Cách đây đúng mười năm, khi hệ thống AlphaGo đánh bại Lee Sedol – một trong những huyền thoại sống của làng cờ vây thế giới – anh đã ngồi thẫn thờ rất lâu trước bàn cờ và ngậm ngùi thừa nhận rằng “thế giới của mình vừa vỡ vụn”. Đại đa số dân văn phòng lúc bấy giờ chỉ tặc lưỡi xem đó là chuyện của giới công nghệ và tự xoa dịu mình bằng một niềm tin ngây thơ: “Đánh cờ là chuyện giỏi tính toán, chứ công việc của mình đòi hỏi sự tinh tế, chất xám chuyên môn và nghệ thuật giao tiếp con người cơ mà, máy móc còn khướt mới đụng tới được”.

Thật trớ trêu, cái sự tự tin ấy lại vô tình biến hàng triệu lao động tri thức thành những chú ếch đang nằm thư giãn trong một chiếc nồi nước được đun nóng từ từ, phởn phơ bơi lội cho đến khi nước sôi bùng lên và mọi kỹ năng từng được coi là tinh hoa bỗng chốc bốc hơi thành dĩ vãng.

Hãy nhìn lại cách chúng ta định hướng nghề nghiệp suốt vài thập kỷ qua. Hẳn bạn còn nhớ điệp khúc quen thuộc của các bậc phụ huynh: “Ráng học đi con, không sau này chỉ có đi làm chân tay cho người ta sai vặt”. Xã hội đã mặc định tôn thờ những nghề nghiệp làm việc bằng não bộ như biên dịch viên, kế toán, lập trình viên hay chuyên viên phân tích, và ái ngại những công việc đổ mồ hôi như thợ sửa ống nước, thợ mộc hay điều dưỡng.

Thế rồi, khoa học máy tính giáng cho chúng ta một đòn chí mạng mang tên Nghịch lý Moravec. Các nhà nghiên cứu phát hiện ra một sự thật dở khóc dở cười: những việc như giải toán cao cấp, phân tích dữ liệu tài chính hay dịch thuật đa ngôn ngữ thì AI học trong một nốt nhạc; còn những việc ta làm trong vô thức như luồn tay vặn chặt một chiếc đai ốc dưới bồn rửa chén, hay bế một người bệnh lên giường lại là bài toán khó đến mức khiến các kỹ sư chế tạo rô-bốt hiện đại nhất cũng phải vò đầu bứt tai.

Việc tạo ra một cơ thể vật lý có khả năng thăng bằng và khéo léo như con người tốn kém hàng tỷ đô-la và vẫn vụng về, trong khi việc tạo ra một “bộ não số” (LLM) lại dễ hơn rất nhiều. Hóa ra, lưỡi hái của tự động hóa không hề lảng vảng ngoài công trường nắng nôi; nó đang gõ cửa những tòa nhà văn phòng kính lấp lánh, nhắm thẳng vào chiếc ghế xoay êm ái của giới tri thức.

Lý do chúng ta ngã ngửa trước tốc độ của AI thực chất là do bộ não “chạy bằng cơm” của con người bị kẹt trong tư duy tuyến tính. Hàng triệu năm tiến hóa dạy chúng ta rằng mọi thứ thay đổi từng bước một. Nhưng AI không đi bộ, nó đạp chân ga theo cấp số nhân. Chi phí để AI “suy nghĩ” cũng đã giảm dần theo thời gian. Khi một tập đoàn có thể dùng một phần mềm giá vài chục đô-la mỗi tháng để làm việc với tốc độ bằng cả trăm chuyên viên cộng lại, không bao giờ đòi tăng lương hay dỗi hờn xin nghỉ ốm, bài toán tối ưu chi phí sẽ lập tức gạch tên những ai chậm chân.

Đừng tự lừa dối mình bằng cái mác “chức danh”. AI không nộp CV xin vào làm Kế toán hay chuyên viên nhân sự. Nó bóc tách công việc của bạn thành các “nhiệm vụ lặp đi lặp lại”. Nếu một ngày đi làm của bạn chỉ loanh quanh với việc copy số liệu, xào nấu lại các báo cáo theo biểu mẫu có sẵn, hay tra cứu thông tin cơ học… thì xin chia buồn, bạn thực chất đang làm việc như một con rô-bốt sinh học. Và về mặt logic, máy móc luôn làm tốt việc của rô-bốt hơn con người.

Nhiều người làm nghệ thuật, viết lách, hay marketing thường cười khẩy: “Chỉ những việc rập khuôn mới sợ, tôi làm nghề sáng tạo, AI không bao giờ thay thế được”. Đây là một cú lừa nhận thức tiếp theo.

Đại đa số những thứ chúng ta gọi là “sáng tạo” trong môi trường công sở thực chất chỉ là “Nhận diện mẫu”. Viết một bài PR sản phẩm, thiết kế một banner quảng cáo chuẩn SEO, hay soạn một hợp đồng thương mại… tất cả đều tuân theo những quy luật ẩn. AI đã “đọc” toàn bộ Internet, nó nắm giữ mọi quy luật đó tốt hơn bất kỳ bộ não nào. Nó có thể nhào nặn ra 100 phương án ý tưởng trong 5 giây.

Vậy pháo đài của chúng ta nằm ở đâu? Trớ trêu thay, nó nằm ở cái gọi là “Sự Hỗn Mang”. Máy móc cực giỏi trong những môi trường có luật chơi rõ ràng (như bàn cờ vây). Nhưng cuộc đời thực không phải là bàn cờ. Đời thực đầy rẫy những biến số vô lý, những mâu thuẫn lợi ích chằng chịt và những khách hàng… không biết mình thực sự muốn gì. Khả năng tư duy đột phá để chắp nối những mảng thông tin rời rạc, nhận diện một xu hướng xã hội lờ mờ chưa từng có dữ liệu, hay giải quyết một cuộc khủng hoảng truyền thông chưa từng có tiền lệ… đó là lúc thuật toán “treo máy” và con người tỏa sáng.

Khoa học nhận thức có một nguyên lý tuyệt hay gọi là Nghịch lý Polanyi: “Chúng ta biết nhiều hơn những gì chúng ta có thể nói ra”. AI là một kẻ mọt sách chính hiệu, nó chỉ học được tri thức từ những gì đã được viết ra, gán nhãn và số hóa.

Nhưng cái làm nên giá trị của một tay lão luyện trong nghề lại là tri thức ẩn, thứ trực giác đường phố không thể đóng gói thành dữ liệu. AI có thể phân tích báo cáo tài chính của đối tác để vạch ra chiến lược đàm phán hoàn hảo trên giấy. Nhưng nó không thể ngồi rung đùi ở bàn tiệc, liếc nhìn cái nhíu mày nhỏ xíu hay cái gõ tay lúng túng của đối tác để biết rằng họ đang nói dối, và lập tức xoay chuyển cục diện thương thuyết. Nó có thể viết một kịch bản bán hàng dễ dàng, nhưng tuyệt đối không thể thấu hiểu nỗi đau thực sự đằng sau tiếng thở dài của khách hàng. Trí tuệ cảm xúc và sự tinh tế trong giao tiếp xã hội là thứ “bùa hộ mệnh” bất khả xâm phạm của chúng ta.

Một hệ thống y tế có thể soi ảnh chụp X-quang và bắt bệnh ung thư chuẩn xác 99,9%, ăn đứt vị bác sĩ già. Nhưng khi một bệnh nhân đứng trước ranh giới sinh tử, họ không thể bấu víu vào cái màn hình nhấp nháy in ra dòng chữ vô hồn thông báo tỷ lệ sống sót. Họ cần một bác sĩ khoác áo blouse trắng, nhìn thẳng vào mắt họ và gật đầu: “Tình hình rất tệ, nhưng chúng ta sẽ cùng chiến đấu”.

Xa hơn nữa là yếu tố “Trách nhiệm giải trình”. Xã hội loài người chưa bao giờ được vận hành chỉ bằng sự tối ưu hóa năng suất; nền móng của nó được đổ bằng “niềm tin”. Dù AI có thông minh đến đâu, không ai có thể còng tay một cái USB hay tống giam một dải máy chủ vào tù khi có sai sót y khoa hay một vụ phá sản. Mọi quyết sách trọng đại liên quan đến tiền bạc, tự do và sinh mệnh vĩnh viễn cần một con người đưa lưng ra gánh vác trách nhiệm trước pháp luật. Cỗ máy không có “Skin in the game” (không phải đánh đổi bằng máu thịt hay tự do), nhưng con người thì có.

Vậy kịch bản robot nổi dậy cướp bát cơm có xảy ra không? Câu trả lời nằm ở khái niệm “Mô hình Nhân Mã” trong giới cờ vua. Sau khi Garry Kasparov thua Deep Blue, ông đã tạo ra một giải đấu nơi con người được phép dùng máy tính để đánh với máy tính. Kết quả? Một kỳ thủ tầm trung kết hợp với một phần mềm AI hạng xoàng đã đánh bại siêu máy tính mạnh nhất thế giới. Tại sao? Vì AI lo phần tính toán chiến thuật (những nước đi cụ thể), còn con người lo phần định hướng chiến lược vĩ mô.

Điều này dẫn chúng ta đến Nghịch lý Jevons trong kinh tế học: Khi công nghệ làm cho một thứ trở nên rẻ và hiệu quả hơn (ở đây là trí tuệ phân tích), nhu cầu sử dụng nó sẽ bùng nổ khổng lồ. Chúng ta sẽ không thiếu việc làm, chúng ta chỉ thiếu những người biết giải quyết các bài toán ở một quy mô lớn hơn.

Nguyễn Anh Trung