- Trong 50 năm qua, thay đổi công nghệ trong nền kinh tế rất chậm nếu nhìn theo các chỉ số năng suất, và AI đang nổi lên như công nghệ then chốt để duy trì tăng trưởng kinh tế trong bối cảnh dân số suy giảm
- AI là công nghệ giống như "hòn đá của hiền triết" có thể biến cát thành tư duy, đồng thời mở ra kỷ nguyên cá nhân siêu tăng cường, nơi năng lực của mỗi người được khuếch đại hơn 10 lần
- Một "thế chân vạc kiểu Mexican standoff" đang diễn ra giữa quản lý sản phẩm, kỹ sư và nhà thiết kế, khi mỗi vai trò đều tin rằng mình có thể dùng AI để thay thế hai vai trò còn lại
- AI tutoring có tiềm năng hiện thực hóa sự dân chủ hóa giáo dục 1:1 vốn trước đây chỉ hoàng tộc mới được hưởng, và phụ huynh nên tích cực tận dụng cho việc học của con cái
- Thay vì thất nghiệp quy mô lớn, sẽ có thay đổi ở cấp độ tác vụ (task), và do dân số giảm, lao động con người ngược lại có thể trở thành nguồn lực cao cấp hơn
Tác động của AI lên kinh tế và xã hội
- Trong 50 năm qua, tốc độ tăng năng suất của Mỹ và phương Tây đã chậm lại mạnh, chỉ còn bằng một nửa so với giai đoạn 1940~1970 và bằng một phần ba so với giai đoạn 1870~1940
- Dù thường được nhận thức là thời kỳ có nhiều thay đổi công nghệ, nhưng nếu nhìn theo thống kê thì đây là giai đoạn gần như không có tiến bộ công nghệ thực chất ở mức đủ để làm thay đổi toàn bộ nền kinh tế
- AI đang xuất hiện đúng vào giai đoạn trì trệ dài hạn này và đóng vai trò là công nghệ cốt lõi có thể kéo tăng trưởng năng suất lẫn tăng trưởng kinh tế đi lên trở lại
- Trên toàn cầu, bao gồm các nước phương Tây và cả Trung Quốc, sự sụp đổ nhân khẩu học (demographic collapse) đang diễn ra, và nhiều quốc gia có khả năng sẽ bước vào giai đoạn dân số suy giảm trong nhiều thập kỷ tới
- Nếu không có AI và robot, đây sẽ là tình huống buộc người ta phải lo ngại về kịch bản phản địa đàng với quy mô kinh tế thu hẹp và cơ hội giảm sút
- Sự xuất hiện của AI lại trùng khớp một cách hiếm có với thời điểm dân số suy giảm và nhập cư co lại, tạo ra điều kiện để bù đắp lực lượng lao động cần thiết
- AI không đơn thuần thay thế lao động con người mà đang hoạt động theo hướng nâng cao giá trị và độ khan hiếm của phần lao động con người còn lại
- Năm 2025 là năm thú vị nhất trong sự nghiệp cá nhân, và 2026 được dự đoán sẽ là điểm ngoặt còn lớn hơn nữa
AI là “hòn đá giả kim”
- AI là công nghệ chuyển hóa tài nguyên phổ biến thành giá trị khan hiếm
- Một cấu trúc trong đó tư duy và đầu ra trí tuệ được tạo ra trên vật liệu phổ biến là chất bán dẫn (cát)
- Chúng ta đang bước vào giai đoạn máy móc bù đắp hoặc mở rộng những giới hạn nhận thức của con người như trí nhớ, khả năng tập trung và giới hạn thời gian
- AI đã bắt đầu vận hành như một công cụ giúp nâng trần năng lực tư duy cá nhân lên về mặt cấu trúc
AI, giáo dục và nuôi dạy con cái
- AI là công cụ có thể biến người giỏi thành người xuất sắc vượt trội
- Những lập trình viên hàng đầu đang dùng AI để đạt hiệu suất không chỉ gấp 2 mà gấp 10 lần
- Điều quan trọng trong giáo dục con cái là agency, tức khả năng chủ động hành động và chịu trách nhiệm
- Xã hội hiện đại và hệ thống trường học đã quá nhấn mạnh vào việc tuân thủ quy tắc, khiến tính chủ động bị suy yếu
- AI mang lại cho những đứa trẻ có agency công cụ để trở thành người đóng góp chủ chốt trong mọi lĩnh vực, từ nghiên cứu vật lý đến nghệ thuật
- Từ lâu người ta đã biết rằng gia sư 1:1 là hình thức hiệu quả nhất trong giáo dục, nhưng vì lý do kinh tế nên chưa thể phổ biến rộng rãi
- Ví dụ Alexander Đại đế được Aristotle trực tiếp giáo dục
- Hiệu ứng 2-sigma của Bloom: gia sư 1:1 có thể đưa học sinh từ percentile 50 lên percentile 99
- Nhờ AI tutoring, nay đã xuất hiện một lựa chọn thực tế để phụ huynh bổ trợ nền giáo dục hiện có bằng AI
- Một hệ thống trường tư mới tên là Alpha đưa ra mô hình kết hợp giữa giáo dục trực tiếp và AI tutoring
Tương lai việc làm trong thời đại AI
- Những cuộc thảo luận về việc thay thế hay mất việc làm là một mô hình bị đơn giản hóa quá mức
- Ngay cả khi AI kéo tăng trưởng năng suất lên gấp 3 lần, thì mức đó cũng chỉ tương đương tỷ lệ chuyển đổi việc làm ở giai đoạn 1870~1930
- Thời đó toàn xã hội có nhận thức mạnh mẽ rằng thế giới đầy ắp cơ hội
- Do dân số giảm và nhập cư thu hẹp, lao động con người còn lại sẽ trở thành nguồn lực cao cấp hơn
- Ngay cả trong kịch bản mang tính địa đàng, tăng trưởng năng suất quy mô lớn cũng sẽ dẫn tới sự sụp đổ giá cả
- Một món hàng giá 100 USD có thể giảm xuống 10 USD rồi 1 USD
- Điều này đem lại hiệu ứng tăng lương thực tế cho tất cả mọi người
- Chi phí cho các chương trình phúc lợi giảm xuống, từ đó làm nhẹ gánh cung cấp mạng lưới an sinh xã hội
- Để xảy ra thất nghiệp hàng loạt thì tăng trưởng năng suất hằng năm phải đạt 10~50%, tức mức chưa từng được quan sát trong lịch sử
“Mexican standoff” của các vai trò công nghệ
- Một thế đối đầu tam giác đang hình thành giữa ba vai trò: quản lý sản phẩm, kỹ sư và nhà thiết kế
- Mọi coder đều cho rằng thông qua AI, mình có thể đảm nhiệm cả vai trò quản lý sản phẩm lẫn thiết kế
- Mọi quản lý sản phẩm đều cho rằng nếu tận dụng AI thì có thể làm cả coding lẫn design
- Mọi nhà thiết kế cũng cho rằng có thể đồng thời làm lập kế hoạch sản phẩm và coding
- Cả ba nhận định này ở một mức độ nào đó đều thực sự đúng
- Theo thời gian, cả ba vai trò có thể sẽ cùng nhận ra rằng AI thực hiện vai trò quản lý còn tốt hơn
- Ở Hollywood cũng đang xuất hiện cấu trúc đối đầu tam giác tương tự giữa đạo diễn, biên kịch và diễn viên
Thay đổi của tác vụ chứ không phải chức danh
- Trong kinh tế học, đơn vị phân tích tối thiểu được xem là tác vụ (task) chứ không phải công việc/chức danh (job)
- Một job là tập hợp của nhiều task, và khi task thay đổi thì bản chất của job cũng thay đổi theo
- Trước đây, việc lãnh đạo không tự dùng máy đánh chữ hay máy tính mà đọc cho thư ký chép lại là chuyện phổ biến
- Ở thời kỳ đầu của email, thư ký sẽ in email ra để chuyển cho lãnh đạo
- Còn hiện nay lãnh đạo tự viết email, còn thư ký đảm nhiệm những tác vụ khác như lập kế hoạch công tác hay điều phối lịch trình và sự kiện
- Các tác vụ riêng lẻ thay đổi nhanh, nhưng bản thân job thường tồn tại lâu hơn tương đối
- Khi đủ nhiều thay đổi ở cấp độ tác vụ tích lũy lại, bản thân hình thái công việc sẽ chuyển đổi
- Ở cấp độ cá nhân, khả năng thay thế tác vụ cũ và liên tục bổ sung kỹ năng mới sẽ ngày càng quan trọng
Sự tiến hóa của coding và ngôn ngữ scripting
- Nghĩa gốc của calculator là người thực hiện phép tính bằng tay
- Lập trình đã phát triển theo chuỗi: machine language → punch card → assembly language → ngôn ngữ bậc cao như C → ngôn ngữ scripting
- Khi các ngôn ngữ scripting như JavaScript và Python xuất hiện, cũng từng có tranh luận kiểu "đây có thật là lập trình không"
- Ngôn ngữ scripting đã trừu tượng hóa nhiều tầng chi tiết triển khai, còn AI coding là lớp trừu tượng tiếp theo
- Những lập trình viên giỏi nhất hiện nay đang vận hành song song nhiều coding bot và làm việc với AI như đang tranh luận với nó
- Nếu chưa từng tự viết code, sẽ rất khó đánh giá chất lượng kết quả do AI tạo ra
- Muốn trở thành một cá nhân siêu tăng cường, cần hiểu toàn bộ stack, bao gồm cả assembly và machine code
- Càng hiểu AI hoạt động thế nào thì giá trị nhận được từ AI cũng càng tăng
Giá trị của thiết kế trong thời đại AI
- AI thể hiện năng lực rất mạnh trong việc tạo icon hoặc các yếu tố thị giác có độ hoàn thiện cao
- Những câu hỏi ở tầng cao hơn như thiết kế là để làm gì và làm sao để khiến người dùng hài lòng vẫn là địa hạt của nhà thiết kế con người
- Nếu một nhà thiết kế 25 tuổi tích cực tận dụng AI, thì sau 10 năm có thể đạt đến đẳng cấp nhà thiết kế xuất sắc nhất lịch sử
- Có thể giao việc lặp lại cho AI, rồi dồn thêm thời gian và sự chú ý vào những vấn đề cấp cao mà phần lớn nhà thiết kế trước đây không thể tiếp cận
Chiến lược kỹ năng hình chữ T
- Lời khuyên của Scott Adams (tác giả Dilbert): nếu giỏi hai thứ sẽ tạo ra hiệu quả lớn hơn 2 lần, còn giỏi ba thứ sẽ tạo ra hiệu quả lớn hơn 3 lần
- Adams có thể tạo ra Dilbert vì ông là một họa sĩ biếm họa khá tốt đồng thời hiểu về kinh doanh
- Ở Hollywood, người vừa là biên kịch vừa là đạo diễn được gọi là auteur và được đối xử như siêu sao
- Lời khuyên của Larry Summers: "Đừng trở thành thứ có thể thay thế lẫn nhau" (Don’t be fungible)
- Nếu sở hữu tổ hợp kỹ năng hiếm, bạn không chỉ khó bị thay thế mà còn trở thành nhân tố cực kỳ quan trọng trong tổ chức và trên thị trường
- Trong cấu trúc chữ T, trục ngang là độ rộng của các domain mà bạn có thể dùng công cụ AI để tạo ra kết quả có ý nghĩa
- Trục dọc là chuyên môn sâu trong ít nhất một domain
- AI khiến khả năng kết hợp đồng thời hai hoặc ba kỹ năng trở nên dễ dàng hơn nhiều so với trước đây
Tầm quan trọng của việc học với AI
- Một trong những chức năng bị đánh giá thấp nhất của AI là bạn có thể trực tiếp yêu cầu nó dạy mình
- Không chỉ giao việc, bạn còn có thể yêu cầu: "hãy giải thích cho tôi cách làm việc này"
- Những ai muốn phát triển sự nghiệp nên dành thời gian rảnh để tập trung vào đối thoại và luyện tập cùng AI
- Bạn có thể đưa bài toán và nhiệm vụ cho AI rồi yêu cầu nó đánh giá kết quả
- Khi quan sát đầu ra do AI tạo ra, bạn có thể học được về cách chọn kiến trúc và cách ra quyết định
- Sau khi giải quyết vấn đề, có thể nhìn lại và hỏi: "ngay từ đầu tôi nên làm khác điều gì để tránh lỗi này"
Tác động của AI với nhà sáng lập và doanh nghiệp
- Có ba lớp vấn đề mà các nhà sáng lập tiên phong đang đồng thời suy nghĩ
1. AI tái định nghĩa chính sản phẩm như thế nào: không chỉ cải tiến tính năng hiện có mà là thay đổi căn bản như chuyển từ chỉnh sửa ảnh sang tạo ảnh
2. AI thay đổi công việc ra sao: có còn cần cấu trúc cần 100 coder hay sẽ là 10 người đạt năng suất gấp 10 lần
3. Liệu định nghĩa về công ty có tự thay đổi hay không: khả năng tồn tại doanh nghiệp một người, nơi nhà sáng lập quản lý nhiều bot AI và tự làm phần lớn công việc
- Một khái niệm đang nổi lên như mục tiêu được nhắc đến nhiều trong ngành là công ty 1 tỷ USD do một người vận hành
- Đã có những trường hợp tạo ra giá trị khổng lồ với đội ngũ rất nhỏ như Bitcoin (Satoshi), Ethereum, Instagram, WhatsApp
- Một số nhà sáng lập thậm chí đang thử nghiệm cấu trúc nơi bot AI tự vận hành trên blockchain và tự phân phối doanh thu
Tranh luận về AI moat
- Những cuộc chuyển đổi công nghệ quy mô lớn cần rất nhiều thời gian để triển khai, và các dự đoán đầy chắc chắn ở giai đoạn đầu phần lớn đều sai
- Nhìn lại các dự báo về Internet giai đoạn 1993~2010, gần như không có dự đoán nào thực sự trúng
- Chỉ khoảng một năm rưỡi sau khi ChatGPT ra mắt
- Ở Mỹ đã xuất hiện hơn 5 công ty có sản phẩm đạt hiệu năng cùng cấp
- Ở Trung Quốc cũng xuất hiện hơn 5 công ty cùng cấp độ hiệu năng
- Các mô hình open source cũng đã đạt tới mức gần như không có khác biệt lớn về năng lực cơ bản
- Trường hợp DeepSeek cho thấy một đội ngũ xuất thân từ quỹ hedge fund ở Trung Quốc có thể tái tạo các ý tưởng của phòng nghiên cứu Mỹ
- Trong giới chuyên gia, ngày càng phổ biến nhận thức rằng giữa các phòng nghiên cứu lớn gần như không có bí mật thật sự nào
- Ngay cả ở cấp độ ứng dụng, năng lực phòng thủ cũng bị hạn chế, và trường hợp Claude Code được hiện thực hóa chỉ trong một tuần rưỡi là ví dụ cho điều đó
- Hệ sinh thái AI đang vận hành như một hệ thống thích nghi phức hợp, và kết cục cuối cùng là điều hiện chưa ai có thể biết
- Thay vì một hào lũy cố định, tính linh hoạt và khả năng thích nghi nhanh ngày càng quan trọng hơn
Sự tiến hóa rất nhanh của các mô hình AI
- Claude, đặc biệt là Claude Code, đang thu hút sự chú ý lớn trong lĩnh vực coding
- Anthropic đã dùng Claude Code để phát triển Co-work chỉ trong một tuần rưỡi
- Cùng tồn tại hai cách diễn giải cho trường hợp này
- Việc hoàn thiện một sản phẩm trong một tuần rưỡi tự nó đã là điều rất ấn tượng
- Đồng thời, nếu thứ đó có thể được làm ra trong một tuần rưỡi thì cũng đặt ra câu hỏi mức độ phức tạp và rào cản gia nhập thực sự là bao nhiêu
- Cuối cùng, mọi công ty mô hình khác cũng nhiều khả năng sẽ tạo ra các agent và công cụ tương tự
- Nhìn vào xu hướng 3 năm qua, có thể thấy mô thức lặp lại là những công nghệ trông như đột phá căn bản lại bị sao chép và vượt qua rất nhanh
Chủ nghĩa lạc quan phi định đoạt trong venture capital
- Peter Thiel đưa ra framework 2x2: lạc quan/bi quan × định đoạt/phi định đoạt
- Thiel phê phán Silicon Valley đang nghiêng quá nhiều về chủ nghĩa lạc quan phi định đoạt
- Tin rằng thế giới sẽ tốt đẹp hơn nhưng không thể giải thích lý do hay lộ trình
- Người lạc quan định đoạt sẽ nói cụ thể mình sẽ xây cái gì
- Ví dụ: xe điện và thám hiểm sao Hỏa của Elon Musk
- Chiến lược của a16z là lạc quan phi định đoạt
- Từng nhà sáng lập riêng lẻ lại là người lạc quan định đoạt
- Điểm mạnh của Silicon Valley là có hàng nghìn, hàng chục nghìn người như vậy
- Để đạt kết quả tối ưu, điều quan trọng là vận hành càng nhiều thử nghiệm đồng thời càng tốt
- Từ thập niên 1950 đến nay, Silicon Valley đã trải qua 9 lần chuyển đổi nền tảng công nghệ lớn
- Internet của thập niên 1990, smartphone của thập niên 2000, cloud của thập niên 2010 và AI của thập niên 2020 không phải là các kết quả được hoạch định từ trước
- Chính tính linh hoạt và độ mở của toàn bộ hệ sinh thái đã tạo nền tảng cho chuỗi chuyển đổi liên tiếp này
Khái niệm AGI và hàm ý của nó
- Định nghĩa "vũ trụ" của AGI bao gồm singularity, một thế giới nơi phán đoán của con người không còn nhiều ý nghĩa, và vòng lặp AI tự cải tiến
- Có cảm nhận rằng chúng ta không đủ may mắn, cũng không đủ xui xẻo để sống trong một thế giới như vậy
- Định nghĩa "thực dụng" của AGI là trạng thái AI có thể thực hiện ở mức con người những cụm tác vụ kinh tế giá trị nhất
- Các mô hình AI hiện nay được đo ở mức IQ 130~140
- IQ con người có giới hạn trên quanh mức 160 (cỡ Einstein, Feynman)
- IQ của AI không có trần lý thuyết, nên 180, 200, 250 hay 300 đều có thể
- Mốc ngang bằng con người chỉ là một giai đoạn mang tính chú thích
- Câu hỏi cốt lõi là trong một thế giới có những cỗ máy vượt quá năng lực con người, chúng ta sẽ làm gì
- AI bác sĩ, AI luật sư, AI coder có thể vượt qua cả những chuyên gia con người giỏi nhất
- Vì con người bị ràng buộc bởi giới hạn sinh học, rất khó hình dung hiệu năng rốt cuộc có thể được cải thiện đến đâu
Thói quen truyền thông của Marc
- Chiến lược đọc là một barbell strategy hoàn hảo
- Thông tin thời gian thực như X
- Những cuốn sách cũ đã được kiểm chứng qua thời gian
- Ông hoài nghi rất mạnh với các loại hình ở giữa hai đầu đó như báo và tạp chí
- Nếu đọc lại báo của tuần trước thì sẽ thấy đa số dự đoán đều không thành hiện thực
- Nội dung do người đang trực tiếp làm việc trong ngành tạo ra đang bị đánh giá thấp một cách cực độ
- Substack, newsletter, podcast là con đường để tiếp cận trực tiếp tư duy của những người thông minh
- Silicon Valley là một company town có văn hóa chia sẻ mạnh, nhưng trên thực tế, công ty ở đó chính là bản thân Silicon Valley
- Bộ phim của năm được nhắc tới là Edington
- Đối diện trực diện với năm 2020 (COVID, BLM, bất an công nghệ)
- Chạm vào đường ray thứ ba là những chủ đề cấm kỵ mà ngành điện ảnh vẫn né tránh
- Khắc họa việc con người trải nghiệm các sự kiện ngoài đời thật thông qua môi trường online
Thói quen sản phẩm của Marc
- Cậu con trai 10 tuổi của ông đang say mê Replit
- Vì tự mình khám phá ra nên lại càng thấy hấp dẫn hơn
- Đang vibe coding game bằng ngôn ngữ thiết kế UI LCARS của Star Trek: The Next Generation
- Ông đặc biệt quan tâm tới công nghệ giọng nói AI
- Bad Rudy của Grok (avatar gấu mèo chửi thề) là một party trick
- Sesame mang lại trải nghiệm giọng nói thân mật và giàu cảm xúc
- Nhấn mạnh tiềm năng tăng trưởng của thiết bị nhập liệu bằng giọng nói
- Pendant, wearable, kính Meta...
- Có sử dụng ứng dụng Whisper Flow
- Có thể trò chuyện với LLM trong lúc đọc cho máy chép
- Nếu nói “hãy sắp xếp thành bullet point” thì nó hiểu được ý định mà không cần gõ phím
Kết luận
- Thông điệp cốt lõi của thời đại AI là "đây là lúc để xây dựng lại (build)"
1 bình luận
https://lilys.ai/digest/7908237/8771245
Ghi chú tóm tắt