原文標題：Làm thế nào để Suy luận về Một Tương lai Hỗn độn
Người viết bài gốc: Systematic Long Short
Dịch bởi: Peggy, BlockBeats

Biên tập viên chú thích: Khi trí tuệ nhân tạo bắt đầu có thể viết mã, tối ưu mã nguồn, thậm chí là dần dần tiếp quản quy trình sản xuất phần mềm, một sự thay đổi cấu trúc sâu hơn đang tiến đến: Phân công nghề nghiệp, tổ chức doanh nghiệp và thậm chí rào cản kiến thức, tất cả có thể bị định nghĩa lại.

Tác giả bài viết đã từng làm việc trong một nhóm gần 20 người tại quỹ đầu cơ, nhưng trong giai đoạn thăng tiến nghề nghiệp, anh đã chọn nghỉ việc để khởi nghiệp. Đối với anh, dấu hiệu thực sự không phải là tâm trạng thị trường, mà là khả năng kỹ thuật bước nhảy. Khi mô hình có thể ổn định tạo ra mã nguồn có thể sử dụng và có khả năng tự cải tiến đệ qui, logic phát triển phần mềm và sản xuất kiến thức đã bắt đầu thay đổi.

Bài viết bắt đầu từ góc nhìn của tài chính lượng tử, phân tích một số loại "vũng lũng" bảo vệ ngắn hạn mà vẫn có thể tồn tại trong thời đại trí tuệ nhân tạo, bao gồm dữ liệu độc quyền, sự trì trệ về quy định, sự ủng hộ của cơ quan và sự chậm trễ của thế giới vật lý, đồng thời đặt ra một phán đoán cốt lõi: Trong thời đại cực kỳ không chắc chắn, điều quan trọng hơn việc dự đoán chính xác tương lai là nhận biết hướng và hành động trước khi cửa sổ đóng lại.

Dưới đây là bản gốc của bài viết:

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

Lần đầu tiên tôi nhận ra ngành đang tiến gần tới một điểm quay là khi làm việc ở công việc trước đó, nhưng như nghe thấy âm nhạc nền bắt đầu chậm lại, trong khi mọi người xung quanh vẫn giả vờ rằng mọi thứ sẽ không thay đổi.

Lúc đó, tôi làm việc tại một quỹ đầu cơ quản lý một nhóm gần 20 người, làm những việc tôi đã làm trong nhiều năm. Đối với người khác, đó gần như là một con đường nghề nghiệp ổn định. Nếu tiếp tục ở lại đó, tôi rất có thể sẽ đạt được thành tựu lớn hơn. Nhưng cuối cùng, tôi chọn rời khỏi vị trí mà nhiều người mơ ước, bắt đầu một công ty khởi nghiệp từ con số không, với một đội ngũ chỉ vài người. Quyết định này vào lúc đó gần như không ai hiểu, thậm chí bị coi là một "tự tử nghề nghiệp".

Nhưng trong vài tháng gần đây, việc sa thải hàng loạt, nghỉ việc để khởi nghiệp tự nguyện, và có càng nhiều người làm việc ban ngày và viết mã làm dự án vào ban đêm. Tất cả đã khiến quyết định "điên rồ" lúc đó, dường như không còn quá lố lăng.

Thời gian này, nhiều người hỏi tôi: Mọi thứ cuối cùng sẽ dẫn đến đâu? Bài viết này chính là câu trả lời mà tôi có thể đưa ra vào lúc này.

Một cách trung thực, tôi không chắc chắn rằng sự thay đổi cuối cùng sẽ nhiều đến mức nào. Nhưng điều tôi học được từ tài chính lượng tử là: Hướng đi đúng, thường đã đủ.

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

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

Mã vẫn chưa hoàn hảo, và có thể xuất hiện hiểu lầm hoặc lỗi. Nhưng điều quan trọng là: nó đã có thể viết ra mã hữu ích.

Suy luận của tôi rất đơn giản. Một khi Trí tuệ Nhân tạo có thể tạo ra mã có thể sử dụng, nó sẽ bắt đầu tự cải thiện logic của mình theo cách đệ quy và thúc đẩy phát triển phần mềm với một tốc độ mà chúng ta khó có thể tưởng tượng.

Mỗi khi tôi đưa ra điều này, luôn có người phản argument rằng "những đoạn mã này vẫn chứa lỗi và chưa đáp ứng được yêu cầu của môi trường sản xuất". Nhưng điều đó lại bỏ qua một sự thật: mã do con người viết cũng có lỗi. Chúng ta không cần cho Trí tuệ Nhân tạo viết ra mã hoàn hảo trước khi dừng việc viết mã của chính mình.

Điểm quan trọng thật sự là khi tỷ lệ lỗi của Trí tuệ Nhân tạo trong việc viết mã thấp hơn so với con người, đồng thời tốc độ vượt xa con người. Khoảnh khắc đó, việc viết mã sẽ được hoàn toàn outsourced cho máy móc.

Sau khi tôi tự thấy khả năng của o1, tôi gần như chắc chắn: tương lai sẽ chứa những biến động cực kỳ lớn.

Thành cửa hàng vẹt tồn tại trong Thời đại Trí tuệ Nhân tạo

Ban đầu, tôi nghĩ rằng Trí tuệ Nhân tạo sẽ từng bước xâm nhập vào ngành tài chính định lượng, nhưng quá trình này sẽ diễn ra chậm rãi. Nguyên nhân rất đơn giản: mã cấp tổ chức hiếm khi có dữ liệu công khai để huấn luyện.

Lúc ấy, tôi nghĩ về phần mềm học như một cúp đỉnh: ở tầng dưới cùng là công việc mã hóa cơ bản; phía trên là các kỹ sư công nghệ cao có khả năng kiến trúc; tiếp theo là các nhà phát triển chuyên nghiệp, như nhà khoa học dữ liệu, nhà phát triển lượng tử, chuyên gia từng ngành. Lý thuyết, kiến thức chuyên sâu càng cao, sự nghiệp càng an toàn.

Suốt thời gian đó, quyết định của tôi là: trong vòng hai năm, lập trình viên cơ bản sẽ bị loại bỏ đầu tiên; sau đó là các kỹ sư công nghệ cao; phía trên, khi mô hình dần hấp thụ kiến thức chuyên nghiệp, các vị trí càng cao cũng sẽ chịu ảnh hưởng.

Nhưng nhanh chóng tôi nhận ra một điều khác: những công ty mô hình tiên tiến cuối cùng sẽ trực tiếp thuê chuyên gia ngành, đưa kiến thức chuyên môn vào mô hình. Nói cách khác, kiến thức chuyên môn có thể trở thành thành cửa hàng vẹt tạm thời, nhưng theo lâu dài, nó cũng sẽ bị mô hình dần tiêu thụ.

Trong quyết định của tôi lúc đó, có một số loại kinh doanh mà theo tôi, trong vòng năm năm tới, không thể dễ dàng bị xáo trộn.

Loại thứ nhất: Dữ liệu độc quyền

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

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

Dữ liệu này có thể được sử dụng để liên tục điều chỉnh mô hình, tạo ra lợi thế ngoại vi khó phát ngôn lại. Miễn là nguồn dữ liệu của doanh nghiệp không dễ dàng mà mô hình tìm thấy, nó vẫn sở hữu một hào cung trong một khoảng thời gian nhất định.

Loại thứ hai: Trở ngại quy định

Bất kỳ ngành nghề nào cần phê duyệt đại trà của con người đều không dễ bị phá vỡ nhanh chóng. Ví dụ, thị trường tài chính truyền thống.

Để tham gia vào các thị trường này, bạn cần: mở tài khoản môi giới, có giấy phép, kí kết các văn kiện pháp lý vượt biên. Giao dịch tài sản mã hóa dễ dàng, nhưng một công ty nước ngoài muốn mua bán quặng sắt tại Trung Quốc, không hề đơn giản như vậy.

Chỉ cần một ngành nghề nào đó vẫn cần vào ký tên của con người, tốc độ phát triển của nó sẽ bị hạn chế bởi quy trình phê duyệt.

Loại thứ ba: Ủy quyền dưới dạng Dịch vụ

Hiện nay, việc để AI viết một bản văn pháp lý không còn là một điều khó khăn. Nhưng thực tế là, mọi người vẫn sẵn lòng trả hàng chục nghìn đô la để được một luật sư phát hành văn bản pháp lý. Lý do rất đơn giản: Ý kiến của AI hiện tại không có tính chính thức.

Việc kiểm tra hợp đồng thông minh cũng có cùng một logic. Từ mặt kỹ thuật, AI có thể đã đạt hoặc vượt qua cấp độ của một nhà kiểm toán hàng đầu. Nhưng thị trường vẫn thích mua "chữ ký" từ các công ty kiểm toán nổi tiếng.

Vì khách hàng thực sự không mua ý kiến chủ quan, mà mua quyền uy.

Loại thứ tư: Thế giới Vật lý

Tốc độ tiến bộ của phần cứng chậm hơn nhiều so với phần mềm, đồng thời, vấn đề về phần cứng cũng khó khăn hơn để khắc phục.

Vì vậy, các ngành công nghiệp vật lý tương tác trực tiếp với thế giới thực, không thể dễ dàng bị AI lật đổ nhanh chóng. Tuy nhiên, khi khả năng phần cứng đuổi kịp, cùng một logic sẽ tiếp tục: công việc cấp dưới sẽ biến mất trước, sau đó là các công việc cấp cao hơn.

Các hào cung này thực sự tồn tại. Nhưng phải nhận ra rằng chúng chỉ làm chậm quá trình thay đổi, chứ không phải ngăn chặn sự thay đổi.

Hành động dựa trên Tín hiệu, chứ không phải Chờ đợi Chắc chắn

Khi tương lai mông lung, tốc độ biến động rất nhanh, mọi người thường mắc hai loại sai lầm.

Loại thứ nhất là, chờ đợi sự chắc chắn rồi hành động. Loại thứ hai là, áp dụng tương đối lịch sử một cách đơn giản, ví dụ như: "Điều này giống như bong bóng internet."

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

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

Bạn không cần phải biết mọi chi tiết trong tương lai. Bạn chỉ cần đánh giá chung, thiết kế cá cược không đối xứng, nghĩa là nếu đánh giá sai, tổn thất có thể kiểm soát; nếu đánh giá đúng, lợi nhuận rất lớn.

Trong tương lai không chắc chắn, tính không đối xứng là tất cả.

Một phương pháp suy nghĩ hữu ích là, đầu tiên hỏi mình “Để một kết quả xảy ra, cần những điều kiện tiên quyết gì?”, sau đó hỏi, những điều kiện tiên quyết này đã xuất hiện chưa?

Nếu nhìn lại cột mốc AI này, thật ra không khó để dự đoán. Bởi vì đầu vào quan trọng đã tồn tại từ lâu, có thể viết mã lập trình cho chính nó, có thể cải thiện đệ quy mô hình, có thể mua nhận thức của tổ chức thay vì phát triển nó.

Chỉ cần chăm chú quan sát những tín hiệu này, bạn có thể đánh giá chung hướng đi của tương lai.

Thậm chí có thể tiếp tục suy luận.

Chúng ta có thể chưa thực sự chứng kiến các tình huống sau: AI có thể tự huấn luyện, AI có thể sao chép chính nó, AI có thể hoạt động hoàn toàn độc lập.

Nếu một AI có thể nâng cao khả năng của mình 0.1% thông qua một loạt hành động, có vẻ như không lớn. Nhưng miễn là con số này khác 0, nó sẽ tiếp tục gia tăng. Đằng sau đó là hiệu ứng hàm mũ điển hình.

Trên thị trường tài chính, một khi tín hiệu trở nên rõ ràng, thường thì giao dịch đã trở nên quá tải.

Trong đầu tư, bạn đổi sự không chắc chắn lấy sự tin tưởng sớm. Trong sự nghiệp và khởi nghiệp, cơ bản cũng vậy.

Vì vậy vấn đề thực sự không phải là, tương lai sẽ diễn ra như thế nào? Mà là, tôi đã biết điều gì rồi? Những thông tin này chỉ vào hướng nào? Sự khác biệt chi phí giữa hành động ngay và đợi là gì?

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

Hành động không xảy ra trong không khí. Khi bạn hành động đối với thế giới, thế giới sẽ phản hồi. Những phản hồi này sẽ mang đến thông tin mới. Thông tin thúc đẩy sự lặp lại. Lặp lại tạo ra hành động tốt hơn. Đó là cơ chế cơ bản của tiến bộ.

Đứng yên trong sự không chắc chắn có nghĩa là suy giảm chậm rãi. Trong khi hành động đồng nghĩa với khám phá.

Nếu tôi chỉ muốn tiếp tục hưởng lợi từ hệ thống hiện tại, có lẽ vẫn tồn tại vài năm. Nhưng tôi luôn muốn làm một điều thật sự thuộc về riêng mình, và tôi cảm thấy cửa sổ này đang đóng lại nhanh chóng.

Tất nhiên, các quỹ đầu cơ lớn nhất trên thế giới vẫn sẽ tiếp tục thịnh vượng, bởi họ sở hữu dữ liệu độc quyền, rất khó sao chép. Thị trường tài chính truyền thống vẫn bị hạn chế bởi sự quản lý và quy trình thủ công.

Nhưng tôi tin rằng, cuối cùng các tổ chức này cũng sẽ sử dụng trí tuệ nhân tạo thay thế cho hầu hết nhân viên, thậm chí bao gồm cả quản lý quỹ.

Điều đó sẽ không xảy ra ngay lập tức, nhưng sẽ xảy ra sớm hay muộn.

Quan điểm của tôi vào thời điểm đó là, tôi ước chừng còn khoảng 4-5 năm để làm điều đó. Cho đến khi các công ty mô hình cơ bản thu hút đủ nhiều tài năng ngành, các công ty khởi nghiệp mới sẽ gặp khó khăn trong việc gia nhập lĩnh vực này. Ở một số thị trường, chẳng hạn thị trường chứng khoán Mỹ, xu hướng này đã rất rõ ràng. Vài năm nữa, mức độ hiệu quả sẽ cao đến mức khó tin.

Sớm thôi, thế giới này sẽ không còn chỗ cho "Á quân" nữa. Tôi có thể tiếp tục làm việc cho các tổ chức hàng đầu, nhưng tôi thà là tác động vào lĩnh vực mà tôi vẫn còn ưu thế.

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

Hiện nay, cửa sổ đang dần thu hẹp. Tốc độ thay đổi không còn là từng bước nữa. Những tiến bộ cũng cần vài tháng trước đây, giờ chỉ cần vài tuần.

Tôi không nghĩ rằng trong vài năm tới công việc sẽ hoàn toàn biến mất. Con người vẫn cần con người. Con người là loài xã hội và hiện tại con người vẫn chưa tin tưởng vào trí tuệ nhân tạo. Việc chứng nhận từ quyền uy vẫn cần phải đến từ con người.

Trong vài năm tới, chúng ta có thể thậm chí thấy CEO trí tuệ nhân tạo, nhưng rất có khả năng vẫn cần một CEO con người để phê duyệt các quyết định của trí tuệ nhân tạo. "Chứng nhận con người" này sẽ được truyền từng tầng trong cấu trúc tổ chức. Nhà quản lý con người sẽ quản lý một nhóm AI agent.

Nhưng logic tuyển dụng sẽ thay đổi, nếu CEO dễ dàng chỉ đạo trí tuệ nhân tạo hơn là chỉ đạo bạn, thì khả năng lớn bạn sẽ không được thuê, công việc mã nguồn cơ bản sẽ ngày càng khó tìm thấy.

Nếu bạn muốn trở nên không thể thay thế, bạn cần thực hiện hai điều. Thứ nhất, vượt qua trí tuệ nhân tạo về thời gian. Ví dụ, lập kế hoạch chiến lược dài hạn, đưa ra quyết định phức tạp, quản lý theo chu kỳ nhiều năm. Thứ hai, vượt qua trí tuệ nhân tạo về phạm vi hệ thống, ngữ cảnh của trí tuệ nhân tạo vẫn còn hạn chế, chúng biết nhiều sự kiện nhưng khó hiểu được phản ứng dây chuyền của hệ thống phức tạp.

Nếu bạn có khả năng suy nghĩ dài hạn, tiếp nhận thông tin nhanh chóng, đưa ra quyết định dài hạn và có khả năng làm việc nhóm tốt, thì trong tương lai có thể dự đoán được, bạn vẫn sẽ có công việc.

Trước sự thay đổi, bạn thực sự đã có thể nhìn thấy dấu hiệu. Chỉ là đa số mọi người không nhìn thấy, nhìn thấy nhưng không hành động, hoặc chờ đến khi dấu hiệu trở nên ồn ào họ mới phản ứng lại. Nhưng khi đó, cơ hội thường đã được thị trường ước lượng.

Đừng bao giờ coi thường sự chuyển biến, đừng ở lại ở một vị trí đang mất điểm, và đồng thời, tự nhắc mình rằng đợi thời cơ tốt hơn trước khi hành động. Thời cơ thực sự hiếm khi báo trước. Khi mọi người đều nhận ra, cửa sổ thường đã đóng lại.

Tôi đã thấy tín hiệu, tôi đã đặt cược. Bây giờ, tôi đang sống trong kết quả của cược đó — dù tốt hay xấu.

[Link bài 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