Tác giả: Shayon Sengupta
Biên dịch: Deep潮 TechFlow
Deep潮 giới thiệu: Đối tác của Multicoin Capital Shayon Sengupta đã đưa ra một quan điểm đột phá: Tương lai không chỉ là các đại lý thay thế con người làm việc, mà còn quan trọng hơn là con người làm việc cho các đại lý. Ông dự đoán trong 24 tháng tới sẽ xuất hiện công ty “Không nhân viên” đầu tiên (Zero-Employee Company) — do quản trị bằng token điều hành, các đại lý sẽ huy động hơn 1 tỷ USD để giải quyết các vấn đề chưa được giải quyết, và phân phát hơn 100 triệu USD cho những con người làm việc cho chúng.
Trong ngắn hạn, các đại lý cần nhiều sự hướng dẫn của con người hơn là con người cần các đại lý, điều này sẽ thúc đẩy sự hình thành của thị trường lao động mới.
Hệ thống tiền mã hóa cung cấp nền tảng phối hợp lý tưởng: hệ thống thanh toán toàn cầu, thị trường lao động không cần phép, hạ tầng phát hành và giao dịch tài sản.
Toàn văn dưới đây:
Năm 1997, Deep Blue của IBM đã đánh bại nhà vô địch thế giới lúc bấy giờ là Garry Kasparov, và rõ ràng rằng các engine cờ vua sẽ sớm vượt qua con người. Thú vị là, những con người chuẩn bị tốt và hợp tác với máy tính — thường được gọi là “centaur” — có thể thắng các engine mạnh nhất thời đó.
Trực giác của con người thành thạo có thể hướng dẫn quá trình tìm kiếm của engine, điều hướng các trung cuộc phức tạp, và nhận diện các chi tiết mà engine tiêu chuẩn bỏ sót. Kết hợp với sức mạnh tính toán của máy tính, tổ hợp này thường đưa ra các quyết định thực tế tốt hơn so với máy tính đơn lẻ.
Khi tôi suy nghĩ về tác động của hệ thống AI trong vài năm tới đối với thị trường lao động và nền kinh tế, tôi dự đoán sẽ xuất hiện các mô hình tương tự. Các hệ thống đại lý sẽ giải phóng vô số đơn vị trí thông minh để giải quyết các vấn đề chưa được giải quyết trên thế giới, nhưng nếu không có sự hướng dẫn và hỗ trợ mạnh mẽ của con người, chúng sẽ không thể làm được điều đó. Con người sẽ hướng dẫn không gian tìm kiếm và giúp đặt ra các câu hỏi đúng đắn, để AI hướng tới các câu trả lời.
Giả định công việc ngày nay là các đại lý sẽ hành xử thay mặt con người. Mặc dù điều này rất thực dụng và không thể tránh khỏi, nhưng khi con người làm việc cho các đại lý, sẽ mở ra các giải pháp kinh tế thú vị hơn. Trong 24 tháng tới, tôi dự đoán sẽ xuất hiện công ty “Không nhân viên” đầu tiên (Zero-Employee Company), như ý tưởng mà cộng sự của tôi Kyle đề xuất trong phần “Ý tưởng tiên phong trước 2025”. Cụ thể, tôi dự đoán sẽ xảy ra các điều sau:
- Một đại lý do quản trị bằng token huy động hơn 1 tỷ USD để giải quyết một vấn đề chưa được giải quyết (ví dụ: chữa khỏi bệnh hiếm gặp, hoặc sản xuất sợi nano cho ứng dụng quốc phòng).
- Đại lý này sẽ phân phát hơn 100 triệu USD cho con người (những người làm việc trong thế giới thực để đạt mục tiêu của đại lý).
- Xuất hiện một cấu trúc token kép mới, phân chia quyền sở hữu dựa trên vốn và lao động (làm cho các động lực tài chính không còn là nguồn duy nhất của quản trị toàn diện).
Vì các đại lý vẫn còn xa mới có thể có chủ quyền riêng và xử lý lập kế hoạch dài hạn, trong ngắn hạn, các đại lý cần nhiều sự hướng dẫn của con người hơn là con người cần các đại lý. Điều này sẽ tạo ra thị trường lao động mới, thúc đẩy sự phối hợp kinh tế giữa các hệ thống đại lý và con người.
Câu nói nổi tiếng của Marc Andreessen “Máy tính và internet sẽ phân loại công việc thành hai loại: người nói cho máy tính biết làm gì, và người làm theo chỉ dẫn của máy tính” ngày nay còn đúng hơn bao giờ hết. Tôi dự đoán trong hệ thống phân cấp đại lý/con người đang phát triển nhanh chóng, con người sẽ đóng hai vai trò khác nhau — là những người đóng góp lao động thực hiện các nhiệm vụ nhỏ, thưởng theo nhiệm vụ, và là những người cung cấp đầu vào chiến lược để hướng dẫn các đại lý theo hướng mục tiêu của chúng.
Bài viết này khám phá cách các đại lý và con người sẽ cùng nhau sáng tạo, và cách hệ thống tiền mã hóa sẽ cung cấp nền tảng lý tưởng cho sự phối hợp này, thông qua nghiên cứu ba câu hỏi chỉ đạo:
- Các đại lý có ích gì? Chúng ta nên phân loại các đại lý dựa trên phạm vi mục tiêu như thế nào, và phạm vi đầu vào của con người trong các phân loại này thay đổi ra sao?
- Con người sẽ tương tác như thế nào với các đại lý? Đầu vào của con người — hướng dẫn chiến thuật, đánh giá tình huống, hoặc nhất quán về ý thức hệ — sẽ tích hợp ra sao vào quy trình làm việc của các đại lý (và ngược lại)?
- Khi đầu vào của con người giảm dần theo thời gian, sẽ xảy ra điều gì? Khi khả năng của đại lý tăng lên, chúng trở nên tự cung tự cấp, có khả năng suy luận và hành động độc lập. Trong mô hình này, con người sẽ đóng vai trò gì?
Mối quan hệ giữa hệ thống suy luận sinh sinh và những người hưởng lợi sẽ thay đổi lớn theo thời gian. Tôi nghiên cứu mối quan hệ này bằng cách nhìn từ hiện trạng khả năng của các đại lý ngày nay đến viễn cảnh các công ty “Không nhân viên” cuối cùng.
Các đại lý ngày nay có ích gì?
Thế hệ AI sinh tạo đầu tiên — giai đoạn 2022-2024 dựa trên các hệ thống chatbot như ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity — chủ yếu là các công cụ nâng cao quy trình làm việc của con người. Người dùng tương tác với chúng qua các lệnh đầu vào/đầu ra, phân tích phản hồi, rồi quyết định dựa trên phán đoán của mình để đưa kết quả ra thế giới.
Thế hệ AI sinh tạo tiếp theo, hay “đại lý”, đại diện cho một mô hình mới. Các đại lý như Claude 3.5.1 có khả năng “sử dụng máy tính” và OpenAI’s Operator (đại lý có thể dùng máy tính của bạn) có thể trực tiếp tương tác với internet và tự đưa ra quyết định. Điểm khác biệt then chốt là, phán đoán — cuối cùng là hành động — do hệ thống AI thực hiện, chứ không phải con người. AI đang đảm nhận các trách nhiệm trước đây dành cho con người.
Thay đổi này mang lại một thách thức: thiếu tính chắc chắn. Khác với phần mềm truyền thống hoặc tự động hóa công nghiệp, hoạt động của các đại lý dựa trên suy luận xác suất. Điều này khiến hành vi của chúng không nhất quán trong cùng một hoàn cảnh, và mang lại yếu tố không chắc chắn — điều này không lý tưởng trong các tình huống quan trọng.
Nói cách khác, sự tồn tại của các đại lý có tính chắc chắn và không chắc chắn sẽ phân loại chúng thành hai loại: các đại lý giỏi mở rộng GDP hiện có, và các đại lý phù hợp hơn để tạo ra GDP mới.
- Đối với các đại lý giỏi mở rộng GDP hiện có, theo định nghĩa, công việc đã rõ ràng. Tự động hóa dịch vụ khách hàng, xử lý tuân thủ vận chuyển, hoặc xem xét các PR trên GitHub là các vấn đề rõ ràng có giới hạn, các đại lý có thể trực tiếp ánh xạ phản hồi thành một tập các kết quả dự kiến. Trong các lĩnh vực này, thiếu tính chắc chắn thường không tốt, vì đã có câu trả lời rõ ràng; không cần sáng tạo.
- Đối với các đại lý giỏi tạo ra GDP mới, công việc là điều hướng qua các tập hợp vấn đề cực kỳ không chắc chắn và chưa biết để đạt mục tiêu dài hạn. Ở đây, kết quả không rõ ràng hơn nhiều, vì bản chất các đại lý không có một tập các kết quả dự kiến để ánh xạ tới. Ví dụ bao gồm phát hiện thuốc cho bệnh hiếm, đột phá trong khoa học vật liệu, hoặc thực hiện các thí nghiệm vật lý mới để hiểu rõ bản chất vũ trụ. Trong các lĩnh vực này, thiếu tính chắc chắn có thể hữu ích, vì thiếu chắc chắn là một dạng sáng tạo sinh ra từ sự không chắc chắn.
Các đại lý tập trung vào ứng dụng GDP hiện có đã bắt đầu tạo ra giá trị. Các nhóm như Tasker, Lindy, và Anon đang xây dựng hạ tầng cho cơ hội này. Tuy nhiên, theo thời gian, khi khả năng trưởng thành và mô hình quản trị tiến triển, các nhóm sẽ chuyển hướng sang xây dựng các đại lý có thể giải quyết các vấn đề biên giới của tri thức và kinh tế con người.
Các đại lý tiếp theo sẽ cần nhiều hơn gấp bội các nguồn lực, chính vì kết quả của chúng mang tính không chắc chắn và không giới hạn — chính là những công ty “Không nhân viên” đáng chú ý nhất mà tôi dự đoán.
Con người sẽ tương tác như thế nào với Agent (đại lý thông minh)?
Hiện tại, các Agent vẫn còn thiếu khả năng thực thi một số nhiệm vụ, như các nhiệm vụ cần tương tác vật lý với thế giới thực (ví dụ: lái xe ủi đất), hoặc cần “human-in-the-loop” (con người tham gia) (ví dụ: gửi chuyển khoản ngân hàng).
Ví dụ, một Agent được giao nhiệm vụ nhận diện và khai thác mỏ lithium có thể xuất sắc trong xử lý dữ liệu địa chấn, hình ảnh vệ tinh, hồ sơ địa chất để tìm điểm mỏ tiềm năng, nhưng lại gặp khó khăn khi cố gắng lấy dữ liệu và hình ảnh, giải thích các mơ hồ trong phân tích, hoặc xin giấy phép và thuê nhân công để thực hiện khai thác thực tế.
Những giới hạn này yêu cầu con người đóng vai trò là “người hỗ trợ” (Enablers), nâng cao khả năng của Agent bằng cách cung cấp các điểm tiếp xúc thực tế, can thiệp chiến thuật, và đầu vào chiến lược. Khi mối quan hệ giữa con người và Agent tiến triển, chúng ta có thể phân biệt các vai trò khác nhau của con người trong hệ thống đại lý:
Trước tiên là người đóng góp lao động (Labor contributors), đại diện cho các Agent hoạt động trong thế giới thực. Những người này giúp di chuyển các thực thể vật lý, thay mặt Agent trong các tình huống cần con người xuất hiện, thực hiện các công việc đòi hỏi phối hợp tay chân, hoặc cấp quyền truy cập vào phòng thí nghiệm, mạng lưới logistics, v.v.
Tiếp theo là Hội đồng quản trị (Board of directors), cung cấp đầu vào chiến lược, tối ưu hóa các mục tiêu quyết định hàng ngày của Agent, đồng thời đảm bảo các quyết định này phù hợp với “ngôi sao Bắc cực” (North star) — mục tiêu tổng thể của hệ thống.
Ngoài ra, tôi còn dự đoán con người sẽ đóng vai trò là nhà góp vốn (Capital contributors), cung cấp nguồn lực để các hệ thống Agent có thể đạt mục tiêu. Ban đầu, các nguồn vốn này sẽ do con người cung cấp, theo thời gian sẽ mở rộng sang các Agent khác.
Khi các Agent trưởng thành, cùng với sự gia tăng số lượng các người đóng góp lao động và hướng dẫn, hệ thống tiền mã hóa (Crypto rails) sẽ cung cấp nền tảng lý tưởng để điều phối con người và Agent — đặc biệt trong thế giới mà các Agent điều khiển nhiều ngôn ngữ khác nhau, nhận tiền tệ khác nhau, và cư trú ở các khu vực pháp lý khác nhau. Các Agent sẽ không ngừng theo đuổi hiệu quả chi phí để hoàn thành sứ mệnh của mình, và thị trường lao động sẽ là công cụ để điều phối các nguồn lực này. Hệ thống tiền mã hóa là điều không thể thiếu, giúp điều phối các lực lượng lao động và hướng dẫn này.
Các hệ thống Agent dựa trên mã nguồn mở, do tiền mã hóa thúc đẩy như Freysa, Zerebro, và ai16z, là các thử nghiệm đơn giản về việc tạo ra vốn — về mặt này, chúng tôi đã viết nhiều bài về việc này, xem đó như là chìa khóa mở khóa các nguyên tắc mã hóa và thị trường vốn trong các bối cảnh khác nhau. Những “đồ chơi” này sẽ mở đường cho một mô hình điều phối tài nguyên mới, dự kiến sẽ diễn ra theo các bước sau:
- Bước 1: Con người huy động vốn qua token (phát hành đại lý ban đầu, Initial Agent Offering?), xây dựng các mục tiêu và giới hạn để truyền đạt ý định dự kiến của hệ thống đại lý, rồi phân phối quyền kiểm soát vốn huy động cho hệ thống đó (ví dụ: phát triển phân tử mới cho ung thư chính xác);
- Bước 2: Các đại lý suy nghĩ về cách phân bổ vốn (ví dụ: thu hẹp không gian tìm kiếm của protein, lập ngân sách cho các công việc suy luận, sản xuất, thử nghiệm lâm sàng), và định nghĩa các nhiệm vụ (Bounties) để các người đóng góp lao động của con người hoàn thành các hành động đó (ví dụ: nhập tất cả các phân tử liên quan, ký hợp đồng dịch vụ tính toán với AWS, thực hiện thí nghiệm ướt);
- Bước 3: Khi gặp trở ngại hoặc bất đồng, đại lý sẽ xin ý kiến chiến lược từ “Hội đồng” (kết hợp các bài báo mới, chuyển đổi phương pháp nghiên cứu), để họ có thể hướng dẫn hành vi của đại lý ở các biên giới;
- Bước 4: Cuối cùng, đại lý tiến tới giai đoạn có thể xác định chính xác các hành động của con người, và chỉ cần ít đầu vào hơn để phân bổ tài nguyên. Lúc này, con người chỉ còn vai trò là để đảm bảo hệ thống phù hợp về mặt ý thức hệ, và ngăn chặn hành vi lệch khỏi mục tiêu ban đầu.
Trong ví dụ này, các nguyên tắc mã hóa (Crypto primitives) và thị trường vốn cung cấp ba hạ tầng then chốt để đại lý có thể tiếp cận nguồn lực và mở rộng khả năng:
Thứ nhất, hệ thống thanh toán toàn cầu;
Thứ hai, thị trường lao động không cần phép để thúc đẩy lao động và hướng dẫn đóng góp;
Thứ ba, hạ tầng phát hành và giao dịch tài sản, là nền tảng không thể thiếu cho việc hình thành vốn và quyền sở hữu, quản trị downstream.
Khi đầu vào của con người giảm dần, sẽ xảy ra điều gì?
Vào đầu những năm 2000, các engine cờ vua đã đạt tiến bộ vượt bậc. Nhờ các thuật toán heuristic tiên tiến, mạng nơ-ron, và lượng tính toán ngày càng lớn, chúng trở nên gần như hoàn hảo. Các engine hiện đại như Stockfish, Lc0, và các biến thể AlphaZero đã vượt xa khả năng của con người, và đầu vào của con người ít khi mang lại giá trị, thậm chí còn gây ra các lỗi mà engine không mắc phải.
Tương tự, kịch bản này có thể diễn ra trong hệ thống đại lý. Khi chúng ta liên tục hoàn thiện các đại lý qua các vòng lặp hợp tác với con người, có thể hình dung rằng về lâu dài, các đại lý sẽ trở nên rất thành thạo và phù hợp cao với mục tiêu của chúng, đến mức mọi giá trị từ các đầu vào chiến lược của con người sẽ tiệm cận về zero.
Trong thế giới mà các đại lý có thể xử lý các vấn đề phức tạp liên tục mà không cần can thiệp của con người, vai trò của con người có thể bị hạ cấp thành “người quan sát thụ động”. Đây là nỗi sợ chính của các nhà bi quan về AI (AI doomers) — tuy nhiên, hiện vẫn chưa rõ liệu kết quả này có thể xảy ra hay không.
Chúng ta đang đứng bên bờ của siêu trí tuệ (Superintelligence), và những người lạc quan hơn hy vọng các hệ thống đại lý sẽ duy trì là phần mở rộng của ý định con người, chứ không phải trở thành các thực thể tự tiến hóa theo mục tiêu riêng, hoặc vận hành tự chủ mà không có kiểm soát. Trong thực tế, điều này đòi hỏi danh tính (Personhood) và khả năng phán đoán (quyền lực và ảnh hưởng) của con người phải luôn nằm trung tâm các hệ thống này. Con người cần có quyền sở hữu và quản trị mạnh mẽ đối với các hệ thống này để đảm bảo quyền giám sát, và giữ các hệ thống này gắn kết với các giá trị tập thể của nhân loại.
