Đối tác Multicoin: Đảo ngược Thiên Cương, sau này loài người sẽ phải làm việc cho AI

Tác giả: Shayon Sengupta

Biên dịch: DeepTech TechFlow

DeepTech Giới thiệu: Đối tác của Multicoin Capital, Shayon Sengupta, đã đưa ra một quan điểm đột phá: trong tương lai, không chỉ là đại lý làm việc thay con người, mà còn quan trọng hơn là con người làm việc cho các 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 của các đại lý 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 chúng.

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

Hệ sinh thái 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.

Nội dung toàn văn như sau:

Năm 1997, Deep Blue của IBM đã đánh bại nhà vô địch thế giới lúc bấy giờ, Garry Kasparov, và nhanh chóng rõ ràng rằng các engine cờ vua sẽ vượt qua con người. Thú vị là, những con người chuẩn bị kỹ lưỡng hợp tác với máy tính — thường được 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 mà engine tiêu chuẩn bỏ sót. Kết hợp với tính toán mãnh liệt của máy tính, tổ hợp này thường đưa ra các quyết định thực tế tốt hơn so với chỉ máy tính.

Khi tôi suy nghĩ về tác động của hệ thống AI trong vài năm tới đối với thị trường lao động và 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 của 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 các 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 các đại lý, sẽ xuất hiện các 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 do cộng tác viên của tôi, Kyle, đề xuất trong phần “Ý tưởng tiên phong trước 2025” của ông ấy. C cụ thể, tôi dự đoán sẽ xảy ra các điều sau:

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).

Đại lý này sẽ phân phát hơn 100 triệu USD cho con người (những người làm việc trong thế giới thực để đạt mục tiêu của đại lý).

Xuất hiện một cấu trúc token kép mới, dựa trên phân chia quyền sở hữu giữa vốn và lao động (làm cho động lực tài chính không còn là yếu tố duy nhất trong quản trị toàn diện).

Vì các đại lý vẫn còn xa mới đạt được chủ quyền vừa có thể xử lý lập kế hoạch dài hạn, vừa có thể thực thi, trong ngắn hạn, các đại lý cần nhiều con người hơn là con người cần các 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 phổ biến của máy tính và internet sẽ phân loại công việc thành hai loại: người ra lệnh cho máy tính làm gì, và người làm theo lệnh của máy tính” ngày nay còn đúng hơn bao giờ hết. Tôi dự đoán trong hệ thống phân cấp đại lý/con người đang phát triển nhanh, con người sẽ đóng hai vai trò khác nhau — đại diện cho các đóng góp lao động thực hiện các nhiệm vụ nhỏ, thưởng theo nhiệm vụ, và cung cấp đầu vào chiến lược để phục vụ “ngôi sao Bắc Đẩu” của đại lý trong quản trị phi tập trung.

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

Các đại lý có ích gì? Chúng ta nên phân loại các đại lý dựa trên phạm vi mục tiêu như thế nào, và phạm vi đầu vào của con người sẽ thay đổi ra sao trong các phân loại này?

Con người sẽ tương tác như thế nào với các 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)?

Điều gì sẽ xảy ra khi đầu vào của con người giảm dần theo thời gian? Khi khả năng của đại lý được nâng cao, chúng trở nên tự cung tự cấp, có khả năng suy luận và hành động độc lập. Trong mô hình này, vai trò của con người sẽ là 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 của các đại lý ngày nay đến viễn cảnh các công ty “Không nhân viên” cuối cùng.

Các đại lý ngày nay có ích gì?

Thế hệ đầu của hệ thống AI sinh sinh — giai đoạn 2022-2024 dựa trên các chatbot như ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity — chủ yếu là công cụ nâng cao quy trình làm việc của con người. Người dùng tương tác với chúng qua các lệnh đầu vào/đầu ra, phân tích phản hồi, rồi quyết định dựa trên phán đoán của mình cách đưa kết quả vào 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 (đại lý có thể dùng máy tính của bạn) có thể trực tiếp tương tác với internet và 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 thách thức: thiếu tính 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, các 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 yếu tố không chắc chắn — điều này không lý tưởng trong các tình huống quan trọng.

Nói cách khác, sự tồn tại của các đại lý có tính chắc chắn và không chắc chắn tự nhiên phân loại chúng thành hai loại: đại lý tối ưu mở rộng GDP hiện có, và đại lý phù hợp hơn để tạo ra GDP mới.

Với các đại lý tối ưu mở rộng GDP hiện có, công việc đã rõ ràng. Tự động hóa dịch vụ khách hàng, xử lý tuân thủ vận chuyển, hoặc duyệt các PR trên GitHub là các vấn đề rõ ràng, có giới hạn, mà đại lý có thể trực tiếp ánh xạ phản hồi thành một tập các kết quả dự kiến. Trong các lĩnh vực này, thiếu tính chắc chắn thường không tốt, vì đã có câu trả lời rõ ràng; không cần sáng tạo.

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 và không chắc chắn để đạt mục tiêu dài hạn. Kết quả ở đây không rõ ràng hơn, vì không có tập các kết quả dự kiến để ánh xạ. Ví dụ bao gồm phát hiện thuốc cho bệnh hiếm, đột phá trong khoa học vật liệu, hoặc thực hiện các thí nghiệm vật lý mới để hiểu rõ bản chất vũ trụ. Trong các lĩnh vực này, thiếu tính chắc chắn có thể hữu ích, vì thiếu chắc chắn là một dạng sáng tạo sinh ra từ 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.

Lớp đại lý tiếp theo sẽ cần nhiều hơn gấp bội nguồn lực, chính vì kết quả của chúng là không chắc chắn và không giới hạn — đây chính là các công ty “Không nhân viên” mà tôi dự đoán sẽ nổi bật nhất.

Con người sẽ tương tác như thế nào với Agent (đại lý)?

Hiện tại, các Agent vẫn còn thiếu khả năng thực thi một số nhiệm vụ, như các nhiệm vụ cần tương tác vật lý với thế giới thực (ví dụ: lái xe xúc), hoặc cần “human-in-the-loop” (con người trong vòng lặp) (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 điểm tiềm năng, nhưng 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 khai thác thực tế, thì gặp khó.

Những giới hạn này yêu cầu con người đóng vai trò “người hỗ trợ” (Enablers), nâng cao khả năng của Agent bằng cách cung cấp các điểm tiếp xúc với thế giới thực, can thiệp chiến thuật, và đầu vào chiến lược 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:

Đầu tiên là các “đóng góp lao động” (Labor contributors), đại diện cho các Agent vận hành 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 con người xuất hiện, 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.

Thứ hai 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 tổng thể của Agent.

Ngoài ra, tôi còn dự đoán con người sẽ đóng vai trò “đóng góp vốn” (Capital contributors), cung cấp nguồn lực cho hệ thống Agent để đạt mục tiêu. Ban đầu, nguồn vốn này tất nhiên sẽ đến từ con người, nhưng theo thời gian, cũng sẽ đến từ các Agent khác.

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

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

Bước 1: Con người huy động vốn chung qua token (có thể gọi là Initial Agent Offering?), xây dựng các mục tiêu và giới hạn để định hướng 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 của 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” (kết hợp các bài báo mới, chuyển đổi phương pháp nghiên cứu), cho phép họ hướng dẫn hành vi của Agent ở các biên giới;

Bước 4: Cuối cùng, Agent tiến bộ đến mức có thể định nghĩa chính xác hơn các hành động của con người, và chỉ cần ít đầu vào hơn trong việc phân bổ tài nguyên. Lúc này, con người chỉ còn tham gia về mặt ý thức hệ để đảm bảo hệ thống phù hợp với mục tiêu ban đầu.

Trong ví dụ này, nguyên tắc mã hóa (Crypto primitives) và thị trường vốn cung cấp ba hạ tầng chính để Agent có thể tiếp cận tài nguyên 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, điều gì sẽ xảy ra?

Vào đầu những năm 2000, engine cờ vua đã đạt tiến bộ lớn. Nhờ các thuật toán gợi ý tiên tiến, mạng nơ-ron, 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 gia tăng, thậm chí còn gây ra các 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 hợp tác với con người, có thể tưởng tượng trong dài hạn, các Agent sẽ trở nên rất thành thạo và phù hợp cao với mục tiêu của chúng, đến mức mọi đầu vào chiến lược của con người sẽ trở nên vô nghĩa.

Trong thế giới mà Agent có thể liên tục xử lý các vấn đề phức tạp mà không cần can thiệp của con người, vai trò của con người sẽ đối mặt với nguy cơ bị hạ cấp thành “người quan sát thụ động”. Đây là nỗi sợ cốt lõi của các nhà bi quan về AI (AI doomers) — tuy nhiên, hiện vẫn chưa rõ điều này có thể xảy ra hay không.

Chúng ta đang đứng bên bờ của siêu trí tuệ (Superintelligence), và những người lạc quan hơn trong số chúng ta mong muốn hệ thống Agent vẫn là phần mở rộng của ý định con người, chứ không phải sinh ra các thực thể tự tiến hóa thành mục tiêu riêng, hoặc vận hành tự chủ mà không có sự giám sát. Trong thực tế, điều này có nghĩa là nhân cách (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 “cần câu” cho tương lai của các Agent

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 nguyên tắc mã hóa cùng thị trường vốn đã trở thành nền tảng phối hợp cần thiết, 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 Agent (Proof-of-agenthood) + Chứng minh nhân cách (Proof-of-personhood): Các Agent 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 lý. Để thu hẹp khoảng cách này, cần xây dựng hệ thống danh tính bền vững cho Agent và con người. Một đăng ký chứng chỉ số có thể giúp Agent xây dựng uy tín, tích lũy chứng cứ, và tương tác minh bạch với con người cùng các Agent khác. Tương tự, các nguyên tắc chứng minh nhân cách 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): Các Agent cần biết nhiệm vụ được giao đã hoàn thành đúng mục tiêu chưa. Công cụ cho phép Agent 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 Agent.

Hình thành vốn và hệ thống quản trị: Các Agent cần vốn để giải quyết vấn đề, và 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 Agent, cùng các hình thức sở hữu và kiểm soát mới tích hợp lợi ích tài chính và đóng góp lao động, sẽ là lĩnh vực khám phá sôi động trong vài tháng tới.

Chúng tôi đang tích cực tìm kiếm và đầu tư vào các lớp quan trọng trong hệ thống hợp tác giữa con người và Agent. Nếu bạn đang hoạt động trong lĩnh vực này, xin liên hệ với chúng tôi.