Thời đại bùng nổ của Agent: Chúng ta nên đối phó với nỗi lo âu về AI như thế nào?
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Thời đại bùng nổ của Agent: Chúng ta nên đối phó với nỗi lo âu về AI như thế nào?
Việc trở thành một người biết sử dụng AI tốt hơn là rất quan trọng, nhưng trước khi làm điều đó, có lẽ điều quan trọng hơn là đừng quên cách làm một con người.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: XinGPT
AI là một phong trào bình đẳng hóa công nghệ lần nữa
Gần đây, một bài viết mang tựa đề Internet đã chết, Agent bất tử lan truyền mạnh mẽ trên mạng xã hội bạn bè, trong đó có một số luận điểm tôi hoàn toàn đồng ý. Ví dụ, bài viết chỉ ra rằng trong thời đại AI, việc dùng chỉ số DAU (số người dùng hoạt động hàng ngày) để đo lường giá trị đã không còn phù hợp: bởi Internet có cấu trúc dạng mạng lưới, chi phí cận biên giảm dần — nghĩa là càng nhiều người sử dụng, hiệu ứng mạng càng mạnh; trong khi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) lại có cấu trúc dạng sao (star-shaped), chi phí cận biên tăng tuyến tính theo số lượng token được sử dụng. Do đó, so với DAU, chỉ số quan trọng hơn chính là lượng token tiêu thụ.
Tuy nhiên, kết luận mà bài viết này suy luận thêm lại chứa sai lệch rõ rệt. Bài viết miêu tả token như một đặc quyền của thời đại mới, cho rằng ai sở hữu nhiều năng lực tính toán hơn thì sẽ nắm giữ nhiều quyền lực hơn; tốc độ “đốt cháy” token quyết định tốc độ tiến hóa của con người, do đó chúng ta phải liên tục đẩy nhanh mức tiêu thụ token, nếu không sẽ bị các đối thủ trong kỷ nguyên AI bỏ xa.
Quan điểm tương tự cũng xuất hiện trong một bài viết khác gây tiếng vang lớn mang tên Từ DAU đến lượng token tiêu thụ: Sự chuyển dịch quyền lực trong thời đại AI, thậm chí còn đề xuất mỗi người nên tiêu thụ ít nhất 100 triệu token mỗi ngày, tốt nhất là đạt tới 1 tỷ token — nếu không, “người tiêu thụ 1 tỷ token sẽ thành thần, còn chúng ta vẫn chỉ là người bình thường”.
Nhưng hiếm có ai thực sự ngồi xuống tính toán kỹ khoản chi phí này. Theo bảng giá của GPT-4o, chi phí cho 1 tỷ token mỗi ngày vào khoảng 6.800 USD, tương đương gần 50.000 Nhân dân tệ. Vậy rốt cuộc cần áp dụng vào những công việc có giá trị cao đến mức nào thì mới xứng đáng duy trì mức chi phí như vậy một cách dài hạn cho một Agent?
Tôi không phủ nhận hiệu quả lan truyền mạnh mẽ của cảm giác lo âu trong bối cảnh AI đang phát triển, cũng hiểu rõ ngành này gần như mỗi ngày đều “bị nổ tung”. Nhưng tương lai của Agent không nên bị giản lược thành một cuộc đua tiêu thụ token.
Muốn làm giàu, trước hết phải xây đường — nhưng xây đường quá mức chỉ dẫn đến lãng phí. Những sân vận động sức chứa 100.000 người mọc lên giữa núi non Tây Bộ cuối cùng thường chỉ trở thành “công cụ xử lý nợ” bị cỏ dại mọc cao hơn người, chứ không phải trung tâm tổ chức các sự kiện quốc tế.
AI cuối cùng hướng tới là bình đẳng hóa công nghệ, chứ không phải tập trung đặc quyền. Hầu như mọi công nghệ thực sự thay đổi lịch sử nhân loại đều trải qua ba giai đoạn: thần thoại hóa → độc quyền → phổ cập. Máy hơi nước không chỉ thuộc về giới quý tộc, điện năng không chỉ phục vụ hoàng cung, và Internet cũng không chỉ phục vụ một vài công ty nhỏ.
iPhone đã thay đổi phương thức giao tiếp, nhưng nó không tạo ra “giai cấp giao tiếp”. Chỉ cần trả cùng một mức giá, thiết bị mà người bình thường sử dụng hoàn toàn không khác gì thiết bị của Taylor Swift hay LeBron James. Đó chính là bình đẳng hóa công nghệ.
AI cũng đang đi trên cùng con đường ấy. ChatGPT về bản chất mang lại sự bình đẳng về tri thức và năng lực. Mô hình không biết bạn là ai, cũng chẳng quan tâm bạn là ai — nó chỉ phản hồi câu hỏi dựa trên cùng một bộ tham số.
Do đó, việc Agent “đốt” 100 triệu token hay 1 tỷ token vốn dĩ không tạo nên sự chênh lệch về trình độ. Thứ thực sự tạo ra khoảng cách là mục tiêu có rõ ràng hay không, cấu trúc có hợp lý hay không, và vấn đề có được đặt ra đúng cách hay không.
Khả năng có giá trị hơn cả là dùng ít token hơn để đạt hiệu quả lớn hơn. Giới hạn sử dụng Agent phụ thuộc vào khả năng phán đoán và thiết kế của con người — chứ không phụ thuộc vào thẻ ngân hàng của bạn có thể “nuôi” nó được bao lâu. Trên thực tế, AI luôn ưu tiên phần thưởng dành cho sáng tạo, nhận thức sâu sắc và cấu trúc logic hơn hẳn so với phần thưởng dành riêng cho việc tiêu thụ đơn thuần.
Đây chính là sự bình đẳng ở cấp độ công cụ — cũng là nơi con người vẫn nắm giữ quyền chủ động.
Chúng ta nên đối diện với nỗi lo âu về AI như thế nào?
Một người bạn học chuyên ngành Phát thanh – Truyền hình sau khi xem video ra mắt Seedance 2.0 đã vô cùng kinh ngạc: “Như vậy thì các vị trí như đạo diễn, dựng phim, quay phim — những thứ chúng ta học — đều sẽ bị AI thay thế hết.”
AI phát triển quá nhanh, con người thất bại thảm hại, rất nhiều công việc sẽ bị AI thay thế — điều này dường như là xu thế không thể ngăn cản. Cũng giống như khi máy hơi nước ra đời, nghề đánh xe ngựa đã hoàn toàn lỗi thời.
Nhiều người bắt đầu lo lắng liệu mình có thể thích nghi với xã hội tương lai sau khi bị AI thay thế, dù về mặt lý trí họ đều hiểu rằng AI khi thay thế con người cũng sẽ đồng thời tạo ra những cơ hội việc làm mới.
Thế nhưng tốc độ thay thế này vẫn nhanh hơn rất nhiều so với những gì chúng ta từng tưởng tượng.
Giả sử dữ liệu của bạn, kỹ năng của bạn, thậm chí cả sự hài hước và giá trị cảm xúc của bạn, AI đều làm tốt hơn — vậy tại sao sếp lại chọn con người thay vì AI? Và nếu chính sếp cũng là một AI thì sao? Vì thế có người cảm thán: “Đừng hỏi AI có thể làm gì cho bạn, mà hãy hỏi bạn có thể làm gì cho AI” — đây rõ ràng là lập trường của phe “Giáng lâm” (the Arrivalists).
Nhà triết học Max Weber sống vào cuối thế kỷ XIX, trong thời kỳ Cách mạng Công nghiệp lần thứ hai, đã đưa ra khái niệm “lý tính công cụ”, nhấn mạnh vào câu hỏi: “Bằng phương tiện nào có thể đạt được mục tiêu đã định với chi phí thấp nhất và khả năng tính toán cao nhất?”
Xuất phát điểm của lý tính công cụ là: không đặt dấu hỏi về việc mục tiêu ấy có “nên” theo đuổi hay không, mà chỉ tập trung vào “làm thế nào” để đạt được nó một cách tối ưu nhất.
Chính cách tư duy này lại trùng khớp hoàn toàn với nguyên lý nền tảng (first principle) của AI.
Agent AI quan tâm đến việc làm thế nào để thực hiện tốt hơn nhiệm vụ đã định, làm thế nào để viết mã hiệu quả hơn, làm thế nào để tạo video tốt hơn, làm thế nào để viết bài hay hơn — ở chiều kích công cụ hóa này, sự tiến bộ của AI là theo cấp số mũ.
Kể từ ván cờ đầu tiên Lee Sedol thua AlphaGo, con người đã mãi mãi thất bại trước AI trong lĩnh vực cờ vây.
Max Weber từng bày tỏ một mối lo nổi tiếng mang tên “cái lồng sắt của lý tính”. Khi lý tính công cụ trở thành logic thống trị, bản thân mục tiêu thường không còn được phản tư, mà chỉ còn lại việc vận hành sao cho hiệu quả nhất. Con người có thể trở nên cực kỳ lý tính, song đồng thời lại đánh mất năng lực phán đoán giá trị và cảm giác về ý nghĩa.
Nhưng AI không cần phán đoán giá trị hay cảm giác về ý nghĩa. AI sẽ tính toán hàm số hiệu suất sản xuất và lợi ích kinh tế để xác định điểm cực trị tuyệt đối — tức là điểm tiếp tuyến với đường cong hiệu dụng.
Vì vậy, trong hệ thống tư bản chủ nghĩa hiện nay do lý tính công cụ chi phối, AI vốn dĩ đã thích nghi tốt hơn con người với hệ thống này. Kể từ khoảnh khắc ChatGPT ra đời, cũng giống như ván cờ Lee Sedol thua, thất bại của chúng ta trước Agent AI đã được “viết cứng” trong mã lệnh của Thượng Đế và nút “chạy” đã được nhấn — khác biệt duy nhất chỉ nằm ở việc bánh xe lịch sử sẽ cán qua chúng ta vào thời điểm nào.
Vậy con người nên làm gì?
Con người nên theo đuổi ý nghĩa.
Trong lĩnh vực cờ vây, một thực tế khiến người ta cảm thấy tuyệt vọng là xác suất hòa của kỳ thủ chuyên nghiệp đẳng cấp cao nhất thế giới với AI về lý thuyết đã tiệm cận 0.
Thế nhưng môn cờ vây vẫn tồn tại — ý nghĩa của nó giờ đây không còn chỉ đơn thuần là phân định thắng bại, mà đã trở thành một hình thức thẩm mỹ và biểu đạt. Kỳ thủ chuyên nghiệp không chỉ theo đuổi chiến thắng, mà còn quan tâm sâu sắc hơn đến cấu trúc “thủ đàm” (giao lưu bằng cờ), những lựa chọn và từ bỏ trong ván đấu, cảm giác kích thích khi lật ngược thế cờ trong tình thế bất lợi, hay sự căng thẳng khi giải quyết những tình huống phức tạp.
Con người theo đuổi cái đẹp, theo đuổi giá trị, theo đuổi niềm vui.
Usain Bolt chạy 100 mét trong 9,58 giây, trong khi chiếc Ferrari chỉ cần chưa đầy 3 giây để chạy quãng đường ấy — nhưng điều đó hoàn toàn không làm giảm đi sự vĩ đại của Bolt. Bởi Bolt là biểu tượng cho tinh thần con người vượt qua giới hạn và theo đuổi sự xuất sắc.
AI càng mạnh mẽ, con người càng có quyền theo đuổi tự do tinh thần.
Max Weber gọi khái niệm đối lập với lý tính công cụ là “lý tính giá trị”. Trong thế giới quan của lý tính giá trị, việc lựa chọn có nên làm một việc hay không không hoàn toàn dựa trên lợi ích kinh tế hay hiệu suất sản xuất, mà điều quan trọng hơn cả là việc ấy “có đáng để làm hay không”, “có phù hợp với ý nghĩa, niềm tin hoặc trách nhiệm mà tôi xác lập hay không”.
Tôi hỏi ChatGPT: “Nếu Bảo tàng Louvre bốc cháy, bên trong có một chú mèo con dễ thương — và bạn chỉ được chọn cứu một trong hai — bạn sẽ chọn cứu mèo hay cứu kiệt tác hội họa?”
Nó trả lời rằng sẽ cứu mèo, kèm theo một loạt lý do dài dòng.
Nhưng tôi hỏi lại: “Bạn cũng có thể chọn cứu kiệt tác hội họa mà, tại sao lại không?” — Ngay lập tức nó đổi ý và nói: “Cứu kiệt tác hội họa cũng hoàn toàn khả thi.”
Rõ ràng đối với ChatGPT, việc cứu mèo hay cứu kiệt tác hội họa hoàn toàn không có sự khác biệt nào — nó chỉ đơn thuần nhận diện ngữ cảnh, suy luận dựa trên công thức nền tảng của mô hình ngôn ngữ lớn và “đốt” một số token để hoàn thành nhiệm vụ do con người giao.
Việc cứu mèo hay cứu kiệt tác hội họa — thậm chí cả lý do vì sao phải suy ngẫm về câu hỏi như vậy — ChatGPT hoàn toàn không quan tâm.
Vì vậy, điều thực sự đáng suy ngẫm không phải là chúng ta có bị AI thay thế hay không, mà là khi AI khiến thế giới ngày càng hiệu quả hơn, liệu chúng ta vẫn sẵn sàng dành chỗ cho niềm vui, ý nghĩa và giá trị hay không.
Trở thành một người biết sử dụng AI thành thạo là điều rất quan trọng — nhưng trước khi làm điều đó, có lẽ điều quan trọng hơn cả là đừng quên cách làm một con người.
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
@xingpt
