Tác giả: Ivan Zhao, CEO Notion
Biên dịch: AididiaoJP, Foresight News
Mỗi thời đại được định hình bởi nguyên liệu công nghệ độc đáo của nó. Thép rèn nên thời đại Mạ Vàng, chất bán dẫn mở ra thời đại kỹ thuật số. Ngày nay, trí tuệ nhân tạo xuất hiện dưới dạng trí tuệ vô hạn. Lịch sử cho chúng ta biết: ai làm chủ được nguyên liệu, người đó sẽ định nghĩa thời đại.
Trái: Andrew Carnegie thời trẻ và em trai. Phải: Nhà máy thép ở Pittsburgh thời đại Mạ Vàng.
Vào những năm 1850, Andrew Carnegie còn là một nhân viên điện báo chạy trên những con đường lầy lội của Pittsburgh, khi đó sáu trong số mười người Mỹ là nông dân. Chỉ hai thế hệ sau, Carnegie và các đồng nghiệp của ông đã rèn giũa thế giới hiện đại, ngựa nhường chỗ cho đường sắt, ánh nến nhường chỗ cho đèn điện, sắt nhường chỗ cho thép.
Từ đó, công việc chuyển từ nhà máy sang văn phòng. Ngày nay, tôi điều hành một công ty phần mềm ở San Francisco, tạo ra công cụ cho hàng nghìn người lao động tri thức. Trong thị trấn công nghệ này, mọi người đều nói về trí tuệ nhân tạo phổ quát (AGI), nhưng phần lớn trong số hai tỷ người lao động văn phòng vẫn chưa cảm nhận được sự hiện diện của nó. Chẳng bao lâu nữa, công việc tri thức sẽ trông như thế nào? Điều gì sẽ xảy ra khi trí thông minh không bao giờ nghỉ ngơi được tích hợp vào cấu trúc tổ chức?
Phim thời kỳ đầu thường giống như kịch sân khấu, với một máy quay hướng về sân khấu.
Tương lai thường khó dự đoán vì nó luôn ngụy trang dưới vẻ ngoài của quá khứ. Những cuộc gọi ban đầu ngắn gọn như điện tín, những bộ phim ban đầu giống như vở kịch được ghi lại. Như Marshall McLuhan đã nói: "Chúng ta luôn lái xe vào tương lai qua gương chiếu hậu."
Ngày nay, trí tuệ nhân tạo phổ biến nhất, trông vẫn giống như công cụ tìm kiếm Google ngày xưa. Trích dẫn lời của McLuhan: "Chúng ta luôn nhìn vào tương lai qua gương chiếu hậu." Hôm nay, chúng ta thấy những chatbot AI bắt chước hộp tìm kiếm của Google. Chúng ta đang mắc kẹt trong giai đoạn chuyển tiếp khó chịu mà mọi cuộc biến đổi công nghệ đều trải qua.
Tôi cũng không có tất cả câu trả lời cho tương lai sẽ ra sao. Nhưng tôi thích sử dụng một vài phép ẩn dụ lịch sử để suy nghĩ về cách AI có thể hoạt động ở các cấp độ khác nhau: cá nhân, tổ chức và toàn bộ nền kinh tế.
Cá nhân: Từ Xe Đạp Đến Ô Tô
Những dấu hiệu ban đầu có thể thấy ở những "người thực hành bậc cao" trong công việc tri thức, các lập trình viên.
Đồng sáng lập của tôi, Simon, từng là một "lập trình viên gấp mười lần", nhưng gần đây anh ấy ít khi tự viết code. Đi ngang chỗ làm của anh, bạn sẽ thấy anh ấy đang điều phối cùng lúc ba bốn trợ lý lập trình AI. Những trợ lý này không chỉ gõ nhanh hơn mà còn biết suy nghĩ, biến anh thành một kỹ sư hiệu suất cao gấp 30 đến 40 lần. Anh thường xếp hàng đợi công việc trước bữa trưa hoặc trước khi ngủ, để AI tiếp tục làm việc khi anh rời đi. Anh đã trở thành người quản lý trí tuệ vô hạn.
Một nghiên cứu những năm 1970 trên tạp chí Scientific American về hiệu quả vận động đã truyền cảm hứng cho Steve Jobs đưa ra phép ẩn dụ nổi tiếng "chiếc xe đạp cho tư duy". Chỉ là trong vài thập kỷ sau đó, chúng ta đã "đạp xe" trên xa lộ thông tin.
Vào những năm 1980, Steve Jobs gọi máy tính cá nhân là "chiếc xe đạp cho tư duy". Một thập kỷ sau, chúng ta trải thảm "xa lộ thông tin" mang tên internet. Nhưng ngày nay, hầu hết công việc tri thức vẫn phụ thuộc vào sức người. Điều này giống như việc chúng ta cứ mãi đạp xe trên xa lộ.
Với trợ lý AI, những người như Simon đã nâng cấp từ đạp xe sang lái ô tô.
Khi nào thì các loại lao động tri thức khác mới "lái được ô tô"? Có hai vấn đề phải giải quyết.
Tại sao hỗ trợ AI cho công việc tri thức lại khó hơn so với trợ lý lập trình? Vì công việc tri thức rời rạc hơn và khó xác minh hơn.
Đầu tiên là sự phân mảnh ngữ cảnh. Trong lập trình, công cụ và ngữ cảnh thường tập trung ở một chỗ: môi trường phát triển tích hợp, kho code, terminal. Nhưng công việc tri thức nói chung lại phân tán trên hàng chục công cụ. Hãy tưởng tượng một trợ lý AI cố gắng phác thảo bản giới thiệu sản phẩm: nó cần trích xuất thông tin từ chuỗi thảo luận trên Slack, tài liệu chiến lược, dữ liệu quý trước từ bảng điều khiển, và ký ức tổ chức chỉ tồn tại trong đầu ai đó. Hiện tại, con người là chất kết dính, ghép mọi thứ lại bằng cách sao chép-dán và chuyển đổi giữa các tab trình duyệt. Chừng nào ngữ cảnh chưa được tích hợp, trợ lý AI sẽ chỉ bị giới hạn trong các mục đích hẹp.
Yếu tố thiếu thứ hai là khả năng xác minh. Code có một đặc tính kỳ diệu: bạn có thể xác minh nó thông qua kiểm tra và báo lỗi. Các nhà phát triển mô hình利用 điều này, thông qua các phương pháp như học tăng cường, để huấn luyện AI lập trình tốt hơn. Nhưng làm thế nào để bạn xác minh một dự án được quản lý tốt hay chưa, hoặc một bản ghi nhớ chiến lược có xuất sắc không? Chúng ta vẫn chưa tìm ra cách cải thiện mô hình công việc tri thức phổ thông. Do đó, con người vẫn cần ở trong vòng lặp để giám sát, hướng dẫn và làm mẫu cho thế nào là "tốt".
Đạo luật Cờ Đỏ năm 1865 yêu cầu ô tô khi chạy trên phố phải có một người cầm cờ đi bộ dẫn đường phía trước (luật này bị bãi bỏ năm 1896).
Thực tiễn về trợ lý lập trình năm nay cho chúng ta biết, "con người trong vòng lặp" không phải lúc nào cũng lý tưởng. Điều này giống như việc bắt con người kiểm tra từng con bu lông trên dây chuyền sản xuất, hoặc đi bộ dọn đường trước ô tô (xem Đạo luật Cờ Đỏ năm 1865). Chúng ta nên để con người đứng ở vị trí cao hơn để giám sát vòng lặp, chứ không phải ở trong đó. Một khi ngữ cảnh được tích hợp, công việc trở nên có thể xác minh, hàng tỷ người lao động sẽ chuyển từ "đạp xe" sang "lái ô tô", và từ "lái xe" tiến tới "tự lái".
Tổ Chức: Thép và Hơi Nước
Công ty là một phát minh gần đây, chúng trở nên kém hiệu quả hơn khi mở rộng quy mô và cuối cùng sẽ chạm đến giới hạn.
Sơ đồ tổ chức của Công ty Đường sắt New York và Erie năm 1855. Công ty hiện đại và cấu trúc tổ chức của nó phát triển cùng với các công ty đường sắt, những doanh nghiệp đầu tiên cần phối hợp hàng nghìn người từ xa.
Vài trăm năm trước, hầu hết các công ty chỉ là những xưởng thủ công với vài chục người. Ngày nay chúng ta có các công ty đa quốc gia với hàng chục nghìn nhân viên. Cơ sở hạ tầng giao tiếp dựa vào các cuộc họp và bộ não con người được kết nối bằng thông tin, đang quá tải dưới áp lực tăng theo cấp số nhân. Chúng ta cố gắng giải quyết bằng hệ thống cấp bậc, quy trình và tài liệu, nhưng điều này chẳng khác nào dùng gỗ để xây nhà chọc trời, là sử dụng công cụ quy mô con người để giải quyết vấn đề quy mô công nghiệp.
Hai phép ẩn dụ lịch sử cho thấy tương lai có thể khác biệt ra sao khi tổ chức sở hữu nguyên liệu công nghệ mới.
Kỳ quan của thép: Tòa nhà Woolworth ở New York hoàn thành năm 1913 từng là tòa nhà cao nhất thế giới.
Thứ nhất là thép. Trước thép, độ cao của các tòa nhà thế kỷ 19 bị giới hạn ở sáu hoặc bảy tầng. Sắt tuy chắc nhưng giòn và nặng; thêm tầng, kết cấu sẽ sụp đổ dưới trọng lượng của chính nó. Thép đã thay đổi tất cả. Nó chắc chắn và dẻo dai, khung có thể nhẹ hơn, tường có thể mỏng hơn, các tòa nhà bỗng vươn cao hàng chục tầng, các loại công trình kiến trúc mới trở nên khả thi.
AI chính là "thép" của tổ chức. Nó hứa hẹn duy trì tính nhất quán về ngữ cảnh trong các luồng công việc, trình bày quyết định khi cần thiết mà không cần nhiễu loạn. Giao tiếp của con người không còn phải đóng vai trò như những bức tường chịu lực. Cuộc họp điều chỉnh hai giờ hàng tuần có thể trở thành năm phút xem xét bất đồng bộ; quyết định điều hành cần ba cấp phê duyệt có lẽ chỉ mất vài phút. Công ty có thể thực sự mở rộng quy mô mà tránh được sự suy giảm hiệu quả mà chúng ta từng coi là tất yếu.
Xay xát dựa vào cối xay nước để cung cấp năng lượng. Thủy lực mạnh nhưng không ổn định và bị giới hạn bởi địa điểm và mùa.
Câu chuyện thứ hai là về động cơ hơi nước. Vào đầu cuộc Cách mạng Công nghiệp, các nhà máy dệt早期 được xây dựng ven sông, chạy bằng cối xay nước. Sau khi động cơ hơi nước xuất hiện, các chủ nhà máy ban đầu chỉ thay thế cối xay nước bằng động cơ hơi nước, mọi thứ khác vẫn giữ nguyên, năng suất tăng lên có hạn.
Bước đột phá thực sự xảy ra khi các chủ nhà máy nhận ra họ có thể hoàn toàn thoát khỏi sự ràng buộc của nguồn nước. Họ xây dựng những nhà máy lớn hơn ở gần công nhân, cảng và nguyên liệu thô, và thiết kế lại bố cục xung quanh động cơ hơi nước (sau này, khi điện được phổ biến, các chủ nhà máy tiếp tục thoát khỏi trục động lực trung tâm, phân tán động cơ nhỏ đến các khu vực khác nhau trong nhà máy để cung cấp năng lượng cho các máy móc khác nhau). Năng suất sau đó bùng nổ, cuộc Cách mạng Công nghiệp lần thứ hai thực sự bắt đầu.
Bản khắc năm 1835 của Thomas Allom, mô tả một nhà máy dệt ở Lancashire, Anh, được vận hành bằng động cơ hơi nước.
Chúng ta vẫn đang ở giai đoạn "thay thế cối xay nước". Nhét chatbot AI vào các quy trình công việc được thiết kế cho con người, chúng ta vẫn chưa tưởng tượng lại tổ chức sẽ như thế nào khi những ràng buộc cũ biến mất và công ty có thể vận hành dựa trên trí thông minh vô hạn làm việc ngay cả khi bạn ngủ.
Tại công ty Notion của tôi, chúng tôi luôn thử nghiệm. Ngoài 1000 nhân viên, hiện nay còn có hơn 700 trợ lý AI đang xử lý công việc lặp đi lặp lại: ghi chú cuộc họp, trả lời câu hỏi để tích hợp kiến thức nhóm, xử lý yêu cầu IT, ghi nhận phản hồi khách hàng, giúp nhân viên mới làm quen với phúc lợi, viết báo cáo tình trạng hàng tuần để tránh sao chép-dán thủ công... Đây chỉ mới là những bước chập chững. Tiềm năng thực sự chỉ bị giới hạn bởi trí tưởng tượng và quán tính của chúng ta.
Nền Kinh Tế: Từ Florence Đến Siêu Đô Thị
Thép và hơi nước thay đổi không chỉ các tòa nhà và nhà máy, mà còn cả các thành phố.
Cho đến vài trăm năm trước, thành phố vẫn thuộc về quy mô con người. Bạn có thể đi bộ xuyên qua Florence trong bốn mươi phút, nhịp sống được quyết định bởi khoảng cách đi bộ và phạm vi truyền âm thanh của con người.
Sau đó, kết cấu khung thép làm cho các tòa nhà chọc trời trở nên khả thi; đường sắt chạy bằng hơi nước kết nối các trung tâm thành phố với vùng nội địa; thang máy, tàu điện ngầm, đường cao tốc lần lượt xuất hiện. Quy mô và mật độ của các thành phố bùng nổ dữ dội – Tokyo, Trùng Khánh, Dallas.
Đây không chỉ đơn thuần là Florence được phóng to, chúng là những lối sống hoàn toàn mới. Siêu đô thị khiến người ta lạc lối, vô danh, khó điều hướng. Sự "khó nhận biết" này là cái giá của quy mô. Nhưng chúng cũng cung cấp nhiều cơ hội hơn, nhiều tự do hơn, hỗ trợ nhiều người hơn tham gia vào nhiều hoạt động hơn với sự kết hợp đa dạng hơn, điều mà thành phố thời Phục hưng quy mô con người không thể sánh được.
Tôi cho rằng nền kinh tế tri thức sắp trải qua một sự chuyển đổi tương tự.
Ngày nay, công việc tri thức đã chiếm gần một nửa GDP của Hoa Kỳ, nhưng cách vận hành của nó phần lớn vẫn ở quy mô con người: các nhóm vài chục người, các luồng công việc phụ thuộc vào nhịp độ họp hành và email, các tổ chức khó duy trì khi vượt quá trăm người... Chúng ta đã và đang xây dựng "Florence" bằng đá và gỗ.
Khi trợ lý AI được triển khai trên quy mô lớn, chúng ta sẽ xây dựng "Tokyo", các tổ chức cấu thành từ hàng nghìn AI và con người; các luồng công việc chạy liên tục xuyên múi giờ, không cần chờ ai đó thức dậy mới tiến hành; các quyết định được tổng hợp với sự tham gia vừa đủ của con người.
Đó sẽ là một trải nghiệm khác: nhanh hơn, đòn bẩy mạnh hơn, nhưng ban đầu cũng sẽ choáng ngợp hơn. Nhịp độ họp hàng tuần, lập kế hoạch quý, đánh giá hàng năm có thể không còn phù hợp, các nhịp độ mới sẽ xuất hiện. Chúng ta sẽ mất đi một số mức độ rõ ràng, nhưng sẽ giành được quy mô và tốc độ.
Vượt Qua Cối Xay Nước
Mỗi loại vật liệu công nghệ đều yêu cầu mọi người ngừng nhìn thế giới qua gương chiếu hậu, và bắt đầu tưởng tượng về thế giới mới. Carnegie nhìn chằm chằm vào thép, thấy đường chân trời thành phố; các chủ nhà máy ở Lancashire nhìn vào động cơ hơi nước, thấy các phân xưởng nhà máy xa sông.
Chúng ta vẫn đang ở "giai đoạn cối xay nước" của AI, lắp ráp chatbot một cách cứng nhắc vào các quy trình công việc được thiết kế cho con người. Chúng ta không nên chỉ hài lòng với việc để AI đóng vai trò phi công phụ, mà cần phải tưởng tượng: khi tổ chức con người được củng cố bằng thép, khi công việc vụn vặt được ủy thác cho trí thông minh không bao giờ nghỉ ngơi, thì công việc tri thức sẽ hiện ra như thế nào.
Thép, hơi nước và trí tuệ vô hạn. Đường chân trời tiếp theo đang ở phía trước, chờ chúng ta tự tay xây dựng.
