Biên tập viên: Khi AI bắt đầu có thể viết mã, tối ưu hóa mã, và dần dần tiếp quản quy trình sản xuất phần mềm, một sự thay đổi cấu trúc sâu sắc hơn đang đến gần: sự phân công lao động, tổ chức doanh nghiệp, và thậm chí là các rào cản tri thức, đều có thể được định nghĩa lại.

Tác giả bài viết này từng quản lý một đội ngũ gần 20 người tại một quỹ phòng hộ, nhưng đã chọn rời đi để khởi nghiệp trong giai đoạn thăng tiến của sự nghiệp. Theo quan điểm của ông, tín hiệu thực sự không phải là tâm lý thị trường, mà là sự nhảy vọt về năng lực công nghệ. Khi mô hình có thể ổn định tạo ra mã code sử dụng được và có khả năng cải tiến đệ quy, logic của phát triển phần mềm và sản xuất tri thức đã bắt đầu thay đổi.

Bài viết xuất phát từ góc nhìn của tài chính định lượng, phân tích một số loại 'hào phòng thủ' ngắn hạn vẫn có thể tồn tại trong thời đại AI, bao gồm dữ liệu độc quyền, ma sát quy định, sự bảo chứng của cơ quan có thẩm quyền và sự trễ của thế giới vật lý, đồng thời đưa ra một đánh giá cốt lõi: trong một thời đại đầy bất định, điều quan trọng hơn việc dự đoán tương lai chính xác là xác định phương hướng và hành động trước khi cơ hội đóng lại.

Dưới đây là nguyên văn:

Khi mô hình bắt đầu viết mã, sự thay đổi đã không thể đảo ngược

Lần đầu tiên tôi nhận ra ngành công nghiệp đang tiến gần đến một bước ngoặt, là trong công việc trước đây, dường như nghe thấy nhạc nền bắt đầu chậm lại, trong khi những người xung quanh vẫn giả vờ rằng mọi thứ sẽ không thay đổi.

Khi đó, tôi đang quản lý một đội ngũ gần 20 người tại một quỹ phòng hộ, làm những việc mà tôi đã làm trong nhiều năm. Từ góc nhìn bên ngoài, đây gần như là một con đường sự nghiệp đi lên ổn định. Nếu tiếp tục ở lại đó, tôi có lẽ sẽ đạt được những thành tựu lớn hơn. Nhưng cuối cùng, tôi chọn rời khỏi vị trí mà nhiều người mơ ước đó, bắt đầu từ con số 0 với một công ty khởi nghiệp, đội ngũ chỉ có vài người. Quyết định này vào thời điểm đó hầu như không ai hiểu, thậm chí bị coi là một hành động 'tự sát nghề nghiệp'.

Nhưng vài tháng gần đây, việc sa thải hàng loạt, tự nguyện nghỉ việc để khởi nghiệp, và ngày càng nhiều người ban ngày đi làm, ban đêm lặng lẽ viết mã làm dự án. Tất cả những điều này khiến quyết định 'điên rồ' ngày đó, dường như không quá xa vời.

Trong khoảng thời gian này, có khá nhiều người hỏi tôi: Tất cả cuối cùng sẽ đi về đâu? Bài viết này, chính là câu trả lời mà tôi có thể đưa ra tại thời điểm này.

Thẳng thắn mà nói, tôi không chắc chắn sự thay đổi cuối cùng sẽ lớn đến mức nào. Nhưng tài chính định lượng đã dạy tôi một điều: Phương hướng đúng đắn, thường đã là đủ.

Điều thực sự khiến tôi nhận ra sự thay đổi đã không thể đảo ngược, là mô hình o1 của ChatGPT.

Trước đó, tôi luôn gọi các hệ thống này là 'LLM', chứ không phải 'AI'. Tôi không nghĩ rằng chúng thực sự sở hữu khả năng nào đó gần với trí thông minh. Nhưng khi o1 xuất hiện, có một sự việc đã thay đổi: những mô hình này lần đầu tiên có thể thông qua các gợi ý có cấu trúc, ổn định tạo ra mã code.

Mã code vẫn không hoàn hảo, cũng sẽ xuất hiện ảo giác hoặc hiểu sai. Nhưng điểm mấu chốt là: nó đã có thể viết ra những mã code hữu ích.

Đánh giá của tôi rất đơn giản. Một khi AI có thể tạo ra mã code sử dụng được, nó sẽ bắt đầu cải tiến đệ quy logic của chính nó, và thúc đẩy phát triển phần mềm với một tốc độ mà chúng ta khó có thể tưởng tượng.

Mỗi khi tôi đưa ra điểm này, luôn có người phản bác rằng 'những mã code này vẫn có lỗi, còn xa mới đạt yêu cầu của môi trường sản xuất'. Nhưng điều này bỏ qua một thực tế: mã code do con người viết ra cũng có lỗi. Chúng ta không cần AI viết ra mã code hoàn hảo, mới ngừng tự viết code.

Điểm ngoặt thực sự là, khi tỷ lệ lỗi của AI viết code thấp hơn con người, đồng thời tốc độ vượt xa con người. Khoảnh khắc đó, việc viết code sẽ được hoàn toàn giao khoán cho máy móc.

Sau khi tận mắt chứng kiến năng lực của o1, tôi gần như có thể khẳng định: Tương lai sẽ xảy ra những thay đổi cực kỳ mạnh mẽ.

Hào phòng thủ vẫn tồn tại trong thời đại AI

Ban đầu, tôi nghĩ AI sẽ dần dần xói mòn ngành tài chính định lượng, nhưng quá trình này sẽ khá chậm. Lý do rất đơn giản: mã code cấp tổ chức hầu như không có dữ liệu công khai để huấn luyện.

Khi đó, tôi tưởng tượng kỹ thuật phần mềm như một kim tự tháp: tầng dưới cùng là công việc mã hóa cơ bản; lên trên là kỹ sư cao cấp có năng lực kiến trúc; cao hơn nữa là các nhà phát triển chuyên nghiệp, ví dụ, nhà khoa học dữ liệu, nhà phát triển định lượng, các chuyên gia ngành khác nhau. Về lý thuyết, kiến thức chuyên môn càng sâu, nghề nghiệp càng an toàn.

Đánh giá của tôi khi đó là: trong vòng hai năm, lập trình viên cơ bản sẽ bị đào thải đầu tiên; tiếp theo là kỹ sư cao cấp; và cao hơn nữa, khi mô hình dần dần hấp thụ kiến thức chuyên môn, các vị trí cao cấp hơn cũng sẽ bị ảnh hưởng.

Nhưng tôi nhanh chóng nhận ra một điều khác: các công ty mô hình tiên phong cuối cùng sẽ trực tiếp thuê dụng chuyên gia ngành, đưa kiến thức chuyên môn vào mô hình. Nói cách khác, kiến thức chuyên môn thực sự sẽ trở thành hào phòng thủ ngắn hạn, nhưng về lâu dài, nó cũng sẽ bị mô hình tiêu hóa dần dần.

Trong đánh giá khi đó, có một số loại hình kinh doanh trong vòng năm năm tới khó có thể bị lật đổ dễ dàng.

Loại thứ nhất: Dữ liệu độc quyền

Các công ty sở hữu lượng lớn dữ liệu độc quyền khó bị thay thế hơn.

Ví dụ như các quỹ phòng hộ đa chiến lược lớn (pod shop), các tổ chức như Millennium, mỗi ngày đều tạo ra dữ liệu khổng lồ: nghiên cứu của nhà phân tích, đề xuất đầu tư, đánh giá thị trường, kết quả giao dịch thực tế

Những dữ liệu này có thể được sử dụng để liên tục tinh chỉnh mô hình, tạo cho nó lợi thế khó sao chép từ bên ngoài. Chỉ cần nguồn dữ liệu của doanh nghiệp không dễ dàng có được đối với mô hình, nó vẫn sở hữu hào phòng thủ trong một khoảng thời gian nhất định.

Loại thứ hai: Ma sát quy định

Bất kỳ ngành nào yêu cầu sự phê duyệt nhiều từ con người, đều không dễ bị lật đổ nhanh chóng. Ví dụ, thị trường tài chính truyền thống.

Để thâm nhập vào những thị trường này, bạn cần: mở tài khoản môi giới, lấy giấy phép, ký các văn bản pháp lý xuyên biên giới. Giao dịch tài sản mã hóa rất dễ dàng, nhưng một công ty nước ngoài muốn giao dịch quặng sắt ở Trung Quốc, lại không hề đơn giản như vậy.

Chỉ cần một ngành công nghiệp vẫn cần con người ký duyệt, tốc độ phát triển của nó chắc chắn sẽ bị hạn chế bởi quy trình phê duyệt.

Loại thứ ba: Thẩm quyền dưới dạng dịch vụ (Authority as a Service)

Hiện tại, để AI viết một bản ý kiến pháp lý đã không còn khó khăn. Nhưng thực tế là, mọi người vẫn sẵn sàng trả hàng chục ngàn USD để mời luật sư đưa ra ý kiến pháp lý. Lý do rất đơn giản: ý kiến của AI hiện không có tính thẩm quyền.

Kiểm toán hợp đồng thông minh cũng là logic tương tự. Về góc độ kỹ thuật, AI có lẽ đã có thể đạt đến hoặc vượt qua trình độ của kiểm toán viên hàng đầu. Nhưng thị trường vẫn muốn mua sự 'đóng dấu' của các công ty kiểm toán nổi tiếng hơn.

Bởi vì khách hàng thực sự mua không phải là bản thân ý kiến, mà là thẩm quyền đằng sau ý kiến đó.

Loại thứ tư: Thế giới vật lý

Tốc độ tiến bộ của phần cứng chậm hơn rất nhiều so với phần mềm, đồng thời, các vấn đề phần cứng cũng khó sửa chữa hơn.

Vì vậy, các ngành công nghiệp thực thể tương tác trực tiếp với thế giới thực, trong ngắn hạn khó có thể bị AI lật đổ nhanh chóng. Tuy nhiên, một khi năng lực phần cứng theo kịp, logic tương tự vẫn sẽ thành lập: các vị trí cấp thấp biến mất trước, sau đó đến các vị trí cao cấp hơn.

Những hào phòng thủ này thực sự tồn tại. Nhưng phải thừa nhận, chúng chỉ làm chậm sự thay đổi, chứ không ngăn chặn sự thay đổi.

Hành động dựa trên tín hiệu, thay vì chờ đợi sự chắc chắn

Khi tương lai cực kỳ không chắc chắn, tốc độ thay đổi cực nhanh, mọi người thường mắc hai sai lầm.

Loại thứ nhất là, chờ đợi sự chắc chắn xuất hiện rồi mới hành động. Loại thứ hai là, đơn giản áp dụng các ví dụ lịch sử, ví dụ: 'Điều này giống như bong bóng Internet.'

Cả hai cách làm đều có thể dẫn đến đánh giá sai lầm.

Trong tình huống thông tin không đầy đủ, phương pháp hợp lý hơn là, suy luận từ nguyên lý đầu tiên.

Bạn không cần biết từng chi tiết của tương lai. Bạn chỉ cần, đánh giá đại khái phương hướng, thiết kế các đặt cược không đối xứng - nghĩa là, nếu đánh giá sai, tổn thất có thể kiểm soát; nếu đánh giá đúng, lợi nhuận cực lớn.

Trong một tương lai bất định, tính không đối xứng là tất cả.

Một phương pháp tư duy thực dụng là, trước tiên hãy tự hỏi 'một kết quả nào đó muốn xảy ra, cần những điều kiện tiên quyết nào?', sau đó hỏi, những điều kiện tiên quyết này đã xuất hiện chưa?

Nhìn lại bước ngoặt AI lần này, thực ra không khó dự đoán. Bởi vì các đầu vào then chốt đã tồn tại từ lâu, mã code có thể viết mã code, mô hình có thể cải tiến đệ quy, kiến thức tổ chức có thể mua thay vì đào tạo.

Chỉ cần quan sát kỹ những tín hiệu này, là có thể đánh giá đại khái phương hướng tương lai.

Thậm chí có thể tiếp tục suy diễn.

Chúng ta có lẽ chưa thực sự chứng kiến các cảnh sau: AI có thể tự huấn luyện chính mình, AI có thể tự sao chép chính mình, AI hoàn toàn vận hành tự chủ

Nếu một AI có thể thông qua một loạt hành động để nâng cao năng lực của chính nó thêm 0.1%, nghe có vẻ không lớn. Nhưng chỉ cần con số này không phải là 0, nó sẽ không ngừng khuếch đại. Đằng sau đó là hiệu ứng quyền lực (power law) điển hình.

Trong thị trường tài chính, một khi tín hiệu trở nên rõ ràng, giao dịch thường đã trở nên đông đúc.

Trong đầu tư, bạn dùng sự không chắc chắn để đổi lấy niềm tin sớm. Trong sự nghiệp và khởi nghiệp, về bản chất cũng giống vậy.

Vì vậy vấn đề thực sự không phải là, tương lai sẽ xảy ra điều gì? Mà là, tôi đã biết những gì? Những thông tin này chỉ ra phương hướng nào? Sự khác biệt chi phí giữa hành động ngay bây giờ và chờ đợi là gì?

Còn một sự thật thường bị bỏ qua, bản thân hành động sẽ tạo ra thông tin.

Hành động không xảy ra trong chân không. Khi bạn hành động tác động lên thế giới, thế giới sẽ đưa ra phản hồi. Những phản hồi này mang lại thông tin mới. Thông tin thúc đẩy lặp lại. Sự lặp lại tạo ra hành động tốt hơn. Đây là cơ chế cơ bản của tiến bộ.

Giữ nguyên trạng thái trong sự bất định, là một sự suy thoái chậm. Còn hành động, thì có nghĩa là khám phá.

Nếu tôi chỉ muốn tiếp tục hưởng lợi từ hệ thống hiện có, có lẽ còn duy trì được vài năm. Nhưng tôi luôn muốn làm một việc thực sự thuộc về chính mình, và tôi cảm thấy cánh cửa cơ hội này đang nhanh chóng đóng lại.

Tất nhiên, quỹ phòng hộ lớn nhất toàn cầu vẫn sẽ sống tốt, họ sở hữu dữ liệu độc quyền, cực kỳ khó sao chép. Thị trường tài chính truyền thống cũng vẫn bị hạn chế bởi quy định và quy trình thủ công.

Nhưng tôi tin rằng, những tổ chức này cuối cùng cũng sẽ sử dụng AI để thay thế đại đa số nhân viên, thậm chí bao gồm cả quản lý danh mục.

Sẽ không xảy ra ngay lập tức, nhưng sớm muộn cũng sẽ xảy ra.

Đánh giá của tôi khi đó là, tôi còn khoảng 4–5 năm cửa sổ cơ hội. Đợi đến khi các công ty mô hình nền tảng hấp thụ đủ nhân tài ngành, các công ty khởi nghiệp mới sẽ rất khó thâm nhập vào lĩnh vực này. Ở một số thị trường, như thị trường cổ phiếu Mỹ, xu hướng này đã rất rõ ràng. Vài năm nữa hiệu suất sẽ cao đến mức nào, gần như khó có thể tưởng tượng.

Chẳng bao lâu nữa, thế giới này sẽ không còn không gian cho 'người về nhì'. Tôi có thể tiếp tục làm việc cho các tổ chức hàng đầu, nhưng tôi muốn ra tay trong lĩnh vực mà mình vẫn còn lợi thế hơn.

Vì vậy tôi từ chức, All in khởi nghiệp. Sau này, công ty này đã trở thành OpenForage.

Hiện tại, cửa sổ đang thu hẹp rõ rệt. Tốc độ thay đổi không còn là dần dần. Những tiến bộ trước đây cần vài tháng, giờ chỉ cần vài tuần.

Tôi không cho rằng trong vài năm tới công việc sẽ hoàn toàn biến mất. Con người vẫn cần con người. Con người là động vật xã hội, và hiện tại con người vẫn không tin tưởng AI. Chứng nhận thẩm quyền vẫn cần đến từ con người.

Trong vài năm tới, chúng ta thậm chí có thể thấy CEO AI, nhưng rất có thể vẫn cần một CEO con người để phê duyệt quyết định của AI. Kiểu 'chứng nhận con người' này sẽ được truyền dọc theo cấu trúc tổ chức. Các quản lý con người sẽ quản lý một nhóm tác nhân AI.

Nhưng logic tuyển dụng sẽ thay đổi, nếu CEO dễ dàng ra lệnh cho AI hơn là ra lệnh cho bạn, thì bạn rất có thể sẽ không được thuê, công việc mã hóa cơ bản sẽ ngày càng khó tìm.

Nếu bạn muốn khiến bản thân không thể thay thế, cần làm được hai điều. Thứ nhất, vượt quá AI về thang đo thời gian. Ví dụ, lập kế hoạch chiến lược dài hạn, ra quyết định phức tạp, quản lý chu kỳ nhiều năm. Thứ hai, vượt quá AI về phạm vi hệ thống, ngữ cảnh của AI vẫn còn hạn chế, chúng biết nhiều sự thật, nhưng khó hiểu được các phản ứng dây chuyền của hệ thống phức tạp.

Nếu bạn có thể suy nghĩ dài hạn, hấp thụ thông tin nhanh chóng, đưa ra quyết định dài hạn, và có khả năng hợp tác tốt - thì trong tương lai có thể dự đoán được, bạn vẫn sẽ có việc làm.

Trước khi điểm ngoặt đến, tín hiệu thực ra có thể nhìn thấy. Chỉ là đa số mọi người, không nhìn, nhìn thấy không hành động, hoặc đợi đến khi tín hiệu trở nên rõ ràng như sấm sét mới phản ứng. Nhưng lúc đó, cơ hội thường đã được định giá bởi thị trường.

Đừng bỏ qua mặt đất đang dịch chuyển, đừng ở lại một vị trí đang mất dần lợi thế, đồng thời tự nói với bản thân đợi thời cơ tốt hơn rồi hãy hành động. Thời cơ thực sự hiếm khi thông báo trước. Khi tất cả mọi người đều nhận ra, cửa sổ thường đã đóng.

Tôi đã nhìn thấy tín hiệu, tôi đã thực hiện đặt cược. Bây giờ, tôi đang sống trong kết quả của ván cược này - dù tốt hay xấu.