Sự phát triển của AI là đều đặn, nhưng việc trở nên ngang bằng con người sẽ diễn ra đột ngột

• Lấy mối quan hệ giữa động cơ và ngựa làm ví dụ để giải thích rằng sự tương đương về chức năng với con người hoặc sinh vật sẽ đến một cách đột ngột, và việc thay thế ở mức con người xảy ra trong thời gian ngắn
  • Hiệu suất động cơ tiếp tục cải thiện 20% mỗi 10 năm, nhưng trong giai đoạn 1930~1950, 90% số ngựa ở Mỹ đã biến mất
• Một mô hình tương tự cũng xuất hiện trong sự phát triển của AI chơi cờ vua: sau hàng chục năm cải thiện dần dần, nó đã vượt qua đại kiện tướng con người trong thời gian ngắn
• Quy mô đầu tư vào AI đang tăng đều trên toàn cầu, và mỗi năm khoảng 2% GDP của Mỹ được rót vào các trung tâm dữ liệu
• Claude của Anthropic chỉ trong 6 tháng đã thay thế phần lớn công việc của các nhà nghiên cứu, trong khi chi phí giảm xuống còn 1/1000 so với con người
• Khi xét đến tốc độ phát triển công nghệ và sức lan tỏa của tự động hóa, khả năng những thay đổi trong công việc của con người diễn ra nhanh hơn nhiều so với số phận của loài ngựa trong quá khứ là hoàn toàn có thể

---

Phép so sánh giữa ngựa và động cơ

• Động cơ hơi nước được phát minh vào năm 1700 và tiếp tục phát triển ổn định trong 200 năm, ghi nhận mức cải thiện hiệu năng khoảng 20% mỗi 10 năm
  • Tuy nhiên, trong 120 năm đầu tiên, ngựa hoàn toàn không cảm nhận được sự thay đổi đó
  • Nhưng trong giai đoạn 1930~1950, 90% số ngựa ở Mỹ đã biến mất
• Sự phát triển công nghệ là dần dần, nhưng sự tương đương về chức năng với ngựa lại đến một cách đột ngột

Cờ vua và bước ngoặt của trí tuệ nhân tạo

• Việc theo dõi sự phát triển của cờ vua máy tính bắt đầu từ năm 1985, sau đó mỗi năm tăng 50 Elo
  • Năm 2000, các đại kiện tướng con người ghi nhận tỷ lệ thắng 90% trước máy tính
  • Chỉ 10 năm sau, máy tính đạt tỷ lệ thắng 90% trước con người
• AI cờ vua cũng phát triển đều đặn, nhưng việc đảo chiều năng lực so với con người lại xảy ra trong thời gian ngắn

Đầu tư AI và tốc độ tăng trưởng

• Chi tiêu vốn liên quan đến AI đang tăng đều trên toàn cầu
  • Hiện nay, mỗi năm một khoản tiền tương đương khoảng 2% GDP của Mỹ được đầu tư vào các trung tâm dữ liệu AI
  • Trong vài năm gần đây, con số này liên tục tăng gấp đôi
  • Theo các hợp đồng đã ký kết, xu hướng này được dự báo sẽ tiếp tục trong tương lai

Trường hợp Claude thay thế công việc

• Với tư cách là nhà nghiên cứu đời đầu của Anthropic, người nói từng đảm nhiệm vai trò trả lời các câu hỏi kỹ thuật của nhân viên mới
  • Vào năm 2024, xử lý khoảng 4.000 câu hỏi mỗi tháng
  • Đến tháng 12 năm 2024, Claude đã đạt đến mức có thể trả lời một phần câu hỏi
  • Sáu tháng sau, 80% tổng số câu hỏi được Claude xử lý, với hơn 30.000 phản hồi mỗi tháng
• Khối lượng phản hồi của Claude cao gấp 8 lần so với nhà nghiên cứu con người, còn chi phí chỉ bằng 1/1000 so với con người
  • Tính theo chi phí trên mỗi từ, mức này thậm chí còn thấp hơn cả lao động rẻ nhất trên Trái Đất

Tốc độ tự động hóa công việc của con người

• Ngựa mất hàng chục năm để bị thay thế, còn các kiện tướng cờ vua mất vài năm để bị vượt qua, nhưng
  • AI chỉ mất 6 tháng để thay thế phần công việc chính của nhà nghiên cứu
• Năm 1920, nước Mỹ có 25 triệu con ngựa, nhưng sau đó 93% đã biến mất
• Tốc độ tự động hóa bằng AI đang diễn ra nhanh hơn rất nhiều so với Cách mạng Công nghiệp trước đây, và
  • thời gian để con người thích ứng với thay đổi có thể còn ngắn hơn rất nhiều so với loài ngựa
    > “Có lẽ chúng ta còn khó có được ngay cả khoảng thời gian ân hạn 20 năm mà loài ngựa từng có.”

Bối cảnh bài phát biểu

• Nội dung này là một bài phát biểu lightning talk dài 5 phút tại workshop mùa hè năm 2025
• Đây là ý kiến cá nhân của người phát biểu, không đại diện cho lập trường của tổ chức mà họ trực thuộc

[GN⁺]

Ý kiến Hacker News

• Dạo này đọc HN khiến tôi bắt đầu có chút hoang tưởng bị hại. Không ngờ lại thấy những bài đem biểu đồ dân số ngựa sụt giảm mạnh sau khi động cơ ra đời ra so với dân số loài người. Điều gây sốc hơn là bài đó không được viết như một lời cảnh báo mang tính nhân đạo mà từ góc nhìn quyết định luận kinh tế. Cái không khí đem con người ví như ngựa trước động cơ rồi chỉ bàn bằng logic kinh tế thật quá kỳ quặc. Tôi bắt đầu nghĩ rằng công nghệ lẽ ra phải là thứ cần có sự cho phép của đại chúng

  • Tôi bị sốc khi thấy có quá nhiều người trong giới công nghệ ngày nay hoàn toàn không coi trọng tính người và những gì con người tạo ra. Ngay trong các cuộc trò chuyện thường ngày cũng nghe thấy những ý tưởng muốn thay thế cả tình bạn, tình yêu, nghệ thuật, đức tin, việc nuôi dạy con cái bằng AI. Một thế giới như vậy đúng nghĩa là địa ngục
  • Có vẻ bạn đã hiểu sai bài gốc. Biểu đồ đó thể hiện ‘số lượng ngựa được sở hữu’, và con người đơn giản là không còn mua ngựa nữa. Đây không phải sự tuyệt chủng của ngựa, mà là hệ quả của nhu cầu giảm xuống
  • Các kỹ sư phần mềm có xu hướng nói chuyện như những bộ não thiên hà đang quan sát nhân loại từ xa. Tôi nghĩ đó là kết quả của việc họ đồng nhất bản thân với ‘sự tồn tại mang tính trí tuệ’, và Internet đã làm suy yếu mối liên kết của họ với xã hội loài người
  • Việc dân trong ngành máy tính đến giờ mới bắt đầu lo lắng thì quả là hơi muộn. Tự động hóa và số hóa đã làm rung chuyển việc làm từ hàng chục năm trước rồi. Khi ấy phản ứng chỉ là “thích nghi đi, không thì biến mất”, còn giờ khi chính họ trở thành mục tiêu thì có vẻ thái độ đã khác
  • Những tranh luận kiểu này không có gì mới. Các tác phẩm như Brave New World, Logan's Run đã bàn về thuyết tận thế công nghệ từ cả trăm năm trước. Việc các diễn ngôn ấy trỗi dậy trở lại trong thời đại AI là điều hoàn toàn dễ hiểu

• Ngựa ăn cỏ, ô tô uống xăng, còn LLM ăn điện. Nhưng chỉ nhiều tính toán hơn không có nghĩa là tiến bộ. LLM không thể thay thế mọi công việc.

  • Tôi đồng ý với nhận định rằng doanh nghiệp cắt giảm nhân sự là để loại bỏ ‘những người không tạo ra giá trị’, nhưng thực tế không phải vậy. Ví dụ, bệnh viện đã sa thải thư ký, và kết quả là các bác sĩ phải tốn thời gian cho công việc hành chính
  • Tôi hoài nghi với nhận định rằng AI sẽ không thay thế việc lập trình. Bây giờ có thể trông vẫn ổn, nhưng rốt cuộc biết đâu chúng ta chỉ đang như Wile E. Coyote lơ lửng giữa không trung
  • Giống như lịch sử của thư ký hay nhân viên đánh máy, tự động hóa giao tiếp đã đều đặn làm giảm số người cần thiết. LLM chỉ là phần nối dài của xu hướng đó. Nó chưa hoàn hảo, nhưng cuối cùng vai trò của con người vẫn sẽ tiếp tục bị thu hẹp
  • Cạnh tranh giữa các doanh nghiệp đang thúc đẩy một cuộc chạy đua vũ trang AI. Công ty nào loại bỏ hoàn toàn con người rốt cuộc sẽ thua các công ty kết hợp cả con người lẫn AI
  • Phần lớn công ty lúc nào cũng có quá nhiều việc và thiếu người. AI chỉ đơn thuần đóng vai trò bộ tăng tốc tốc độ phát triển

• Động cơ chỉ thực hiện vận hành cơ học đơn giản, còn AI có khả năng thích nghi và suy luận ở mức con người thì vẫn còn rất xa. Việc từ AGI dần biến mất và được thay bằng những cụm như ‘transformative AI’ cũng khá thú vị. Hiện tại có cảm giác chúng ta đang bước vào một giai đoạn đình trệ mà chưa có thay đổi lớn nào

  • Cũng như ô tô đã thay đổi thế giới, tôi tò mò không biết chúng ta sẽ phải xây những ‘con đường’ mới nào cho AI. Có lẽ đó sẽ là hạ tầng điện lực
  • Trước đây ‘AGI’ từng là một từ ngữ đầy khoa trương, giờ thì trớ trêu thay nó lại trở thành điều ngược lại
  • Các công ty đang bán AI bằng marketing dựa trên nỗi sợ. AGI rốt cuộc chỉ là một từ khóa thời thượng để phục vụ IPO hay M&A
  • Chờ đợi AI học theo cách của con người là vô nghĩa. Nếu thứ đó đã tồn tại thì có lẽ chúng ta đã bị thay thế từ lâu rồi
  • Việc ta cảm thấy động cơ là đơn giản chỉ vì đã quá quen với nó. Thực ra nó là một hệ thống phức tạp, và LLM cũng vậy

• Con người không phải là cỗ máy đơn giản. Chừng nào AI chưa vượt trội hơn con người về mọi mặt, con người vẫn có thể đảm nhận những vai trò có giá trị. Vấn đề là xã hội và hệ thống kinh tế có hấp thụ được thay đổi này tốt đến đâu

  • Như việc giao dịch viên ngân hàng biến mất nhưng rốt cuộc hiệu quả tổng thể của nhân loại lại tăng lên, việc tự động hóa các công việc văn phòng nhàm chán cuối cùng cũng có thể là điều tích cực. Tuy vậy, cần đảm bảo lợi ích không chỉ tập trung vào tư bản
  • AI giống như một công nghệ ma cà rồng. Nó hút dữ liệu và rút giá trị ra, nhưng cuối cùng có thể làm suy yếu mối liên hệ với thực tại. Những người sở hữu công nghệ này nhất định phải tái đầu tư vào con người
  • Vấn đề thật sự không phải là con người cung cấp gì cho nhau, mà là đang cung cấp gì cho một nhóm nhỏ người giàu

• LLM giúp quá trình onboard nhân viên mới nhanh hơn. Nó đóng vai người cố vấn không biết mệt, giúp tăng sự tự tin. Nhưng các quyết định cốt lõi vẫn do con người dẫn dắt

  • Onboarding nên là quá trình học ‘vì sao’ hơn là chỉ học ‘cái gì’. LLM không thể giải thích bối cảnh và các lý do mang tính lịch sử
  • Người cố vấn là con người mang lại nhiều hơn một câu trả lời đơn thuần. Sự đồng cảm và kết nối xã hội là điều quan trọng
  • Nếu câu hỏi của nhân viên mới biến mất, ta lại mất đi cơ hội phát hiện các vấn đề trong tài liệu hay trong mã nguồn

• Lịch sử loài người là lịch sử của việc giành được bao nhiêu nô lệ năng lượng. Câu hỏi cốt lõi là AI sẽ làm tăng hay làm giảm con số đó

  • AI có nguy cơ phá vỡ cơ chế tái phân bổ lao động của con người. Nếu giá trị lao động biến mất, người bình thường có thể còn nghèo hơn
  • AI dùng trái phép sản phẩm lao động của tôi, nên ngược lại tôi lại có cảm giác mình mới là nô lệ năng lượng của AI
  • Có người dường như còn muốn loại bỏ hẳn con người bình thường. Đó là lối suy nghĩ lạnh lùng cho rằng nếu con người giảm đi thì vấn đề tài nguyên cũng được giải quyết

• Trước đây chuyện không đo năng suất bằng số dòng code từng là lẽ thường

  • Sẽ hay nếu thế hệ LLM viết code tiếp theo được huấn luyện để tạo ra các bản vá giúp giảm số dòng code

• Tôi nghĩ công việc của mình vẫn an toàn nhờ đống mã phức tạp do các lập trình viên trung bình tạo ra. Tôi trở thành trung tâm của đội bằng cách thiết kế cấu trúc để giảm nợ kỹ thuật. Nếu AI có thể thay thế những kỹ sư hàng đầu như tôi, thì điều đó cũng có nghĩa là nó có thể thay thế cả tinh thần doanh nhân

  • Hầu hết mọi người đều tin rằng mình ở trên mức trung bình
  • Nhiều lúc tôi muốn kiểm soát cả dự án, nhưng nghĩ đến chi phí của các mối quan hệ con người nên lại tự kiềm chế
  • Lý do LLM sinh ra mã phức tạp không phải vì nó bắt chước con người, mà là vì thiếu năng lực lập kế hoạch
  • Việc bạn ở thế chủ động có khi là vì các kỹ sư khác muốn tránh xung đột nên để mặc bạn làm vậy
  • Nếu chi phí bảo trì mã gần như bằng 0, thì độ phức tạp không còn là vấn đề lớn

• Những chỉ số như ‘chi phí trên mỗi từ’ thật kỳ lạ. Số lượng từ không thể là thước đo giá trị

  • Những chỉ số như vậy trái lại còn có lợi cho AI. AI trả lời dài dòng ngay cả với những câu hỏi đơn giản
  • Lúc đầu tôi thấy AI rất thú vị, nhưng giờ thì đã chán ngấy những đoạn văn dài thiếu cá tính. Cuối cùng tôi chỉ dùng nó như công cụ chỉnh sửa
  • Khái niệm như ‘chi phí suy nghĩ trên mỗi từ’ còn kỳ lạ hơn nữa. Phần lớn chỉ là văn bản tự động hoàn thành đơn thuần
  • Điều thú vị là đây không chỉ là những từ ngữ đơn thuần, mà là câu trả lời do nhân viên Anthropic viết ra

• Thay vì ví AI với các công nghệ khác, có lẽ đúng hơn là nhìn nó như một thực thể khó dự đoán theo đúng bản chất của nó. Giống như dự báo thời tiết, ta không thể biết 20 tháng nữa sẽ ra sao

  • Cũng như phép so sánh với ngựa hay máy chơi cờ, khi vượt qua một ngưỡng nhất định có thể sẽ xuất hiện bước ngoặt đột ngột. Những công việc văn phòng lặp đi lặp lại có lẽ sẽ biến mất đầu tiên
  • Lúc này điều cần thiết là các thảo luận cụ thể. Cần nhìn vào thực tế hơn là hype
  • Tiến bộ của AI giống đồ thị Elo cờ vua hơn là thời tiết. Nó đang tăng lên một cách đều đặn
  • AI không phải là sức mạnh cơ học mà là công nghệ xử lý thông tin. Có thể so sánh nó với những đổi mới thông tin khác của loài người—ngôn ngữ, toán học, logic, transistor. AGI có khả năng đóng vai trò bổ trợ hơn là thay thế hoàn toàn hoạt động của con người. Tuy vậy vẫn tồn tại nhiều ràng buộc như điện năng, chất bán dẫn và hạ tầng pháp lý. Cuối cùng, các chế độ thất bại và độ ổn định của AGI sẽ là chủ đề nghiên cứu thú vị nhất