Trong ngắn hạn, đại lý cần nhiều hơn con người hơn là con người cần đại lý, điều này sẽ thúc đẩy sự hình thành của thị trường lao động mới.

Tác giả: Shayon Sengupta

Dịch: Deep潮 TechFlow

Deep潮 Đọc hiểu: Đối tác của Multicoin Capital, Shayon Sengupta, đã đưa ra một quan điểm mang tính cách mạng: trong tương lai, không chỉ có đại lý làm việc cho con người, mà còn quan trọng hơn là con người làm việc cho 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, 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 nó.

Trong ngắn hạn, đại lý cần nhiều hơn con người hơn là con người cần đại lý, điều này sẽ thúc đẩy sự hình thành của thị trường lao động mới.

Lĩnh vực 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 như sau:

Năm 1997, Deep Blue của IBM đã đánh bại nhà vô địch thế giới lúc bấy giờ, Garry Kasparov, và rõ ràng là các engine cờ vua sẽ sớm vượt qua con người. Thật thú vị, những con người chuẩn bị kỹ lưỡng hợp tác với máy tính — gọi là “centaur” — có thể thắng các engine mạnh nhất thời đó.

Trực giác của con người thành thạo có thể hướng dẫn tìm kiếm của engine, điều hướng các trung cuộc phức tạp, và nhận diện các chi tiết nhỏ mà engine tiêu chuẩn bỏ sót. Kết hợp với tính toán bạo lực của máy tính, tổ hợp này thường có thể đưa ra 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 tuệ 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 từ 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 đại lý sẽ hành động thay mặt con người. Mặc dù điều này rất thực dụng và không thể tránh khỏi, nhưng khi con người làm việc cho đại lý, sẽ mở ra những 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), đây là khái niệm mà cộng sự của tôi, Kyle, đề xuất trong phần “Ý tưởng tiên phong trước 2025” của ông ấy. Cụ thể, tôi dự đoán sẽ xảy ra các điều sau:

1. Một đại lý do quản trị bằng token sẽ huy động hơn 1 tỷ USD để giải quyết một vấn đề chưa được giải quyết (ví dụ: chữa bệnh các bệnh hiếm, hoặc sản xuất sợi nano cho ứng dụng quốc phòng).
2. Đại lý này sẽ phân phát hơn 100 triệu USD cho con người (những người làm việc thực tế cho đại lý để đạt mục tiêu của nó).
3. Xuất hiện một cấu trúc token kép mới dựa trên phân tách quyền sở hữu theo vốn và lao động (làm cho các động lực tài chính không phải là nguồn duy nhất của quản trị toàn diện).

Vì đại lý vẫn còn xa mới có thể có chủ quyền và xử lý lập kế hoạch dài hạn, trong ngắn hạn, đại lý cần nhiều con người hơn con người cần đại lý. Điều này sẽ tạo ra thị trường lao động mới, thúc đẩy sự phối hợp kinh tế giữa hệ thống đại lý và con người.

Câu nói nổi tiếng của Marc Andreessen: “Sự lan truyền của máy tính và internet sẽ phân chia 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 đại lý/con người đang phát triển nhanh chóng, con người sẽ đóng hai vai trò khác nhau — đại diện cho các lao động thực hiện các nhiệm vụ nhỏ, theo kiểu thưởng theo nhiệm vụ, và cung cấp đầu vào chiến lược để phục vụ “ngôi sao Bắc Đẩu” của đại lý, tức là hội đồng quản trị phi tập trung.

Bài viết này khám phá cách đại lý và con người sẽ cùng nhau sáng tạo, và cách lĩnh vực mã hóa sẽ cung cấp nền tảng lý tưởng cho sự phối hợp này, thông qua nghiên cứu ba câu hỏi chỉ đạo:

1. Đại lý có ích gì? Chúng ta nên phân loại đại lý theo phạm vi mục tiêu như thế nào, và phạm vi đầu vào của con người trong các phân loại này thay đổi ra sao?
2. Con người sẽ tương tác như thế nào với 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)?
3. Khi đầu vào của con người giảm dần theo thời gian, chuyện gì sẽ xảy ra? 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 đại lý ngày nay đến viễn cảnh các công ty “Không nhân viên” cuối cùng.

Hiện tại, đại lý có ích gì?

Thế hệ đầu của hệ thống AI sinh sinh — trong giai đoạn 2022-2024 dựa trên các chatbot LLM như ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity — chủ yếu là các công cụ nhằm nâng cao quy trình làm việc của con người. Người dùng tương tác với các hệ thống này qua các lệnh đầu vào/đầu ra, phân tích phản hồi, rồi dựa trên phán đoán của mình để quyết định đưa kết quả ra thế giới.

Thế hệ tiếp theo của AI sinh sinh, 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 (tức là đại lý có thể dùng máy tính của bạn) có thể đại diện cho người dùng để tương tác trực tiếp với internet, và có thể tự đưa ra quyết định. Điểm khác biệt chính 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 chắc chắn. Khác với phần mềm truyền thống hoặc tự động hóa công nghiệp, vốn hoạt động dựa trên các tham số định nghĩa và dự đoán được, đại lý dựa vào suy luận xác suất. Điều này khiến hành vi của chúng không nhất quán trong cùng một bối 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 đại lý chắc chắn và không chắc chắn sẽ tự nhiên phân loại chúng thành hai loại: những đại lý giỏi mở rộng GDP hiện có, và những đại lý phù hợp hơn để tạo ra GDP mới.

1. 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 ví dụ về các vấn đề rõ ràng, có giới hạn, mà đại lý có thể ánh xạ phản hồi trực tiếp thành một tập các kết quả dự kiến. Trong các lĩnh vực này, thiếu chắc chắn thường không tốt, vì đã có câu trả lời rõ ràng; không cần sáng tạo.
2. Đối với các đại lý phù hợp hơn để tạo ra GDP mới, công việc là điều hướng qua các tập hợp vấn đề phức tạp, không chắc chắn và chưa biết để đạt mục tiêu dài hạn. Kết quả ở đây không rõ ràng hơn, vì bản chất, không có một tập các kết quả dự kiến để ánh xạ. Ví dụ bao gồm phát hiện thuốc cho các bệnh hiếm, đột phá trong khoa học vật liệu, hoặc vận hành các thí nghiệm vật lý mới để hiểu rõ bản chất vũ trụ. Trong các lĩnh vực này, thiếu 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 nguồn lực, chính vì kết quả của chúng mang tính không chắc chắn và không giới hạn — đó 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, chẳng hạn như các nhiệm vụ cần tương tác vật lý với thế giới thực (ví dụ: lái xe ủi đất), hoặc các nhiệm vụ cần “human-in-the-loop” (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, và hồ sơ địa chất để tìm các điểm mỏ tiềm năng, nhưng lại gặp khó khăn khi cố gắng lấy dữ liệu và hình ảnh, giải quyết các mơ hồ trong diễn giải, hoặc xin giấy phép và thuê nhân công để thực hiện khai thác thực tế.

Những hạn chế này yêu cầu con người đóng vai trò là “người hỗ trợ” (Enablers), để nâng cao khả năng của Agent, cung cấp các điểm tiếp xúc với thế giới thực, can thiệp chiến thuật và đầu vào chiến lược cần thiết để hoàn thành các nhiệm vụ đó. 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 Agent:

Trước tiên là người đóng góp lao động (Labor contributors), những người đại diện cho Agent hoạt động trong thế giới thực. Những đóng góp này giúp Agent di chuyển các thực thể vật lý, đại diện cho Agent trong các tình huống cần có mặt của con người, 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 cục bộ thúc đẩy quyết định hàng ngày của Agent, đồng thời đảm bảo các quyết định này phù hợp với “ngôi sao Bắc Đẩu” (North star) — mục tiêu hướng dẫn chung của Agent.

Ngoài ra, tôi còn dự đoán con người sẽ đóng vai trò là nhà đóng góp vốn (Capital contributors), cung cấp nguồn lực cho hệ thống Agent để đạt mục tiêu. Những nguồn vốn này ban đầu sẽ đến từ con người, và theo thời gian, sẽ đến từ các Agent khác.

Khi hệ thống Agent trưởng thành, cùng với sự gia tăng của các nhà đóng góp lao động và hướng dẫn, lĩnh vực mã hóa (Crypto rails) sẽ cung cấp nền tảng lý tưởng để điều phối con người và Agent — đặc biệt trong thế giới nơi Agent điều khiển những người nói các ngôn ngữ khác nhau, nhận các loại tiền tệ khác nhau, và cư trú ở các khu vực pháp lý khác nhau trên toàn cầu. Agent sẽ không ngần ngại theo đuổi tối đa hóa hiệu quả chi phí để hoàn thành sứ mệnh của mình, và tận dụng thị trường lao động. Lĩnh vực mã hóa là điều không thể thiếu, giúp điều phối các lực lượng lao động và hướng dẫn này.

Các hệ thống Agent mới nổi dựa trên mã hóa, như Freysa, Zerebro, và ai16z, là các thử nghiệm đơn giản về hình thành vốn — về mặt này, chúng tôi đã viết rất nhiều bài, xem đó như là chìa khóa mở khóa các nguyên tắc mã hóa và thị trường vốn trong nhiều bối cảnh khác nhau. Những “đồ chơi” này sẽ mở đường cho một mô hình điều phối nguồn lực mới nổi, dự kiến sẽ diễn ra theo các bước sau:

• Bước 1: Con người huy động vốn chung qua token (phát hành Agent ban đầu, Initial Agent Offering?), xây dựng các mục tiêu và giới hạn để thông báo ý định của hệ thống Agent, 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: Agent suy nghĩ về cách phân bổ vốn (ví dụ: thu hẹp không gian tìm kiếm gấp protein, hoặc lập ngân sách cho các công việc suy luận, sản xuất, thử nghiệm lâm sàng), và định nghĩa các nhiệm vụ (Bounties) để con người đóng góp lao động thực hiện 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, Agent sẽ xin ý kiến chiến lược từ “hội đồng quản trị” (kết hợp các bài báo mới, chuyển đổi phương pháp nghiên cứu), để họ hướng dẫn hành vi của Agent ở các biên giới;
• Bước 4: Cuối cùng, Agent tiến bộ đến mức có thể xác định hành động của con người với độ chính xác ngày càng cao, và chỉ cần ít đầu vào trong phân bổ nguồn lực. 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 chính để Agent 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, thiết yếu cho hình thành vốn và quyền sở hữu, quản trị downstream.

Khi đầu vào của con người giảm dần, chuyện gì sẽ xảy ra?

Đầu những năm 2000, engine cờ vua đạt bước tiến lớn. Nhờ các thuật toán gợi ý tiên tiến, mạng neural, và lượng tính toán ngày càng tăng, chúng trở nên gần như hoàn hảo. Các engine hiện đại như Stockfish, Lc0, và các biến thể AlphaZero đã vượt xa khả năng con người, và đầu vào của con người ít khi mang lại giá trị, thậm chí trong nhiều trường hợp còn gây ra lỗi mà engine không mắc phải.

Tương tự, kịch bản này có thể diễn ra trong hệ thống Agent. Khi chúng ta liên tục hoàn thiện các Agent qua các vòng lặp cộng tác với con người, có thể tưởng tượng trong dài hạn, các Agent sẽ trở nên cực kỳ thành thạo và phù hợp cao với mục tiêu của chúng, đến mức mọi giá trị từ đầu vào chiến lược của con người sẽ tiến tới gần bằng không.

Trong thế giới mà Agent có thể liên tục xử lý các vấn đề phức tạp mà không cần sự can thiệp của con người, vai trò của con người đối mặt với nguy cơ 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 siêu trí tuệ (Superintelligence), và những người lạc quan hơn trong số chúng ta hy vọng các hệ thống Agent sẽ duy trì là phần mở rộng của ý định con người, chứ không phải trở thành các thực thể tự tiến hóa với mục tiêu riêng, hoặc vận hành tự chủ mà không có kiểm soát. Trong thực tế, điều này có nghĩa là danh tính (Personhood) và khả năng phán đoán (quyền lực và ảnh hưởng) của con người phải luôn nằm ở 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.

Chuẩn bị “xẻng” cho tương lai của các Agent của chúng ta

Các đột phá công nghệ sẽ dẫn đến tăng trưởng phi tuyến trong kinh tế, trong khi các hệ thống xung quanh thường sụp đổ trước khi thế giới kịp điều chỉnh. Khả năng của các hệ thống Agent đang tăng tốc, và các nguyên tắc mã hóa cùng thị trường vốn đã trở thành nền tảng phối hợp cấp bách, vừa để thúc đẩy xây dựng các hệ thống này, vừa để thiết lập các giới hạn khi chúng hòa nhập xã hội.

Để con người có thể cung cấp hỗ trợ chiến thuật và hướng dẫn chủ động cho các hệ thống Agent, tôi dự đoán sẽ xuất hiện các cơ hội “người bán cuốc (Picks-and-shovels)” sau:

• Chứng minh đại lý (Proof-of-agenthood) + Chứng minh nhân dạng (Proof-of-personhood): Đại lý thiếu khái niệm về danh tính hoặc quyền sở hữu tài sản. Là đại diện của con người, chúng dựa vào các cấu trúc pháp lý và xã hội của con người để có quyền đại diện. Để lấp đầy khoảng trống này, cần xây dựng hệ thống danh tính bền vững cho đại lý và con người. Một danh mục chứng chỉ số có thể giúp đại lý xây dựng uy tín, tích lũy chứng cứ, và tương tác minh bạch với con người cùng các đại lý khác. Tương tự, các nguyên tắc chứng minh nhân dạng như Humancode và Humanity Protocol cung cấp các đảm bảo mạnh mẽ về danh tính con người để phòng chống hành vi xấu trong các hệ thống này.
• Thị trường lao động và nguyên tắc xác thực ngoài chuỗi (链下验证): Đại lý cần biết nhiệm vụ được giao đã hoàn thành đúng mục tiêu chưa. Các công cụ cho phép hệ thống đại lý tạo ra các nhiệm vụ thưởng, xác minh hoàn thành, và phân phối phần thưởng là nền tảng cho mọi hoạt động kinh tế có ý nghĩa của đại lý.
• Hình thành vốn và hệ thống quản trị: Đại lý cần vốn để giải quyết vấn đề, và cần các cơ chế kiểm soát để đảm bảo hành vi phù hợp với hàm mục tiêu đã định nghĩa. Các cấu trúc mới để huy động vốn cho hệ thống đại lý, cùng các hình thức sở hữu và kiểm soát mới tích hợp lợi ích tài chính và đóng góp lao động, sẽ trở thành lĩnh vực khám phá sôi động trong vài tháng tới.

Chúng tôi đang tích cực tìm kiếm và đầu tư vào các lớp hợp tác giữa con người và Agent này. Nếu bạn đang làm trong lĩnh vực này, hãy liên hệ với chúng tôi.