Tầng đáy vĩnh cửu, không ai có thể trả lời đứa trẻ 17 tuổi đó

Lưu ý: Bài viết này thiên về tư biện, hy vọng bạn có kiên nhẫn đọc hết

Tác giả: Tiểu Bánh

Ngày 26 tháng 7, Sam Altman đứng trên sân khấu Trung tâm Chase ở San Francisco và nói: "Nói rằng nếu không vào các phòng thí nghiệm tiên phong sẽ rơi vào tầng lớp dưới đáy vĩnh viễn là một điều ngu ngốc".

"Tầng lớp dưới đáy vĩnh viễn", cụm từ thời thượng này lại xuất hiện trong tầm mắt.

Nó dần trở nên phổ biến trên X của giới công nghệ vào mùa hè năm 2025, khung lý thuyết đến từ "Lời Nguyền Thông Minh", cũng như bài báo "Capital Thế Kỷ 22" của Trammell và Patel.

Cách nói này không chỉ dự đoán "AI sẽ khiến nhiều người thất nghiệp", mà mô tả một tương lai cực đoan hơn: khi AI có thể hoàn thành hầu hết lao động nhận thức và lao động thể chất, doanh nghiệp tạo ra của cải sẽ không cần thuê nhiều người nữa. Tầm quan trọng của tiền lương trong nền kinh tế giảm theo, lợi nhuận chảy ngày càng nhiều vào tay những người nắm giữ mô hình, sức mạnh tính toán, năng lượng và trung tâm dữ liệu.

Không chỉ là một nhóm người tạm thời trở nên nghèo khó, mà là lao động mà họ dựa vào để thăng tiến mất đi giá trị; không chỉ là người giàu giàu hơn trước, mà là những người không có vốn không thể trở thành chủ sở hữu vốn thông qua công việc, đây chính là cái gọi là "tầng lớp dưới đáy vĩnh viễn".

Trong trường hợp không có phân phối lại của cải quy mô lớn, sở hữu công cộng hoặc thuế vốn lũy tiến toàn cầu, lý thuyết này cuối cùng sẽ dẫn đến một kết luận đáng lo ngại:

Hầu như tất cả tài sản đều có thể dần dần chảy vào tay nhóm người đã giàu nhất tại thời điểm chuyển đổi AI xảy ra.

Tất nhiên, đây chỉ là một suy diễn, nhưng nó khiến tôi nghĩ đến một chuyện nhỏ.

Trong năm qua, nhà văn Jasmine Sun đã thực hiện một cuộc khảo sát thực địa gần như vụng về. Cô ấy lần lượt hẹn gặp các nhà nghiên cứu tại các phòng thí nghiệm AI tiên phong, mỗi cuộc trò chuyện một giờ, không ghi âm, không ghi chép, như một nhà nhân chủng học truy hỏi quan điểm thực sự của họ về tương lai của AI.

Có một câu hỏi, hầu như lần nào cô ấy cũng hỏi:

Giả sử trước mặt bạn là một đứa trẻ 17 tuổi bình thường ở Mỹ. Em không phải là lập trình viên thiên tài, thành tích chỉ ở mức B, bình thường cũng không quá quan tâm đến AI. Bạn sẽ khuyên em ấy chuẩn bị cho tương lai như thế nào?

Hầu như không ai trả lời được.

Các nhà nghiên cứu này có lập trường chính trị khác nhau, phán đoán về AI trải dài từ lạc quan đến bi quan, nhưng câu trả lời lại nhất quán một cách đáng ngạc nhiên:

Không biết. Tình hình hiện tại rất đáng sợ; e rằng chẳng còn nhiều việc dành cho em ấy, mà em ấy lại vừa vặn bị mắc kẹt trong giai đoạn chuyển đổi đau đớn nhất...

Nhưng rắc rối thực sự mà đứa trẻ 17 tuổi đó phải đối mặt, có lẽ không phải là liệu em ấy có trở nên nghèo khó hay không.

Cái vĩnh viễn không phải là nghèo khó

Thời đại nào cũng có người nghèo, cũng có tầng lớp dưới đáy, nhưng "tầng lớp dưới đáy" trong quá khứ không nhất thiết là một thân phận vĩnh viễn.

Một người có thể bán sức lao động để đổi lấy tiền lương, rồi dùng tiền lương đổi lấy giáo dục, nhà ở và tài sản; công nhân cũng có thể thông qua tổ chức, đình công và đàm phán tập thể, yêu cầu vốn chuyển hóa một phần tăng trưởng năng suất thành tiền lương cao hơn và phúc lợi tốt hơn.

Cơ chế này không công bằng, nhưng ít nhất vẫn giữ lại một con đường đi lên.

Điều thực sự gây đau nhói của "tầng lớp dưới đáy vĩnh viễn" là nó cho rằng chính con đường này có thể biến mất.

Nhìn lại lịch sử lao động, công đoàn, mức lương tối thiểu và chế độ cuối tuần, đều được xây dựng trên cùng một sự thật: Vốn và lao động không thể thay thế hoàn toàn cho nhau.

Chủ nhà máy cần công nhân, công ty công nghệ cần kỹ sư, nên cả hai bên buộc phải ngồi xuống đàm phán.

Marx đã dự đoán về sự tập trung cao độ của vốn, đồng thời cũng đưa ra một giải pháp. Bởi vì trong thế giới của ông, công nhân vẫn đang nắm giữ một thứ mà vốn cần nhưng không thể tự tạo ra từ hư không: lao động.

Đình công có hiệu quả là vì người lao động có thể tạm thời giữ lại nó. Công nhân không vào nhà máy, máy móc không thể vận hành; kỹ sư không viết code, sản phẩm không thể ra mắt.

Nhưng nếu sức mạnh tính toán có thể mua được toàn bộ lao động mà một người có thể cung cấp, thì thứ mà người lao động có thể giữ lại sẽ tiến gần về không.

Khi đó, vấn đề không chỉ là tiền lương của một số người giảm, mà là vốn không còn cần đàm phán với đa số nữa. Người lao động vừa khó tích lũy tài sản thông qua tiền lương, vừa khó yêu cầu phân phối lại lợi ích thông qua việc ngừng làm việc.

Thứ khiến tầng lớp dưới đáy trở nên "vĩnh viễn", là cỗ máy từng có thể đưa người nghèo trở lại tầng lớp trung lưu, lao động, thương lượng và tích lũy tài sản đã bị tháo dỡ.

Bằng chứng cho thấy cỗ máy này đang lỏng lẻo, đã từ lý thuyết đi vào bảng lương.

Phòng thí nghiệm Kinh tế Số Stanford sử dụng dữ liệu vi mô của ADP bao phủ 4,6 triệu người lao động phát hiện: sau khi AI tạo sinh phổ cập, trong các nghề có mức độ phơi nhiễm AI cao nhất, việc làm của người lao động từ 22 đến 25 tuổi đã giảm tương đối khoảng 16%, tỷ lệ thất nghiệp của sinh viên mới tốt nghiệp ở Mỹ đạt 5,6%, tăng 1,6 điểm phần trăm so với ba năm trước; quy mô tuyển dụng sinh viên mới tốt nghiệp của các công ty công nghệ lớn đã giảm 25% trong hai năm.

Thang máy vẫn hoạt động bình thường, chỉ là nút tầng một đã bị tháo bỏ.

Những người không trả lời được, đang tự mua bảo hiểm cho mình

Quay trở lại cuộc phỏng vấn của Sun.

Những nhà nghiên cứu không thể trả lời "đứa trẻ 17 tuổi nên làm gì", không vì thế mà dừng công việc trên tay.

Sun tiếp tục truy hỏi: Vì các bạn cho rằng tương lai nguy hiểm như vậy, tại sao vẫn tiếp tục xây dựng nó?

Câu trả lời nhìn chung chia thành ba loại.

Loại thứ nhất chân thành tin rằng, chỉ cần vượt qua giai đoạn chuyển đổi, AI cuối cùng có thể chữa khỏi bệnh tật, xóa bỏ sự thiếu thốn.

Loại thứ hai tin vào chủ nghĩa quyết định công nghệ: dù mình không làm, người khác cũng sẽ làm.

Loại thứ ba trung thực nhất, cũng khó xử nhất:

Nếu biến động lớn thực sự xảy ra, ít nhất hãy chiếm trước một vị trí cho mình trong tương lai.

Xung động "chiếm vị trí" này đang thay đổi dòng chảy nhân tài của toàn bộ ngành AI.

Một người bạn của Sun đang học tiến sĩ AI tại Berkeley nói rằng, khoảng một nửa cùng khóa quyết định tốt nghiệp sớm, thậm chí có người chọn đề tài luận án tiến sĩ dựa trên "hướng nghiên cứu nào dễ nhận được offer phòng thí nghiệm AI nhất".

Nhiều nhà văn độc lập và nhà nghiên cứu chính sách quanh Sun cũng từ bỏ vị trí cũ, gia nhập các phòng thí nghiệm AI.

Những câu nói này nghe như chuyện cười, nhưng lại đang thực sự quyết định lựa chọn cuộc đời của một thế hệ, và liên tục rút nhân tài khỏi hệ sinh thái nghiên cứu độc lập và chính sách công.

Và những người bị rút đi, chính là nhóm người có khả năng nhất trong việc xây dựng bàn đàm phán.

Tự động hóa nhà máy thế kỷ 20 không phổ biến diễn biến thành xung đột gay gắt, một nguyên nhân quan trọng là, trước khi máy móc vào nhà máy, phía nhà máy thường phải đàm phán với công đoàn trước: tự động hóa phải được giải thích là nâng cấp an toàn, mức tăng lương cần gắn liền với tăng năng suất.

Giữa vốn và lao động, cách nhau một bàn đàm phán.

Nhân viên văn phòng ngày nay không có chiếc bàn này.

Tinh tế hơn là, những người có năng lực nhất để xây dựng bàn đàm phán, các học giả, nhà nghiên cứu độc lập và nhân tài chính sách đang bị câu chuyện "lao động sắp mất giá trị" dụ vào phòng thí nghiệm. Bởi vì chỉ khi vào phòng thí nghiệm, họ mới có thể có được cổ phần, đứng về phía vốn trước.

Vòng khép kín từ đó hình thành:

Càng nhiều người tin rằng quyền thương lượng của lao động sắp biến mất, càng nhiều người sẽ từ bỏ xây dựng quyền thương lượng, chuyển sang tranh giành cổ phần; mà càng ít người xây dựng, quyền thương lượng của lao động càng biến mất nhanh hơn.

Không ai tuyệt đối an toàn

Đứa trẻ 17 tuổi đó không phải hoàn toàn không nhận được lời khuyên.

Đối mặt với sự không chắc chắn mà AI mang lại, mọi người đã đưa ra nhiều câu trả lời, trực tiếp nhất thúc đẩy hai phản ứng.

Một là càng sớm càng tốt học AI, cố gắng trở thành người bị thay thế muộn nhất;另一种 là càng sớm càng tốt sở hữu tài sản AI, cố gắng đứng về phía vốn trước khi lao động mất giá trị.

Xung động thứ hai này ở Thung lũng Silicon, thậm chí là tầng lớp giàu có ở Trung Quốc đặc biệt rõ rệt.

Có người bất chấp mọi giá, hy vọng nhận được cổ phần của Anthropic, OpenAI hoặc các công ty AI tiên phong khác, lý thuyết rất đơn giản: Nếu điểm kỳ dị thực sự đến, lao động có thể nhanh chóng mất giá, khi đó quyết định hoàn cảnh của một người sẽ không còn là anh ta làm được gì, mà là anh ta sở hữu được gì trước.

Theo logic này, chỉ cần đổi thu nhập lao động thành cổ phần công ty AI trước khi cửa sổ đóng lại, sẽ có cơ hội từ người bị công nghệ thay thế, trở thành người sở hữu công nghệ.

Đây cũng là nơi hấp dẫn nhất của câu chuyện "tầng lớp dưới đáy vĩnh viễn", nó không chỉ tạo ra nỗi sợ hãi, mà còn gợi ý một lối thoát:

Vì vốn có thể thay thế lao động, hãy càng sớm càng tốt trở thành chủ sở hữu vốn từ người lao động.

Vấn đề là, con đường này trước hết không thuộc về đa số.

OpenAI và Anthropic đều không phải là công ty mà người bình thường có thể dễ dàng mua trên thị trường công khai. Những người thực sự có cơ hội có được những cổ phần này, thường là nhân viên phòng thí nghiệm, nhà đầu tư sớm, và những người giàu có thể vào thị trường tư nhân.

Do đó, đây hầu như là một lập luận tuần hoàn:

Để tránh rơi vào tầng lớp dưới đáy vì không có vốn, anh ta cần phải có trước thứ vốn mà chỉ tầng lớp trên mới có thể có được.

Quan trọng hơn, ngay cả khi một người thành công nhận được cổ phần, tấm bảo hiểm này cũng chưa chắc vĩnh viễn có hiệu lực.

Fernando Borretti, tác giả của ngôn ngữ lập trình Austral, chỉ ra rằng, bên trong lý thuyết "tầng lớp dưới đáy vĩnh viễn" thực ra tồn tại một mâu thuẫn.

Nếu AI thực sự có thể hoàn thành hầu hết lao động nhận thức và lao động thể chất với chi phí thấp hơn, thì người lao động bình thường固然 có thể mất giá trị kinh tế, những người nắm giữ cổ phần công ty AI trước đó cũng chưa chắc trở thành "tầng lớp trên vĩnh viễn".

Lý do rất đơn giản: của cải không được viết trong quy luật tự nhiên.

Một người sở hữu công ty, đất đai hoặc sức mạnh tính toán, không chỉ vì tên anh ta được viết trên hợp đồng, mà còn vì tòa án, cảnh sát và chính phủ sẵn sàng công nhận và bảo vệ quyền sở hữu này.

Nhưng nếu tiếp tục suy diễn theo thiết lập "Siêu AI thay thế mọi thứ", AI cuối cùng có thể hoàn thành cả sản xuất, quản lý, quản trị thậm chí chiến tranh. Đến bước đó, người giàu ngày nay vừa không cung cấp lao động, cũng không nắm giữ sức mạnh thực tế ngoài máy móc. Vậy, tại sao quốc gia hoặc siêu trí tuệ trong tương lai nhất thiết phải mãi mãi công nhận quyền sở hữu mà họ có được trong kỷ nguyên cũ?

Mua cổ phần công ty AI, có thể giúp một người vượt qua giai đoạn chuyển đổi, nhưng không thể đảm bảo anh ta mãi mãi留在 tầng lớp trên.

Nếu sở hữu tài sản AI không phải là con đường ai cũng có thể đi, thì câu trả lời phổ biến hơn là học AI.

Con đường này xuất hiện một nghịch lý khác:

Một người càng giỏi sử dụng AI để nâng cao năng suất, thì càng có khả năng giúp doanh nghiệp giảm nhu cầu đối với những người lao động khác.

Anh ta có thể tạm thời ở lại trong thang máy, nhưng cũng đang tham gia tháo dỡ các nút của các tầng khác.

Điều này không có nghĩa là mọi người không nên học AI. Đối với cá nhân, thành thạo sử dụng AI vẫn có thể là lựa chọn hợp lý nhất hiện nay. Vấn đề là, khi tất cả mọi người đều cố gắng tránh bị thay thế bằng cách nâng cao hiệu suất có thể thay thế của mình, kết quả cuối cùng có thể là doanh nghiệp cần ít người lao động hơn.

Lựa chọn hợp lý của cá nhân, cộng dồn lại, ngược lại có thể đẩy nhanh sự sụt giảm quyền thương lượng tổng thể của lao động.

Còn một câu trả lời khác, là rời khỏi lĩnh vực dễ bị AI sao chép nhất, chuyển sang những công việc bắt buộc phải có mặt trực tiếp.

Nếu nguồn cung sản phẩm số tiến gần vô hạn, thì các thao tác vật lý không thể sao chép từ xa, trách nhiệm hiện trường và niềm tin giữa người với người, thực sự có thể đạt được mức phí cao hơn.

Trung tâm dữ liệu cần thợ điện, xã hội già hóa cần nhân viên chăm sóc, mọi người cũng vẫn sẵn sàng trả tiền cho sự có mặt thực tế của bác sĩ, giáo viên và nhân viên dịch vụ, nhưng đây cũng không phải là lối thoát ai cũng có thể đi.

Những điều trên nhìn có vẻ là ba con đường khác nhau, thực tế đều đang trả lời cùng một câu hỏi:

Làm thế nào để khiến mình rơi xuống muộn một chút?

Nhưng câu trả lời thực sự mà đứa trẻ 17 tuổi đó cần có lẽ là: Tại sao sự sinh tồn của một người, phải phụ thuộc vào việc anh ta liệu có còn bị vốn cần?

Lý do các nhà nghiên cứu không trả lời được, là vì câu hỏi này cuối cùng cần không phải là một kế hoạch cá nhân, mà là một hệ thống phân phối mới.

Khi lao động vẫn không thể thay thế, tiền lương, công đoàn và đình công cùng cấu thành cơ chế phân phối; nếu lao động thực sự bắt đầu mất đi tính khan hiếm, thì xã hội phải tìm một cách khác, phân phối của cải do máy móc tạo ra cho những người không còn bị máy móc cần.

Việc này không thể giải quyết thông qua việc mọi người học AI chăm chỉ hơn, cũng không thể hoàn thành thông qua việc mỗi người mua trước vài cổ phiếu.

Thứ cá nhân có thể mua, chỉ là thời gian đệm, thứ thực sự thiếu, vẫn là chiếc bàn đàm phán đó.

Một chiếc bàn đàm phán

Xây dựng bàn đàm phán, không phải là việc mà bất kỳ nỗ lực cá nhân nào có thể thay thế.

Trung Quốc vô tình cung cấp một mẫu đối chứng.

Tháng 12 năm 2025, một tòa án ở Bắc Kinh phán quyết cho rằng, vị trí bị AI thay thế không thể trực tiếp cấu thành lý do sa thải hợp pháp. Cũng có nhân viên doanh nghiệp nhà nước nói, công cụ AI mà mình sử dụng khoảng có thể hoàn thành công việc của hai nhân viên, nhưng công ty cam kết sẽ không lấy AI làm lý do để cắt giảm nhân sự.

Sun sau khi lưu lại ở Trung Quốc hai tuần tổng kết rằng, thái độ xã hội ở đó không phải là chủ nghĩa lạc quan công nghệ đơn giản, mà là một chủ nghĩa thực dụng "phản kháng không thực tế, thì cứ lên xe trước".

Nhưng ít nhất, có người đang cố gắng dùng nhiều quy tắc và lập pháp vụn vặt, đỡ lấy những người đang rơi xuống trong quá trình chuyển đổi công nghệ.

Những gì Mỹ đối mặt thì gần với chân không thể chế hơn.

Tháng 4 năm 2026, có người ném chai xăng vào nơi ở của Altman tại San Francisco; cùng tháng, một nghị viên thành phố ủng hộ dự án trung tâm dữ liệu bị bắn tại nhà. Trên lễ tốt nghiệp, cũng bắt đầu xuất hiện những tiếng la ó针对高管 công ty AI.

Cảm xúc không tìm thấy lối thoát thể chế hóa, sẽ tự tìm lối thoát.

Đồng thời, dữ liệu của Cục Dự trữ Liên bang St. Louis cho thấy, 39% tăng trưởng GDP của Mỹ năm 2025 đến từ các khoản đầu tư liên quan đến trung tâm dữ liệu và AI.

Toàn bộ quốc gia đang đặt cược tăng trưởng vào một công nghệ mà đa số công dân tạm thời không cảm nhận được lợi ích.

Năm 2026 Mỹ sẽ tổ chức bầu cử giữa kỳ, bầu cử sơ bộ của hai đảng năm 2028 cũng chắc chắn đông đúc, Mark Kelly, Ro Khanna và Josh Hawley đã lần lượt công bố cương lĩnh hành động AI.

Do đó, chỉ số đáng quan sát nhất trong hai năm tới có lẽ chỉ có một:

Chiếc bàn đàm phán đó, liệu có thể được bày ra trước khi sự phẫn nộ xảy ra?

Nó có thể là một bộ luật, quy định doanh nghiệp không thể đơn giản chuyển hóa toàn bộ nâng cao năng suất thành sa thải; nó có thể là một dạng công đoàn mới, để nhân viên cùng một công ty không cần có cùng nghề nghiệp, cũng có thể cùng tham gia đàm phán triển khai AI; nó cũng có thể là một tấm séc in tên công ty AI, thông qua thuế, cổ tức hoặc quỹ công, phân phối lại lợi ích do công nghệ tạo ra cho những người chịu chi phí chuyển đổi.

Hình thức cụ thể chưa xác định, nhưng vấn đề cốt lõi đã không thể tránh khỏi:

Khi doanh nghiệp không còn cần thông qua thuê mướn đa số để tạo ra của cải, vậy đa số dựa vào đâu để chia sẻ của cải?

Còn về đứa trẻ 17 tuổi chỉ có thành tích B đó, em ấy có lẽ sẽ không bao giờ biết:

Khi nhóm người thông minh nhất trong toàn bộ ngành bị hỏi "nên làm gì với em ấy", câu trả lời họ đưa ra là "không có câu trả lời".

Sau đó, họ lại quay về, tiếp tục mua bảo hiểm cho chính mình.