Phân tích nội bộ của a16z: Sản phẩm xã hội AI có thể về bản chất là không khả thi
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Phân tích nội bộ của a16z: Sản phẩm xã hội AI có thể về bản chất là không khả thi
AI chỉ mô phỏng "biểu đạt", chưa từng chạm đến bản thân "mối quan hệ".
Chuyên sâu báo cáo Web3Nguồn: a16z
Tổng hợp: Z Finance
Hình ảnh: a16z
Trong thập kỷ vừa qua, mỗi lần bùng nổ sản phẩm tiêu dùng đều gần như đi kèm với sự tái cấu trúc một phạm trù xã hội: từ dòng thời gian bạn bè trên Facebook đến đề xuất thuật toán của TikTok, chúng ta dần học cách định nghĩa bản thân và thể hiện danh tính thông qua các sản phẩm.
Thời đó, con người là chủ thể biểu đạt, còn sản phẩm chỉ hỗ trợ; nhưng hiện tại, AI đang âm thầm hoàn thành một cuộc đảo ngược vai trò —— nó không còn là công cụ của con người, mà bắt đầu trở thành chủ thể biểu đạt, phương tiện kết nối, thậm chí là vật mang cảm xúc. Từ ChatGPT đến Veo3, từ 11 Labs đến Character.AI, chúng ta đang chứng kiến một biến đổi sâu sắc bị hiểu nhầm là “tăng hiệu suất”, thực chất lại là “chuyển giao vai trò con người”.
Trong buổi thảo luận do Erik Torenberg dẫn dắt này, Justine Moore, Bryan Kim, Anish Acharya và Olivia Moore cùng đưa ra một nhận định chưa từng có trước đây: sản phẩm AI ngày nay không còn là “công cụ kiểu công cụ”, mà đã trở thành “công cụ kiểu con người”, thậm chí đang tiến hóa thành sản phẩm “thay thế chính con người”.
Người dùng bắt đầu trả phí đăng ký hàng tháng lên tới 200 đô la Mỹ cho AI, **không phải vì nó mạnh hơn, mà vì nó có thể “thay bạn làm”, thậm chí “thay bạn tồn tại”. Veos có thể tạo video tùy chỉnh trong 8 giây, ChatGPT có thể viết kế hoạch kinh doanh, tư vấn tâm lý, thay thế đối tượng tâm sự, 11 Labs giúp bạn xây dựng nhân cách giọng nói độc nhất vô nhị. Và tất cả điều này, không cần bạn tự tay thực hiện, thậm chí không cần bạn là “bạn” nữa.
Sự trỗi dậy của tiêu dùng AI đằng sau đó là tín hiệu cực kỳ nguy hiểm: biểu đạt đang bị định hình, tương tác xã hội đang bị mô phỏng, danh tính đang bị tái cấu trúc.
Hiện tại chúng ta vẫn dùng Reddit, Instagram, Snapchat để chia sẻ hình ảnh “tôi” được tạo bởi AI, nhưng những nền tảng này chỉ là bình cũ đựng rượu mới. Mạng xã hội nguyên sinh AI thật sự vẫn chưa xuất hiện, bởi AI có thể tạo ra “trạng thái”, nhưng không thể tạo ra “sức căng cảm xúc”; có thể mang lại ảo giác đồng hành, nhưng không thể thay thế sự kết nối chân thật với những xung đột và mong manh không thể kiểm soát.
Tất cả điều này dẫn đến ba nhận định gây chấn động:
Thứ nhất, bản chất sản phẩm AI không phải nâng cao người dùng, mà là tái định nghĩa “người dùng là ai”;
Thứ hai, sự trỗi dậy của bạn đời AI không phải khởi đầu của mối quan hệ xã hội, mà là sự kết thúc của nó;
Thứ ba, sự phổ biến của phân thân AI không phải mở rộng biểu đạt, mà là sự tan rã ranh giới nhân cách.
Trong tương lai gần, sản phẩm AI thành công nhất sẽ không chỉ là sản phẩm dạng công cụ, mà là sản phẩm dạng nhân cách. Chúng có thể hiểu bạn, bắt chước bạn, đại diện bạn, hướng dẫn bạn, và cuối cùng —— thay thế bạn.
Đây không phải chiến thắng của hiệu suất, mà là bước chuyển về bản thể.
Cách mạng tiêu dùng AI: Đăng ký giá cao và tái cấu trúc xã hội
Erik Torenberg: Cảm ơn mọi người đã tham gia podcast về lĩnh vực tiêu dùng này. Dường như cứ vài năm lại xuất hiện sản phẩm đột phá, từ Facebook, Twitter, Instagram, Snap, WhatsApp, Tinder đến TikTok. Cứ vài năm lại có một phạm trù mới, đột phá mới. Nhưng dường như vài năm trước xu hướng này bỗng nhiên dừng lại. Tại sao? Hay thực sự đã dừng lại? Các bạn sẽ định nghĩa lại câu hỏi này như thế nào? Nhìn nhận hiện trạng ra sao? Tương lai sẽ đi về đâu?
Justine Moore: Tôi nghĩ ChatGPT có lẽ là ví dụ thành công lớn nhất ở cấp độ tiêu dùng trong vài năm qua. Chúng ta cũng thấy nhiều sản phẩm đột phá khác trong các dạng thức AI như Midjourney, 11 Labs và Blackforce Labs trong lĩnh vực hình ảnh, video và âm thanh. Dù giờ đây cũng có những sản phẩm như Veo, điều thú vị là nhiều sản phẩm kiểu này thiếu thuộc tính xã hội hoặc đặc điểm truyền thống của sản phẩm tiêu dùng mà anh vừa đề cập. Có thể vì AI vẫn còn ở giai đoạn khá sơ khai, phần lớn sáng tạo hiện tại đều do các nhóm nghiên cứu thúc đẩy —— họ rất giỏi huấn luyện mô hình, nhưng lịch sử cho thấy họ không giỏi xây lớp sản phẩm tiêu dùng dựa trên mô hình. Theo hướng tích cực, giờ đây mô hình đã đủ trưởng thành, thông qua mã nguồn mở hoặc API, các nhà phát triển có thể xây dựng các sản phẩm tiêu dùng truyền thống hơn trên nền tảng này.
Bryan Kim: Câu hỏi này rất thú vị, vì tôi đang nhìn lại 15-20 năm phát triển vừa qua. Như anh vừa nhắc đến Google, Facebook, Uber... Khi kết hợp Internet, di động, điện toán đám mây, quả thực đã xuất hiện nhiều công ty đáng kinh ngạc. Tôi cho rằng công nghệ di động - đám mây đã chín muồi, các nền tảng này tồn tại được 10-15 năm, mọi phân khúc đã được khám phá ở mức độ nào đó. Trước kia người dùng thích nghi với tính năng mới Apple ra mắt, giờ phải thích nghi với mô hình nền liên tục cập nhật —— đó là điểm khác biệt đầu tiên.
Điểm khác thứ hai như anh vừa nói: các ông lớn trước thường tập trung vào lĩnh vực thông tin (như Google), giờ ChatGPT rõ ràng đang tiếp nối hướng đó. Trong lĩnh vực công cụ thực dụng, chúng ta từng bỏ lỡ Box và Dropbox, nhưng giờ thấy nhiều ứng dụng tiêu dùng hơn xuất hiện, nhiều công ty đang tranh giành các tình huống sử dụng này. Lĩnh vực biểu đạt sáng tạo cũng vậy, công cụ sáng tạo liên tục ra đời. Tôi cho rằng điều còn thiếu hiện nay là thuộc tính kết nối xã hội, AI vẫn chưa tái thiết lập đồ thị xã hội, có thể đây là khoảng trống cần theo dõi tiếp.
Erik Torenberg: Điều này rất thú vị, vì Facebook đã tồn tại gần 20 năm. Những công ty mà Justine vừa đề cập, ngoại trừ OpenAI, liệu có thể tồn tại 10-20 năm nữa không? Những công ty chúng ta đang bàn luận có khả năng phòng thủ như thế nào? Và tất cả các tình huống mà các công ty này phục vụ hiện tại, 10 năm nữa có bị người chơi mới thay thế không? Hay họ sẽ tiếp tục thống trị mọi phân khúc chính?
Anish Acharya: Có thể nói chất lượng mô hình kinh doanh của ChatGPT vượt xa các công ty tiêu dùng cùng chu kỳ trước đây. Mức giá cao nhất của họ lên tới 200 đô la/tháng, trong khi mức cao nhất của sản phẩm tiêu dùng Google là 250 đô la/tháng. Tất nhiên, có vấn đề về hiệu ứng mạng phòng thủ, nhưng có lẽ đây chính là biện pháp khắc phục khuyết điểm mô hình kinh doanh ban đầu —— nếu thiếu những yếu tố này, chất lượng mô hình kinh doanh sẽ tệ hơn nhiều. Bây giờ thu tiền trực tiếp từ người dùng với mức cao, có thể cho thấy trước đây chúng ta đã làm quá phức tạp vấn đề.
Erik Torenberg: Liệu mô hình kinh doanh kém chất lượng lại có thể thúc đẩy tỷ lệ giữ chân hay tính bền vững sản phẩm thị trường mạnh hơn không?
Anish Acharya: Đúng vậy. Trước đây, chúng ta phải bịa chuyện để giải thích làm sao tích lũy giá trị doanh nghiệp khi không thể sinh lời ngay lập tức, còn giờ các công ty mô hình này đã trực tiếp sinh lời. Ngoài ra, điểm mà Justine vừa nêu cũng đáng chú ý: tất cả các mô hình nền đều đang phát triển theo các hướng khác nhau. Mô hình ngang của Claude, ChatGPT và mô hình Gemini có thể thay thế lẫn nhau không? Điều này có nghĩa là cạnh tranh giá cả? Nhưng thực tế người dùng sử dụng trong các tình huống khác nhau, quan sát thấy ngược lại là tăng giá chứ không giảm. Vì vậy khi đi sâu vào, ta thấy đã tồn tại một số chiến lược phòng thủ thú vị.
Bryan Kim: Hiện tượng giá tăng chứ không giảm rất thú vị, vì từ thời đại truyền thống sang thời đại AI, mô hình sinh lời của công ty tiêu dùng đã thay đổi căn bản, họ giờ có thể sinh lời ngay lập tức. Tôi luôn suy nghĩ về chỉ số giữ chân —— Olivia có thể sửa lại quan điểm của tôi —— trước thời đại AI, khi nói về mô hình đăng ký người tiêu dùng, chúng ta thực sự phân biệt giữa giữ chân người dùng và giữ chân doanh thu chưa? Vì trước kia cấu trúc giá ổn định, người dùng hiếm khi nâng cấp gói cước. Giờ đây chúng ta phải phân biệt rõ ràng giữa giữ chân người dùng và giữ chân doanh thu, vì người dùng sẽ chủ động nâng cấp gói. Họ cần mua điểm tích lũy, thường dùng vượt mức, cuối cùng chi tiêu liên tục tăng lên. Do đó tỷ lệ giữ chân doanh thu cao hơn rõ rệt so với giữ chân người dùng, hiện tượng này chưa từng thấy.
Olivia Moore: Trước đây, sản phẩm đăng ký tiêu dùng cao cấp nhất năm cũng chỉ thu khoảng 50 đô la/năm đã là đắt. Giờ người dùng sẵn sàng trả 200 đô la/tháng, thậm chí trong một số trường hợp còn cho rằng giá thấp, muốn trả nhiều hơn.
Erik Torenberg: Làm sao giải thích hiện tượng này? Người dùng thực sự nhận được giá trị gì, khiến họ sẵn sàng trả phí cao như vậy?
Olivia Moore: Tôi cho rằng các sản phẩm này đang thay người dùng hoàn thành công việc. Trước đây, sản phẩm đăng ký tiêu dùng tập trung vào tài chính cá nhân, thể hình, sức khỏe, giải trí... dù bề ngoài giúp nâng cao bản thân hay giải trí, nhưng người dùng phải bỏ nhiều thời gian mới nhận được giá trị. Giờ đây, sản phẩm như Deep Research có thể thay người dùng làm báo cáo thị trường mất 10 giờ. Với nhiều người, sự nâng cao hiệu suất này rõ ràng đáng giá 200 đô la/tháng, dù chỉ dùng một hai lần.
Justine Moore: Ví dụ với Veo3, người dùng trả 250 đô la/tháng nhưng rất hào hứng, vì nó giống chiếc hộp thần kỳ —— mở ra là có được video mình muốn, dù chỉ 8 giây nhưng hiệu ứng ấn tượng. Nhân vật có thể nói chuyện, người dùng có thể tạo nội dung tuyệt vời chia sẻ với bạn bè, ví dụ làm video thông điệp cá nhân hóa chứa tên bạn bè, thậm chí sáng tạo câu chuyện hoàn chỉnh đăng lên Twitter. Sản phẩm có thể tạo nội dung cá nhân hóa và lan tỏa đa nền tảng như vậy, chức năng vượt xa mọi sản phẩm trước đây trong việc trao quyền cho người tiêu dùng.
Anish Acharya: Dường như mọi lĩnh vực tiêu dùng đều sẽ bị phần mềm thay thế.
Erik Torenberg: Có thể lấy ví dụ cụ thể không?
Anish Acharya: Như Olivia nói, lĩnh vực giải trí đã bị phần mềm biểu đạt sáng tạo tái định hình —— những sáng tạo trước đây phải làm ngoại tuyến giờ hoàn toàn do phần mềm đảm nhiệm. Lĩnh vực trung gian quan hệ xã hội, vốn tiêu tốn thu nhập khả dụng, cũng đang bị phần mềm thay thế. Mọi khía cạnh cuộc sống sẽ do mô hình làm trung gian, và con người sẽ sẵn sàng trả tiền cho điều đó.
Cách mạng xã hội AI: Sự trỗi dậy của “Bản ngã kỹ thuật số” và điểm đột phá của nền tảng truyền thống
Erik Torenberg: Brian, anh nói rằng trong thời đại AI mới vẫn còn thiếu thuộc tính kết nối xã hội, mọi người vẫn phụ thuộc vào các mạng xã hội truyền thống như Instagram, Twitter. Điểm đột phá sẽ ở đâu?
Bryan Kim: Về lĩnh vực xã hội —— lĩnh vực khiến tôi vô cùng hào hứng này —— suy ngẫm kỹ, bản chất cốt lõi là cập nhật trạng thái. Facebook, Twitter, Snap đều vậy, đều là thể hiện “tôi đang làm gì”. Qua cập nhật trạng thái, con người thiết lập kết nối. Hình thức phương tiện cập nhật trạng thái không ngừng biến đổi: từ trạng thái văn bản, ảnh thật, đến video ngắn. Hiện tại, mọi người kết nối qua dạng thức video ngắn như Reels, tạo thành một thời đại kết nối xã hội. Câu hỏi hiện nay là: AI sẽ cách mạng hóa kết nối này như thế nào? Làm sao để qua AI đạt được kết nối sâu sắc hơn và cảm nhận cuộc sống rõ rệt hơn? Nếu tập trung vào các hình thức phương tiện hiện tại như ảnh, video, âm thanh, khả năng đã được khai thác tối đa trên thiết bị di động.
Thú vị là, mặc dù tôi dùng Google hơn mười năm, nhưng có thể ChatGPT hiểu tôi hơn Google —— vì tôi nhập nhiều nội dung hơn, cung cấp ngữ cảnh nhiều hơn. Khi “bản ngã kỹ thuật số” này có thể được chia sẻ, sẽ thúc đẩy loại hình quan hệ mới nào? Có thể đây sẽ là hình thái xã hội thế hệ tiếp theo, đặc biệt hấp dẫn thế hệ trẻ mệt mỏi với xã hội hóa hời hợt.
Justine Moore: Chúng ta đã thấy những ví dụ tương tự. Ví dụ như trào lưu viral “để ChatGPT tổng hợp năm ưu điểm và khuyết điểm hàng đầu dựa trên dữ liệu của tôi”, hoặc “tạo chân dung đại diện bản chất tôi”, thậm chí “vẽ truyện tranh miêu tả cuộc đời tôi”. Người dùng chia sẻ khắp nơi —— tôi đăng chỉ vài phút đã có hàng chục người chia sẻ phiên bản của họ. Điều thú vị là, hành vi xã hội do công cụ AI tạo ra hiện nay vẫn chủ yếu diễn ra trên nền tảng xã hội truyền thống chứ không phải nền tảng AI mới nổi. Ví dụ Facebook hiện nay đầy rẫy nội dung do AI tạo.
Bryan Kim: Có thể một số nhóm người dùng chưa nhận ra điều này.
Justine Moore: Facebook trở thành trung tâm phân phối nội dung AI của người dùng trung niên, còn Reddit và Reels mang nội dung sáng tạo AI của thế hệ trẻ.
Olivia Moore: Tôi hoàn toàn đồng ý. Hình thái mạng xã hội AI đầu tiên luôn khiến tôi bối rối. Chúng ta từng thấy những thử nghiệm như “AI tạo ảnh cá nhân”, nhưng vấn đề là mạng xã hội cần sự đầu tư cảm xúc thật —— nếu mọi nội dung đều có thể tạo theo sở thích (hình ảnh hoàn hảo, trạng thái vui vẻ, nền sành điệu), thì sẽ mất đi sức căng cảm xúc của tương tác thật. Vì vậy tôi cho rằng mạng xã hội AI nguyên sinh thực sự vẫn chưa xuất hiện.
Bryan Kim: Dùng từ “giả hình” (cumorphic) rất phù hợp. Nhiều sản phẩm AI xã hội chỉ dùng robot/AI bắt chước bảng tin Instagram hay Twitter, bản chất “giả hình” này là “dùng AI sao chép hình thái cũ”. Đột phá thực sự có thể cần thoát khỏi mô hình di động —— dù sản phẩm AI tốt cần tương thích thiết bị di động, nhưng mô hình đỉnh cao vẫn cần đột phá về điện toán biên/thiết bị đầu cuối, điều này có thể thúc đẩy hình thái mới. Tôi đầy kỳ vọng về khả năng trong tương lai.
Erik Torenberg: Đề xuất giữa con người rõ ràng là ứng dụng quan trọng —— tìm đối tác kinh doanh, kết bạn, hẹn hò... Các nền tảng hiện tại đã tích lũy lượng lớn dữ liệu người dùng.
Anish Acharya: Quan sát thử nghiệm LinkedIn nguyên sinh AI rất gợi mở. LinkedIn truyền thống chỉ là thông tin định hướng, như “tôi biết cái này”, còn công nghệ mới có thể tạo hồ sơ kho lưu trữ tri thức thực sự, như đối thoại với “phiên bản kỹ thuật số của Erik” để nhận toàn bộ tri thức. Xã hội tương lai có thể như vậy —— khi mô hình đã hiểu sâu người dùng, có thể triển khai “phân thân kỹ thuật số” để tương tác.
Bí quyết doanh nghiệp dẫn đầu: Tốc độ đổi mới và thị trường phân khúc
Erik Torenberg: Các bạn nói doanh nghiệp áp dụng một số sản phẩm AI sớm hơn người tiêu dùng, điều này khác với chu kỳ công nghệ trước đây. Hiện tượng này nói lên điều gì?
Justine Moore: Điều này quả thực rất thú vị. Tôi và BK ở 11 Labs, chúng tôi đầu tư sớm vào 11 Labs, tham gia vòng A khoảng một tháng sau vòng hạt giống, quan sát thấy đầu tiên là người dùng tiêu dùng sớm đổ xô vào, làm video/audio thú vị, nhân bản giọng nói, phát triển mod game. Nhưng phần lớn sản phẩm vẫn chưa chạm tới người tiêu dùng chính thống —— không phải ai ở Mỹ cũng cài 11 Labs hay đăng ký dịch vụ. Tuy nhiên công ty đã có nhiều hợp đồng doanh nghiệp, với nhiều khách hàng lớn trong lĩnh vực AI đối thoại, giải trí.
Hiện tượng này xuất hiện ở nhiều sản phẩm AI: đầu tiên là lan truyền virus ở phía người tiêu dùng, sau đó chuyển hóa thành chiến lược bán hàng doanh nghiệp —— điều này trái ngược hẳn thế hệ sản phẩm trước. Giờ đây người mua doanh nghiệp có nhu cầu bắt buộc về AI (ví dụ phải xây chiến lược AI, dùng công cụ AI), họ theo dõi sát Twitter, Reddit và tin tức AI, phát hiện sản phẩm người tiêu dùng, rồi suy nghĩ cách ứng dụng đổi mới vào tình huống kinh doanh, từ đó trở thành “trợ thủ” thúc đẩy chiến lược AI doanh nghiệp.
Bryan Kim: Tôi từng nghe ví dụ ứng dụng đổi mới AI tương tự: doanh nghiệp đạt lan truyền virus ở phía người tiêu dùng, dùng dữ liệu giao dịch Stripe, đưa ghi chép thanh toán ẩn danh vào công cụ AI, định vị công ty người dùng. Khi phát hiện công ty có trên ngưỡng, ví dụ 40+, liền chủ động tiếp cận: “Có hơn 40 nhân viên quý công ty đang dùng sản phẩm chúng tôi, có muốn hợp tác doanh nghiệp không?”
Erik Torenberg: Anh mở đầu liệt kê nhiều công ty và ví dụ sản phẩm. Tôi tò mò, liệu đây có phải những người tiên phong thời “MySpace” khám phá sớm? Hay chúng có giá trị dài hạn? Liệu 20 năm sau chúng ta vẫn sẽ bàn về những công ty này không?
Justine Moore: Dĩ nhiên chúng tôi hy vọng mọi công ty AI tiêu dùng quan trọng hiện nay đều phát triển lâu dài, nhưng thực tế có thể không như mong đợi. Khác biệt then chốt giữa thời đại AI và chu kỳ sản phẩm tiêu dùng trước là: tầng mô hình và năng lực công nghệ vẫn đang phát triển nhanh chóng. Nhiều trường hợp, chúng ta thậm chí chưa chạm tới giới hạn tiềm năng công nghệ. Ví dụ sau khi Veo3 ra mắt, đột nhiên có thể thực hiện chức năng đa phương tiện như hội thoại đa nhân vật, xử lý âm thanh gốc... dù LLM văn bản tương đối trưởng thành, nhưng mọi lĩnh vực đều còn không gian cải thiện liên tục. Quan sát thấy, miễn là doanh nghiệp giữ được “tiên phong công nghệ/chất lượng” —— tức sở hữu mô hình tiên tiến nhất hoặc năng lực tích hợp, sẽ không rơi vào vết xe MySpace/Friendster. Nếu tạm tụt hậu trong chu kỳ cập nhật công nghệ, chỉ cần cập nhật là có thể trở lại đỉnh cao.
Hiện tại thú vị hơn là sự xuất hiện của thị trường phân khúc: lĩnh vực hình ảnh không còn mô hình đơn nhất tốt nhất. Nhà thiết kế, nhiếp ảnh gia, các nhóm trả phí khác nhau (10 đô/tháng vs 50-100 đô/tháng) đều có giải pháp tối ưu riêng. Vì người dùng mỗi phân khúc chuyên sâu rất cao, miễn là đổi mới liên tục, nhiều người thắng có thể cùng tồn tại lâu dài.
Bryan Kim: Tôi hoàn toàn đồng ý. Lĩnh vực video cũng vậy —— video quảng cáo, video chèn quảng cáo đều có phân khúc riêng. Hôm qua tôi đọc bài viết nói các mô hình khác nhau giỏi về trình diễn sản phẩm, chụp người... ở các tình huống khác nhau. Mỗi thị trường phân khúc đều tiềm năng to lớn.
Erik Torenberg: Về thảo luận rào cản doanh nghiệp và bức tường cạnh tranh, trong thời đại AI có gì thay đổi? Chúng ta nên nhìn nhận vấn đề này thế nào?
Bryan Kim: Gần đây tôi suy ngẫm sâu về điều này. Các rào cản truyền thống (hiệu ứng mạng, gắn vào quy trình làm việc, tích lũy dữ liệu) vẫn quan trọng, nhưng quan sát thấy doanh nghiệp “cố xây rào cản trước” thường không phải người thắng. Trong lĩnh vực chúng tôi quan tâm, người thắng thường là những kẻ phá vỡ quy tắc, lặp lại nhanh —— họ ra mắt phiên bản, sản phẩm mới với tốc độ kinh ngạc. Trong giai đoạn sơ khai hiện tại của AI, tốc độ chính là rào cản. Dù là tốc độ kênh vượt tiếng ồn truyền thông, hay tốc độ lặp lại sản phẩm, đều là chìa khóa chiến thắng. Vì hành động nhanh có thể chiếm lĩnh thị phần nhận thức người dùng, chuyển hóa thành doanh thu thực tế, tạo vòng lặp phát triển tích cực liên tục.
Erik Torenberg: Điều này rất thú vị. Khoảng mười năm trước Ben Thompson từng viết blog “Chiến lược ngôi nhà gừng của Snapchat”, quan điểm cốt lõi là “bất kỳ chức năng nào Snapchat làm, Facebook đều làm tốt hơn, nhưng Snapchat sẽ liên tục tung ra sáng tạo mới. Nếu giữ tốc độ đổi mới này, có thể trở thành rào cản của chính họ.” Ông gọi đây là chiến lược ngôi nhà gừng.
Bryan Kim: Tôi nghĩ cuối cùng điều có tác dụng vẫn là tiếp cận người dùng và hiệu ứng mạng. Snapchat cũng có lợi thế ở khía cạnh này —— nó chiếm vị trí nền tảng giao tiếp cốt lõi của Gen Z và người dùng trẻ.
Erik Torenberg: Làm sao nhìn nhận việc xây dựng hiệu ứng mạng cho sản phẩm mới?
Bryan Kim: Phần lớn sản phẩm hiện nay vẫn ở giai đoạn công cụ sáng tạo, chưa hình thành vòng khép kín “sáng tạo - tiêu thụ - hiệu ứng mạng”. Dù hiệu ứng mạng thật sự chưa xuất hiện, nhưng chúng ta thấy 11 Labs là rào cản kiểu mới: nhờ tốc độ lặp lại cực nhanh, sản phẩm xuất sắc, thâm nhập thị trường doanh nghiệp, gắn sâu vào quy trình làm việc. Mô hình này đang hình thành, còn hiệu ứng mạng kiểu truyền thống vẫn cần quan sát thêm.
Olivia Moore: 11 Labs là ví dụ điển hình. Hôm trước tôi cần lồng tiếng cho video AI, do họ có lợi thế tiên phong rõ rệt, mô hình tốt nhất, cơ sở người dùng lớn mang lại vòng xoáy dữ liệu, giờ đã xây thư viện giọng nói —— người dùng tải lên lượng lớn giọng nói và nhân vật tùy chỉnh. Khi tôi so sánh nhiều nhà cung cấp giọng nói, nếu cần loại cụ thể như giọng phù thủy già, 11 Labs có thể cung cấp 25 lựa chọn, trong khi nền tảng khác chỉ có 2-3. Dù còn sớm, nhưng mô hình này giống hiệu ứng mạng nền tảng truyền thống, chứ không phải hình thái hoàn toàn mới.
AI giọng nói: Nhu cầu bùng nổ giọng nói doanh nghiệp cấp
Erik Torenberg: Chúng tôi quan tâm sớm với tương tác giọng nói, phần nào tầm nhìn ban đầu đã thành hiện thực? Xu hướng tương lai ra sao? Anish, tại sao anh lúc đó lại kỳ vọng cao với tương tác giọng nói?
Anish Acharya: Điều khơi nguồn cho chúng tôi là: giọng nói với tư cách phương tiện nền tảng xuyên suốt lịch sử tương tác con người, nhưng chưa từng trở thành phương tiện cốt lõi ứng dụng công nghệ. Công nghệ trước đây luôn chưa chín muồi —— từ Voice XML đến ứng dụng giọng nói, đến sản phẩm như Dragon NaturallySpeaking những năm 90, dù thú vị nhưng không thể thành nền tảng công nghệ. Sự xuất hiện mô hình sinh tạo khiến giọng nói trở thành yếu tố công nghệ nguyên bản, lĩnh vực sống cốt lõi này vẫn còn không gian khám phá to lớn, chắc chắn sẽ thúc đẩy lượng lớn ứng dụng AI nguyên bản.
Olivia Moore: Tôi nghĩ ban đầu sự hào hứng với giọng nói đến nhiều hơn từ góc nhìn tiêu dùng —— ví dụ tưởng tượng một huấn luyện viên/tâm lý trị liệu/bạn đời trong túi hoạt động 24/7. Những ý tưởng này đã bắt đầu hiện thực hóa, hiện tại đã có nhiều sản phẩm thực hiện chức năng liên quan. Nhưng điều khiến tôi ngạc nhiên là, khi mô hình tiến bộ, ứng dụng doanh nghiệp phát triển nhanh hơn: các tổ chức tài chính và lĩnh vực then chốt nhanh chóng áp dụng công nghệ giọng nói thay thế hoặc tăng cường nhân viên chăm sóc khách hàng, trước đây các doanh nghiệp này gặp vấn đề tuân thủ, tỷ lệ rời bỏ khách hàng hàng năm lên tới 300% và quản lý trung tâm gọi ngoài khó khăn.
Trải nghiệm tiêu dùng giọng nói đột phá thực sự vẫn đang ấp ủ. Đây đã có ví dụ sơ khai, ví dụ người dùng mở rộng chế độ giọng nói cao cấp ChatGPT sang hướng ứng dụng kỳ lạ, hoặc granola tạo giá trị qua dữ liệu giọng nói 24/7. Thị trường tiêu dùng hấp dẫn ở chỗ không thể đoán trước —— sản phẩm tốt nhất thường xuất hiện bất ngờ, nếu không đã được phát triển rồi. Sáng tạo trong lĩnh vực tiêu dùng giọng nói năm tới rất đáng chờ đợi.
Anish Acharya: Đúng vậy, giọng nói đang trở thành điểm đột phá AI thâm nhập thị trường doanh nghiệp. Hiện tại đa số người có điểm mù nhận thức: cho rằng AI giọng nói chỉ phù hợp tình huống rủi ro thấp, như chăm sóc khách hàng. Nhưng quan điểm của chúng tôi là —— các cuộc trò chuyện quan trọng nhất hàng ngày/tuần/năm của doanh nghiệp, như đàm phán thương mại, đề xuất bán hàng, thuyết phục khách hàng, duy trì quan hệ sẽ do AI dẫn dắt, vì AI thể hiện tốt hơn trong các lĩnh vực này.
Erik Torenberg: Khi nào con người bắt đầu tương tác hiệu quả liên tục với “phân thân kỹ thuật số” do AI tạo ra? Ví dụ tình huống đối thoại với AI Justine, AI Anish hay AI Erik.
Justine Moore: Chúng ta đã thấy một số hình thái sơ khai. Ví dụ công ty Delphi có thể tạo bản sao AI nhân vật dựa trên cơ sở tri thức, người dùng có thể nhận đề xuất hoặc phản hồi. Như Brian vừa nói, vấn đề then chốt là: nếu không chỉ để người nổi tiếng có phân thân AI tương tác qua văn bản/giọng nói (tương lai có thể video), mà mở cho tất cả mọi người thì sao? Trong lĩnh vực tiêu dùng chúng tôi thường suy nghĩ: nhiều người có kỹ năng hoặc hiểu biết độc đáo, ví dụ người bạn hài hước thời cấp ba nếu có thể làm chương trình nấu ăn hài kịch, nhưng chưa thể bứt phá; hay một cố vấn có lời khuyên quý giá về cuộc sống, làm sao qua bản sao AI/nhân cách giúp họ mở rộng ảnh hưởng chưa từng có?
Ứng dụng hiện tại tập trung nhiều vào người nổi tiếng/chuyên gia, hoặc cực đoan khác —— nhân vật ảo đã có nhận diện (như hình thái sơ khai của Character.ai khi thêm chế độ giọng nói). Khi thử công nghệ mới, người dùng thường có xu hướng tương tác với nhân vật quen thuộc, như nhân vật hoạt hình yêu thích. Nhưng tương lai chúng ta sẽ lấp đầy khoảng trống ở giữa —— không phải nhân vật hư cấu thuần túy, cũng không phải người nổi tiếng, mà bao phủ phân thân AI của mọi cá nhân thật.
Olivia Moore: Tôi nghĩ cách học của con người khác nhau, và sản phẩm AI giọng nói có thể đáp ứng tốt sự đa dạng này. Masterclass gần đây ra mắt bản beta thú vị: biến giảng viên khóa học hiện có trên nền tảng thành agent giọng nói, người dùng có thể đặt câu hỏi cá nhân hóa. Theo tôi hiểu, hệ thống phân tích toàn bộ nội dung khóa học giảng viên qua RAG, cung cấp câu trả lời chính xác cao mức độ tùy chỉnh. Điều này khiến tôi rất quan tâm —— dù tôi là fan công ty, nhưng chưa từng có kiên nhẫn hay thời gian xem hết khóa học 12 giờ, lại nhận được ý tưởng hữu ích qua đối thoại 2-5 phút với agent giọng nói Masterclass. Điều này minh họa rõ ràng ví dụ điển hình con người thật chuyển hóa thành bản sao AI hữu dụng.
Cộng sinh ảo-thật: Phân thân AI và người sáng tạo con người
Anish Acharya: Vấn đề sâu hơn là: người dùng muốn đối thoại với bản sao nhân vật họ quan tâm, hay tương tác với “mẫu hình lý tưởng hoàn hảo” tổng hợp? Cái thứ hai có thể có giá trị khám phá hơn —— “người phù hợp lý tưởng” này có thể tồn tại thật nhưng chưa từng gặp, công nghệ có thể cụ thể hóa họ. Hình thái tồn tại này sẽ ra sao? Đây mới là hướng đáng suy nghĩ hơn.
Erik Torenberg: Điều đáng suy nghĩ là: ở những tình huống nào chúng ta vẫn cần con người thực hiện nhiệm vụ, tình huống nào sẽ dễ chấp nhận AI thay thế hơn? Đường ranh này sẽ được vạch ra thế nào?
Anish Acharya: Ví dụ Masterclass Olivia nêu bản chất là mở rộng liên kết cảm xúc đơn chiều. Giá trị đối thoại với bản sao nhân vật cụ thể nằm ở việc thỏa mãn nhu cầu giao tiếp của người dùng với đối tượng cụ thể, chứ không phải tương tác với khái niệm trừu tượng “người lạ lý tưởng nhất”.
Bryan Kim: Điều này khiến tôi nhớ tweet viral về ChatGPT —— người ở New York đi tàu điện ngầm suốt hành trình nói chuyện bằng giọng nói với ChatGPT, như đang nói chuyện với bạn gái.
Justine Moore: Còn một ví dụ khác: phụ huynh vì con liên tục hỏi 45 phút về Thomas the Tank Engine quá mệt mỏi, nên bật chế độ giọng nói đưa điện thoại cho con. Hai giờ sau quay lại thấy con vẫn đang thảo luận sâu về Thomas the Tank Engine với ChatGPT —— đứa trẻ không quan tâm đối tượng là ai, chỉ quan tâm “người” này có thể vô hạn thỏa mãn khám phá sở thích của mình.
Erik Torenberg: Hãy tưởng tượng hiện tại nếu dùng ChatGPT hay Claude để tư vấn tâm lý/tư vấn nghề nghiệp, tôi có thể thích chọn một chuyên gia trị liệu/huấn luyện viên AI riêng. Tương lai có thể thông qua ghi chép quá trình tư vấn tích lũy dữ liệu, hoặc trực tiếp dùng kho nội dung trực tuyến của chuyên gia trị liệu/huấn luyện viên để tái tạo phân thân kỹ thuật số của họ.
Quay lại cốt lõi câu hỏi của anh, 5-10 năm nữa, nghệ sĩ hàng đầu sẽ là Lil Machaela kiểu người tạo bởi AI? Hay Taylor Swift và đội quân AI của cô ấy? Tương tự, người kế tiếp Kim Kardashian trong lĩnh vực mạng xã hội sẽ là con người thật hay sản phẩm AI? Các bạn dự đoán thế nào?
Justine Moore: Tôi đã suy nghĩ lâu năm về điều này. Chúng ta chứng kiến sự trỗi dậy Little Machela, cũng theo dõi nhóm nhạc K-pop tiên phong đưa nhân vật toàn ảnh AI. Hiện tượng này liên quan mật thiết với phát triển công nghệ hình ảnh/video siêu thực —— hiện tại đã có influencer do AI tạo ra thu hút lượng lớn chú ý nhờ hình ảnh chân thật, tính xác thực thường gây tranh luận. Tôi cho rằng tương lai người sáng tạo/người nổi tiếng sẽ phân hóa thành hai loại: một là kiểu “trải nghiệm con người” như Taylor Swift, sức hấp dẫn nghệ thuật không chỉ đến từ tác phẩm, mà còn gắn chặt với trải nghiệm cuộc sống, biểu diễn trực tiếp và các yếu tố khác AI chưa thể sao chép; loại kia thuộc “định hướng sở thích”, giống ví dụ ChatGPT đối thoại về Thomas the Tank Engine —— không cần bối cảnh cuộc sống thật, chỉ cần khả năng liên tục tạo nội dung chất lượng trong lĩnh vực cụ thể. Hai loại này có thể cùng tồn tại lâu dài.
Olivia Moore: Điều này khiến tôi liên tưởng tranh cãi AI nghệ thuật kéo dài —— dù ngưỡng sáng tạo nghệ thuật sinh ra thấp hơn, nhưng tạo ra tác phẩm AI xuất sắc vẫn cần nhiều thời gian. Hè năm ngoái chúng tôi tổ chức sự kiện nghệ sĩ AI, phát hiện nhiều người sáng tạo làm phim AI có quy trình làm việc tốn thời gian tương đương quay phim truyền thống, khác biệt là họ có thể thiếu kỹ năng điện ảnh truyền thống, do đó trước đây không thể thực hiện sáng tạo. Hiện tại số lượng influencer do AI tạo ra tăng vọt, nhưng có thể vượt trội như Little Machaela thì hiếm hoi. Dự kiến tương lai sẽ hình thành hai phe nhân tài AI và nhân tài con người, người đứng đầu mỗi phe sẽ chiếm vị trí hàng đầu, nhưng xác suất thành công của cả hai đều cực thấp —— có lẽ đây mới là trạng thái hợp lý.
Justine Moore: Hay nói là “nhân tài phi con người”. Trên nền tảng Veo3 xuất hiện hiện tượng thú vị: trong dạng thức phỏng vấn đường phố, đối tượng phỏng vấn có thể là tiên, phù thủy, ma quỷ, hoặc nhân vật sinh vật lông xù yêu thích Gen Z. Những thứ này hoàn toàn có thể là hiện thân ảo do AI tạo ra, hình thái đổi mới này tiềm năng to lớn.
Anish Acharya: Hiện tượng này cũng tồn tại trong lĩnh vực âm nhạc. Âm nhạc do AI tạo ra hiện nay phổ biến tầm thường, bản chất là sản phẩm đồng nhất văn hóa, trong khi văn hóa thật sự nên ở tiền tuyến. Vấn đề cốt lõi là tác phẩm kém chất lượng chứ không phải loại hình người sáng tạo —— chúng ta thường coi AI là vấn đề, thực tế nên quan tâm chất lượng tác phẩm.
Erik Torenberg: Giả sử chất lượng tác phẩm tương đương, anh có cho rằng người ta vẫn thiên về người sáng tạo con người không?
Anish Acharya: Hoàn toàn có thể. Điều này dẫn đến thảo luận triết học sâu hơn: nếu dùng tất cả nhạc trước khi hip hop xuất hiện để huấn luyện mô hình, có thể sinh ra phong cách hip hop không? Tôi nghĩ không, vì âm nhạc là sản phẩm giao thoa tích lũy lịch sử và ngữ cảnh văn hóa. Âm nhạc thật sự đổi mới cần phá vỡ giới hạn dữ liệu huấn luyện, trong khi mô hình hiện tại lại thiếu sự đột phá này.
Cách mạng bạn đời AI: Sinh thái dọc và trao quyền xã hội
Erik Torenberg: Tôi biết vài người bạn tài năng đang phát triển ứng dụng bạn đời AI hướng đồng tính, nếu là tôi năm 2015 nghe ý tưởng này chắc đã sốc. Nhưng theo họ tiết lộ, trong top 50 ứng dụng hiện tại竟有 11 ứng dụng là loại bạn đời. Điều này đặt ra câu hỏi, liệu chúng ta có đang ở điểm khởi đầu xu hướng này? Tương lai có xuất hiện các ứng dụng bạn đời lĩnh vực dọc khác? Kết cục hình thái loại ứng dụng này sẽ tiến hóa ra sao? Chúng ta nên hiểu xu hướng này thế nào?
Justine Moore: Chúng tôi đầu tư nghiên cứu nhiều vào các tình huống đồng hành —— từ trị liệu tâm lý, hướng dẫn cuộc sống, kết bạn xã hội, đến trợ lý công sở, bạn đời ảo... gần như bao quát mọi chiều. Thú vị là, đây có thể là ứng dụng chủ đạo đầu tiên của LLM. Chúng tôi thường đùa, dù là nhân viên bán xe hay chatbot khác, người dùng luôn cố biến nó thành bác sĩ tâm lý hay bạn gái. Xem bản ghi trò chuyện sẽ thấy, lượng lớn người dùng bản chất khao khát đối tượng tâm sự.
Giờ đây máy tính có thể phản hồi tức thì, 24/7, theo cách gần giống con người, với nhiều người trước đây không ai lắng nghe hoặc cảm giác mình đang “gào thét vào khoảng trống”, đây là bước đột phá cách mạng. Tôi cho rằng đây mới chỉ là khởi đầu, đặc biệt sản phẩm hiện tại đa số dạng phổ thông, chủ yếu dựa vào nhà cung cấp mô hình nền (như người dùng dùng ChatGPT cho tình huống không dự kiến). Đã có ví dụ cho thấy, một công ty đơn lẻ có thể tạo tính cách cho nhân vật, xây dựng trò chơi hoặc thế giới ảo qua hình ảnh kỹ thuật số và kỹ thuật nhắc nhở, đạt mức độ tham gia cao. Ví dụ dịch vụ Tolen dành cho thanh thiếu niên, trong khi một loại ứng dụng “bạn đời” khác cho phép người dùng chụp ảnh món ăn, qua phân tích dữ liệu dinh dưỡng cung cấp đề xuất sức khỏe và hỗ trợ cảm xúc —— vì với nhiều người, vấn đề ăn uống thường đan xen vấn đề tâm lý, trước đây cần tìm chuyên gia trị liệu.
Điều thú vị nhất là, định nghĩa “bạn đời” đã nhanh chóng mở rộng từ bạn/bạn trai/bạn gái sang mọi lời khuyên, giải trí hoặc dịch vụ tư vấn trước đây cần con người cung cấp. Tương lai chúng ta sẽ chứng kiến nhiều ứng dụng đồng hành phân khúc dọc hơn xuất hiện.
Bryan Kim: Tôi từng làm ở công ty xã hội nhận thấy xu hướng rõ rệt —— số lượng bạn có thể tâm sự của con người liên tục giảm. Thế hệ trẻ trung bình hơi cao hơn 1. Điều này cho thấy nhu cầu ứng dụng đồng hành sẽ tồn tại lâu dài, rất quan trọng với nhiều người. Như Justine nói, loại ứng dụng này sẽ sinh ra nhiều hình thái, nhưng nhu cầu cốt lõi xây dựng kết nối sâu sắc sẽ không thay đổi. Có thể như chúng ta thảo luận, kết nối giữa người với người vốn là lĩnh vực chưa được đáp ứng, và bạn đời AI đang lấp đầy khoảng trống này —— trọng tâm là tạo cảm giác kết nối, đối tượng không nhất thiết phải là con người.
Erik Torenberg: Nhiều người nghe thảo luận này sẽ lo lắng: bạn thật giảm, quan hệ yêu đương biến mất, tỷ lệ trầm cảm tăng, tỷ lệ tự tử leo thang, tỷ lệ sinh tiếp tục giảm.
Justine Moore: Tôi không đồng ý quan điểm này. Điều này khiến tôi nhớ bài đăng hay nhất từng thấy trong cộng đồng subreddit nhân vật AI —— cần nói rõ, tôi dành nhiều thời gian nghiên cứu cộng đồng này. Nhiều học sinh trung học và đại học trải qua tuổi dậy thì trong đại dịch, vì thiếu xã hội hóa thực tế nên thiếu kỹ năng giao tiếp. Một nam sinh đại học liên tục chia sẻ tương tác với bạn gái AI, một ngày bỗng đăng bài nói đã tìm được “bạn gái 3D” ngoài đời, và tạm biệt cộng đồng. Anh ấy đặc biệt cảm ơn Character AI dạy anh cách giao tiếp với người khác, đặc biệt là cách tán tỉnh, đặt câu hỏi, thảo luận sở thích với phụ nữ. Điều này thể hiện giá trị cao nhất của AI: thúc đẩy kết nối con người chất lượng hơn.
Erik Torenberg: Cộng đồng chúc mừng anh ấy? Hay gọi anh là kẻ phản bội?
Justine Moore: Đa số thật lòng chúc phúc. Dù có một vài bình luận “nho chua” từ những người chưa tìm được bạn đời thực, nhưng tôi tin họ cuối cùng cũng sẽ như nguyện.
Olivia Moore: Điều này thực sự có cơ sở thực tế. Lấy sản phẩm Replica làm ví dụ, nghiên cứu thực tế cho thấy người dùng giảm trầm cảm, lo âu và xu hướng tự tử. Xu hướng hiện tại là nhiều người thiếu cảm giác được thấu hiểu và an toàn, dẫn đến khó tham gia xã hội thực. Nếu AI có thể giúp những người không đủ thời gian hoặc chi phí cho trị liệu tâm lý đạt được sự chuyển hóa bản thân, họ cuối cùng sẽ có năng lực hành động mạnh mẽ hơn trong thế giới thực.
Erik Torenberg: Điều khiến tôi thực sự nhận ra ảnh hưởng ứng dụng đồng hành là sự kiện sau lần đầu phỏng vấn người sáng lập Replica. Sau khi phỏng vấn kết thúc, người sáng lập đóng khu thảo luận liên quan, nhưng khu bình luận video xuất hiện lượng lớn người dùng để lại lời bộc bạch cuộc sống thật, như “cái này giống vợ tôi sau khi ngừng quan hệ tình dục”. Lúc đó tôi mới giật mình nhận ra vị trí quan trọng ứng dụng này trong cuộc sống người dùng.
Justine Moore: Thực ra điều này nối tiếp mô thức xã hội con người tồn tại lâu dài. Gen Z phát triển mối quan hệ yêu đương mạng qua Discord, giống như chúng ta trước đây kết nối sâu sắc với người lạ qua website bưu thiếp ẩn danh —— bạn không bao giờ biết danh tính thật đối phương, thậm chí có thể phát triển gắn bó cảm xúc sâu sắc. AI chỉ khiến trải nghiệm này thêm nhập vai, sâu sắc hơn.
Anish Acharya: Tôi nghĩ điểm then chốt là AI không nên quá thuận theo. Mối quan hệ thực tế cần điều chỉnh, AI thuận theo quá mức反而 bất lợi cho việc rèn luyện năng lực này. Vì vậy cần tìm cân bằng giữa “đối kháng vừa phải” —— giúp người dùng nâng cao kỹ năng xã hội, và “quá thuận theo” —— vì có thể dẫn đến thoái hóa năng lực.
Cách mạng nhận thức môi trường: Thiết bị đeo AI tái cấu trúc gen xã hội
Erik Torenberg: Cuối cùng hãy nhìn về khả năng tương lai. Có thể thoải mái tưởng tượng nền tảng hoặc hình thái phần cứng mới thay đổi cuộc chơi —— ví dụ OpenAI vừa mua công ty Jony Ive. Brian, anh từng nhắc nhiều về kỳ vọng với hình thái kính thông minh, hãy triển khai từ đây, nhưng cũng muốn nghe tưởng tượng của mọi người về thiết bị di động.
Bryan Kim: Hiện tại toàn cầu có 7 tỷ điện thoại, nhưng thiết bị đạt mức lý tưởng thật sự không nhiều. Tôi nghĩ tương lai có thể tiếp tục phát triển dựa trên thiết bị di động, có nhiều khả năng: như xây tường bảo vệ riêng tư, hoặc qua LLM cục bộ/mô hình cục bộ đạt được vòng khép kín dữ liệu thiết bị đầu. Vì vậy tôi vẫn đầy kỳ vọng với tầng phát triển mô hình, thực ra đây là lĩnh vực tôi coi trọng nhất. Như Olivia nói, điện thoại có tính chất always-on, nhưng thiết bị khác cũng có tính chất này. Khi xuất hiện thiết bị mới hoàn toàn hoặc “chi giả kỹ thuật số” —— những thiết bị thông minh gắn vào vật dụng mang theo người —— sẽ mang lại khả năng gì?
Erik Torenberg: Mọi người có ý tưởng cụ thể nào không? Ví dụ thiết bị đeo, thiết bị mang theo, dù là phụ kiện điện thoại hay thiết bị độc lập, hình thái phần cứng nào có thể hiện thực hóa tầm nhìn này?
Olivia Moore: Tôi nghĩ sự phổ biến AI ở phía người tiêu dùng đã rất rõ rệt, dù hiện tại chủ yếu qua hộp văn bản giao diện web. Tôi đặc biệt ủng hộ hình thái AI thực sự đi cùng người dùng, nhận thức môi trường. Thú vị là, hiện tại tại tiệc công nghệ, nhiều người trẻ dưới 20 tuổi đeo huy hiệu thông minh ghi lại hành vi lời nói, và nhận được giá trị thực tế từ đó. Loại sản phẩm này đang trỗi dậy —— ví dụ trợ lý AI có thể nhận thức nội dung màn hình và chủ động hỗ trợ. Ngoài ra, tiến bộ mô hình tác nhân (agentic models) cũng đáng phấn khích, từ đề xuất nâng cấp đến agent làm việc thực tế như gửi email thay.
Justine Moore: Khía cạnh nhân văn cũng quan trọng. Hiện tại chúng ta thiếu tiêu chuẩn khách quan đánh giá bản thân, nếu AI có thể phân tích mọi cuộc trò chuyện và hành vi mạng, đưa ra đề xuất “chỉ cần bỏ thêm 5 giờ mỗi tuần sẽ trở thành chuyên gia lĩnh vực này”, hoặc dựa trên mạng lưới nhân sự khổng lồ đề xuất đối tác tiềm năng, cộng sự khởi nghiệp hay đối tượng hẹn hò, những tình huống ứng dụng kiểu khoa học viễn tưởng này khiến tôi kỳ vọng nhất.
Olivia Moore: Điều này bắt nguồn từ AI đồng hành 24/7, chứ không chỉ là mô hình hộp văn bản ChatGPT.
Anish Acharya: Thiết bị phổ biến nhất sau điện thoại thực ra là AirPods. Phương tiện tưởng chừng bình thường này có thể ẩn chứa cơ hội, tất nhiên liên quan vấn đề lễ nghi xã hội —— ví dụ đeo AirPods lúc ăn tối quả thực kỳ lạ. Nhưng có thể tồn tại giải pháp tích hợp AI với lễ nghi xã hội hiện có, điều này sẽ rất thú vị.
Erik Torenberg: Anh nói hiện tượng ghi âm tiệc trẻ em rất đáng đào sâu. Tương lai mọi cuộc trò chuyện sẽ bị ghi lại sao? Anh nghĩ thế hệ mới đã chấp nhận chuẩn mực mới này?
Olivia Moore: Đúng vậy, xung quanh hành vi này sẽ hình thành quy tắc xã hội mới. Dù nhiều người cảm thấy bất an, nhưng xu hướng này đã hình thành và không thể đảo ngược, vì giá trị thật sự đang hiện ra. Đây chính là lý do chuẩn mực văn hóa mới sẽ xuất hiện. Giống như điện thoại mới phổ biến, mọi người dần hình thành lễ nghi “tránh nói to nơi công cộng”, xung quanh thiết bị ghi âm cũng sẽ hình thành quy tắc xã hội mới tương tự.
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
a16z
