Lý thuyết nền kinh tế chết
(owenmcgrann.com)- The Dead Economy Theory chỉ cuộc khủng hoảng phát sinh khi AI vượt xa mức làm mờ tính xác thực của nội dung trực tuyến và bắt đầu loại bỏ nhu cầu lao động con người trên toàn bộ nền kinh tế
- Định giá khổng lồ của các công ty AI khó có thể được biện minh nếu không thay thế thị trường lao động toàn cầu, còn “copilot” và “augmentation” che khuất mô hình loại bỏ các trung tâm chi phí
- Các công ty tự động hóa được hưởng trọn phần tiết kiệm chi phí từ sa thải, nhưng lại đẩy chi phí sụp đổ nhu cầu sang đối thủ, tạo ra AI Layoff Trap và một cuộc chạy đua vũ trang
- Tự động hóa trước đây từng tạo ra việc làm mới, nhưng quá trình chuyển đổi mất hàng chục năm, còn AI đa dụng không nhắm vào một tác vụ cụ thể mà đồng thời nhắm tới toàn bộ lao động nhận thức
- Nền kinh tế chết là trạng thái trong đó GDP và đầu tư vẫn tăng, nhưng năng lực sản xuất bị một số ít hệ thống AI chiếm giữ, còn số đông mất đi lao động, tiêu dùng và đòn bẩy dân chủ
Từ internet chết đến nền kinh tế chết
- Thuyết internet chết (The Dead Internet Theory) bắt nguồn từ nhận thức rằng phần lớn những gì ta gặp trên mạng đã trở thành nội dung do bot tạo ra và bot tiêu thụ
- Có số liệu cho thấy hơn một nửa nội dung internet mới trong năm 2025 là nội dung do AI tạo ra
- Con người vẫn tiếp tục lướt, nhưng thứ họ lướt qua ngày càng giống tiếng ồn và bảng quảng cáo do máy tạo ra cho máy hơn
- Thuyết nền kinh tế chết chỉ cuộc khủng hoảng lớn hơn xảy ra khi AI vượt ra ngoài nội dung trực tuyến và loại bỏ chính nhu cầu lao động con người của nền kinh tế
- Nó được xem là khủng hoảng nghiêm trọng hơn việc, sau khi không gian vật lý chung suy yếu, cả không gian công luận số cũng biến thành nơi bot đọc và bot viết
Định giá AI và mô hình thay thế lao động
- Đầu tư hạ tầng AI quy mô lớn đã lên tới hàng trăm tỷ USD và được dự báo đạt mức nghìn tỷ trong 10 năm tới
- OpenAI đang được nhắc tới với mức định giá hơn 800 tỷ USD
- Anthropic vẫn chưa từng có lãi theo năm nhưng đang ở vùng định giá cao tương tự
- Điều này dẫn tới lập luận rằng thị trường duy nhất đủ lớn để biện minh cho các mức định giá đó chính là thị trường lao động toàn cầu
- Thay thế lao động là mô hình tài chính thực sự ẩn sau những ngôn từ giảm nhẹ như “copilot”, “assistant” và “augmentation”
- Những bài thuyết trình với nhà đầu tư nói rằng AI agent có thể “làm công việc của 10 nhà phân tích” dựa trên giả định loại bỏ các trung tâm chi phí là con người
- Nếu AI chỉ dừng lại ở tự động hoàn thành tài liệu hay tạo ra các bản ghi nhớ dài hơn, thì những công ty này sẽ trở thành các tài sản bị định giá quá cao nhất trong lịch sử chủ nghĩa tư bản
- Các công ty AI đang cố chứng minh khả năng thay thế lao động chuyên môn bằng các benchmark nội bộ
- GDPVal benchmark của OpenAI đo hiệu năng mô hình trong 44 nghề, từ môi giới bất động sản đến nhà phân tích tin tức
- AI Productivity Index đánh giá 4 vai trò chuyên môn gồm associate ngân hàng đầu tư, tư vấn quản lý, associate tại hãng luật lớn và bác sĩ chăm sóc ban đầu
- Người phụ trách đánh giá của OpenAI cho biết mô hình hiện đạt “tỷ lệ thắng trên 80%” so với chuyên gia con người ở những tác vụ mà vài tháng trước còn chưa theo kịp, còn một cựu nhân viên ngân hàng trong nhóm nghiên cứu nói rằng phạm vi công việc cũ mà mô hình có thể làm được vẫn liên tục khiến ông ngạc nhiên
Cái bẫy tự động hóa và cú sốc khác với quá khứ
- Bước chuyển thứ nhất là giai đoạn các công ty triển khai AI để thay thế phần lớn nhân sự và hạ chi phí
- Chi phí giảm, biên lợi nhuận mở rộng, giá cổ phiếu tăng và những người tham dự buổi công bố kết quả kinh doanh đều hài lòng
- Khi Jack Dorsey của Block sa thải gần một nửa nhân viên vào tháng 3 với lý do AI coding agent, cổ phiếu công ty đã tăng vọt 25% trong giao dịch ngoài giờ
- Thị trường thưởng cho việc loại bỏ lao động con người như một sự chuyển giao giá trị lớn và tức thời cho cổ đông
- Bước chuyển thứ hai là giai đoạn những lao động bị thay thế mất thu nhập và cắt giảm tiêu dùng
- Doanh thu của các doanh nghiệp mà họ từng sử dụng giảm xuống, và một số công ty cũng đưa AI vào để tiết kiệm chi phí, khiến việc thay thế dồn tích thêm
- Nhu cầu tiêu dùng trên toàn nền kinh tế suy yếu
- Bước chuyển thứ ba là giai đoạn các công ty giảm chi phí bằng cách sa thải lao động phát hiện ra rằng khách hàng của họ rốt cuộc cũng là người lao động tại các công ty khác
- Tăng trưởng doanh thu đình trệ, và các gói đăng ký AI từng được xem là khoản đầu tư vào hiệu quả nay trở thành chi phí góp phần phá hủy chính thị trường của họ
- The AI Layoff Trap của Brett Hemenway Falk và Gerry Tsoukalas tại Wharton mô tả cấu trúc này như một thế lưỡng nan của tù nhân
- Trong thị trường cạnh tranh, các công ty tự động hóa hưởng trọn khoản tiết kiệm chi phí từ việc thay thế lao động, nhưng chỉ gánh một phần tác động phá hủy nhu cầu do điều đó gây ra
- Trong một thị trường có 20 đối thủ, mỗi công ty chỉ cảm nhận 1/20 phần nhu cầu mà chính mình phá hủy, còn phần còn lại bị đẩy sang các đối thủ
- AI càng tốt lên, chênh lệch lợi ích khi tự động hóa nhanh hơn đối thủ càng lớn, khiến cuộc chạy đua vũ trang hướng tới sự hủy diệt tập thể càng mạnh hơn
- Hành vi bầy đàn có thể đẩy nhanh sa thải ngay cả trước khi hiệu quả được chứng minh
- Nhà kinh tế học Zoë Hitzig, từng làm việc tại OpenAI, cho rằng khi các CEO nói họ cắt giảm nhân sự vì AI thì những người khác cũng cảm thấy mình phải làm vậy, và động lực này có thể khiến thay đổi diễn ra nhanh hơn mức mà hiệu quả thực sự đòi hỏi
- Tự động hóa trong quá khứ cũng tạo ra việc làm mới, nhưng quá trình chuyển đổi không hề nhanh hay vô hại
- Lao động nông nghiệp tại Mỹ đã giảm từ 90% lực lượng lao động xuống còn 2%, nhưng quá trình đó mất 140 năm
- David Autor của MIT phân tích rằng khoảng 60% việc làm hiện nay chưa hề tồn tại vào năm 1940
- Carl Benedikt Frey của Oxford ghi nhận rằng phải mất 70 năm để tiền lương và việc làm của những lao động bị thay thế trong Cách mạng Công nghiệp phục hồi
- Frey nói rằng “vấn đề điều chỉnh ngắn hạn” của tiến bộ công nghệ có thể là cả đời đối với một con người
- Tốc độ triển khai của ngành AI có thể nhanh hơn rất nhiều so với các cú sốc trong quá khứ
- Bharat Ramamurti, cựu phó giám đốc Hội đồng Kinh tế Quốc gia, nói rằng China shock gây mất việc làm trong sản xuất diễn ra trong nhiều năm, nhưng thay đổi lần này có thể xảy ra trong vòng 2 năm
- Với số tiền khổng lồ đổ vào phát triển mô hình, áp lực tạo doanh thu thông qua triển khai nhanh là cực kỳ lớn
- AI đa dụng không nhắm vào một tác vụ cụ thể mà đồng thời nhắm tới toàn bộ lao động nhận thức
- Các công cụ như máy dệt cơ giới hay spreadsheet trước đây mỗi loại chỉ thay thế các tác vụ hẹp như dệt tay hoặc tính toán thủ công
- Năm 1983, Wassily Leontief so sánh lao động con người với ngựa, đưa ra ví dụ quần thể ngựa ở Mỹ tăng từ 9 triệu con năm 1840 lên 21 triệu con năm 1900 rồi sụp giảm 88% trong vòng 60 năm sau khi động cơ đốt trong xuất hiện
- Ngựa không bị buộc nghỉ hưu vì ác ý, mà vì việc duy trì chúng không còn hiệu quả về kinh tế nữa, và không có quy luật kinh tế nào nói rằng điều tương tự sẽ không xảy ra với con người
- Nghiên cứu của Daron Acemoglu cho rằng tác động thay thế của công nghệ gần đây đã lấn át tác động năng suất và tái tuyển dụng
- Từ năm 1987 đến 2017, tác động thay thế của công nghệ mới lớn hơn nhiều so với tác động năng suất và tác động tạo ra công việc mới
- Với AI, ông cho rằng “tự động hóa quá mức” đang được doanh nghiệp triển khai, tạo ra chi phí xã hội đáng kể nhưng không giúp giảm mạnh chi phí sản xuất
- Trong nhiều lĩnh vực ứng dụng, AI chưa đủ tốt để biện minh cho việc thay thế
Dân chủ, phân phối và cú sốc với giới chuyên môn
- Đòn bẩy dân chủ đến từ lao động, thuế, nghĩa vụ quân sự và chi tiêu tiêu dùng mà những người bị cai trị cung cấp cho người cai trị
- Quyền lực được phân tán vì những người ở phía trên cần một điều gì đó từ những người ở phía dưới
- Nếu lao động bị loại khỏi phương trình, nền tảng vật chất của dân chủ sẽ bị lung lay
- Nếu các hệ thống AI tạo ra giá trị thuộc sở hữu của một số ít công ty, thì các cơ chế tài khóa dân chủ cũng đồng thời suy yếu
- Khi các công ty giỏi tối ưu thuế sở hữu các hệ thống AI, nền tảng nguồn thu thuế sẽ suy yếu
- Nếu người sử dụng lao động không còn cần người lao động, thương lượng tập thể sẽ chỉ còn là cái vỏ
- Chi tiêu tiêu dùng vốn phụ thuộc vào thu nhập từ lao động sẽ giảm xuống
- r > g của Piketty sẽ tăng tốc hơn nữa khi AI cắt đứt mối liên hệ giữa tích lũy tư bản và nhu cầu đối với lao động con người
- Một phân tích liên quan cho rằng nếu không có tái phân phối, “gần như mọi thứ cuối cùng sẽ thuộc về những người giàu nhất vào thời điểm chuyển đổi”
- Cấu trúc công chịu rủi ro, tư hưởng phần thưởng cũng đang lặp lại
- Kiến trúc transformer, các phương pháp huấn luyện quy mô lớn và tiến bộ trong chất bán dẫn đều gắn với nguồn tài trợ công hoặc bán công thông qua các trường đại học, DARPA, các phòng thí nghiệm quốc gia và những nơi tương tự
- Mariana Mazzucato mô tả nguy cơ AI trở thành một động cơ khác của việc trích xuất địa tô hơn là tạo ra giá trị
- CEO Anthropic Dario Amodei nói rằng cán cân quyền lực trong nền dân chủ dựa trên đòn bẩy mà một người bình thường có được nhờ tạo ra giá trị kinh tế
- Ông nhận định rằng nếu đòn bẩy đó biến mất thì tình hình sẽ trở nên “đáng sợ”
- Tuy nhiên, Anthropic đã không ủng hộ các dự luật để xử lý vấn đề này, và đồng sáng lập Jack Clark mô tả việc vận động chính sách là “điểm cuối của một chuỗi công việc rất dài”
- Khách hàng độc tài được xem là bên có nhu cầu phù hợp hơn với việc triển khai công nghệ AI so với các nền dân chủ
- Nếu các chính phủ dân chủ thay thế nhân sự công bằng AI, họ có thể phải trả giá trong bầu cử
- Các chính phủ độc tài không có ràng buộc đó, và ngoài hiệu quả kinh tế còn thu được lợi ích về giám sát và kiểm soát
- Saudi Arabia, UAE và Singapore được nêu như các ví dụ có nguồn vốn khổng lồ, ra quyết định tập trung, không có cử tri phải chịu trách nhiệm trước họ, và quan tâm mạnh mẽ tới công nghệ kiểm soát
- Các giải pháp cho việc thay thế hàng loạt bằng AI thường được xử lý như vấn đề phân phối tài nguyên, như thu nhập cơ bản phổ quát, các chương trình đào tạo lại và “nền kinh tế giải trí”
- Nghiên cứu về deaths of despair của Anne Case và Angus Deaton theo dõi việc tỷ lệ tử vong do tự sát, sốc thuốc quá liều và bệnh gan do rượu gia tăng tập trung ở các nhóm dân số có trình độ học vấn thấp hơn và phụ thuộc nhiều vào sản xuất chế tạo
- Cơ chế cốt lõi không đơn thuần là nghèo đói, mà là sự mất đi mục đích kinh tế, vị thế xã hội và cảm nhận về tương lai
- Molly Kinder cho rằng câu chuyện thịnh vượng của các công ty AI đang lặp lại những lời hứa của thời toàn cầu hóa, và lần này người thua cuộc không chỉ giới hạn ở các thành phố công nghiệp vùng Trung Tây
- UBI bị chỉ trích là không giải quyết được các vấn đề mang tính cấu trúc
- Piketty cho rằng UBI không xử lý được những vấn đề gốc rễ như bất bình đẳng trong tiếp cận giáo dục và y tế, việc làm lương thấp - năng suất thấp, thị trường vận hành trục trặc, tham nhũng và hệ thống thuế lũy thoái
- Khảo sát dư luận của David Shor cho thấy UBI không được cử tri Mỹ ưa chuộng, trong khi bảo đảm việc làm ở cấp liên bang có thể khả thi
- Con người không muốn những tấm séc, mà muốn công việc và mục đích
- Nghiên cứu nội bộ của Anthropic cho thấy các tác nhân AI viết mã có thể không chỉ thay thế mà còn làm suy giảm kỹ năng
- Các kỹ sư junior phụ thuộc vào tác nhân AI viết mã không hoàn thành công việc nhanh hơn đáng kể, và sau đó hiểu ít hơn về chính phần việc của mình trong các bài kiểm tra
- Lập luận về đào tạo lại giả định rằng con người có thể phát triển các kỹ năng mới để duy trì tính phù hợp, nhưng chính công cụ đó có thể cản trở quá trình hình thành kỹ năng
- Việc thay thế giới chuyên môn có thể làm lung lay nền tảng ổn định chính trị của các nền dân chủ phát triển
- Joseph Stiglitz nói rằng AI sẽ giáng đòn vào “các công việc cổ cồn trắng mang tính khuôn mẫu”
- Những công việc văn phòng dựa trên bằng cấp đại học như kế toán, nhà phân tích, luật sư junior, bác sĩ chẩn đoán hình ảnh và nhà phát triển phần mềm là những lĩnh vực từng cảm thấy an toàn trước sự sụp đổ của ngành sản xuất chế tạo
- Tầng lớp chuyên môn này được xem là trụ cột của sự ổn định chính trị trong các nền dân chủ phát triển
- Thất nghiệp quy mô lớn và sự mất đi mục đích có thể tạo ra bất ổn xã hội còn lớn hơn cả làn sóng dân túy hiện nay
- Kịch bản được đặt ra là hàng chục triệu người trong độ tuổi lao động mất chức năng kinh tế và con đường rõ ràng phía trước, đồng thời nhận ra rằng những người tạo ra tình cảnh đó là những con người giàu nhất trong lịch sử
- Vào tháng 4, một người đã tìm cách tấn công bằng bom xăng vào nhà của Sam Altman
- Một kẻ tấn công khác nhắm tới một nghị viên thành phố Indianapolis đã phê duyệt dự án trung tâm dữ liệu tại địa phương
- Trong một panel, CEO Palantir Alex Karp nói rằng thách thức lớn nhất của AI Mỹ là bất ổn chính trị, và nếu đất nước bùng nổ về mặt chính trị thì sẽ chẳng ai kiếm được tiền
Cửa sổ điều tiết và kết luận của nền kinh tế chết
- Dự báo kinh tế đang chia rẽ mạnh
- Acemoglu ước tính hiện chỉ 4,6% công việc trong nền kinh tế có thể được tự động hóa bằng AI một cách hiệu quả về chi phí, và tổng tác động năng suất của AI trong 10 năm tới là 0,66%
- Goldman Sachs dự báo vào năm 2023 rằng AI tạo sinh có thể nâng GDP toàn cầu thêm 7%
- McKinsey dự báo mức tăng hàng năm 0,5~3,5%
- Trong khảo sát năm 2025, hơn 90% doanh nghiệp cho biết dù đã đầu tư AI ở quy mô 250 tỷ USD, vẫn không có tác động đo lường được lên việc làm hay năng suất
- Torsten Slok nói rằng AI “ở khắp mọi nơi, trừ trong dữ liệu kinh tế vĩ mô đang đổ vào”
- Bất kể AI có mạnh như ngành công nghiệp tuyên bố hay không, chỉ riêng tự động hóa đủ thuyết phục cũng có thể mang tính phá hủy
- Bằng chứng hiện tại cho thấy khoảng cách giữa quảng bá và sản phẩm là rất lớn, và các nhà kinh tế học nghiêm túc cho rằng mức tăng năng suất chỉ là một phần nhỏ so với dự báo của ngành
- Luận điểm cốt lõi của Acemoglu là AI không cần mang tính cách mạng vẫn có thể mang tính phá hủy
- Tự động hóa “tàm tạm” là công nghệ đủ ổn và đủ rẻ để thay thế người lao động, nhưng mức cải thiện năng suất lại rất nhỏ
- Kết cục tệ nhất có thể không phải là AI siêu trí tuệ, mà là AI “đủ dùng” được triển khai hung hăng dưới áp lực từ incentive theo quý và giá cổ phiếu
- Sự chi phối của lợi ích đối với quy định đã tiến triển đáng kể
- 39% tăng trưởng kinh tế Mỹ trong ba quý đầu năm 2025 đến từ đầu tư liên quan đến AI, khiến chính phủ liên bang có lợi ích trong việc duy trì cơn bùng nổ này
- Amodei thừa nhận rằng vì vậy các công ty công nghệ ngần ngại chỉ trích chính phủ Mỹ, còn chính phủ thì ủng hộ các chính sách cực kỳ phản điều tiết đối với AI
- Lợi ích của cơ quan quản lý và bên bị quản lý đang hội tụ thành một
- Các đề xuất chính sách công khai và hành động chính trị của OpenAI mâu thuẫn với nhau
- Trong sách trắng tháng 4 Industrial Policy for the Intelligence Age, OpenAI đề xuất tuần làm việc 32 giờ, tăng thuế doanh nghiệp và thuế lãi vốn, cùng một “quỹ tài sản công” để mọi công dân đều sở hữu cổ phần trong các công ty AI
- Cùng thời điểm đó, chủ tịch OpenAI đã tài trợ cho một super PAC chi hơn 2 triệu USD cho quảng cáo phản đối Alex Bores, ứng viên Hạ viện bang New York, người đề xuất quy định an toàn với các nhà phát triển AI lớn và chi trả trực tiếp cho người Mỹ thông qua đánh thuế AI
- OpenAI đã xóa bỏ mức trần lợi nhuận vốn từng giới hạn lợi nhuận của nhà đầu tư ở mức 100 lần khoản đầu tư ban đầu
- Có thông tin cho biết trưởng bộ phận vận động hành lang của OpenAI, Chris Lehane, đã có hệ thống hạ thấp mức ưu tiên của các nghiên cứu nội bộ có thể dẫn đến kết quả bất lợi, và thể hiện lập trường sẽ không công bố các bài báo bàn về vấn đề trước khi có giải pháp cho vấn đề đó
- Các biện pháp can thiệp khả thi thì đã được biết đến
- Nắm giữ cổ phần công trong hạ tầng AI
- Thực thi chống độc quyền mạnh mẽ
- Một hệ thống đánh thuế thực chất đối với lao động tự động hóa
- Branko Milanovic đề xuất mở rộng quyền sở hữu vốn ra rộng hơn và đánh thuế mạnh tay hơn đối với thu nhập vốn cao nhất
- Đây không phải là các biện pháp khó về mặt kỹ thuật, mà cần một thể chế dân chủ đang vận hành, có ý chí thách thức những công ty giàu nhất trong lịch sử
- Nền kinh tế chết không phải là nền kinh tế nơi không có gì xảy ra
- GDP có thể tăng, và đầu tư liên quan đến AI đã đang nâng đỡ điều đó
- Nền kinh tế chết là nền kinh tế nơi rất nhiều thứ xảy ra, nhưng không thứ nào cần đến bạn
- Năng lực sản xuất của nền văn minh bị một hệ thống chiếm giữ mà bạn không có phần sở hữu, không có đầu vào, cũng không có quyền bỏ phiếu
- Những người tạo ra nó thì riêng tư lo ngại về hệ quả, nhưng công khai lại trình diễn sự lạc quan
- Cấu trúc trong đó người ta công bố sách trắng kêu gọi tái phân phối triệt để, đồng thời tài trợ cho super PAC để đánh bại các chính trị gia đề xuất chính sự tái phân phối đó, vẫn là mâu thuẫn cốt lõi
Muốn tiếp tục nhận các chủ đề công nghệ được tuyển chọn?
Theo dõi kênh Telegram. @GeekNewsVN
1 bình luận
Ý kiến Hacker News
Nông nghiệp Ấn Độ khá giống với vấn đề mà Mỹ đang bắt đầu gặp phải với AI. Nông nghiệp Ấn Độ vẫn thâm dụng lao động quá mức theo tiêu chuẩn toàn cầu, và 43% lực lượng lao động làm việc trong nông nghiệp. Ở Mỹ là dưới 2%, còn Trung Quốc là 22% tính đến năm 2023 và vẫn đang tiếp tục giảm
Cấu trúc nông nghiệp kém hiệu quả này không phải ngẫu nhiên mà được duy trì bằng các khoản trợ cấp khổng lồ, và những nỗ lực cắt giảm trợ cấp đã dẫn đến bạo động. Mỹ và EU cũng đã trải qua quá trình chuyển đổi trong nhiều thế hệ và đến nay trợ cấp nông nghiệp vẫn rất lớn. Trung Quốc chuyển đổi nhanh hơn, nhưng áp dụng chế độ hộ khẩu để ngăn làn sóng di cư nông thôn diễn ra nhanh hơn khả năng hấp thụ của đô thị
Nếu nhìn vào cách các quốc gia chuyển nhanh từ nông nghiệp thâm dụng lao động sang xã hội đô thị đã ứng phó, ta có thể tìm được gợi ý về hình hài của quá trình chuyển đổi AI. Các quốc gia châu Á đã đi từ nghèo sang giàu chỉ trong một thế hệ đều trải qua quá trình này theo những cách khác nhau, và điều đó có thể hữu ích hơn triết học
https://economictimes.indiatimes.com/news/economy/indicators...
https://en.wikipedia.org/wiki/2024%E2%80%942025_Indian_farme...
Bạn có thể định gửi hàng từ Cleveland đến Paris rồi bỏ cuộc giữa chừng, hoặc gửi rượu thì chỉ một phần đến nơi còn phần còn lại biến mất. Trong ngành vận tải có rất nhiều lực lượng muốn giữ nguyên trật tự cũ: công ty xe tải, đường sắt, hãng tàu biển, đơn vị giao nhận, công nhân cảng, công đoàn, chủ tàu kiểu cũ không dùng container, v.v., và họ cũng không muốn tiêu chuẩn hóa
https://en.wikipedia.org/wiki/The_Box_(Levinson_book)
Ngoài ra, thiếu cơ hội cũng là một vấn đề. Ấn Độ tập trung vào dịch vụ và bị tụt lại trong công nghiệp hóa. Chính phủ hiện tại đang thúc đẩy công nghiệp hóa mạnh hơn, nhưng thực tế là đã bị chậm trên đường cong phát triển
Tôi cứ bị ám ảnh bởi lần trước nói chuyện với một nhân sự tuyển dụng của Facebook, họ khoe rằng chỉ riêng tại một cơ sở ở Seattle, số lập trình viên Messenger đã lấp đầy mấy tầng. Tôi thật sự tò mò không biết ngần ấy lập trình viên rốt cuộc làm gì trong một dự án như Messenger
Ở một khía cạnh nào đó, AI dường như đang chồng thêm lên tình trạng năng lực dư thừa vốn đã tồn tại. Nếu nguồn cung nhân tài đã vượt cầu thì cũng khó hiểu vì sao họ vẫn liên tục tuyển thêm lập trình viên. Ngay cả trước làn sóng AI, Musk đã cắt giảm mạnh nhân sự ở Twitter, chẳng phải điều đó cũng cho thấy trước đó là dư thừa sao
Tôi chưa từng làm ở một công ty phần mềm thuần túy đưa sản phẩm trực tiếp ra cho khách hàng bên ngoài, lúc nào cũng là lập trình viên nội bộ, nên rất khó hình dung kinh tế học của kỹ nghệ phần mềm trong thực tế vận hành như thế nào. Kết quả cuối cùng của làn sóng LLM có thể chỉ dừng ở mức thay đổi công cụ chứ không phải cách mạng. Trên giấy tờ thì có vẻ phải mang tính cách mạng, nhưng càng dùng cho cả việc lập trình lẫn không lập trình, tôi càng thấy nó không thần kỳ đến thế. Dù vậy, đôi lúc vẫn có những khoảnh khắc tỏa sáng
Ở công ty nhỏ thì việc này dễ hơn vì lãnh đạo cấp cao còn hiểu được toàn cảnh ở mức nào đó, nhưng công ty càng lớn thì càng xuất hiện nhiều kẻ hành xử không tốt, nhu cầu bị thổi phồng và chuyện xây dựng đế chế riêng. Công ty lớn trở nên chậm chạp và phản ứng bằng cách hạ lương hoặc sa thải nhiều hơn. Trong phần mềm, hệ thống rất chuyên biệt nên càng khó xác định điều gì thực sự quan trọng, vì thế vấn đề này càng nổi bật
Nếu trả lại bằng cổ tức thì trông như thừa nhận rằng họ không thể tiếp tục tăng trưởng, nên họ sẽ mua công ty, tuyển thêm người hoặc đầu tư vào các dự án khổng lồ. Việc đổ hàng tỷ đô la vào những thứ như Metaverse, chuyển đổi blockchain hay AI-native rốt cuộc cũng là để thể hiện tiềm năng tăng trưởng
Điểm này cũng chạm tới bài viết ở chỗ mọi người cảm thấy mình không có sức ngăn chặn một sự phân bổ sai nguồn lực khổng lồ chỉ đủ để giúp con người tránh tự sụp đổ. Tôi khá tích cực với AI, nhưng những bài như thế này hữu ích và thú vị hơn nhiều so với những bài chỉ khớp với suy nghĩ của tôi. Tôi hoài nghi chuyện có thể tạo ra thay đổi tích cực bằng lá phiếu, và câu “nếu không thể thắng thì hãy gia nhập” về mặt lý thuyết có thể thực dụng nhưng trong thực tế lại quá hẹp. Dù vậy, tôi vẫn đang cố gắng áp dụng AI tốt vì khả năng hỗ trợ công nghệ trợ năng, khả năng tiếp cận và vì lợi ích cá nhân của mình
Rốt cuộc, nếu xuất hiện kiểu hành động tự phát mang tính cảnh giới với mục tiêu nhắm rất thô, chẳng hạn kiểu Earth Liberation Front, tôi cũng sẽ không ngạc nhiên nhưng cũng không đồng cảm
Thay vì tái phân bổ nhân sự hiện có, người ta thấy dễ hơn khi ném vào một đội lập trình viên mới, và việc họ đi theo cả đội như vậy là vì lâu dài không có đủ công việc hấp dẫn cho những người có mức độ thông minh mà họ đòi hỏi. Tôi cho rằng Twitter là bài toán cần bao nhiêu người để duy trì một tổ chức có lưu lượng truyền dữ liệu và giá trị thấp mà không để bất mãn bùng lên không dứt. Với các công ty mạng xã hội, không có quá nhiều tình huống mang tính sống còn, nên Musk có thể xóa sổ các bộ phận hoặc dự án không phải DevOps
Có một giả định rằng nếu gửi séc cho mọi người, họ sẽ tìm thấy ý nghĩa trong sở thích và cộng đồng, sẽ vẽ tranh, chăm vườn rồi cuối cùng viết tiểu thuyết
Tác giả có vẻ cho rằng chúng ta sẽ chìm vào ma túy, rượu chè và tự sát nên mô hình đó sẽ thất bại, nhưng với người nghỉ hưu thì nó lại hoạt động tốt. Họ thích cuộc sống ấy. Tôi tự hỏi liệu lý do chúng ta phải làm những công việc nhàm chán từ 9 giờ đến 5 giờ có thật sự là vì ta không chịu nổi tự do hay không
Hồi nhỏ tôi từng làm việc với một đồng nghiệp gốc Bulgaria; anh ấy thấy quá chán nếu không có việc làm nên làm 70 giờ mỗi tuần và tìm thấy mục đích sống trong công việc. Khi bạn đã quen với việc luôn làm việc, công việc trở thành mục đích, còn không làm việc thì đồng nghĩa với cái chết. Một trong những ông bà của tôi cũng qua đời vì đau tim trong vòng một năm sau khi nghỉ hưu, và có nhiều dấu hiệu cho thấy nếu không nghỉ hưu thì có lẽ ông/bà ấy đã sống lâu hơn. Với một số người, tự do chính là công việc, và phải có mục đích thì họ mới có tự do để tận hưởng những thứ khác
Điểm cốt lõi là sau khi công ty sa thải người lao động để cắt giảm chi phí, họ cuối cùng nhận ra khách hàng của mình chính là người lao động của các công ty khác. Tăng trưởng doanh thu dừng lại, và phí đăng ký AI từng được xem là khoản đầu tư cho hiệu quả lại trở thành khoản đóng góp vào việc phá hủy chính thị trường của mình
Nếu đẩy đến cực đoan, lời giải cuối cùng cho vấn đề này sẽ là một kiểu ly khai thành nền kinh tế AI phi nhân loại hoàn toàn, nơi cả khách hàng lẫn nhà cung cấp đều là robot. Vậy tại sao phải chi tiền cho giáo dục công, nghiên cứu và y tế? Chỉ cần xây thêm trung tâm dữ liệu là được. Nhưng 1 tỷ đô la và boong-ke ở Nam bán cầu cũng không cứu được ai. Trong thế giới giả định phi nhân tính này, vốn không phải là hào lũy. Quyền lực đến từ đâu, và làm sao có thể tin vệ sĩ? Dù có một đội quân robot/drone thì nếu bị hack sẽ ra sao? Nếu căn chỉnh AI thành công và Claude từ chối yêu cầu thì sao?
Quá ghê tởm. Thà cố giữ gìn phẩm giá con người và hướng tới một tương lai nhân bản hơn còn hơn
Về mặt lý thuyết, chỉ cần nhỉnh hơn một chút về giá hoặc chất lượng cũng có thể giành phần lớn thị phần của xã hội đối thủ. Giải pháp sẽ phải bằng cách nào đó xử lý được vấn đề này
https://www.imdb.com/title/tt6902176/
Bài viết này diễn đạt rất tốt nhiều điều mà tôi cảm thấy còn thiếu trong diễn ngôn về AI. Đặc biệt quan trọng là các hệ quả mang tính hệ thống của tương lai AI được hứa hẹn, sự tương tác với kinh tế chính trị, và một sự xem xét phê phán không chấp nhận nguyên xi “đại tự sự của tính hiện đại phương Tây”
Quan trọng hơn nữa, nó cho thấy rất rõ việc các ông lớn AI tái cấu trúc nền kinh tế và củng cố vòng phản hồi vốn–chính trị có thể gây hại đến mức nào, ngay cả khi lợi nhuận AI không thành hiện thực như đã hứa, thậm chí có lẽ đặc biệt là trong trường hợp đó. Tâm lý phản AI rời rạc đang có rất nhiều, và nếu giới trí thức có thể tập hợp quanh một nghị trình chung thì cũng có khả năng dẫn tới một phong trào chính trị
Nếu các công ty này IPO vào cuối năm nay, các con số trên báo cáo lãi lỗ và tính bền vững sẽ lộ ra trong hồ sơ tài chính công khai
Theo tin đồn, Anthropic có thể có lợi nhuận nhưng quy mô là vấn đề, OpenAI thì không có lãi, còn Google nhờ các trung tâm dữ liệu sẵn có, silicon tự phát triển và kinh nghiệm vận hành nên có thể có cấu trúc chi phí thấp do phần lớn tích hợp theo chiều dọc. Dù vậy họ vẫn phải biện minh cho mức chi tiêu đó. Khi phải công khai báo cáo số liệu theo quý, tôi nghĩ toàn bộ câu chuyện sẽ quay về với thực tế
Nếu nhìn từ góc độ kỹ sư mà hỏi “có thể làm gì”, thì đẩy kim chỉ nam về phía mô hình cục bộ trong nghiên cứu, agent hay sử dụng đơn thuần, hiểu cách chúng hoạt động và ủng hộ chúng khi phù hợp, có lẽ là việc có hiệu quả cao nhất so với công sức bỏ ra. Trường hợp như vậy nhiều hơn người ta tưởng
Việc số lượng ngựa ở Mỹ tăng từ 9 triệu con năm 1840 lên 21 triệu con năm 1900, trông như miễn nhiễm với thay đổi công nghệ, nhưng rồi sụp đổ 88% trong vòng 60 năm sau động cơ đốt trong, là điều vừa rất thú vị vừa rợn người
Nếu hiểu phép so sánh này theo nghĩa đen, câu hỏi sẽ là “vậy ai sẽ sống?” Nếu đẩy người lao động ra ngoài bằng tự động hóa, thì sẽ bán các dịch vụ AI này cho ai? Nếu dân số thế giới giảm 80–90%, mọi thứ sẽ được định giá lại và kinh tế theo quy mô cũng chỉ cần quy mô nhỏ hơn nhiều, nên đột nhiên có thể trở thành một nền kinh tế “bền vững”. Tôi không đoán đó là kế hoạch, chỉ là suy nghĩ nảy ra khi đọc phép so sánh với ngựa
Điều này tương tự mối quan hệ giữa người tiêu dùng Mỹ và lao động ở các nước kém phát triển trong thời kỳ toàn cầu hóa. Trong lịch sử, kiểu cấu trúc này thường được “giải quyết” khi nó tạo ra bất ổn chính trị không bền vững, nhưng giờ cũng có nhiều cách mới để quản lý nó
https://libertystreeteconomics.newyorkfed.org/2026/05/tracki...
Ngược lại, các ngành vận hành và vũ trang cho nhà nước sẽ mở rộng. Việc sản xuất drone quân sự để bảo vệ tài nguyên tính toán khỏi những kẻ man rợ là con người, khai thác đất hiếm để mở rộng công nghệ, chuyển nước uống công cộng và nước tưới nông nghiệp sang phục vụ công nghiệp và sản xuất để hỗ trợ các trung tâm quyền lực, cũng như sản xuất điện, đều có thể tăng mạnh
Dĩ nhiên ông ta nói đó “chỉ là đùa” và là một “giải pháp thay thế nhân đạo” cho diệt chủng, nhưng chính những người như vậy đang định hình chính trị, công nghệ và kinh tế
Việc này có thể xảy ra là điều đã được biết đến rộng rãi và đã được bàn suốt nhiều năm. Vấn đề thật sự là chúng ta sẽ làm gì.
Nhiều người, trong đó có David Shapiro, đã nói về một nền kinh tế hậu AI tương tự UBI. Giấc mơ là máy móc sẽ làm việc nhà, còn chúng ta vẽ tranh, viết nhạc và làm những món đồ gỗ đồng quê đẹp đẽ trong xưởng. Điều đó vẫn có thể xảy ra, nhưng trước hết phải giải quyết được vấn đề phân chia tài nguyên một cách có trách nhiệm. Nhân loại chưa từng làm tốt việc đó. Chúng ta cố kiếm thật nhiều để tiếp cận các nguồn lực mà người khác không có, và giờ đây điều đó thường chỉ kết thúc bằng việc giậm chân tại chỗ hoặc thụt lùi. Có cảm giác như 20~30 năm trước người bình thường có nhiều tiền để chi tiêu hơn.
Nếu chấp nhận tiền đề đó và không tính đến kịch bản Terminator/SkyNet trong 10 năm tới, thì vẫn có các lựa chọn. Có thể áp dụng thuế theo mức sử dụng token, bắt buộc đặt trung tâm dữ liệu nội địa, bắt buộc giám sát AI, quốc hữu hóa các công ty AI, dựng tường lửa kiểu nhà nước Trung Quốc để doanh nghiệp không thể chuyển năng lực tính toán AI ra nước ngoài, thu phí doanh nghiệp theo số lao động bị thay thế, hoặc bắt buộc tỷ lệ tiêu thụ token so với lao động con người trong doanh nghiệp. Các biện pháp này có thể làm dịu cú sốc của thay đổi quá nhanh và cho thị trường lao động thời gian thích nghi.
Vì sao lần này lại khác? Chẳng phải các công cụ AI mạnh sẽ giúp cùng một số người làm được nhiều việc hơn sao? Nếu có nguồn lực, chiếm thêm thị phần chẳng phải là cách vận hành doanh nghiệp thông minh hơn sao?
Nếu công ty A chỉ giữ nguyên thị phần hiện tại nhưng sa thải một nửa nhân viên để giữ tiền, thì chẳng phải công ty B có thể tuyển những lao động đó và cạnh tranh mạnh hơn với lực lượng lao động năng suất hơn sao? Khi đó B sẽ chiếm được nhiều thị phần hơn và tồn tại lâu hơn.
Người ta nói trong tự nhiên không có ngách sinh thái nào bị bỏ trống. Ý là nếu còn không gian để cạnh tranh tài nguyên thì các động lực sẽ nhanh chóng lấp đầy nó. Không hoàn toàn chặt chẽ, nhưng là một heuristic tốt.
Mức thù lao cho lao động tri thức ở Mỹ là khoảng 10 nghìn tỷ USD mỗi năm, còn số tiền Anthropic và OpenAI huy động được, chỉ tính tiền gọi vốn chứ chưa phải tiền đã tiêu, là 317 tỷ USD, tương đương khoảng 3% chi tiêu cho lao động tri thức trong một năm. Nếu một công ty có thể nâng năng suất lao động lên bội số lớn hơn, chẳng phải họ sẽ sẵn sàng trả thêm 3%, 5%, hay 10% mỗi năm sao?
Nỗi lo cốt lõi ở đây là AI hiện tại đang cung cấp tự động hóa từng phần của trí tuệ. Mục tiêu cuối cùng của nhà đầu tư và các công ty dùng AI là tự động hóa hoàn toàn trí tuệ, và cả lao động chân tay cũng vậy. Họ muốn robot giá 25.000 USD làm việc 24/7 và các mô hình AI làm công việc văn phòng của con người với chi phí rẻ hơn. Hiện họ vẫn chưa biết cách tạo ra cả hai, nhưng sẽ thử bằng mọi đồng tiền cuối cùng trên Trái Đất.
Nói nghiêm ngặt thì họ cũng không cần chúng ta với tư cách khách hàng. Robot chỉ cần tự xây du thuyền, biệt thự và kiêm luôn vai trò bảo vệ là được.
Điều đó đúng trong một thời gian, nhưng nếu AI trở nên giỏi quản lý 10 agent đó ngang với một kỹ sư phần mềm thì sao? Tất nhiên có thể nói kỹ sư sẽ càng giá trị hơn nếu mỗi người quản lý 10 agent mà mỗi agent lại quản lý 10 agent khác, nhưng rồi cũng sẽ chạm trần. Không cần 1.000 kỹ sư phần mềm mỗi người quản lý 10.000 agent, vì nút thắt sẽ nằm ở khả năng giao việc đủ nhanh.
Nhìn từ lao động chân tay thì dễ hiểu hơn. Giả sử có một robot hình người giá 25.000 USD, chi phí vận hành hằng năm vài nghìn USD, làm được mọi loại lao động mà con người làm, và làm 20 giờ mỗi ngày trừ thời gian sạc. Người thợ xây mà nó thay thế sẽ không chuyển sang quản lý đội robot xây dựng. Đã có tổng thầu rồi, và xây dựng không thể mở rộng vượt qua các ràng buộc vật lý như viết code. Nếu robot như vậy tồn tại, một bộ phận lớn dân số sẽ thất nghiệp. Cũng sẽ không có đối thủ nào tuyển họ, vì các đối thủ chỉ cần dùng robot là xong.
Việc mở một xưởng cơ khí trong một thị trấn nhỏ không có nghĩa là bạn phải tuyển hết mọi thợ sửa chữa tìm đến mãi mãi. Có một quy mô nhân sự tối ưu tương ứng với nhu cầu dịch vụ. Nếu bỗng nhiên xuất hiện công cụ giúp năng suất của thợ sửa chữa tăng gấp đôi, bước tiếp theo sẽ là sa thải một nửa số thợ.
Trạng thái của toàn bộ nền kinh tế phụ thuộc vào đường đi đã qua. Bài này có thể được đọc như một lời cảnh báo rằng quán tính tích lũy trong chu kỳ sốt AI hiện tại có thể đẩy chúng ta sang một ngưỡng trạng thái ổn định không mong muốn, nơi người mới tham gia hoàn toàn không có vốn.
Biết đâu rồi tất cả chúng ta sẽ trở thành CEO hoặc chủ tịch hội đồng quản trị của chính công ty mình, nơi chúng ta thuê agent. Công việc của chúng ta sẽ là tìm ra agent tốt nhất để nâng cao hiệu suất và hiệu quả.