Tiêu đề ban đầu: AI vừa ban cho bạn siêu năng lực—bây giờ thì sao?

Nguồn ban đầu: a16z crypto

Tổng hợp ban đầu: Luffy, Tin tức tầm nhìn xa

Một bài báo mới có tiêu đề "Kinh tế học tối giản của AGI" đang được lưu hành rộng rãi. Để đạt được mục tiêu này, chúng tôi đã trò chuyện với các tác giả của bài báo, đề cập đến:

· Tự động hóa và xác minh: sự phân chia kinh tế cốt lõi

· Tại sao các tác nhân AI giờ đây cảm thấy giống như đồng nghiệp, điều gì đang xảy ra ở các công việc cấp thấp và 'lời nguyền của người lập trình'

· "Người tạo ra ý nghĩa", sự đồng thuận và giá trị của nền kinh tế địa vị

· Tại sao tiền điện tử có thể trở thành cơ sở hạ tầng quan trọng cho danh tính, xuất xứ và niềm tin

· Hai tương lai có thể xảy ra: nền kinh tế rỗng tuếch so với nền kinh tế tăng cường

Chương trình này mời Christian Catalini, người sáng lập Phòng thí nghiệm kinh tế tiền điện tử của MIT và Eddy Lazzarin, giám đốc công nghệ của tiền điện tử a16z, trò chuyện với Robert Hackett để tìm hiểu sâu hơn về cách tự động hóa đang định hình lại thị trường lao động và bản chất của trí thông minh.

Những thay đổi này có ý nghĩa gì đối với các công ty khởi nghiệp, tương lai công việc và sự nghiệp của bạn?

Sau đây là cuộc trò chuyện:

Robert Hackett: Xin chào mọi người. Hôm nay chúng ta có sự tham gia của Christian Catalini, người đồng sáng lập Lightspark và người sáng lập Phòng thí nghiệm kinh tế tiền điện tử MIT, và Eddy Lazzarin của tiền điện tử a16z.

Điều chúng ta sắp thảo luận là bài báo mới nhất của Christian, “Kinh tế học tối giản của AGI”.

Đầu tiên tôi muốn hỏi: Điều gì đã thôi thúc bạn bắt đầu nghiên cứu mối quan hệ kinh tế giữa AI và thế giới thực?

Christian Catalini: Tôi có thể nói nó bắt nguồn từ một cuộc khủng hoảng bán hiện sinh. Tất cả chúng ta đều đang phải đối mặt với những tiến bộ nhanh chóng của công nghệ và mọi thứ thay đổi nhanh chóng như thế nào.

Tôi là người lạc quan nhưng câu hỏi cốt lõi luôn là: Chúng ta phải làm gì? Tập trung vào điều gì? Điều gì xứng đáng với thời gian, sức lực và sự chú ý của chúng ta?

Vài tháng trước, chúng tôi đã viết một bài về đo lường. Điểm cốt lõi là: mọi thứ có thể đo lường được cuối cùng sẽ được tự động hóa. Điều này nghe có vẻ không phải là tin tốt. Cốt lõi của bài viết thứ hai này là: Nếu giả thuyết này đúng và chúng ta đẩy nó đến mức cực đoan thì điều gì sẽ xảy ra?

Nền kinh tế sẽ như thế nào? Bản chất của lao động sẽ như thế nào? Khởi nghiệp nên làm gì? Những người khổng lồ hiện tại nên làm gì? Vào cuối ngày, tương lai sẽ như thế nào?

Một số nhận định đúng và một số sai. Hy vọng chúng ta đang đi đúng hướng. Bây giờ bài báo đã được công bố, chúng tôi đang xem ý tưởng nào gây được tiếng vang và ý tưởng nào không.

Robert: Bạn nói điều này bắt nguồn từ một cuộc khủng hoảng bán hiện sinh?

Christian: Tôi có ba hiểu biết chính. Đầu tiên, công nghệ vẫn nằm trong tầm kiểm soát của chúng tôi. Thứ hai, giá trị dương của nó lớn hơn vài bậc so với những gì những người bi quan tuyên bố. Thứ ba, tôi nghĩ tất cả chúng ta đều có một bộ hướng dẫn hành động.

Chúng ta có thể nghĩ về: Chúng ta tạo ra giá trị ở đâu? Chúng ta làm những việc gì ở nơi làm việc? Một công việc thường là một tập hợp các nhiệm vụ. Mọi người trở nên rất lo lắng khi một số nhiệm vụ hoặc một phần công việc của họ được tự động hóa.

Tôi nghĩ rằng việc lập trình hiện đang trải qua quá trình này: rất nhiều người giỏi nhất đã viết những đoạn mã tuyệt vời, đẹp mắt trong vài thập kỷ qua giờ đây sẽ thấy: "Chà, AI đang làm công việc của tôi."

Đại lý AI: Từ công cụ đến đồng nghiệp

Robert: Tôi muốn tìm hiểu sâu hơn một chút. Hôm nay chúng tôi cũng có sự tham gia của Eddy Lazzarin, người đã từng là CTO tại a16z crypto trong vài năm. Eddy, bạn nghĩ gì về những thay đổi này?

Eddy Lazzarin: Trước tiên, hãy để tôi kết hợp dòng thời gian và bối cảnh của bài báo với nhau. Nhiều người cảm thấy rằng một số loại thay đổi về chất đã xảy ra vào tháng 12 năm 2025. Điều thay đổi là một loạt cải tiến gia tăng về khả năng của tác nhân đã tích lũy đến điểm bùng phát: các tác nhân AI hiện có thể thực hiện các nhiệm vụ dài hạn.

Cảm giác của tôi cách đây một năm vẫn là: Tôi yêu cầu người đại diện làm một việc nhỏ và họ làm rất tốt, nhưng tôi phải đưa ra chỉ dẫn tiếp theo, từng bước một.

Bây giờ, bạn có thể ít hướng dẫn hơn. Có thể nó chưa hoàn hảo, nhưng đột nhiên nó giống như làm việc với một cái vậy.

Bạn không cần chia nhiệm vụ thành nhiều phần và thực hiện từng bước một. Đó là cách quản lý vi mô cực đoan. Bây giờ bạn chỉ cần nói rõ ràng là sẽ làm được ngay, một hai ngày sau sẽ có kết quả. Sự thay đổi về chất này đã truyền cảm hứng cho trí tưởng tượng khổng lồ và mọi người đang bắt đầu đối mặt với thực tế này.

Một phần của kiểu đối mặt này là những biến động về mặt cảm xúc, nhưng phần thú vị hơn là: làm thế nào để tối đa hóa giá trị trong các tình huống sản xuất kinh doanh thực tế.

Mọi người đang dần phát hiện ra rằng AI có thể tạo ra một khối lượng công việc cực lớn, một số trong số đó rất xuất sắc và thời gian tiêu tốn chỉ bằng một phần nhỏ so với trước đây. Nhưng nó thường có những sai sót nhỏ mà trước đây chưa được đánh giá đúng mức.

Ví dụ, công việc về công nghệ phần mềm đang được xác định lại. Mọi người thường nghĩ rằng công nghệ phần mềm là ngồi xuống và viết một loạt mã: nghĩ về vấn đề, hiểu các yêu cầu, sau đó viết mã và mã là đầu ra.

Nhưng sự thật là AI giúp chúng ta phân tích vấn đề này và hiểu rõ hơn về vấn đề này. Đây là một quá trình sửa lỗi, thu thập phản hồi và tích hợp rất chi tiết, lặp đi lặp lại chứ không chỉ gõ từng dòng mã. Đó là một sứ mệnh toàn diện. Kết quả là trọng tâm của các kỹ sư giỏi đang thay đổi nhanh chóng.

Quá trình cố gắng, hướng dẫn và chấp nhận rủi ro này được Christian gọi là xác minh trong bài báo của mình.

Sự thay đổi là cơ cấu công việc cần có của các kỹ sư giỏi đang thay đổi. Tỷ lệ nỗ lực cần thiết để viết mã từng dòng đang trở nên rất nhỏ và đối với một số kịch bản "Vibe Coding" khắc nghiệt, nó gần như bằng không. Bây giờ, phần lớn công việc là xác nhận.

Tự động hóa và xác minh: điểm khác biệt cốt lõi của nền kinh tế

Christian: Phần tự động hóa rất trực quan. Về cơ bản, các đại lý có thể làm được nhiều việc hơn con người đã làm trước đây. Nhưng hiện tại, chúng vẫn còn phần nào bị giới hạn trong phạm vi có thể quan sát được. Tất cả các cơ sở mã họ học được trong quá trình đào tạo hoặc tinh chỉnh đều là nền tảng của họ.

Nhiều người sẽ nói: "Thì họ không thể đổi mới, không có óc sáng tạo và không có khiếu thẩm mỹ".

Tôi hoàn toàn không đồng ý. Trên thực tế, sự đổi mới phần lớn chỉ là sự sắp xếp lại các ý tưởng. Con người có lẽ chỉ mới khám phá được một phần rất nhỏ trong số những sự kết hợp có thể có giữa các bộ môn. Vì vậy, tôi tin rằng những nhân viên này sẽ cực kỳ sáng tạo chỉ bằng cách tận dụng kiến ​​thức mà chúng tôi cung cấp cho họ.

Trong nền kinh tế mới, việc xác minh là một chi phí quan trọng. Chi phí xác minh là bao nhiêu? Xác nhận bắt đầu với khái niệm đo lường. Nếu bạn đồng ý rằng AI rất giỏi trong việc sao chép các quy trình dữ liệu đã cho, thì bạn bắt đầu hỏi: Còn điều gì ngày nay không thể đo lường được?

Một số thứ không thể đo lường được vì chúng vốn không thể đo lường được. Các nhà kinh tế gọi nó là sự bất định Knightian, được đặt theo tên của nhà kinh tế học Frank Knight.

Nói một cách đơn giản, đó là sự khác biệt giữa việc bạn có thể ấn định một xác suất cho một sự kiện trong tương lai và việc bạn không thể ấn định một xác suất nào cả.

Robert: Đối với những người không có kiến ​​thức nền tảng về kinh tế, họ có thể quen thuộc hơn với “những ẩn số chưa biết” của Donald Rumsfeld.

Christian: Vâng.

Cái chưa biết chưa biết thực chất là phần không thể đo lường được, thường liên quan đến tương lai. Đó là lý do tại sao, ngay cả khi bạn ném các đại lý vào thị trường chứng khoán, trung bình họ có thể hoạt động tốt - thậm chí còn tốt hơn cả cố vấn tài chính của bạn - nhưng họ có thể sẽ không thể đối phó với những thay đổi mạnh mẽ của môi trường, chẳng hạn như những thay đổi về địa chính trị. Đây là những điều không thể đo lường được. Tất nhiên còn nhiều ví dụ nữa.

Vì vậy, trong bài báo, xác minh về cơ bản là: Là một con người, hành động áp dụng tất cả các số liệu ngầm mà bạn có từ khi sinh ra cho đến khi lập nghiệp.

Hai người có thể có kiến ​​thức và kinh nghiệm chuyên môn rất giống nhau, nhưng phán đoán tổng hợp của họ sẽ không bao giờ giống hệt nhau. Khi người ta nói “người này có gu thẩm mỹ tuyệt vời”, “là một giám tuyển xuất sắc”, “có khả năng phán đoán mạnh mẽ”… Một nguồn cảm hứng cho bài viết này là mọi người đều tìm ra nhiều lý do khác nhau để tự an ủi mình, chẳng hạn như “máy sẽ không bao giờ làm được X, Y, Z”.

Nhưng những lời bào chữa này rất mơ hồ. Làm thế nào để xác định hương vị? Bạn định nghĩa khả năng phán đoán tốt như thế nào? Tệ hơn nữa, ba tháng trước, một kỹ sư giỏi có lẽ cần có khả năng phán đoán nhiều hơn bây giờ.

Vì vậy chúng ta cần tìm thứ gì đó thiết yếu hơn có thể đóng đinh được. Kết luận của chúng tôi là: miễn là có dữ liệu đằng sau nó có thể được sử dụng để tự động hóa thì nó sẽ được tự động hóa.

Ba loại vai trò của con người trong nền kinh tế tương lai

Robert: Gần đây, bạn đã chia các nhiệm vụ và vị trí khác nhau trong nền kinh tế thành ba loại, dựa trên mức độ tự động hóa của chúng, hay nói cách khác là mức độ có thể đo lường được về mặt sản lượng và hành vi.

Christian: Tôi nghĩ vẫn còn rất nhiều không gian không thể thay thế được cho con người ở nhiều khía cạnh. Đầu tiên tất nhiên là xác minh.

Đòn bẩy trong sự nghiệp của bất kỳ cá nhân nào giờ đây đều lớn hơn so với trước tháng 12 năm 2025. Điều này có nghĩa là tất cả chúng ta nên tham vọng hơn và suy nghĩ lại về quy trình công việc hiện có, cái mà chúng tôi gọi là bánh sandwich AI.

Một công ty hoặc công ty khởi nghiệp chỉ có thể có một con người mà chúng tôi gọi là người chỉ huy, người chịu trách nhiệm kiểm soát hướng xác minh và đảm bảo rằng hệ thống có thể được sửa chữa khi nó đi chệch khỏi mong đợi. Cấp cao nhất có thể chỉ là một người hoặc một nhóm nhỏ.

Ở tầng giữa sẽ có một nhóm lớn các đặc vụ thông minh. Chúng tôi thấy rằng mọi người đang thử mọi thứ mới.

Ở cấp độ thấp nhất sẽ có một nhóm người xác nhận hàng đầu. Với các công cụ phù hợp, các chuyên gia hàng đầu trong từng lĩnh vực sẽ chịu trách nhiệm đảm bảo đầu ra của hệ thống như mong đợi. Đây là công việc cực kỳ quan trọng. Còn lâu nữa, các chuyên gia về miền sẽ tỏa sáng ở phần này.

Nhưng đây là tin xấu: Trong khi làm công việc này, bạn cũng đang tạo ra dữ liệu được gắn nhãn để chính mình được thay thế. Trước đây chúng ta đã thấy phiên bản đơn giản nhất: mọi người chú thích hình ảnh và tham gia đào tạo cho các công ty AI, và giờ đây những nhiệm vụ này không còn cần thiết nữa.

Hiện nay, các phòng thí nghiệm mô hình cơ bản quy mô lớn đang tuyển dụng các chuyên gia hàng đầu từ nhiều lĩnh vực khác nhau như tài chính. Những người này đang tạo ra các tiêu chí đánh giá và dữ liệu đào tạo mà cuối cùng sẽ thay thế các đối tác của họ. Vì vậy, lớp xác thực rất quan trọng, rất nhiều người sẽ thành công trong đó, nó mang lại sự chuyên môn hóa siêu cao. Nếu bạn là người có thể đưa ra khả năng mở khóa cuối cùng thì đòn bẩy của bạn là rất lớn.

Robert: Đây là hạng mục đầu tiên. Và vai trò của người xác minh, bạn gọi đó là lời nguyền của người viết mã.

Christian: Lời nguyền của lập trình viên là một cơ chế mà nếu bạn là người xác nhận hàng đầu, bạn phải tiếp tục tiến lên vì công nghệ ngày càng tốt hơn.

Người chỉ huy mà tôi vừa đề cập thực chất là người điều khiển ý định. Doanh nhân là người chỉ huy. Họ nhìn thấy tương lai và tưởng tượng ra con đường để hiện thực hóa nó.

Sau đó, có một loại công việc mà chúng ta phải thừa nhận có thể dễ dàng được tự động hóa. Những công việc này đã biến mất hoặc sẽ sớm biến mất. Xã hội vẫn chưa thực sự giải quyết được những tác động này và sẽ có nhu cầu đào tạo lại rất lớn trong tương lai, đẩy con người vào những lĩnh vực tri thức tiên tiến hơn.

Mọi người đôi khi hiểu lầm về giấy tờ: chúng ta nói xác minh con người là bước cuối cùng, nhưng nhiều khi AI sẽ xác minh AI. Có một chuỗi xác minh dài trước khi đến được với con người.

Ngoài ra còn có một trong những vai trò khó xác định nhất mà chúng tôi gọi là người sáng tạo ý nghĩa. Những người này rất giỏi nắm bắt xu hướng, sự thay đổi của xã hội, mối quan tâm của xã hội, những điều đòi hỏi mọi người phải cùng nhau hợp tác để đạt được sự đồng thuận. Đó là trường hợp của nghệ thuật và trường hợp của mạng tiền điện tử ở một mức độ nào đó.

Những yếu tố tạo ra ý nghĩa này không nằm trong phạm vi có thể đo lường được. Đôi khi người ta nói rằng những công việc này đòi hỏi “sự tiếp xúc của con người”. Nhưng tôi nghĩ mọi người đã đánh giá quá cao tầm quan trọng của sự tiếp xúc giữa con người với nhau. Chẳng hạn như tư vấn tâm lý, chăm sóc người già và chăm sóc trẻ em.

Tôi nghĩ ban đầu mọi người có đủ loại lo ngại, nhưng không ai thực sự quan tâm đến việc giảm chi phí lớn. Nếu rẻ hơn 100 lần, rẻ hơn 1000 lần thì người ta sẽ nhanh chóng thay đổi suy nghĩ. Trên thực tế, chúng ta đã biết rằng mọi người đang sử dụng các mô hình lớn để trả lời nhiều câu hỏi rất riêng tư và thân mật.

Cũng có một loại công việc mà "nhân tạo" sẽ trở thành một nhãn hiệu rất quan trọng. Tiền điện tử sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc này vì nếu không có công nghệ mã hóa mạnh mẽ hỗ trợ nó, chúng ta sẽ nhanh chóng đánh mất bản chất của danh tính này. Nhưng "do con người tạo ra" chỉ có giá trị vì thời gian và sự chú ý của con người là khan hiếm.

Không phải vì nó tốt hơn, chỉ vì bạn biết con người đã đầu tư thời gian và sự chú ý vào việc tạo ra trải nghiệm này. Những điều này vẫn còn quan trọng.

Vị trí của tiền điện tử trong thế giới AI: danh tính, nguồn, sự tin cậy

Robert: Bạn đã đề cập đến mật mã, vị trí của tiền điện tử trong thế giới này là gì?

Christian: Rất quan trọng.

Khi chúng tôi mới bắt đầu nghiên cứu, nhiều người đã chỉ ra rằng các mô hình lớn và AI mang tính xác suất, trong khi tiền điện tử mang tính quyết định. Bạn có thể tưởng tượng việc sử dụng hợp đồng thông minh để thiết lập các rào chắn cho một đại lý hoặc cung cấp cho một đại lý khả năng mua và bán tài nguyên.

Những logic này đã được thiết lập. Nhưng tôi nghĩ có sự bổ sung sâu sắc hơn giữa AI và tiền điện tử. Có lẽ nó chưa thể hiện rõ trong nền kinh tế hiện nay bởi những tác dụng phụ vẫn chưa xuất hiện, đó là các vấn đề liên quan đến nhận dạng hay nguồn gốc của thông tin số.

Tôi nghĩ trong vài tháng tới, khi những khả năng này thực sự trở nên mạnh mẽ, chúng ta sẽ tiến vào lãnh thổ hoàn toàn chưa được khám phá. Mọi nền tảng kỹ thuật số đều phải đối mặt với thực tế rằng nội dung (bài đăng, hình ảnh, bất kỳ thứ gì) trước đây do con người tạo ra giờ đây có thể đến từ các tác nhân.

Khi xu hướng này phát triển, xã hội sẽ phải xây dựng lại hoàn toàn hệ thống nhận dạng của mình. Trong một môi trường mà niềm tin ngày càng khan hiếm, mật mã nguyên thủy sẽ tỏa sáng trong một loạt ứng dụng. Mọi thứ được xây dựng trong thập kỷ qua sẽ còn trở nên cơ bản hơn nữa. Quay lại xác minh: Khi thông tin cơ bản nằm trên blockchain, việc xác minh sẽ rẻ hơn, đáng tin cậy hơn và đáng tin cậy hơn.

Eddy: Chi phí tự động hóa đang giảm nhanh chóng. Chi phí xác minh tổng quát mà chúng ta vừa nói đến cũng đang giảm, nhưng không nhanh bằng, điều này tạo ra một khoảng cách thú vị.

Bạn có thể mô tả khoảng cách này theo nhiều cách, một số người có thể gọi đó là cơ hội. Đây là nhận định của Christian về sức lao động của con người: Nếu có một nút thắt như vậy, một khoảng cách về khả năng đo lường được tạo ra bởi khả năng thích ứng, kinh nghiệm và tính linh hoạt phổ quát của con người, thì con người có thể chuyên môn hóa việc xác minh nhanh hơn máy móc.

Máy móc có một số thách thức trong việc xử lý việc xác minh trong thời gian ngắn. Về lâu dài, tôi không nghĩ điều này là vĩnh viễn, nhưng trong ngắn hạn thì chắc chắn là như vậy.

Mật mã và chuỗi khối là các công cụ xác minh. Bằng chứng về nguồn gốc chỉ đơn giản là một tập hợp bằng chứng mật mã cho thấy một thứ gì đó đã đi qua một số người nhất định, những đường dẫn nhất định hoặc trải qua một số biến đổi được xác định nhất định, cung cấp cho chúng tôi các tín hiệu giúp việc xác minh nhiều danh mục trở nên dễ dàng hơn. Vì vậy, bất kỳ điều gì giúp việc xác minh trở nên dễ dàng hơn sẽ giúp lấp đầy khoảng trống đó.

Chi phí tiềm ẩn của tự động hóa: Rủi ro và trách nhiệm pháp lý mang tính hệ thống

Eddy: Chúng ta có thể nói về vấn đề "Con ngựa thành Troy" không? Chúng ta đã nói về những rủi ro đối với người lao động và còn nhiều điều có thể nói nữa, nhưng xét từ góc độ hiệu quả sản xuất kinh tế, chi phí tự động hóa là cực kỳ thấp và nó sẽ mang lại những rủi ro gì cho nền kinh tế?

Christian: Chúng tôi đã thấy một số dấu hiệu về điều này, khi các công ty nói rằng X% mã của họ hiện được tạo bằng máy.

Chu kỳ phát hành sản phẩm ngày càng ngắn hơn. Nhưng đồng thời, chúng tôi cũng biết rằng con người không thể xem lại tất cả các mã và nó có khả năng mang theo nợ kỹ thuật.

Tất cả chúng ta đều từng gặp phải sự cám dỗ này: đặt một câu hỏi cho một mô hình lớn, xem qua nó và công bố trực tiếp dưới dạng kết quả của riêng bạn mà không cần xác minh đầy đủ, bởi vì mô hình này ngày càng tốt hơn. Nhưng cho dù đó là một câu sai, mã xấu hay một lỗ hổng xâm nhập vào cơ sở mã, tôi nghĩ chúng ta sẽ thấy ngày càng nhiều những vấn đề này.

Quan điểm của bài báo là việc xuất bản mã do AI tạo ra, copywriting hoặc bất kỳ kết quả nào có khả năng xảy ra lỗi là một lựa chọn hoàn toàn hợp lý vì bạn không thể xác minh nó hoàn toàn. Nếu mở rộng ra toàn xã hội, điều này có nghĩa là chúng ta có thể đang tích lũy một mức độ rủi ro hệ thống nào đó.

Khi tăng tốc phát triển, hy vọng chúng tôi có thể phát triển các công cụ xác thực tốt hơn để quay lại và xem xét nội dung mà chúng tôi có thể đã xuất bản. Nhưng trong trung và dài hạn, các công ty phải đối mặt với một vấn đề nan giải: Đầu tư vào phát triển các công cụ xác minh tốt hơn, bao gồm cả các công cụ mã hóa nguyên thủy, hiện rất tốn kém và có thể làm chậm sự phát triển. Lợi ích nằm ở tương lai, trong khi các công ty đổ xô ra mắt sản phẩm và phát triển.

Vì vậy, tôi nghĩ chúng ta sẽ thấy hai kiểu người sáng lập: Một kiểu tập trung vào trách nhiệm lâu dài và xây dựng nó một cách đúng đắn. Chúng tôi đã thấy một số dấu hiệu về cái có thể được gọi là "trách nhiệm pháp lý với tư cách là phần mềm". Các vấn đề về trách nhiệm pháp lý và bảo hiểm sẽ ngày càng trở nên quan trọng khi chúng tôi triển khai các đại lý với tư cách là nhân viên. Đây không phải là chủ đề hấp dẫn nhất, nhưng chúng ta thấy sự thất bại mang tính hệ thống đang diễn ra.

Eddy: Đây là một ý tưởng rất thú vị. Bởi vì nếu việc sản xuất phần mềm trước đây chủ yếu do con người trực tiếp thực hiện thì bạn có thể mặc định rằng nhiều bước đều do con người quan sát và kiểm tra. Không phải nói không bao giờ có sai sót nhưng luôn có người chạm vào từng bước đi trên đường đi.

Nhưng khi khả năng tự động hóa ngày càng cao, rủi ro ngày càng cao và giá trị ngày càng cao, trách nhiệm cũng tăng theo. Thu nhập cũng đang tăng lên đáng kể, vì vậy chúng tôi sẵn sàng chấp nhận điều đó. Nhưng khả năng giám sát, hạn chế và hiểu rõ ranh giới rủi ro phải được mở rộng.

Do đó, việc đưa ra các cơ chế giống như bảo hiểm nhằm xác định giá trị cho rủi ro thất bại có thể trở thành một phần quan trọng trong việc quản lý các doanh nghiệp không thể giám sát đầy đủ. Bạn muốn giao trách nhiệm định lượng rủi ro và hiểu vấn đề cho các chuyên gia.

Điều tôi thấy rất thú vị là ngay cả việc phát triển phần mềm cũng có thể có những khía cạnh tài chính mới mà trước đây chưa từng có.

Christian: Quay trở lại với tiền điện tử, mọi thứ chúng tôi xây dựng trong thập kỷ qua đã vượt qua ranh giới về cách chúng tôi đo lường và cân nhắc rủi ro. Bạn có thể vay từ DeFi, các thị trường dự đoán, những thị trường nguyên thủy này đột nhiên trở nên quan trọng.

Nếu bạn đang triển khai phần mềm và tác nhân, điều quan trọng là phải có ngăn xếp công nghệ cho phép các tác nhân nhìn thấy tín hiệu tốt hơn. Đưa ra một ví dụ đơn giản: Tôi đã nói chuyện với một người sáng lập chuyên giao dịch và thanh toán thông minh. Anh nhận thấy rằng khi chuyển từ hệ thống thanh toán truyền thống sang thanh toán bằng stablecoin, hệ thống này hoạt động đáng tin cậy hơn vì tất cả các tín hiệu đều có trên chuỗi. Tác nhân có thể hiểu rõ hơn những gì đang diễn ra, thay vì chỉ gọi API mà không có phản hồi, nó có thể xem toàn bộ bối cảnh của hành vi.

Một điểm thú vị khác liên quan đến điều bạn vừa nói về bảo hiểm và trách nhiệm pháp lý. Một số người cho rằng hiệu ứng mạng sẽ là con hào bền vững trong kỷ nguyên AI. Tôi nghĩ thực tế có nhiều sắc thái hơn. Các tác nhân AI và hệ thống tự trị rất giỏi trong việc phá vỡ nhiều con hào ngăn cản các nền tảng song phương mang tính phòng thủ. Chi phí tung ra các nền tảng này cũng như chi phí khởi động nguội cho cả hai bên thị trường đang giảm xuống.

Nhưng một hiệu ứng mạng khác trở nên quan trọng hơn: Nếu bạn sở hữu dữ liệu độc quyền quan trọng được tạo ra trong doanh nghiệp của mình, cho phép bạn mở rộng quy trình xác minh từ con người sang máy móc, thì bạn có thể xử lý rủi ro tốt hơn, đưa ra quyết định tốt hơn và cung cấp sản phẩm an toàn hơn với chi phí thấp hơn.

Vì vậy, khi chúng ta so sánh các doanh nghiệp hiện tại với các doanh nghiệp khởi nghiệp: Các doanh nghiệp hiện tại có cơ sở dữ liệu đầy đủ về những thất bại sẽ trở nên cực kỳ có giá trị. Và các công ty khởi nghiệp tập trung vào việc xây dựng các vòng phản hồi tích cực xung quanh việc xác thực (ví dụ: thu hút các chuyên gia hàng đầu và học hỏi từ các quyết định) sẽ thành công rực rỡ.

Eddy: Đây là bằng chứng nữa cho thấy dữ liệu độc quyền có thể là một trong những tài sản có khả năng bảo vệ cao nhất.

Hai tương lai: nền kinh tế rỗng và nền kinh tế tăng cường

Robert: Tôi có một câu hỏi muốn thảo luận. Bài viết đề cập đến nền kinh tế rỗng và nền kinh tế tăng cường. Bạn có thể giải thích nó? Sự khác biệt chính là gì?

Christian: Được rồi, hãy bắt đầu với việc làm rỗng nền kinh tế. Có những dấu hiệu ban đầu cho thấy các công ty công nghệ đang nhận ra rằng họ có thể làm được nhiều việc hơn với ít người hơn.

Tất nhiên, họ sẽ bắt đầu với những người lao động dưới mức trung bình hoặc trung bình vì AI đã sẵn sàng cho công việc; và những học viên trẻ hơn vì giờ đây năng lực của nhân viên cấp cao có thể tăng gấp 10, 100 lần tùy theo nhiệm vụ. Đây là một trong những động lực thúc đẩy sự thay đổi.

Điều thứ hai chúng tôi đề cập đến là lời nguyền của người lập trình viên. Khi các chuyên gia đào tạo và đưa ra quyết định, về cơ bản họ đang tạo ra dữ liệu được dán nhãn. Dữ liệu này có thể được sử dụng trong tương lai để đưa ra quyết định tương tự mà không cần chuyên gia.

Điều cuối cùng là độ lệch căn chỉnh. Nói một cách đơn giản: Việc căn chỉnh không thể coi là quá trình một lần, “chúng tôi đã huấn luyện mô hình, căn chỉnh nó và mọi thứ sẽ ổn thôi”, mà giống như việc nuôi dạy một đứa trẻ, đòi hỏi phải liên tục điều chỉnh và phản hồi liên tục.

Hãy kết hợp ba động lực này lại với nhau và thêm một thực tế là động cơ phát hành AI chưa được chứng minh là cực kỳ cao vì tôi đạt được năng suất hiện tại (ví dụ: "60% mã là do máy tạo ra"), nhưng một số chi phí sẽ xuất hiện trong tương lai. Chúng ta có thể đang hướng tới một nền kinh tế nơi chúng ta không còn đào tạo những người xác thực trong tương lai nữa.

Tài năng cấp dưới (những người xác nhận hàng đầu trong tương lai của chúng ta) đang ngày càng khan hiếm. Nhóm này đang bị thu hẹp lại. Chúng ta đang tạo ra rủi ro tiềm tàng mà cuối cùng có thể dẫn đến cái gọi là nền kinh tế rỗng tuếch.

Một lần nữa, tôi là người lạc quan. Tôi nghĩ cuối cùng chúng ta sẽ hướng tới một nền kinh tế nâng cao. Câu hỏi đặt ra là chúng ta có thể đạt được điều đó nhanh như thế nào và liệu chúng ta có thể thực hiện quá trình chuyển đổi diễn ra suôn sẻ nhất có thể đối với những người cần đào tạo lại, thích nghi hay không.

Nền kinh tế phát triển thì ngược lại. Chúng tôi nhận ra: tài năng cấp dưới không được phát triển. Nhưng đây là tin tốt: AI có khả năng tăng tốc độ làm chủ một cách tuyệt vời. Bạn có thể khám phá tài năng thực sự của một người trẻ mà không cần nhồi nhét chúng vào một chương trình giảng dạy tiêu chuẩn.

Bạn cần thúc đẩy sự phát triển của chúng để chúng có thể tìm thấy con người thật của mình, tìm thấy những thứ chúng thực sự yêu thích và tìm ra những thứ cho phép chúng cống hiến hết mình cho mọi việc. Ít nhất đó là những gì chúng ta nghĩ về con cái của mình. Không ai biết điều gì sẽ có giá trị nhất trong tương lai, nhưng nếu bạn phát huy được tài năng thực sự thì tỷ lệ thành công của bạn sẽ cao hơn nhiều.

Tôi nghĩ AI sẽ đóng một vai trò rất lớn trong việc này. Đây là những công cụ học tập tuyệt vời mà chúng tôi phải xây dựng và tôi không nghĩ chúng tồn tại ở quy mô lớn.

Thứ hai, quay lại lời nguyền của người lập trình: những người này phải tiếp tục đào tạo lại, nhảy lên chuỗi giá trị và phát hiện ra rằng “Bây giờ tôi có đòn bẩy rất lớn, tôi có thể trở thành người chỉ huy”.

Nhiều người đã nói về tầm quan trọng của quyền tự chủ. Tôi nghĩ điều này đã thành hiện thực: bạn phải nhận ra rằng bạn có thể trở thành một nhà lãnh đạo và bạn có thể làm được nhiều điều hơn những gì bạn có thể làm trước đây.

Về mặt liên kết, thông qua nghiên cứu và phát triển bảo mật cũng như các công cụ xác minh tốt hơn, nếu chúng ta có thể nâng cao năng lực của mình, chúng ta có thể xác minh tốt hơn và trở thành đối tác thực sự.

Kết hợp tất cả những thứ này lại với nhau, bạn sẽ bước vào một tình huống mà nhiều thứ từng đắt tiền giờ đây hầu như miễn phí. Bất cứ điều gì có thể đo lường được đều có thể được tự động hóa.

Sau đó chúng ta phát minh ra những thứ mới. Rất nhiều công trình mới, bao gồm nền kinh tế địa vị, nền kinh tế vô lượng, đều được xây dựng trên nền tảng xác minh chặt chẽ nên chúng ta có cơ sở thực tế. Chúng ta sẽ không bị ngập trong các nhân vật giả mạo danh tính và cố gắng thực hiện các cuộc tấn công phù thủy.

Gộp lại, tương lai khá tươi sáng. Nhiều điều mà các chính phủ luôn mong muốn thực hiện, chẳng hạn như chất lượng giáo dục và chăm sóc sức khỏe chất lượng, có thể trở nên rẻ và phổ biến.

Nhưng chúng ta phải đầu tư vào việc xây dựng trong quá trình thực hiện, thay vì cố gắng vượt qua quá trình chuyển đổi và đưa ra những quyết định quyết liệt như phá bỏ các trung tâm dữ liệu. Điều đó không thể và sẽ không bao giờ có tác dụng.

Robert: Vì vậy, nếu mới bắt đầu sự nghiệp, bạn nên sử dụng những công cụ này để mô phỏng môi trường bạn sẽ gặp và rèn luyện bản thân. Nếu bạn ở độ tuổi muộn hơn trong sự nghiệp, bạn cần có cảm giác cấp bách và nhận thức rằng bạn có thể làm được nhiều hơn với ít nguồn lực hơn.

Eddy: Thật khó để nói điều này sẽ kéo dài bao lâu cho đến khi một làn sóng thay đổi khó lường khác xuất hiện. Nhưng chuyên môn của con người là có thể nhìn thấy bức tranh toàn cảnh, nhìn vào toàn bộ dự án và biết nơi nào cần chú ý hơn, nơi nào cần nhiều nguồn lực hơn và toàn bộ dự án cần được điều chỉnh như thế nào.

Nếu tôi là một người trẻ mới bắt đầu ngày hôm nay, tôi thực sự sẽ hơi buồn khi vinh quang dành cả mùa hè để viết một chương trình cực kỳ tao nhã và hiệu quả đã biến mất. Điều đó bây giờ đã trở thành một sở thích.

Nhưng ngược lại, tôi sẽ cố gắng thuyết phục bố mẹ cho tôi một khoản tiền để điều khiển một nhóm lớn máy tính và xem liệu tôi có thể sử dụng hiệu quả 5.000 đô la sức mạnh tính toán hay không. Ví dụ: tôi có thể hướng dẫn một nhóm lớn máy móc làm một việc không?

Đã có tin đồn lan truyền trong giới công nghệ nhiều năm nay: một người có thể khởi nghiệp một công ty khởi nghiệp trị giá hàng tỷ USD. Đó không phải là cách nó được thực hiện sao?

Có khả năng kiểm soát nhiều loại máy móc và dữ liệu cũng như duy trì cái nhìn tổng thể về mọi thứ là một kỹ năng chưa bao giờ được phát triển. Việc phát triển kỹ năng này cũng không bao giờ có ý nghĩa.

Nhưng nếu muốn thực hiện một dự án lớn, bạn luôn cần học cách huy động nhiều người và đó là cách bạn có được đòn bẩy. Khi cơ cấu lực lượng lao động thay đổi thì cách tiếp cận này cũng thay đổi. Bây giờ bạn phải học cách điều hướng điều mới này.

Phần thưởng mới đã xuất hiện. Hãy học cách tận dụng nó, đây là bài học cho các bạn trẻ.

Chưa kết thúc - thật nực cười. Bạn vừa được thông báo rằng bạn có siêu năng lực. bạn sẽ làm gì?

Christian: Tóm tắt đơn giản là việc học nghề có thể đã chết, nhưng công việc thực sự chỉ mới bắt đầu.

Nhiều lĩnh vực trước đây khó xâm nhập, chẳng hạn như phần cứng, giờ đây có sẵn cho bạn miễn là bạn tò mò.

Nếu phân loại thì tín hiệu tích cực nhất mà mô hình này đưa ra là: chu trình thử nghiệm được nén lại và mọi người thực sự sẽ có thể nhanh chóng khuếch đại ý tưởng của mình.

Quan điểm đầu tư: Nhóm nhỏ, Giá trị lớn và tính tất yếu của tiền điện tử

Robert: Eddy, bạn có thấy xu hướng này ở các công ty đang đánh giá khoản đầu tư không?

Eddy: Tất nhiên rồi. Chúng tôi đã chứng kiến ​​tình trạng sa thải hàng loạt ở các công ty như Block, X và những công ty khác.

Tôi chưa xem phân tích chính thức nhưng nhiều dự án tiền điện tử như Hyperliquid, Uniswap, v.v. cực kỳ giá trị nhưng lại có ít hơn 20 nhân viên.

Chỉ cần một số ít người thành lập công ty thì tương lai sẽ có rất nhiều công ty phải không? Nếu vậy thì cần phải có sự phối hợp giữa họ và việc phối hợp rất phức tạp.

Bạn cần có danh tiếng, danh tính, bằng chứng nguồn dữ liệu và bằng chứng nguồn loại thanh toán. Chúng tôi vừa nói chuyện về ý tưởng bảo hiểm.

Lý do tại sao mạng blockchain lại hấp dẫn đến vậy là vì chúng đáng tin cậy và trung lập. Bạn không phải lo lắng về danh tiếng cụ thể của công ty thứ 50 tỷ mà bạn tương tác, bạn chỉ cần tin tưởng vào các hợp đồng thông minh và các mô hình AI có thể kiểm chứng để đảm bảo rằng các giao dịch diễn ra như mong đợi và các khoản thanh toán được hoàn thành theo yêu cầu.

Tôi nghĩ điều này gần như không thể tránh khỏi. Tôi tin rằng blockchain sẽ đóng vai trò trung tâm trong câu chuyện này.

Christian: Tôi hoàn toàn đồng ý. Chúng tôi đã đặt ra đường đi và cơ sở hạ tầng cho việc này trong một thời gian dài và tôi nghĩ nó sẽ còn trở nên hữu ích hơn nữa.

Robert: Christian, sau tất cả những nghiên cứu và khám phá này, bạn làm cách nào để tích hợp những phát hiện này vào công việc và cuộc sống của mình?

Christian: Thành thật mà nói, nếu không có Gemini, ChatGPT, Grok và Claude, chúng tôi đã không thể viết bài báo này. Họ là những đồng tác giả xuất sắc. Tất nhiên, đôi khi họ cũng lạc đề và liên tục cắt bỏ những đoạn chúng ta cần.

Chúng tôi thậm chí còn để lại một số quả trứng Phục sinh cho mô hình lớn trên báo. Tôi đang trò chuyện với Song Tử và cô ấy nói rằng cô ấy thích quả trứng Phục sinh và đưa ra một nhận xét rất vui nhộn.

Lúc đó bạn thực sự có thể cảm nhận được sự thông minh. Nó không phải là khuôn mẫu mà là sự sáng tạo. Đó là một khoảnh khắc mang tính biểu tượng: bạn cảm thấy như đó là một người bạn đồng hành chứ không phải một công cụ.

Robert: Được rồi. Nếu bạn muốn đọc bài báo này, tiêu đề là "Kinh tế học tối giản của AGI." Tôi thực sự khuyên bạn nên kiểm tra nó. Có một số hiểu biết sâu sắc bên trong có thể ảnh hưởng đến cuộc sống của bạn và cách bạn đối phó với tương lai.

Liên kết gốc