- Trong bối cảnh bài tiểu luận "Something Big Is Happening" của Matt Shumer đạt khoảng 100 triệu lượt xem và nỗi sợ phổ biến về việc AI đe dọa việc làm đang lan rộng nhanh chóng, bài viết này đưa ra lập luận phản biện
- Việc AI thay thế lao động con người là vấn đề của lợi thế so sánh chứ không phải lợi thế tuyệt đối; miễn là tổng sản lượng của tổ hợp con người+AI lớn hơn AI hoạt động một mình, lao động con người vẫn còn ý nghĩa kinh tế
- Những cấu trúc nút thắt do con người tạo ra như quy định pháp lý, văn hóa tổ chức, quan liêu, sự kháng cự với thay đổi là các yếu tố then chốt hạn chế tự động hóa nhanh và việc thay thế lao động bởi AI
- Đã 6 năm kể từ khi GPT-3 ra mắt và 3 năm kể từ GPT-4, nhưng chưa xảy ra thất nghiệp quy mô lớn; điều này cho thấy yếu tố hạn chế không phải là thiếu trí tuệ mà là cấu trúc nút thắt
- Khi AI nâng cao năng suất, theo độ co giãn của nhu cầu (nghịch lý Jevons), nhu cầu lao động của con người thậm chí có thể tăng lên
- Việc kích động nỗi sợ AI có thể dẫn tới phản ứng dân túy hạn chế sự phát triển của AI như cấm xây trung tâm dữ liệu, bảo đảm việc làm trọn đời, và đây mới là rủi ro lớn hơn về dài hạn
- Những thay đổi kinh tế do AI gây ra gần với một quá trình chuyển đổi dần dần và không đồng đều hơn là cú sốc đột ngột kiểu COVID-19; thay vì lo âu quá mức, người bình thường cần ứng phó bằng thích nghi và hợp tác
Sự lan truyền mạnh của bài tiểu luận Matt Shumer và nỗi sợ AI
- Matt Shumer đã đăng trên Twitter bài tiểu luận "Something Big Is Happening - Một điều lớn lao đang diễn ra", và tại thời điểm viết bài đã ghi nhận khoảng 100 triệu lượt xem
- Cây bút bảo thủ Matt Walsh đánh giá đây là “một bài viết thực sự hay”, còn cây bút tiến bộ Mehdi Hasan nói đây là “bài viết quan trọng nhất hôm nay, tuần này, tháng này”, cho thấy nó lan rộng vượt qua ranh giới khuynh hướng chính trị
- Ngày càng có nhiều trường hợp cha mẹ, anh chị em và bạn bè gửi bài này cho nhau mà không cần giải thích gì thêm, và nó có thể trở thành bài viết dài được đọc nhiều nhất năm nay
- Trong suốt thời gian qua, với nhiều người, AI chỉ dừng ở mức công cụ như ChatGPT miễn phí; nhưng giờ đây là lúc họ bắt đầu cảm nhận ảnh hưởng khổng lồ mà AI có thể gây ra với thế giới
- Từ The Atlantic đến Bernie Sanders đều đã công khai nhắc tới việc AI làm mất việc làm, còn Matt Walsh nói “AI sẽ xóa sổ hàng triệu việc làm và trận tuyết lở đã bắt đầu rồi”
- Bài tiểu luận của Shumer ví tình hình hiện tại với tháng 2/2020 ngay trước khi COVID bùng phát, và cho rằng AI sắp gây ra cú sốc mạnh với cuộc sống của người bình thường
- Phần lớn bài tiểu luận được AI tạo ra, và Shumer cũng thừa nhận điều đó, nhưng nhờ thời điểm và cách định vị rất khéo léo nên nó đã lan truyền bùng nổ
Phản biện căn bản với bài tiểu luận
- Tình hình hiện tại không giống tháng 2/2020 của COVID, và không có lý do để người bình thường phải đối mặt ngay với mối đe dọa lớn từ AI
- Những dự báo như thất nghiệp quy mô lớn trong vài tháng, thế giới thay đổi đột ngột, hay một “trận tuyết lở” thiếu cơ sở thực tế
- AI có thể được so sánh với điện hoặc động cơ hơi nước, thậm chí có thể trở thành phát minh quan trọng nhất trong lịch sử loài người, nhưng điều đó không đồng nghĩa với thất nghiệp hàng loạt hay sự biến mất chóng vánh của lao động trí óc
- Tác động kinh tế thực tế của AI nhiều khả năng sẽ diễn ra chậm hơn và không đồng đều hơn so với tưởng tượng của mọi người; ngay cả khi không dùng công cụ AI mỗi ngày, cuộc sống của đa số người bình thường cũng sẽ không bị đảo lộn quá mạnh
Thay thế lao động khó hơn nhiều so với tưởng tượng
- Cốt lõi của việc thay thế lao động là lợi thế so sánh (comparative advantage), không phải lợi thế tuyệt đối (absolute advantage)
- Ngay cả khi AI vượt con người trong từng tác vụ riêng lẻ, nếu tổng sản lượng của tổ hợp người+AI lớn hơn AI hoạt động một mình thì lao động con người vẫn còn ý nghĩa kinh tế
- Ngay trong lĩnh vực kỹ thuật phần mềm hiện nay, mô hình kết hợp người-AI, hay còn gọi là “cyborg”, vẫn tạo ra kết quả tốt hơn AI đơn lẻ
- Vẫn cần vai trò truyền đạt cụ thể các sở thích của người dùng, công ty và khách hàng cho tác nhân viết mã
- Có dữ liệu cho thấy trong 12 tháng sau khi Claude Code ra mắt, tin tuyển dụng kỹ sư phần mềm đã tăng lên
- Năng lực AI càng phát triển nhanh thì tính bổ sung lẫn nhau có thể dần suy yếu, nhưng một corner solution nơi AI áp đảo hoàn toàn trong mọi tác vụ và mọi điều kiện là khả năng khó thực tế
- Quan hệ giữa con người và AI gần với một quá trình tiến gần tiệm cận hơn là thay thế hoàn toàn, và tính bổ sung thực chất giữa hai bên sẽ kéo dài lâu hơn nhiều so với mọi người nghĩ
Nút thắt cổ chai chi phối mọi thứ
- Trong gần như mọi lĩnh vực, mức độ kém hiệu quả đều bị đánh giá thấp, và phần lớn trong số đó là các cấu trúc nút thắt bắt nguồn từ bản tính con người
- Ví dụ về nút thắt: luật và quy định, văn hóa doanh nghiệp, tri thức địa phương mang tính ngầm định, cạnh tranh giữa cá nhân, thông lệ nghề nghiệp, chính trị nội bộ, chính trị quốc gia, hệ thống cấp bậc cứng nhắc, quan liêu, xu hướng con người muốn làm việc cùng con người khác, xu hướng ưu ái một số con người cụ thể, sự ám ảnh với câu chuyện và thương hiệu, tính thất thường trong thị hiếu của con người, giới hạn trong khả năng thấu hiểu của con người
- Nút thắt mạnh nhất là sự kháng cự của con người với thay đổi, tức xu hướng ngại thay đổi những cách làm hiện có
- Quá trình sản xuất bị chi phối bởi yếu tố kém hiệu quả nhất, và khi hiệu quả tăng lên thì tác động hạn chế của các yếu tố kém hiệu quả lại càng lộ rõ
- Về dài hạn, công nghệ sẽ bào mòn các nút thắt, nhưng đó là một quá trình dần dần, giống như dòng sông bào mòn đá trong thời gian dài
- Vào đầu thế kỷ 20, điện phải mất hàng chục năm mới vượt qua được thiết bị nhà máy cũ kỹ và các thông lệ quản trị bảo thủ
- Lịch sử cho thấy phải mất khá nhiều thời gian thì điện mới thực sự chuyển hóa thành tăng năng suất
- AI có thể lan rộng nhanh hơn điện nhờ đặc tính mang tính tác nhân, nhưng các nút thắt tự thân vẫn là ràng buộc thực tế
Vì sao việc thay thế lao động quy mô lớn vẫn chưa xảy ra
- Nếu 10 năm trước mà nghe về trình độ hiện nay của GPT 5.2 và Claude Opus 4.6, rất có thể nhiều người sẽ dự đoán thất nghiệp hàng loạt
- Chỉ cần nhìn GPT-4 thôi, người ta cũng có thể từng nghĩ rằng trong vòng 12–24 tháng, ít nhất ngành dịch vụ khách hàng thuê ngoài sẽ được tự động hóa đáng kể
- Nhưng dù đã 6 năm từ khi GPT-3 ra mắt và 3 năm từ GPT-4, vẫn chưa quan sát thấy các đợt sa thải AI quy mô lớn
- Ngay cả trong lĩnh vực dịch vụ khách hàng thuê ngoài, nơi tưởng như dễ tự động hóa nhất, cũng chưa có các trường hợp cắt giảm nhân sự hàng loạt
- Những thay đổi thực tế giống một quá trình phổ biến công nghệ dần dần hơn là một sự sụp đổ đột ngột
- Nguyên nhân không phải vì mô hình chưa đủ thông minh — ngay cả GPT-3.5 cũng đã là mức rất ấn tượng nếu xét theo tiêu chuẩn năm 2016, và bản thân trí tuệ không phải ràng buộc cốt lõi
- Ngay cả call center cũng tồn tại nhiều nút thắt như nghĩa vụ hợp đồng, vấn đề trách nhiệm, tích hợp với hệ thống legacy, hay tâm lý muốn trút sự bất mãn lên một con người khác
- Ngay cả những nghề tưởng chừng đơn giản nhất cũng bị ràng buộc bởi cấu trúc nút thắt
Nhu cầu đối với lao động con người mang tính bổ sung thậm chí có thể tăng lên
- Nhu cầu đối với hàng hóa và dịch vụ do con người tạo ra nhìn chung có độ co giãn cao
- Chỉ cần con người vẫn tham gia theo cách bổ sung trong quá trình sản xuất, việc tăng hiệu quả thường có xu hướng được hấp thụ bởi nhu cầu tăng lên — tức nghịch lý Jevons (Jevons paradox)
- Khi hiệu quả năng lượng tăng, thay vì tiêu dùng giảm thì tổng tiêu dùng lại có thể tăng
- Xã hội hiện đại tiêu thụ không chỉ năng lượng mà cả nội dung, dịch vụ pháp lý, và nhiều loại dịch vụ kinh doanh khác ở quy mô lớn đến mức các thế hệ trước khó tưởng tượng được
- Phần mềm bao trùm “mọi hoạt động mà máy tính có thể thực hiện”, nên đây là một lĩnh vực có nhu cầu tiềm năng cực lớn
- Mỗi giai đoạn tăng năng suất như chuyển từ ngôn ngữ cấp thấp sang ngôn ngữ cấp cao, hay sự xuất hiện của framework và library, đều khiến nhu cầu lao động kỹ thuật phần mềm tăng mạnh
- Ngày nay số lượng kỹ sư phần mềm cao hơn rõ rệt so với 20–30 năm trước
- Sự lan rộng của Claude Code và Codex là ví dụ cho điều này — dù việc lập trình đã hiệu quả hơn, con người vẫn dành nhiều thời gian và công sức hơn cho phát triển phần mềm
- Trong giai đoạn con người và AI còn mang tính bổ sung cho nhau, có thể duy trì cái nhìn tương đối lạc quan về lao động con người
- Người tiêu dùng được hưởng thặng dư tiêu dùng lớn, còn người lao động cũng có thể kỳ vọng vào tác động tích cực từ tăng năng suất
Dù không còn cần việc làm, con người vẫn sẽ tạo ra việc làm
- Các nút thắt sẽ dần suy yếu theo thời gian và cuối cùng bị vượt qua, nên tính bổ sung của con người với AI về dài hạn sẽ giống một wasting asset, tức giảm dần và trong giới hạn có thể tiến về 0
- Tuy nhiên, quá trình chuyển đổi đó nhiều khả năng sẽ dài hơn và mềm hơn so với tưởng tượng của mọi người; và khi đến điểm ấy, nhân loại có thể đã đạt tới một trạng thái thịnh vượng nơi bản thân việc làm không còn là điều bắt buộc
- Đó có thể là một thế giới nơi con người tập trung vào thơ ca, toán học thuần túy, nhiều loại sở thích khác nhau, hoặc thậm chí đã tạo ra một digital god với khoảng cách trí tuệ so với con người tương tự khoảng cách giữa con người và côn trùng
- Từ sau khi xuất hiện thặng dư nông nghiệp đầu tiên, con người đã liên tục dồn ngày càng nhiều nguồn lực vào những hoạt động không trực tiếp cần thiết cho sinh tồn
- Ngày nay, số lượng lớn lao động đang làm các nghề như barista, huấn luyện viên yoga, huấn luyện viên cá nhân, đạo diễn video, nhà sản xuất podcast, streamer...
- Khi thặng dư mở rộng, con người sẽ tiếp tục tìm ra — hoặc tự tạo ra — những vai trò và hoạt động ngày càng lạ hơn, thú vị hơn
Người bình thường rồi sẽ ổn
- Điều này không có nghĩa mọi nghề nghiệp và mọi cá nhân đều an toàn; vẫn có thể sẽ có người mất việc, giá trị kỹ năng suy giảm, hoặc phải trải qua những điều chỉnh ngoài ý muốn vì AI
- Nhưng xét tổng thể, những thay đổi kinh tế mà AI gây ra có khả năng sẽ diễn ra chậm hơn rất nhiều so với dự đoán
- Cách ví von với COVID là một so sánh không phù hợp, thậm chí tệ hại, không khớp với thực tế
- Một người bình thường làm công việc phổ thông và đầu tư vào quỹ chỉ số đa dạng hóa nhìn chung sẽ không phải đối mặt với rủi ro quá lớn
- Nhiều thay đổi sẽ xuất hiện theo hướng cải thiện dần dần và tinh vi, một số sẽ biểu hiện như sự xấu đi có thể cảm nhận được, và đáng ngạc nhiên là rất nhiều thứ sẽ không thay đổi
- Những điều chỉnh cần thiết nhiều khả năng sẽ diễn ra lần lượt tùy từng hoàn cảnh, nên không cần lo lắng quá mức
Rủi ro thật sự của AI: phản ứng dân túy
- Trong vài năm tới có thể xuất hiện hỗn loạn và bất ổn, nhưng điều này có khả năng đến từ phản ứng chính trị - xã hội hơn là tác động kinh tế trực tiếp của công nghệ
- Thông điệp của những nhân vật như Shumer, dù có chủ ý hay không, đang kích động nỗi sợ
- Việc nói với công chúng rằng “bây giờ là tháng 2/2020 và trận tuyết lở sắp ập tới” không chỉ không đúng với thực tế mà còn là một nhận định sai lầm nghiêm trọng
- Có thể cảm nhận được nỗi sợ và sự hoảng loạn trong phản ứng của công chúng, cho thấy ta đang bước vào giai đoạn đầu của một làn sóng phản kháng dân túy quy mô lớn chống lại AI
- Câu chuyện “AI cướp việc làm” có thể không dẫn tới việc nhiều người đăng ký ChatGPT Plus hơn, mà dẫn tới các động thái lưỡng đảng như cấm hoàn toàn xây trung tâm dữ liệu, bảo đảm việc làm trọn đời, hoặc ban hành luật hạn chế phát triển và triển khai những công nghệ có thể nâng cao hiệu quả kinh tế
- Nếu tin rằng AI có thể mang lại năng suất cao hơn, thúc đẩy tiến bộ y học và khoa học, và mở ra một giai đoạn văn minh mới, thì những kết quả mang tính siết chặt quản lý như vậy sẽ là một thảm họa đối với phúc lợi của nhân loại
Thảo luận bổ sung về nhu cầu kỹ thuật phần mềm
- Việc nhu cầu kỹ thuật phần mềm tăng không nhất thiết đồng nghĩa với việc số lượng kỹ sư phần mềm cũng sẽ tăng tương ứng
- Cũng như Excel không thay thế kế toán mà lan rộng ra toàn bộ khối công việc văn phòng, kỹ thuật phần mềm cũng có thể thẩm thấu vào nhiều nghề nghiệp khác nhau
- Cũng có khả năng việc tăng năng suất về dài hạn sẽ vượt tốc độ tăng tiêu dùng do nhu cầu cảm ứng tạo ra
- Trong kịch bản cực đoan, tính bổ sung giữa con người và AI có thể tiến về 0
- Việc hiệu ứng Jevons có thực sự xuất hiện trong phần mềm hay các lĩnh vực khác hay không phụ thuộc vào thế cân bằng giữa tăng hiệu quả và mở rộng tiêu dùng
5 bình luận
Một trong những lý do khiến vấn đề thất nghiệp thời Cách mạng Công nghiệp không được biết đến nhiều là vì những người bị dồn đến bờ vực lại chính là những người dân thuộc địa yếu thế nhất.
Nghe những câu chuyện như không khí ảm đạm ở Seattle vì Amazon sa thải hàng loạt, hay ở San Francisco nơi các lập trình viên cũng ngày càng khó tái tìm việc hơn, thì dù có thể là hơi phóng đại, có vẻ đúng là thị trường việc làm đã trở nên khó khăn hơn. Vì vậy, tôi khá khó đồng cảm với ý trong bài viết rằng người bình thường thì sẽ không sao.
Khi cuộc cách mạng nông nghiệp làm tăng năng suất, thất nghiệp hàng loạt đã không xảy ra; ngược lại, điều xảy ra là sự bóc lột lao động. Nguồn lực dư thừa tập trung vào các đế chế, và sự gia tăng entropy khổng lồ đã diễn ra thông qua chiến tranh. Xu hướng này vẫn tiếp diễn sau Cách mạng Công nghiệp: con người không để lại nguồn lực dư thừa mà dùng chúng để nâng cao mức sống, và ngay cả trẻ em cũng bị lôi vào nơi lao động, phải chịu sự bóc lột sức lao động khắc nghiệt.
"Đã không tự tay code mà còn ngồi than vãn ghê thật."
Lương bèo, cực khổ
Ý kiến trên Hacker News
Tôi đang xây dựng công cụ tự động hóa cho kế toán và nhân viên ghi sổ
Tự động hóa không xóa bỏ công việc mà loại bỏ phần nhàm chán và thay đổi tính chất của công việc
Trước đây người ta dành 80% thời gian cho nhập liệu và phân loại, và 20% để phân tích con số; giờ thì tỷ lệ đó đã đảo ngược
Vấn đề là giai đoạn chuyển tiếp. Những người giỏi việc mang tính cơ học mất đi lợi thế cạnh tranh, còn những người có khả năng phán đoán tốt trở nên giá trị hơn
Cuối cùng, câu nói “AI không cướp việc của bạn” là quá đơn giản. Cốt lõi là những kỹ năng nào bị mất giá, và con người có thể được đào tạo lại nhanh đến đâu
Lĩnh vực kế toán thay đổi rất chậm
Nhờ AI, cả những người có kiến thức miền còn yếu cũng có thể làm việc, nên ngay cả phần công việc mang tính phán đoán đó cũng dễ thuê ngoài ở nước ngoài hơn
Việc rút ngắn thời gian đào tạo, kiểm định chất lượng tự động và giảm chi phí giao tiếp đang đẩy nhanh cuộc cạnh tranh mức lương thấp nhất toàn cầu về lao động
Kết quả là việc làm vẫn còn, nhưng lương bị đình trệ, nấc thang sự nghiệp trở nên mỏng hơn, và phần lớn giá trị rơi vào tay các công ty sở hữu workflow
Nếu AI làm thay, bạn sẽ không còn cảm nhận được các mối quan hệ đó, và khi có lỗi cũng khó nhận ra hơn
Chỉ với server CRUD đơn giản là đã đủ, nhưng nếu dùng LLM cho mỗi giao dịch thì chi phí quá cao
Nhìn vào các ví dụ tự động hóa làm sandwich, Nala Sandwich Bot thì chậm và kém hiệu quả, dây chuyền Raptor/JLS thì linh hoạt nhưng cần cấu hình lại
Dây chuyền tự động hóa Weber thì siêu nhanh nhưng gần như không thể thay đổi sản phẩm
Cuối cùng, nếu không phải sản phẩm được tiêu chuẩn hóa thì tính kinh tế của tự động hóa sẽ giảm
Trong thực tế, nhiều khi cắt giảm nhân sự mới là trọng tâm
Kỹ thuật hệ thống vẫn rất khó, và AI có nhiều giới hạn khi hỗ trợ
Trong khi đó, xây dashboard là lĩnh vực AI làm khá tốt
Nhưng rốt cuộc vẫn cần năng lực kỹ thuật phần mềm tốt
Tôi gần như đồng ý với tác giả, nhưng tôi cho rằng ý tưởng “tự động hóa sẽ mang lại sung túc nên ta không cần làm việc nữa” là một ảo tưởng cũ kỹ
Động cơ hơi nước, điện, máy tính, internet, AI đều không thực hiện được lời hứa đó
Khi chi phí sản xuất giảm thì giá cũng giảm và nhu cầu lại tăng
Trong ngắn hạn, người sở hữu máy móc sẽ lấy phần lớn của cải, còn người lao động gần như không hưởng được mấy lợi ích đó
Nếu chỉ sống ở mức của 100 năm trước thì ta có thể làm ít hơn rất nhiều
Trong bối cảnh các đảng theo đuổi cắt giảm chi tiêu chính phủ đang nắm quyền, phân phối thu nhập không cần lao động là điều không thể
Một thế giới nơi ai cũng dễ dàng có được thứ mình muốn trái lại có thể dẫn tới sụp đổ
Mỗi khi thấy bất an, tôi lại nhìn vào ticket tracker của nhóm mình và thấy rằng với AI hiện nay thì không thể tự động hóa nổi dù chỉ 0%
Khi nào AI giải quyết được vấn đề bộ nhớ và có thể dần hiểu được business lẫn codebase thì lúc đó tôi mới lo
Không lập kế hoạch dự phòng là vô trách nhiệm
Rồi cuối cùng lại phải tuyển người trở lại
Khi nào AI có thể theo được ngữ cảnh giữa con người với nhau và hiểu được ý nghĩa của nó, lúc đó mới là mối đe dọa thật sự
Nếu ở giai đoạn đầu dự án AI tự để lại ghi chú cho chính nó, thì về sau có thể dùng làm tham chiếu
Thay thế lao động khó hơn nhiều so với mọi người nghĩ
Ngay cả lao động đơn giản như lật burger cũng thực ra là sự pha trộn của nhiều vai trò
Nếu muốn thay bằng robot thì bài toán kinh tế hoàn toàn không hợp lý
Điều đó khiến tôi cảm nhận rõ rằng nếu AI lấy mất việc thì việc chuyển sang nghề khác là cực kỳ khó
Robotics và AI là hai lĩnh vực hoàn toàn khác nhau
Sau này những việc từng do 20 người làm sẽ chỉ còn 3–4 người quản lý AI để xử lý
Nhân lực đã giảm xuống chưa tới một nửa, và hiệu quả được tối đa hóa nhờ kiosk đặt món, nấu ăn dự báo và hệ thống đồ uống tự động
Chưa phải hoàn toàn không người, nhưng tự động hóa từng bước đã là hiện thực
Dù AI làm được 80% công việc nhưng không làm được 20% còn lại, thì vẫn có thể cắt giảm 80% nhân sự
Nhìn theo khái niệm lợi thế so sánh, hợp tác giữa con người và AI vẫn có ý nghĩa về mặt kinh tế
Với tài chính cá nhân thì điều đó mang tính chí mạng
Chỉ nhìn vào khối SME thôi cũng thấy nhu cầu phần mềm tùy biến là vô tận
Nó rất tự tin đưa ra câu trả lời hoàn toàn lệch hướng
Kết quả là hiệu suất tăng lên, nhưng cấu trúc nhân sự sẽ được tái tổ chức
Tự động hóa trong quá khứ đã tạo ra ngành công nghiệp mới, nhưng LLM chỉ đơn thuần biến đầu vào của con người thành token
Gần như không tạo ra việc làm mới
Thứ còn lại chỉ là data center hay nhà máy bán dẫn, mà rồi đến lúc nào đó chúng cũng sẽ được tự động hóa
Khi chi phí sản xuất giảm thì giá giảm, và số tiền dư ra lại tạo ra ngành công nghiệp mới
Giống như tủ lạnh đã xóa sổ ngành công nghiệp nước đá nhưng lại tạo ra ngành chuỗi lạnh
Tôi cho rằng quy mô AI thay thế con người đang bị phóng đại
Số nông dân giảm đi nhưng số người ăn lại tăng lên; roi quất ngựa biến mất nhưng taxi và Uber xuất hiện
Trong tương lai, những nghề như trợ lý cá nhân hay người giải trí cho giới giàu có có thể tăng lên
Nhiều nghề white-collar hiện nay thực ra đã mang tính chất như vậy
Nhu cầu nhân lực không lớn
Trong ngành bán dẫn, sa thải vì đầu tư AI quá mức đã là hiện thực
Nhưng nếu LLM tiếp tục phát triển thì những nghề như công việc của tôi, vốn xử lý bài toán NP-đầy đủ, có thể biến mất
Vì AI đã bắt đầu tự cải thiện chính nó, nên giới hạn của con người không còn là nút thắt cổ chai nữa
Trong ngành thực tế, lợi ích các bên rất phức tạp nên AI khó nắm được những sắc thái đó
Ví dụ khi làm thuật toán giao dịch, dù nó hoàn hảo về mặt toán học nhưng nếu PM không hiểu thì cũng sẽ không được chấp nhận
Người bình thường hiện giờ vốn đã rất chật vật
Kỹ sư phần mềm thuộc tầng lớp trung lưu trở lên, nhưng nếu AI cướp việc của chúng ta thì chúng ta cũng sẽ phải sống một cuộc đời bấp bênh như người bình thường
Cấu trúc doanh nghiệp hiện nay không thể tận dụng hiệu quả tiềm năng của AI
AI không xử lý từng mảnh ghép của câu đố mà có thể xử lý toàn bộ bức tranh, trong khi tổ chức của con người bị chia cắt theo thứ bậc
Trong tương lai sẽ là cấu trúc nơi một người vận hành toàn bộ hệ thống
Cuối cùng, bản thân công ty sẽ trở thành nút thắt cổ chai, và sẽ đến thời đại cá nhân chính là doanh nghiệp
Với tư cách một generalist đã trải qua nhiều lĩnh vực, nếu có vốn, AI và quyền tự chủ thì một mình tôi cũng có thể nhanh chóng tạo ra sản phẩm chất lượng cao
Việc không tận dụng tốt AI không phải là vấn đề công nghệ mà là vấn đề tổ chức
Ngay cả trong những lĩnh vực như kế toán hay pháp lý, các cá nhân cũng sẽ có thể làm việc độc lập
Dạo này trái lại tôi thấy công việc của mình an toàn hơn nhờ AI
Các lập trình viên junior dùng AI một cách bừa bãi đến mức còn không hiểu nổi cả đoạn mã do chính mình viết ra
Parable of the Broken Window