hoàn toàn không thể làm được. Có lợi có hại.
Con đường trong quá khứ: "Lấy bằng cấp, tìm thực tập, làm việc chăm chỉ để thăng tiến", quả thực không còn tồn tại nữa, điều này sẽ gây ra cú sốc văn hóa lớn. Đối với những người trẻ vừa tốt nghiệp, điều này rất khó khăn. Nếu bạn vẫn đang học đại học, vẫn còn thời gian để nhìn rõ phương hướng. Nếu đang ở trong tình cảnh khó khăn, lời khuyên của tôi là: Hãy sử dụng những công cụ này để xây dựng một cái gì đó. Tham vọng của bạn nên lớn hơn 100 lần so với chúng ta ở độ tuổi đó trong quá khứ.
Người dẫn chương trình: Việc biến mất một lượng lớn công việc "nhấn nút" trong ngắn hạn có khiến xã hội rơi vào hỗn loạn?
Christian: Xã hội luôn tái tạo lại công việc "nhấn nút" khi cần thiết để duy trì ổn định. Nhưng nhiều người làm công việc này thực ra có khả năng làm nhiều hơn, chỉ là trước đây bị ràng buộc bởi môi trường. Khi lao động chân tay không còn cần thiết, chúng ta phát minh ra phòng gym; ngày nay đối mặt với sự giải phóng lao động trí óc, mọi người sẽ phát triển các ngành nghề phụ và nền kinh tế sáng tạo khác nhau để có được cảm giác thử thách. Đây cũng là lý do tại sao tôi cho rằng "Thu nhập cơ bản vô điều kiện (UBI)" hoàn toàn sai lầm, con người cần ý nghĩa và động lực tự thực hiện. Ngoài ra, ngay cả khi bây giờ bạn có một phần lớn công việc bị tự động hóa thay thế, nếu bạn tận dụng tốt siêu công cụ AI này, một nhân viên mới vào nghề cũng có thể bùng nổ sản lượng ngang một nhóm trước đây.
Người dẫn chương trình: Có đề xuất gì cho công ty và nhà đầu tư không?
Christian: Đối với công ty, hãy đầu tư vào cơ sở hạ tầng xác minh, cung cấp "trách nhiệm như một dịch vụ" (tức là không chỉ cung cấp đại lý mà còn bảo lãnh hậu quả). Ngoài ra là nắm bắt "nguồn thông tin thực tế độc quyền", bởi vì AI dễ bị lừa, những công ty có thể cung cấp dữ liệu thực độc quyền hoặc đánh giá chuyên sâu như Bloomberg sẽ có giá trị巨大 (to lớn). Đối với nhà đầu tư, ngoài việc đầu tư vào những thứ này, hãy tập trung vào nghiên cứu và phát triển "không thể đo lường" hạt nhân cứng. Hiệu ứng mạng thông thường trước đây có thể mất tác dụng, hiệu ứng mạng mới sẽ được xây dựng dựa trên việc bạn làm thế nào để thông qua phản hồi thực tế tốt hơn khiến đại lý của bạn đáng tin cậy hơn người khác, bởi vì thứ mọi người thực sự muốn mua là trí thông minh đã được xác minh.
Người dẫn chương trình: Công nghệ mã hóa (crypto) có ích gì trong quá trình xác minh này không?
Christian: Cơ sở hạ tầng底层 (tầng dưới cùng) được xây dựng trong thập kỷ qua của lĩnh vực mã hóa là vô cùng quan trọng. Khi chúng ta cần xác định tính xác thực danh tính và ngăn chặn việc tiếp quản tài khoản, các công nghệ trên chuỗi như "bằng chứng nhân cách" có thể cung cấp xác minh mạnh mẽ. Còn có nguồn gốc dữ liệu và chuỗi giám sát mật mã, chúng ta cần có sự đảm bảo mã hóa cứng cho việc tạo ra thông tin và việc mô hình có tuân thủ quy định hay không.
Người dẫn chương trình: Mọi người nên làm gì trong năm tới? Anh có lạc quan về tương lai của nhân loại không?
Christian: Đầu tiên đừng hoảng sợ. Hãy thử nghiệm nhiều, tận dụng tối đa công cụ để "loại bỏ" và tự động hóa bản thân hiện tại. Rất nhiều khám phá sở thích nghiệp dư trong tương lai có thể mới là sự nghiệp có ý nghĩa nhất. Tệ nhất bạn cũng có thể nắm rõ ranh giới và điểm yếu của mô hình ở đâu. Đối với nhiều người sáng tạo nội dung trên mạng, sở thích đã trở thành sự nghiệp, đây sẽ là xu hướng chủ đạo trong tương lai. Nếu bạn có con cái, khai thác tài năng của chúng, để chúng đắm mình trong đam mê mới là điều quan trọng nhất. Không có khuôn mẫu chuyên môn cố định nào, các công cụ mới AI có thể giúp bạn tìm ra con đường chỉ thuộc về chính mình tốt hơn.
Đọc thêm: Đọc đêm | Đối thoại với nhà đầu tư mạo hiểm Silicon Valley Bill Gurley: Đừng yêu cầu sự ổn định, hãy trở thành phiên bản bản thân được "AI trao quyền"
