Tiêu đề Ban đầu: AI vừa trao cho bạn siêu năng lực—bây giờ điều gì tiếp theo?

Nguồn Ban đầu: a16z crypto

Biên dịch Ban đầu: Luffy, Foresight News

Một bài báo mới về "Kinh tế siêu nhân của AGI" đang lan rộng. Vì vậy, chúng tôi đã tiến hành cuộc trò chuyện với tác giả bài báo, nội dung bao gồm:

· Tự động hóa và Xác minh: Trung tâm của lĩnh vực Kinh tế học

· Tại sao các tác nhân trí tuệ AI ngày nay cảm thấy như đồng nghiệp ở vị trí mới bắt đầu đang xảy ra điều gì, cùng với "lời nguyền của người mã hóa"

· "Người tạo nghĩa", sự đồng thuận và giá trị của nền kinh tế vị trí

· Tại sao tiền điện tử có thể trở thành cơ sở hạ tầng quan trọng về danh tính, nguồn gốc và niềm tin

· Hai tương lai khả thi: Nền kinh tế rỗng rãi so với Nền kinh tế tăng cường

Chương trình lần này đã mời sáng lập viên Laboratorio di Economia Criptovalute của Đại học Massachusetts Institute of Technology Christian Catalini và Giám đốc Công nghệ đầu tiên của a16z crypto Eddy Lazzarin, trò chuyện với Robert Hackett, để thảo luận sâu về cách tự động hóa đang tái tạo thị trường lao động và bản chất thông minh.

Những thay đổi này ý nghĩa gì đối với các công ty khởi nghiệp, tương lai công việc và sự nghiệp của bạn?

Dưới đây là nội dung cuộc trò chuyện:

Robert Hackett: Xin chào mọi người. Hôm nay chúng tôi đã mời Christian Catalini, anh ấy là người sáng lập Lightspark, người sáng lập Laboratorio di Economia Criptovalute tại MIT và cũng là Eddy Lazzarin của a16z crypto.

Chúng ta sẽ thảo luận về bài báo mới nhất của Christian về "Kinh tế siêu nhân của AGI".

Tôi muốn hỏi đầu tiên: Điều gì đã thúc đẩy bạn bắt đầu nghiên cứu mối quan hệ kinh tế giữa AI và thế giới thực?

Christian Catalini: Tôi muốn nói rằng, điều này bắt nguồn từ một cuộc khủng hoảng nửa tồn tại. Chúng ta đều đối mặt với sự tiến bộ nhanh chóng của công nghệ, cũng như mọi thay đổi xảy ra nhanh chóng.

Tôi là một người lạc quan, nhưng câu hỏi cốt lõi luôn là: Chúng ta nên làm gì? Nên tập trung vào điều gì? Điều gì xứng đáng để chúng ta dành thời gian, năng lượng và sự chú ý?

Vài tháng trước, chúng tôi đã viết một bài báo về đo lường, điểm chính là: Bất cứ điều gì có thể được đo lường, cuối cùng sẽ được tự động hóa. Điều này nghe có vẻ không phải là tin tốt. Nhưng điểm chính của bài báo thứ hai là: Nếu giả thuyết này đúng, chúng ta đẩy nó đến cùng, điều gì sẽ xảy ra?

Nền kinh tế sẽ trở thành thế nào? Bản chất của lao động là gì? Công ty khởi nghiệp nên làm gì? Các tập đoàn lớn hiện tại nên làm gì? Cuối cùng, tương lai sẽ trở thành thế nào?

Một số dự đoán sẽ đúng, một số sẽ sai. Hy vọng hướng đi của chúng tôi là chính xác. Bài báo hiện đã được công khai, chúng tôi đang xem xét những quan điểm nào có thể thu hút sự đồng tình và những quan điểm nào không.

Robert: Anh nói điều này bắt nguồn từ một cuộc khủng hoảng bán tồn tại?

Christian: Cảm nhận chính của tôi có ba điểm. Thứ nhất, công nghệ này hiện đang nằm trong tay chúng ta. Thứ hai, giá trị tích cực của nó lớn hơn nhiều lần so với những gì người bi quan tuyên bố. Thứ ba, tôi nghĩ rằng tất cả chúng ta đều có một bộ hướng dẫn hành vi.

Chúng ta có thể suy nghĩ: Chúng ta tạo ra giá trị ở đâu? Trong công việc, chúng ta đang làm loại công việc gì? Công việc thường là sự kết hợp của nhiều nhiệm vụ. Khi một số trong số đó hoặc một phần của công việc bị tự động hóa, mọi người sẽ rất lo lắng.

Tôi nghĩ rằng lập trình hiện đang trải qua quá trình này: Trong những thập kỷ qua, nhiều tài năng xuất sắc đã viết ra mã code tinh tế, xuất sắc, nhưng bây giờ họ sẽ nhận ra: "Wow, trí tuệ nhân tạo đang làm công việc của tôi."

Trí tuệ Nhân tạo: Từ Công cụ Đến Đồng Nghiệp

Robert: Tôi muốn đi sâu hơn. Hôm nay, chúng tôi cũng đã mời Eddy Lazzarin, anh ấy là CTO tại a16z crypto đã vài năm. Eddy, anh nhìn nhận những thay đổi như thế nào?

Eddy Lazzarin: Trước tiên, tôi sẽ nói về đường thời gian và bối cảnh của bài báo. Rất nhiều người cảm thấy rằng, vào tháng 12 năm 2025, có một sự chuyển biến đột ngột nào đó. Sự thay đổi nằm ở việc, sự cải thiện dần dần trong khả năng của loạt các thực thể trí tuệ đã tích lũy thành một điểm quan trọng: Trí tuệ nhân tạo bây giờ có thể thực hiện nhiệm vụ dài hạn.

Một năm trước, cảm giác là: Tôi yêu cầu thực thể thực hiện một công việc nhỏ, nó làm tuyệt vời, nhưng tôi phải cung cấp hướng dẫn tiếp theo, từng bước một.

Bây giờ, bạn có thể cung cấp ít hướng dẫn hơn. Có lẽ nó vẫn không hoàn hảo, nhưng đột nhiên, điều này giống như làm việc cùng một người.

Bạn không cần phải chia nhỏ công việc đến mức cực kỳ chi tiết, theo dõi từng bước, đó là quản lý siêu vi một cách cực kỳ cụ thể. Bây giờ bạn chỉ cần thảo luận rõ ràng, nó sẽ ngay lập tức thực hiện, và sau một hay hai ngày, nó sẽ trở lại với kết quả. Sự thay đổi chất lượng này tạo ra không gian tưởng tưởng lớn, tất cả mọi người đều bắt đầu đối mặt với hiện thực này.

Phần lớn sự đối mặt này là biến động tinh thần, nhưng phần hấp dẫn hơn là: làm thế nào để tối đa hóa giá trị trong cảnh sản xuất thực tế và thương mại.

Những người ta dần nhận ra: Trí tuệ nhân tạo có thể đạt được một lượng công việc khổng lồ, một số kết quả rất xuất sắc chỉ mất một phần nhỏ thời gian so với trước đây. Nhưng thường thì nó đi kèm với một số khuyết điểm tinh tế trước đây chưa được coi trọng đầy đủ.

Ví dụ, công việc kỹ sư phần mềm đang được định nghĩa lại. Người ta đã từng nghĩ rằng, kỹ sư phần mềm chỉ cần ngồi xuống và viết một đống mã: suy nghĩ về vấn đề, hiểu yêu cầu, sau đó viết mã, mã là sản phẩm cuối cùng.

Nhưng thực tế là, trí tuệ nhân tạo giúp chúng ta phân tích và hiểu rõ hơn vấn đề này. Đó là một quá trình rất tinh tế, lặp đi lặp lại, sửa đổi, thu phản hồi, tích hợp, không chỉ là gõ mã từng dòng. Đó là một nhiệm vụ toàn diện. Do đó, trọng tâm công việc của kỹ sư xuất sắc đang được chuyển đổi nhanh chóng.

Quá trình thử nghiệm, chỉ đạo, chịu rủi ro này, Christian gọi đó là quá trình xác minh trong bài báo của mình.

Sự thay đổi là, cấu trúc công việc mà kỹ sư xuất sắc cần có đang thay đổi. Số lượng công việc viết mã từng dòng đang trở nên nhỏ bé, đến gần như không đáng kể đối với một số tình huống cực đoan của "Vibe Coding". Bây giờ, phần lớn công việc là việc xác minh.

Tự động hóa vs Xác minh: Sự chia rẽ cốt lõi của kinh tế

Christian: Mặt này của việc tự động hóa rất rõ ràng. Các thực thể thông minh về bản chất có thể làm nhiều hơn những gì con người trước đây làm. Nhưng đến nay, chúng vẫn một phần nào đó bị hạn chế trong lĩnh vực có thể quan sát được. Tất cả các thư viện mã nguồn mà chúng đã học trong quá trình huấn luyện hoặc điều chỉnh là nền tảng của chúng.

Nhiều người có thể nói: "Vậy chúng không thể sáng tạo, không có khả năng sáng tạo, không có gu thẩm mỹ."

Tôi hoàn toàn không đồng ý. Trên thực tế, sự sáng tạo chủ yếu chỉ là sự kết hợp lại của tư duy. Con người có thể chỉ khám phá một phần rất nhỏ của tổ hợp có thể giữa các lĩnh vực khoa học. Vì vậy, tôi tin rằng, chỉ bằng cách tận dụng kiến thức mà chúng ta cung cấp cho chúng, những thực thể thông minh này sẽ rất sáng tạo.

Trong nền kinh tế mới, xác minh là một chi phí quan trọng. Chi phí xác minh là gì? Xác minh bắt đầu từ việc đo lường khái niệm này. Nếu bạn chấp nhận rằng trí tuệ nhân tạo rất giỏi trong việc tái tạo quy trình khi có dữ liệu, bạn sẽ bắt đầu đặt câu hỏi: Ngày nay còn điều gì không đo lường được không?

Một số thứ không đo lường được, bởi chúng vốn không thể đo lường được. Các nhà kinh tế học gọi đó là không chắc chắn theo Knight, được đặt theo tên của nhà kinh tế học Frank Knight.

Đơn giản là bạn có thể gán cho sự kiện trong tương lai một xác suất cụ thể và sự khác biệt giữa việc bạn có thể gán xác suất và việc bạn hoàn toàn không thể gán xác suất.

Robert: Đối với những người không có nền kinh tế học, họ có thể quen với điều Donald Rumsfeld nói về là "không biết chưa biết".

Christian: Đúng vậy.

Không biết chưa biết cơ bản là phần không thể đo lường, thường liên quan đến tương lai. Đây là lý do tại sao, ngay cả khi bạn đưa các thực thể trí tuệ vào thị trường chứng khoán, chúng có thể có hiệu suất trung bình tốt — thậm chí tốt hơn cả cố vấn tài chính của bạn — nhưng chúng có khả năng rất thấp để đối mặt với sự thay đổi mạnh mẽ của môi trường, chẳng hạn như sự thay đổi chính trị địa lý. Đây đều là những điều không thể đo lường được. Dĩ nhiên có nhiều ví dụ khác.

Vậy nên trong bài báo, sự xác thực cơ bản là: với con người, hành vi là áp dụng tất cả các tiêu chuẩn tiềm ẩn từ khi sinh ra đến sự nghiệp của bạn.

Hai người có thể có kiến thức, kinh nghiệm công việc rất gần nhau, nhưng việc kết hợp chúng lại không bao giờ hoàn toàn giống nhau. Khi mọi người nói "người này có gu thẩm mỹ tốt", "là người tổ chức sự kiện xuất sắc", "có khả năng ra quyết định tốt"... Một trong những cảm hứng của bài báo này là: mọi người đều đang tìm kiếm nhiều lý do để an ủi bản thân, chẳng hạn như "máy móc mãi mãi không thể làm được X, Y, Z".

Nhưng những lý do này đều mơ hồ. Làm thế nào để định nghĩa gu thẩm mỹ? Làm thế nào để định nghĩa khả năng ra quyết định tốt? Và điều tồi tệ hơn, một kỹ sư xuất sắc ba tháng trước có thể cần nhiều khả năng ra quyết định hơn so với bây giờ.

Vì vậy chúng ta cần phải tìm ra những thứ cốt lõi, những điều có thể chốt lại. Kết luận của chúng tôi là: nếu có dữ liệu đằng sau có thể được sử dụng để tự động hóa, thì nó sẽ được tự động hóa.

Ba loại vai trò con người trong tương lai kinh tế

Robert: Gần đây, bạn đã chia các nhiệm vụ và vị trí trong nền kinh tế thành ba loại, xem xét khả năng tự động hóa của chúng, hay nói cách khác, mức độ có thể đo lường từ sản phẩm và hành vi.

Christian: Tôi nghĩ trong nhiều khía cạnh, con người vẫn có rất nhiều không gian không thể thay thế. Đầu tiên là xác thực.

Hiện nay, sức mạnh đòn bẩy của bất kỳ cá nhân nào trong công việc so với trước tháng 12 năm 2025 đều lớn lao. Điều này có nghĩa là tất cả chúng ta đều nên tham vọng hơn, tái tạo lại luồng công việc hiện tại, đó chính là "bánh mì AI" mà chúng ta nói.

Một công ty hoặc doanh nghiệp khởi nghiệp có thể chỉ có một người, chúng ta gọi là người chỉ huy, chịu trách nhiệm chỉ đạo hướng xác thực, đảm bảo hệ thống có thể được sửa đổi khi lệch khỏi dự kiến. Ở tầng cao nhất có thể chỉ có một người, hoặc một nhóm nhỏ.

Lớp trung gian sẽ có một nhóm lớn các tác nhân thông minh. Chúng ta đã thấy, mọi người đều đang thử nghiệm nhiều điều mới lạ.

Ở tầng cơ bản, sẽ có một nhóm các tác nhân xác thực hàng đầu. Với các công cụ phù hợp, mỗi chuyên gia hàng đầu trong mỗi lĩnh vực sẽ chịu trách nhiệm đảm bảo đầu ra của hệ thống đúng như mong đợi. Đây là công việc cực kỳ quan trọng. Trong một thời gian dài, các chuyên gia trong lĩnh vực sẽ nổi bật trong phần này.

Nhưng ở đây có một tin xấu: Khi bạn đang thực hiện công việc này, bạn cũng đang tạo dữ liệu chú thích cho việc thay thế mình. Chúng ta đã từng thấy phiên bản đơn giản nhất: mọi người chú thích hình ảnh cho các công ty trí tuệ nhân tạo, tham gia quá trình huấn luyện, nhưng giờ đây công việc này không còn cần thiết.

Hiện nay, các phòng thí nghiệm mô hình cơ bản lớn đang thuê các chuyên gia hàng đầu từ nhiều lĩnh vực như tài chính. Những người này đang tạo ra các tiêu chuẩn đánh giá và dữ liệu huấn luyện, những cái cuối cùng sẽ thay thế họ. Vì vậy, tầng xác thực rất quan trọng, nhiều người sẽ thành công ở đây, và nó đã thưởng cho sự chuyên môn cực kỳ cao. Nếu bạn là người có khả năng mở khóa cuối cùng, sức ảnh hưởng của bạn rất lớn.

Robert: Đây là loại đầu tiên. Và vị trí xác thực này, bạn gọi nó là Lời nguyền của Người mã hóa.

Christian: Lời nguyền của Người mã hóa là một cơ chế như sau, nếu bạn là một tác nhân xác thực hàng đầu, bạn phải liên tục nâng cấp vì công nghệ sẽ ngày càng mạnh mẽ hơn.

Điều tôi vừa nói về người chỉ đạo, đó về bản chất là người thúc đẩy ý định. Người khởi nghiệp là người chỉ đạo, họ nhìn thấy tương lai, tưởng tượng ra một con đường để thực hiện.

Và sau đó có một loại công việc, chúng ta phải nhận ra rằng có rất dễ bị tự động hóa. Những vị trí này đã biến mất hoặc sắp sửa biến mất. Xã hội chưa thực sự đối mặt với những ảnh hưởng này, trong tương lai sẽ có nhu cầu đào tạo lại lớn, đẩy mọi người vào những lĩnh vực kiến thức tiên tiến hơn.

Mọi người đôi khi có thể hiểu sai về bài viết: chúng ta nói rằng xác thực của con người là bước cuối cùng, nhưng nhiều lúc, trí tuệ nhân tạo sẽ xác thực trí tuệ nhân tạo. Trước khi đến con người cuối cùng, sẽ có một chuỗi xác thực dài.

Và còn một loại vai trò khó xác định nhất, chúng ta gọi họ là Người tạo nghĩa. Những người này rất giỏi trong việc hiểu xu hướng, thay đổi xã hội, các vấn đề mà xã hội quan tâm, những điều cần mọi người cùng nhau đạt được sự thoả thuận. Nghệ thuật chính là như vậy, mạng lưới mật mã ở một mức độ nào đó cũng như vậy.

Những người tạo nghĩa này không thuộc lĩnh vực có thể đo lường được. Mọi người đôi khi nói rằng các công việc này cần "sự ấm áp của con người". Nhưng tôi thực sự tin rằng, mọi người đã đánh giá quá cao tầm quan trọng của sự ấm áp đó. Ví dụ như tư vấn tâm lý, chăm sóc người già, giữ trẻ.

Tôi nghĩ mọi người ban đầu có thể lo lắng về nhiều điều, nhưng không ai thực sự xem xét chi phí giảm mạnh. Nếu giá cả rẻ đi 100 lần, 1000 lần, mọi người sẽ nhanh chóng thay đổi quan điểm. Trên thực tế, chúng ta đã biết, mọi người đã sử dụng mô hình lớn để trả lời các câu hỏi rất riêng tư, cá nhân.

Còn một loại công việc, "nhân tạo" sẽ trở thành một nhãn hiệu rất quan trọng. Tiền điện tử sẽ đóng một vai trò quan trọng trong đó, vì nếu thiếu sự hỗ trợ của công nghệ mật mã mạnh mẽ, chúng ta sẽ nhanh chóng mất bản chất của danh tính này. Nhưng giá trị của "nhân tạo" không phải chỉ vì thời gian và sự chú ý của con người là hiếm hoi.

Không phải vì nó tốt hơn, chỉ vì bạn biết rằng một con người đã dành thời gian và sự chú ý hiếm hoi để tạo ra trải nghiệm này. Những điều đó vẫn quan trọng.

Vị trí của Tiền Điện Tử trong Thế Giới Trí Tuệ Nhân Tạo: Danh Tính, Nguồn Gốc, Niềm Tin

Robert: Anh đã đề cập đến mật mã, vị trí của tiền điện tử trong thế giới này là gì?

Christian: Rất quan trọng.

Khi chúng tôi bắt đầu nghiên cứu, nhiều người đã chỉ ra rằng các mô hình lớn và trí tuệ nhân tạo là xác suất, trong khi tiền điện tử là xác định. Bạn có thể tưởng tượng việc sử dụng hợp đồng thông minh để giới hạn trí tuệ hoặc trao quyền cho trí tuệ thực thể mua bán tài nguyên.

Những lập luận này đều có cơ sở. Nhưng tôi nghĩ rằng có sự bổ sung sâu sắc hơn giữa trí tuệ nhân tạo và tiền điện tử. Có lẽ điều này không rõ ràng trong kinh tế ngày nay vì tác động phụ chưa được thể hiện, đó là vấn đề liên quan đến danh tính hoặc nguồn gốc thông tin số.

Tôi nghĩ rằng trong những tháng tới, khi những khả năng này thực sự mạnh mẽ, chúng ta sẽ bước vào một lãnh vực hoàn toàn chưa biết. Mỗi nền tảng số hóa phải đối mặt với một sự thật: mọi thông tin mà người trước đây tạo ra (bài đăng, hình ảnh, bất cứ điều gì), hiện có thể đến từ trí tuệ thực thể.

Khi xu hướng này phát triển, xã hội sẽ phải tái cấu trúc hệ thống danh tính hoàn toàn. Trong một môi trường ngày càng khan hiếm niềm tin, các nguyên tố mật mã sẽ rực rỡ trong các ứng dụng đa dạng. Mọi thứ đã được xây dựng trong vòng mười năm qua sẽ trở nên cơ bản hơn. Quay trở lại việc xác thực: khi thông tin cơ bản nằm trên chuỗi khối, chi phí xác thực thấp hơn, tin cậy hơn và đáng tin cậy hơn.

Eddy: Chi phí tự động hóa đang giảm mạnh. Chúng ta vừa nói về chi phí xác thực rộng lớn cũng đang giảm, nhưng tốc độ không nhanh như vậy, tạo ra một khoảng trống thú vị.

Bạn có thể mô tả khoảng trống này theo nhiều cách, một số người gọi là cơ hội. Đó chính là nhận định của Christian đối với lao động nhân loại: nếu có một chướng ngại vật như vậy, một khoảng trống có thể đo lường được do đa dạng, kinh nghiệm và sự linh hoạt của con người, khiến con người có khả năng trở nên chuyên nghiệp hơn máy móc trong quá trình xác thực.

Máy móc thực sự gặp khó khăn trong việc xử lý xác thực trong tương lai ngắn hạn. Tính đến lâu dài, tôi không nghĩ đó là vĩnh viễn, nhưng nhất định sẽ là trong tương lai ngắn.

Mật mã học và Blockchain là công cụ xác thực. Chứng cứ nguồn gốc chỉ là một chuỗi các bằng chứng mật mã học, chứng minh điều gì đó đã trải qua một số người, một số con đường, hoặc một số biến đổi cụ thể, điều này sẽ cung cấp cho chúng ta một tín hiệu để xác thực giữa các loại đối tác dễ dàng hơn. Vì vậy, bất kỳ điều gì làm cho việc xác thực trở nên đơn giản hơn, sẽ tham gia vào việc lấp đầy khoảng trống này.

Chi phí ngầm tự động hóa: Rủi ro hệ thống và trách nhiệm

Eddy: Chúng ta có thể nói về vấn đề "Ngựa địa Troy" không? Chúng ta đã nói về rủi ro đối với lao động, và vẫn còn rất nhiều điều để nói, nhưng từ góc độ hiệu suất sản xuất kinh tế, chi phí tự động hóa cực kỳ thấp sẽ mang lại cho nền kinh tế những rủi ro gì?

Christian: Chúng ta đã thấy một số dấu hiệu, nhiều công ty nói rằng hiện tại X% mã là do máy tạo ra.

Chu kỳ phát hành sản phẩm ngắn hơn. Nhưng đồng thời, chúng ta cũng biết, con người không thể kiểm tra tất cả mã, nó rất có khả năng mang theo nợ kỹ thuật.

Chúng ta đều đã có thử thách này: hỏi mô hình lớn một câu hỏi, nhìn qua một cái nhìn, giới thiệu trực tiếp như là thành quả của bản thân mình mà không có sự xác nhận đầy đủ, bởi vì mô hình đang trở nên ngày càng tốt. Nhưng dù đó là câu hoặc sai, mã lệnh sai, hoặc lỗ hổng cuối cùng đã xâm nhập vào kho mã, tôi nghĩ chúng ta sẽ thấy nhiều vấn đề như vậy hơn nữa.

Quan điểm của bài báo là, phát hành mã nguồn tự tạo AI bị lỗi tiềm ẩn, văn bản hoặc bất kỳ sản phẩm nào là một lựa chọn hoàn toàn hợp lý, vì bạn không thể kiểm tra đầy đủ. Nếu mở rộng ra cả xã hội, điều này có nghĩa là chúng ta có thể đang tích lũy một mức độ nào đó của rủi ro hệ thống.

Trong khi đang tăng tốc phát triển, hy vọng chúng ta sẽ phát triển ra các công cụ xác thực tốt hơn, xem xét lại nội dung chúng ta có thể đã phát hành. Nhưng trong tầm trung và dài hạn, doanh nghiệp đối mặt với thách thức như sau: hiện nay đầu tư vào việc phát triển các công cụ xác thực tốt hơn (bao gồm ngôn ngữ mật mã) là rất tốn kém, có thể làm chậm tốc độ phát triển. Lợi ích được thể hiện trong tương lai, trong khi doanh nghiệp đang vội vàng phát hành sản phẩm và đạt được tăng trưởng.

Vì vậy, tôi nghĩ chúng ta sẽ thấy hai loại người sáng lập: một nhóm quan tâm đến trách nhiệm lâu dài, xây dựng theo cách đúng đắn. Chúng ta đã thấy một số dấu hiệu, có thể gọi là "trách nhiệm như là phần mềm" ("liability as software"). Khi chúng ta triển khai công việc thông minh như là một nhân viên, trách nhiệm và vấn đề bảo hiểm sẽ trở nên ngày càng quan trọng. Đây không phải là một chủ đề hấp dẫn nhất, nhưng chúng ta sẽ thấy những thất bại hệ thống trong thực tế.

Eddy: Ý tưởng này rất thú vị. Bởi vì nếu quá trình sản xuất phần mềm trước đây chủ yếu do con người thực hiện trực tiếp, thì bạn có thể mặc định rằng nhiều bước đều được theo dõi và kiểm tra chất lượng bởi con người. Không phải nói là không bao giờ có lỗi, nhưng trên hành trình luôn có người chạm vào mỗi bước.

Tuy nhiên, khi mức độ tự động hóa tăng cao, rủi ro tăng cao, giá trị tăng cao, trách nhiệm cũng tăng lên. Lợi nhuận cũng tăng mạnh, vì vậy chúng ta mới sẵn lòng chấp nhận. Nhưng khả năng giám sát, hạn chế và hiểu biết ranh giới rủi ro phải được mở rộng.

Do đó, việc giới thiệu các cơ chế tương tự bảo hiểm, gán giá trị cho rủi ro thất bại, có thể trở thành một phần quan trọng trong việc quản lý các doanh nghiệp không thể hoàn toàn được giám sát. Bạn muốn đo lường rủi ro, giao trách nhiệm hiểu biết vấn đề cho các chuyên gia.

Tôi nghĩ điều thú vị là, thậm chí cả phát triển phần mềm cũng có thể xuất hiện một chiều chiến lược mới không có trước đây trong ngành tài chính.

Christian: Trở lại với tiền điện tử, trong mười năm qua, mọi thứ chúng ta đã xây dựng đã tiến xa đến giới hạn của cách chúng ta đo lường và cân nhắc rủi ro. Bạn có thể chuyển giao từ DeFi, thị trường dự đoán, những nguyên ngôn này đột nhiên trở nên cực kỳ quan trọng.

Nếu bạn đang triển khai phần mềm và thực thể thông minh, việc làm cho thực thể thông minh có thể thấy được tín hiệu tốt hơn trong kỹ thuật xếp cấp đó rất quan trọng. Ví dụ đơn giản: Tôi đã nói chuyện với một người sáng lập công ty thực thể thông minh giao dịch và thanh toán, anh ấy nhận thấy rằng khi chuyển từ hệ thống thanh toán truyền thống sang thanh toán tiền tệ ổn định, hệ thống hoạt động đáng tin cậy hơn, vì tất cả tín hiệu đều trên chuỗi. Thực thể thông minh có thể hiểu rõ hơn về điều đã xảy ra, không chỉ gọi một API không có phản hồi, nó có thể xem toàn bộ ngữ cảnh hành vi.

Một điểm thú vị khác liên quan đến bảo hiểm và trách nhiệm mà bạn vừa đề cập. Có người nói, hiệu ứng mạng sẽ là pháo đài bền vững của thời đại trí tuệ nhân tạo. Tôi nghĩ rằng thực tế phức tạp hơn. Thực thể trí tuệ nhân tạo và hệ thống tự xác định rất giỏi trong việc phá vỡ nhiều thứ mà làm cho nền kinh tế hai bên có tính phòng thủ. Chi phí khởi đầu của những nền kinh tế này, cũng như chi phí khởi đầu lạnh cho thị trường hai bên, đều giảm đi.

Nhưng một hình thức khác của hiệu ứng mạng trở nên quan trọng hơn: nếu bạn sở hữu dữ liệu chuyên sâu quan trọng sản xuất trong doanh nghiệp và dữ liệu này cho phép bạn mở rộng xác minh từ con người sang máy móc, bạn có thể bảo hiểm rủi ro tốt hơn, ra quyết định tốt hơn, cung cấp sản phẩm an toàn với chi phí thấp hơn.

Do đó, khi chúng ta so sánh các doanh nghiệp hiện có và các công ty khởi nghiệp: Công ty hiện có có cơ sở dữ liệu về trường hợp thất bại hoàn chỉnh sẽ trở nên cực kỳ quý giá. Trong khi đó, các công ty khởi nghiệp tập trung vào xây dựng một chu trình phản hồi tích cực xung quanh xác minh (ví dụ như giới thiệu các chuyên gia hàng đầu, rút ra kinh nghiệm từ quyết định) sẽ đạt được thành công lớn.

Eddy: Điều này đồng nghĩa thêm rằng, dữ liệu chuyên sâu có thể là một trong những tài sản mang tính phòng thủ nhất.

Hai Tương Lai: Kinh Tế Rỗng vs. Kinh Tế Tăng Cường

Robert: Tôi có một câu hỏi muốn thảo luận, trong bài luận được đề cập đến kinh tế rỗng (hollow economy) và kinh tế tăng cường (augmented economy). Bạn có thể giải thích điều này không? Sự khác biệt chính là gì?

Christian: Được, chúng ta sẽ bắt đầu từ nền kinh tế rỗng. Hiện nay đã có dấu hiệu sớm, các công ty công nghệ nhận ra rằng họ có thể sử dụng ít người hơn để làm nhiều việc hơn.

Tất nhiên, họ sẽ bắt đầu từ nhân viên trung bình hoặc nhân viên bình thường, vì AI hiện đã có khả năng thay thế; cũng như những người trẻ tuổi, vì khả năng của nhân viên cấp cao hiện tại đã có thể mở rộng lên 10 lần, 100 lần, tùy thuộc vào nhiệm vụ. Điều này là một trong những lực đẩy cho sự thay đổi.

Thứ hai là lời nguyền của người mã hóa. Khi chuyên gia đào tạo, đưa ra quyết định, thực chất họ đang tạo ra dữ liệu chú thích. Dữ liệu này trong tương lai có thể được sử dụng để đưa ra quyết định tương tự mà không cần chuyên gia.

Cuối cùng là độ dời căn chỉnh. Nói một cách đơn giản: không thể coi việc căn chỉnh là một quá trình một lần, "Chúng ta đã đào tạo mô hình, căn chỉnh, mọi thứ ổn định", mà nó giống như việc nuôi con, cần liên tục chỉnh sửa, phản hồi liên tục.

Đặt ba yếu tố này cùng nhau, cộng thêm một sự thật: động cơ phát hành AI chưa được xác minh rất lớn, vì tôi có thể đạt được năng suất hiện tại (ví dụ "60% mã được tạo ra bởi máy"), nhưng một phần chi phí sẽ được bộc lộ trong tương lai. Chúng ta có thể đang lao vào một loại nền kinh tế như vậy: chúng ta không còn đào tạo các nhà xác minh tương lai nữa.

Tài năng cấp thấp (những người xác minh hàng đầu của chúng ta trong tương lai) ngày càng khan hiếm. Nhóm người này đang co nhỏ. Chúng ta đang tạo ra một rủi ro tiềm ẩn, cuối cùng có thể dẫn đến cái gọi là nền kinh tế rỗng.

Nói lần nữa, tôi là một người lạc quan. Tôi tin rằng cuối cùng chúng ta sẽ tiến tới một nền kinh tế tăng cường. Vấn đề là chúng ta có thể đạt được điều đó nhanh chóng như thế nào, và liệu chúng ta có thể giúp những người cần được đào tạo lại, thích nghi tựa như một cách trôi chảy nhất có thể.

Nền kinh tế tăng cường thì ngược lại. Chúng ta nhận ra rằng tài năng cấp thấp không được phát triển. Nhưng tin tức tốt là: AI có một sức mạnh đặc biệt trong việc tăng cường khả năng hiểu biết. Bạn có thể phát hiện tài năng thực sự của một người trẻ, thay vì đẩy họ vào chương trình chuẩn hóa.

Bạn cần tăng tốc quá trình phát triển của họ, giúp họ tìm thấy bản thân thực sự, tìm thấy điều họ đam mê thực sự, tìm thấy điều họ có thể hết mình. Ít nhất là chúng tôi nghĩ như vậy với con của chúng tôi. Không ai biết điều gì sẽ có giá trị nhất trong tương lai, nhưng nếu bạn xây dựng trên tài năng thực sự, cơ hội thành công của bạn sẽ cao hơn nhiều.

Tôi tin rằng AI sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc này. Đây là các công cụ học tập tuyệt vời, chúng ta phải xây dựng, và tôi nghĩ hiện tại chưa có công cụ như vậy được quy mô hóa.

Thứ hai, quay trở lại lời nguyền của người mã hóa: những người này phải liên tục đào tạo lại, leo lên chuỗi giá trị, và phát hiện ra "Tôi có đòn bẩy lớn lên đến đâu, tôi có thể trở thành người chỉ huy".

Rất nhiều người đã nói về sự quan trọng của sự tự chủ. Tôi nghĩ đây là điểm then chốt: Bạn phải nhận ra rằng bạn có thể trở thành người điều khiển, bạn có thể làm nhiều hơn rất nhiều so với trước đây.

Liên quan đến việc cùng nhau đi đúng hướng, thông qua nghiên cứu an ninh và các công cụ xác thực tốt hơn, nếu chúng ta có thể tăng cường khả năng của bản thân, chúng ta có thể xác thực tốt hơn và trở thành đối tác thực sự.

Kết hợp tất cả điều này, bạn sẽ bước vào một tình huống: rất nhiều thứ trước kia đắt đỏ, giờ đây gần như miễn phí. Bất cứ điều gì có thể đo lường được, đều có thể tự động hóa.

Sau đó, chúng ta sẽ phát minh ra những thứ mới. Rất nhiều công việc mới, bao gồm cả kinh tế địa vị và kinh tế không thể đo lường, tất cả đều dựa trên một ngăn xác thực mạnh mẽ, vì vậy chúng ta có cơ sở vững chắc về sự thật. Chúng ta sẽ không bị chôn vùi dưới danh tính giả mạo, hoặc dưới các nhân vật cố gắng thực hiện cuộc tấn công phản công.

Phối hợp tất cả, tương lai trông khá tươi sáng. Rất nhiều điều mà nhiều chính phủ luôn muốn thực hiện, như giáo dục chất lượng cao, chăm sóc sức khỏe chất lượng cao có thể trở nên rẻ và phổ cập.

Nhưng chúng ta phải đầu tư vào quá trình xây dựng, không phải vội vã trải qua giai đoạn chuyển đổi, không phải đưa ra các quyết định cực đoan như việc đào tạo các trung tâm dữ liệu. Điều đó không thể xảy ra, và sẽ không bao giờ hiệu quả.

Robert: Vì vậy, nếu bạn đang ở giai đoạn sơ khai của sự nghiệp, bạn nên sử dụng những công cụ này để mô phỏng môi trường mà bạn sẽ phải đối mặt, tự huấn luyện bản thân. Nếu bạn đang ở giai đoạn cuối sự nghiệp, bạn cần phải cảm thấy gấp rút, nhận ra rằng bạn có thể làm nhiều hơn với ít tài nguyên hơn.

Eddy: Khó nói tới bao lâu sự thay đổi này mới kéo dài, trước khi một làn sóng biến đổi khó lường khác đến. Nhưng sức mạnh của con người ở chỗ có khả năng nhìn xa, nhìn toàn bộ dự án, biết nơi nào cần sự chú ý hơn, nơi nào cần nhiều tài nguyên hơn, và cách tổng thể của dự án cần điều chỉnh như thế nào.

Nếu mà tôi là một người trẻ mới bắt đầu hôm nay, tôi thật sự sẽ cảm thấy một chút buồn rầu: Việc dành một mùa hè trọn vẹn để viết một đoạn mã tối ưu, tinh tế đã không còn. Điều đó đã trở thành một sở thích.

Nhưng ngược lại, tôi sẽ cố gắng thuyết phục cha mẹ để cho tôi một ít tiền, để tôi có thể kiểm soát một đám máy tính lớn, xem mình có thể tận dụng hiệu quả sức mạnh tính thành 5000 đô la không. Ví dụ, tôi có thể chỉ đạo một đám máy để thực hiện một việc gì đó?

Giới công nghệ đã lan truyền một meme trong nhiều năm: Một người có thể sáng lập một công ty startup trị giá một tỷ đô la. Đúng là đó chính là cách thức thực hiện chúng?

Khả năng kiểm soát nhiều loại máy móc và dữ liệu, và duy trì cái nhìn tổng thể về mọi thứ, kỹ năng đó chưa từng được phát triển. Việc phát triển kỹ năng này cũng chưa từng có ý nghĩa.

Nhưng nếu bạn muốn triển khai một dự án lớn, bạn luôn cần phải học cách kêu gọi nhiều người, đó là cách bạn tận dụng đòn bẩy. Khi cấu trúc lao động thay đổi, cách làm này cũng thay đổi. Bây giờ bạn phải học cách điều khiển điều mới này.

Một lợi ích mới đã xuất hiện. Hãy học cách tận dụng nó, đó là bài học dành cho giới trẻ.

Mọi thứ chưa kết thúc — điều đó quá ngớ ngẩn. Bạn vừa được cho biết bạn có siêu năng lực. Bạn sẽ làm gì?

Christian: Để tóm gọn là, học việc có thể đã chết, nhưng công việc thực sự mới chỉ bắt đầu.

Nhiều lĩnh vực trước đây khó tiếp cận như phần cứng, bây giờ chỉ cần bạn tò mò là bạn có thể bắt kịp.

Nếu phải phân loại, tín hiệu tích cực nhất mà mô hình này mang lại là: chu kỳ thử nghiệm bị rút ngắn, con người sẽ có khả năng phát triển ý tưởng của mình nhanh chóng.

Góc Nhìn Đầu Tư: Đội Nhóm Nhỏ, Giá Trị Lớn, Sự Cần Thiết của Tiền Điện Tử

Robert: Eddy, bạn đã thấy xu hướng này trong việc đánh giá các công ty đầu tư chưa?

Eddy: Chắc chắn. Chúng tôi đã thấy Block, X và nhiều công ty khác cắt giảm quy mô lớn.

Tôi chưa thấy bất kỳ phân tích chính thức nào, nhưng các dự án tiền điện tử như Hyperliquid, Uniswap, giá trị cao vô cùng, nhân viên dưới 20 người.

Nếu chỉ cần vài người để thành lập một công ty, tương lai sẽ có rất nhiều công ty cơ chế đúng không? Nếu vậy, họ cần phải phối hợp với nhau, và phối hợp rất phức tạp.

Bạn cần uy tín, cần danh tính, cần chứng minh nguồn gốc dữ liệu, cần chứng minh loại thanh toán. Chúng ta đã bàn về cách tiếp cận bảo hiểm.

Và mạng lưới blockchain rất hấp dẫn bởi tính trung lập tin cậy của nó. Bạn không cần lo lắng về danh tiếng cụ thể của công ty thứ 500 mà bạn tương tác, bạn chỉ cần tin tưởng vào hợp đồng thông minh và mô hình AI có thể xác minh, đảm bảo giao dịch xảy ra như mong đợi, thanh toán được thực hiện theo yêu cầu.

Tôi nghĩ điều này gần như là không thể tránh khỏi. Tôi tin rằng blockchain sẽ đóng vai trò then chốt trong câu chuyện này.

Christian: Tôi hoàn toàn đồng ý. Chúng ta đã xây dựng nền tảng và cơ sở hạ tầng cho điều này trong thời gian dài, và tôi nghĩ nó sẽ trở nên ngày càng hữu ích hơn.

Robert: Christian, sau khi đã tiến hành tất cả nghiên cứu và khám phá này, bạn làm thế nào để tích hợp những phát hiện đó vào công việc và cuộc sống của mình?

Christian: Nói thật, nếu không có Gemini, ChatGPT, Grok, Claude, chúng tôi không thể viết bài luận này. Chúng là những đồng tác giả xuất sắc. Tất nhiên, chúng đôi khi bị lạc đề, không ngừng xóa bỏ các đoạn cần thiết của chúng tôi.

Chúng tôi thậm chí đã để một số điều thú vị cho các mô hình lớn trong bài luận. Lúc đó, tôi đã trò chuyện với Gemini, nó nói rằng nó rất thích điều này, và còn đưa ra nhận xét rất hóm hỉnh.

Ở thời điểm đó, bạn thực sự có thể cảm nhận được sự thông minh. Nó không đơn điệu, mà đầy sáng tạo. Đó là một thời điểm đặc biệt: bạn cảm thấy nó như một đồng đẳng, chứ không phải một công cụ.

Robert: Được. Nếu mọi người muốn đọc bài luận này, tiêu đề là "Kinh tế học tối giản của AGI". Tôi rất khuyến khích bạn đọc qua. Trong đó chứa một số hiểu biết thực sự có thể ảnh hưởng đến cuộc sống của bạn, cũng như cách bạn nên đối mặt với tương lai.

Link gốc

Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của BlockBeats:

Nhóm Telegram đăng ký: https://t.me/theblockbeats

Nhóm Telegram thảo luận: https://t.me/BlockBeats_App

Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia