2

* * *

Công Việc

KHI CON LỚN LÊN, CÓ THỂ CON SẼ KHÔNG CÓ VIỆC LÀM

CHÚNG TA không có bất kỳ ý niệm gì về việc thị trường lao động sẽ ra sao vào năm 2050. Nhìn chung mọi người đồng thuận cho rằng học máy và công nghệ robot sẽ thay đổi gần như mọi ngành nghề, từ sản xuất sữa chua đến dạy yoga. Tuy nhiên, có những quan điểm trái ngược nhau về bản chất của sự thay đổi này và thời điểm nó xảy ra. Một số tin rằng chỉ trong một hay hai thập kỷ, hàng tỷ người sẽ trở nên vô dụng về mặt kinh tế. Một số khác kiên định rằng thậm chí về lâu dài thì tự động hóa vẫn sẽ tiếp tục tạo ra những công ăn việc làm mới và sự thịnh vượng lớn hơn cho tất cả.

Vậy chúng ta đang mấp mé bên bờ một biến động khủng khiếp hay những dự báo như vậy chỉ là một ví dụ nữa của cơn quá khích thiếu cơ sở kiểu Luddite4? Cũng khó nói. Nỗi sợ rằng tự động hóa sẽ tạo ra tình trạng thất nghiệp hàng loạt có từ thế kỷ 19, và cho đến nay, nó chưa bao giờ thành hiện thực. Từ lúc bắt đầu cuộc Cách mạng Công nghiệp, cứ mỗi việc làm “rơi vào tay” máy móc lại có ít nhất một việc làm mới được tạo ra; và mức sống trung bình đã tăng lên đáng kể. Thế nhưng vẫn có lý do xác đáng để nghĩ rằng lần này sẽ khác và học máy sẽ thực sự thay đổi cuộc chơi.

Con người có hai loại năng lực: thể chất và nhận thức. Trong quá khứ, máy móc cạnh tranh với con người chủ yếu ở năng lực thể chất thuần túy, trong khi con người vẫn giữ được lợi thế cực kỳ lớn về nhận thức đối với máy móc. Do đó, khi các công việc tay chân trong nông nghiệp và công nghiệp được tự động hóa, các công việc dịch vụ mới, đòi hỏi các loại kỹ năng nhận thức chỉ con người mới có, xuất hiện: học tập, phân tích, giao tiếp và trên hết là hiểu được cảm xúc của con người. Tuy nhiên, AI giờ đây đang bắt đầu vượt qua con người trong ngày càng nhiều các kỹ năng này, bao gồm cả việc hiểu cảm xúc con người. Chúng ta không biết tới lĩnh vực hoạt động thứ ba nào, ngoài việc tay chân và việc trí óc, nơi con người sẽ luôn giữ một lợi thế an toàn.

Điều quan trọng là phải nhận ra cuộc cách mạng AI không chỉ là chuyện máy tính trở nên nhanh hơn và thông minh hơn. Nó được tiếp thêm năng lượng bằng những đột phá trong khoa học sự sống và cả khoa học xã hội nữa. Chúng ta càng hiểu rõ về các cơ chế sinh hóa cơ sở cho cảm xúc, đam mê và lựa chọn của con người, thì máy móc càng có thể giỏi phân tích hành vi, dự báo quyết định và thay thế tài xế / nhân viên ngân hàng / luật sư-người hơn.

Trong vài thập kỷ vừa qua, nghiên cứu trong các lĩnh vực như khoa học thần kinh và kinh tế học hành vi đã cho phép các nhà khoa học “bẻ khóa” con người và đặc biệt là hiểu cách con người đưa ra các quyết định hơn rất nhiều. Hóa ra các lựa chọn của chúng ta về tất cả mọi thứ, từ đồ ăn cho đến bạn tình, không phải là kết quả của một ý chí tự do kỳ bí nào đó mà từ hàng tỷ nơron thần kinh tính toán các khả năng có thể xảy ra chỉ trong một phần nhỏ của giây. “Trực giác con người” từng được ngợi ca trong thực tế lại là việc “nhận dạng mẫu”. Các tài xế, nhân viên ngân hàng và luật sư giỏi không có các trực giác thần kỳ về giao thông, đầu tư hay đàm phán nào cả; thay vào đó, bằng cách nhận ra các mẫu lặp đi lặp lại, họ phát hiện và cố tránh những người đi đường bất cẩn, những người vay tiền hay trốn nợ và những tay lừa đảo quỷ quyệt. Đồng thời, hóa ra các thuật toán sinh hóa5 của não người còn xa mới gọi là hoàn hảo. Chúng dựa vào khả năng tự mày mò, các phím tắt và những mạch điện lạc hậu vốn thích nghi với đồng cỏ châu Phi hơn là rừng rậm thành thị6. Chẳng trách mà ngay cả những tài xế cừ, nhân viên ngân hàng giỏi và luật sư xịn thỉnh thoảng cũng phạm những sai lầm ngu ngốc.

Điều này có nghĩa AI có thể vượt qua con người ngay cả trong những việc vốn được cho là đòi hỏi “trực giác”. Nếu AI cần phải cạnh tranh với con người về mặt linh cảm huyền bí, thì nhiệm vụ đó quả là nghe có vẻ bất khả. Nhưng nếu AI thật sự cần cạnh tranh với các mạng lưới thần kinh trong việc tính toán các khả năng và nhận dạng mẫu, thì chuyện đó nghe có vẻ dễ hơn nhiều.

Đặc biệt, AI có thể giỏi hơn trong những công việc đòi hỏi trực giác về người khác. Nhiều công việc, như điều khiển một phương tiện trên phố đông người đi bộ, cho người lạ mướn tiền và thương thảo một thương vụ, đòi hỏi khả năng đánh giá chính xác các xúc cảm và mong muốn của người khác. Đứa bé kia có sắp chạy ào ra đường không? Liệu người đàn ông mặc vest kia có định cầm tiền của mình rồi biến không? Liệu gã luật sư kia có thực sự ra tay như đã dọa hay chỉ đang khoác lác? Khi người ta vẫn nghĩ những cảm xúc và mong muốn như thế được một linh hồn phi-vật chất tạo ra thì có vẻ rõ ràng là máy tính sẽ không bao giờ có thể thay thế những tài xế, nhân viên ngân hàng và luật sư. Vì làm sao một cái máy tính có thể hiểu được linh hồn con người, vốn được tạo ra một cách linh thiêng? Thế nhưng nếu những cảm xúc và mong muốn kia thực chất không gì khác ngoài các thuật toán sinh hóa thì không có lý do gì mà máy tính không thể giải mã những thuật toán đó, và làm thế tốt hơn bất cứ Homo sapiens nào.

Việc người tài xế dự đoán ý đồ của một khách bộ hành, chủ nhà băng đánh giá độ khả tín của một người vay vốn tiềm năng và luật sư phán đoán tình hình tại bàn thương lượng không dựa vào ma thuật. Thay vào đó, dù chính họ không ý thức được, não của họ đang nhận dạng các mẫu sinh hóa bằng cách phân tích vẻ mặt, ngữ điệu, cử động tay và cả mùi cơ thể nữa. Một AI được lắp các máy đo phù hợp có thể làm tất cả những việc trên chính xác và đáng tin cậy hơn một con người rất nhiều.

Vì lý do này mà mối đe dọa mất việc làm không chỉ đơn thuần xuất hiện từ sự nổi lên của công nghệ thông tin. Nó còn bắt nguồn từ sự kết hợp của công nghệ thông tin và công nghệ sinh học. Việc đưa một máy quét fMRI vào thị trường lao động đòi hỏi nhiều thời gian và chông gai, nhưng vẫn có thể hoàn thành trong một vài thập kỷ. Những gì các nhà khoa học não bộ ngày nay đang nghiên cứu về hạch amygdala và tiểu não có thể khiến các máy tính có khả năng vượt mặt các nhà tâm thần học và vệ sĩ con người vào năm 2050.

AI không chỉ sẵn sàng bẻ khóa con người và vượt mặt họ trong các kỹ năng vốn trước nay là độc đáo chỉ có ở loài người; nó còn được hưởng những kỹ năng phi-nhân độc nhất vô nhị, điều làm nên sự khác biệt cốt lõi giữa AI và một người lao động. Hai khả năng phi-nhân đặc biệt quan trọng mà AI sở hữu là kết nối và nâng cấp.

Con người là các cá thể nên khó kết nối họ với nhau và đảm bảo rằng tất cả đều được cập nhật. Trái lại, các máy tính không phải là các cá thể và việc kết hợp chúng thành một mạng lưới linh hoạt đơn nhất là rất dễ dàng. Điều chúng ta đang đối mặt không phải là sự thay thế hàng triệu công nhân bằng hàng triệu robot và máy tính; mà mỗi con người rất có thể sẽ bị thay thế bởi một mạng lưới hợp nhất. Do đó, khi cân nhắc về tự động hóa, sẽ là sai lầm nếu so sánh khả năng của một tài xế với một chiếc xe tự hành, hay một bác sĩ-người với một bác sĩ AI. Thay vào đó, ta nên so sánh khả năng của một tập hợp người với khả năng của một mạng lưới tích hợp.

Chẳng hạn, nhiều tài xế không nắm vững tất cả những quy định giao thông thay đổi liên tục và họ thường xuyên vi phạm. Thêm vào đó, mỗi phương tiện là một thực thể riêng biệt nên khi hai phương tiện cùng tiến về giao lộ vào cùng một thời điểm, tài xế có thể báo hiệu nhầm ý định của mình dẫn đến va chạm. Trái lại, các phương tiện tự hành có thể kết nối với nhau. Khi hai phương tiện như vậy cùng tiến về một giao lộ, chúng thực chất không phải là hai thực thể riêng biệt mà là một phần của một thuật toán duy nhất. Do đó, khả năng chúng có thể phát tín hiệu nhầm và va vào nhau là ít hơn. Và nếu ủy ban giao thông thay đổi một số luật giao thông, mọi phương tiện tự hành có thể dễ dàng cập nhật thông tin vào cùng thời điểm; và ngoại trừ một vài lỗi chương trình, chúng sẽ tuân theo luật mới chính xác đến từng con chữ.

Tương tự, nếu Tổ chức Y tế Thế giới phát hiện một loại bệnh mới, hay một phòng thí nghiệm điều chế được một loại thuốc mới, việc cập nhật thông tin về các tiến triển này đến mọi bác sĩ trên thế giới là gần như bất khả. Trái lại, ngay cả nếu có 10 tỷ bác sĩ AI trên thế giới, mỗi AI theo dõi sức khỏe của một người duy nhất, có thể cập nhật cho tất cả AI các thông tin trên trong vài phần giây và chúng có thể trao đổi với nhau các phản hồi của mình về căn bệnh mới hay loại thuốc mới. Các lợi thế tiềm nàng này của khả năng kết nối và cập nhật lớn đến nỗi ít nhất trong một số ngành nghề, việc thay thế tất cả con người bằng máy tính có lẽ là hợp lý, ngay cả khi nếu xét về mặt cá nhân thì một số người vẫn làm tốt hơn máy.

Bạn có thể phản đối rằng khi chuyển công việc từ những con người đơn lẻ sang cho một mạng lưới máy tính, chúng ta sẽ mất đi lợi thế của tính cá nhân. Chẳng hạn, nếu một bác sĩ-người chẩn đoán sai, anh ta không giết tất cả bệnh nhân trên thế giới; anh ta cũng không ngăn được sự phát triển của tất cả các loại thuốc mới. Trái lại, nếu tất cả bác sĩ thực ra chỉ là một hệ thống duy nhất và hệ thống đó phạm phải một sai lầm, hậu quả có thể cực kỳ thảm khốc. Tuy nhiên, trên thực tế, một hệ thống máy tính tích hợp có thể tối đa hóa những lợi thế của kết nối mà không mất đi lợi ích của tính cá nhân. Anh có thể chạy nhiều thuật toán khác nhau trên cùng một mạng lưới, thế là một bệnh nhân trong một ngôi làng xa xôi giữa rừng cũng có thể tiếp cận với không chỉ một bác sĩ có quyền hạn duy nhất mà thực ra là hàng trăm bác sĩ AI khác nhau, những người mà năng lực tương quan liên tục được só sánh với nhau, qua điện thoại thông minh của người đó. Bạn không thích những gì bác sĩ IBM vừa nói với bạn? Không vấn đề. Ngay cả khi mắc kẹt đâu đó trên sườn núi Kilimanjaro, bạn vẫn có thể dễ dàng liên lạc với bác sĩ Baidu để xin ý kiến khác.

Những lợi ích đối với xã hội loài người nhiều khả năng là cực kỳ lớn. Các bác sĩ AI có thể cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe tốt hơn và rẻ hơn rất nhiều cho hàng tỷ người, đặc biệt là những ai đang không hề nhận được dịch vụ y tế nào. Nhờ các thuật toán tự học và các thiết bị cảm biến sinh trắc học mà một người dân làng nghèo tại một nước kém phát triển có thể tận hưởng chăm sóc y tế qua điện thoại thông minh tốt hơn nhiều những gì người giàu nhất thế giới ngày nay nhận được từ một bệnh viện thành phố tân tiến nhất.

Tương tự, các phương tiện tự hành có thể cung cấp cho con người các dịch vụ giao thông tốt hơn nhiều, đặc biệt là giảm tỷ lệ chết do tai nạn giao thông. Ngày nay, mỗi năm có gần 1,25 triệu người chết trong các tai nạn giao thông (gấp đôi số người chết vì chiến tranh, tội phạm và khủng bố cộng lại). Hơn 90% các tai nạn này xảy ra do các sai lầm của con người: ai đó uống rượu và lái xe, ai đó nhắn tin trong khi lái xe, ai đó ngủ gục trên tay lái, ai đó mơ mộng giữa ban ngày thay vì để ý đường đi. ủy ban An toàn Giao thông Cao tốc Quốc gia ước tính năm 2012 có 31% các tai nạn gây chết người ở Mỹ liên quan đến các tài xế sử dụng đồ uống có cồn, 30% do tốc độ và 21% do lái xe mất tập trung. Các phương tiện tự hành sẽ không bao giờ phạm phải những điều này. Mặc dù chúng có những vấn đề và hạn chế riêng, và dù một số tai nạn là không thể tránh khỏi, việc thay thế toàn bộ tài xế bằng máy tính được kỳ vọng là giảm khoảng 90% số người thương vong khi tham gia giao thông đường bộ. Nói cách khác, chuyển sang các phương tiện tự hành có thể ngăn được cái chết cho khoảng một triệu người mỗi năm.

Do đó, sẽ thật điên rồ nếu ngăn cản sự tự động hóa trong những lĩnh vực như giao thông và y tế chỉ để giữ việc làm cho con người. Xét cho cùng, cái chúng ta cần bảo vệ cuối cùng là con người, không phải việc làm. Các tài xế và bác sĩ mất việc sẽ phải đi tìm việc làm khác thôi.

—ooOoo—

MOZART TRONG CỖ MÁY

ÍT NHẤT về ngắn hạn, AI và khoa học robot khó có khả năng loại bỏ hoàn toàn một số ngành nghề. Những công việc đòi hỏi chuyên môn hóa trong một phạm vi hẹp gồm các hoạt động lặp lại sẽ được tự động hóa. Nhưng để thay thế con người bằng máy móc trong các công việc ít lặp lại hơn, đòi hỏi sử dụng đồng thời một loạt các kỹ năng rộng và bao gồm việc đối phó với các tình huống chưa lường trước, sẽ khó hơn rất nhiều. Chẳng hạn như y tế. Nhiều bác sĩ tập trung gần như hoàn toàn vào xử lý thông tin: họ tiếp nhận các dữ liệu y tế, phân tích và đưa ra chẩn đoán. Trái lại, các y tá cần những kỹ năng vận động và cảm xúc tốt để tiêm thuốc, thay băng gạc hay kiềm chế một bệnh nhân manh động. Do đó, có lẽ chúng ta sẽ có một bác sĩ gia đình AI. trên điện thoại thông minh trước khi có một robot y tá đáng tin cậy nhiều thập kỷ sau đó. Ngành chăm sóc con người, tức chăm lo cho người ốm, người trẻ cũng như người già, có nhiều khả năng sẽ vẫn là địa hạt của con người trong một thời gian dài. Quả thực, khi con người sống thọ hơn và có ít con cái hơn, việc chăm sóc người cao tuổi có lẽ sẽ là một trong những lĩnh vực phát triển nhanh nhất trong thị trường lao động con người.

Bên cạnh chăm sóc, công việc sáng tạo cũng có những rào cản đặc biệt khó khăn cho tự động hóa. Chúng ta không cần những người bán nhạc nữa: chúng ta có thể tải xuống trực tiếp từ iTunes; nhưng các nhạc sĩ, nhạc công, ca sĩ và DJ vẫn là người bằng xương bằng thịt. Chúng ta dựa vào sức sáng tạo của họ không chỉ để sản xuất một thứ âm nhạc hoàn toàn mới mà còn để lựa chọn trong loạt khả năng hiện hữu nhiều vô kể.

Tuy nhiên, về lâu dài, không có công việc nào hoàn toàn không thể thay thế bởi tự động hóa cả. Ngay cả các nghệ sĩ cũng nên lưu ý. Trong thế giới hiện đại, nghệ thuật thường được gắn với cảm xúc con người. Chúng ta có xu hướng nghĩ rằng các nghệ sĩ đang truyền tải những nội lực tâm lý nào đó, rằng toàn bộ mục đích của nghệ thuật là kết nối chúng ta với cảm xúc hay khơi dậy trong ta một xúc cảm mới nào đó. Do vậy, khi đánh giá nghệ thuật, chúng ta thường phán xét dựa trên tác động về mặt cảm xúc của nó lên khán giả. Tuy nhiên, nếu nghệ thuật được định nghĩa bằng cảm xúc con người thì điều gì sẽ xảy ra một khi các thuật toán ngoại thân7 có thể hiểu và điều khiển được cảm xúc con người tốt hơn cả Shakespeare, Frida Kahlo hay Beyoncé?

Xét cho cùng, các cảm xúc không phải là hiện tượng kỳ bí gì; chúng là kết quả của một quá trình sinh hóa. Do đó, trong một tương lai không quá xa, một thuật toán học-máy cũng có thể phân tích được các dữ liệu sinh trắc từ các máy cảm ứng lắp trên và trong cơ thể bạn, phát hiện kiểu tính cách và những trạng thái tâm lý thay đổi của bạn, từ đó tính toán được tác động về mặt xúc cảm mà một bài hát cụ thể, thậm chí là một điệu nhạc nhất định, có thể gây ra cho bạn.

Trong tất cả các loại hình nghệ thuật, âm nhạc có lẽ dễ bị ảnh hưởng bởi phân tích Big Data chinh phục nhất vì cả đầu vào và đầu ra của nó đều thích hợp với việc mô tả chính xác bằng toán học. Đầu vào là các mô hình toán học của sóng âm, đầu ra là các mô hình điện hóa của xung thần kinh. Chỉ trong vài thập kỷ, một thuật toán chạy trên hàng triệu trải nghiệm âm nhạc có thể học để dự đoán cách khiến những đầu vào nhất định đưa ra những đầu ra nhất định.

Giả sử bạn vừa trải qua một cuộc cãi vã kinh khủng với bạn trai. Thuật toán phụ trách hệ thống âm thanh của bạn sẽ ngay lập tức nhận ra những xáo trộn cảm xúc trong bạn; và dựa vào những gì nó biết về cá nhân bạn cũng như tâm lý con người nói chung, nó sẽ chơi những bài hát phù hợp với trạng thái tâm lý, đồng cảm với nỗi buồn bực và nói hộ niềm đau của bạn. Những bài hát cụ thể này có thể không phù hợp với người khác, nhưng chúng hoàn hảo với tính cách của bạn. Sau khi cùng bạn đi đến tận cùng nỗi buồn, thuật toán sẽ phát bài hát duy nhất trên thế giới có khả năng làm bạn vui lên, có thể vì tiềm thức của bạn kết nối nó với một ký ức tuổi thơ hạnh phúc mà chính bạn cũng không ý thức được. Không một người DJ nào dám mơ chạm tới những kỹ năng của một AI như vậy.

Bạn có thể phản đối rằng AI sẽ giết chết những sự thú vị ngẫu nhiên và nhốt chúng ta trong một cái kén âm nhạc chật hẹp dệt bằng những cảm xúc yêu hay ghét trước đó của chúng ta. Thế còn khám phá các thị hiếu và phong cách âm nhạc mới thì sao? Không vấn đề. Bạn có thể dễ dàng điều chỉnh thuật toán để 5% lựa chọn của nó là hoàn toàn ngẫu hứng, bất chợt phát một bản thu từ dàn nhạc gamelan8 của Indonesia, một bản opera của Rossini hay một bài K-pop đình đám mới nhất. Dần dà, bằng cách theo dõi phản ứng của bạn, AI thậm chí có thể xác định được cả mức độ ngẫu nhiên lý tưởng, tối ưu hóa được khía cạnh khám phá mà vẫn tránh được sự khó chịu, có lẽ giảm mức ngẫu nhiên xuống 3% hay tăng lên 8%.

Một phản đối khả dĩ nữa là thuật toán có thể thiết lập mục tiêu cảm xúc của nó như thế nào. Nếu bạn vừa cãi nhau với bạn trai, thuật toán nên hướng đến việc làm bạn vui hay buồn đây? Liệu nó có mù quáng khư khư với một bộ cảm xúc “tốt” hay “xấu” cứng nhắc không? Có lẽ có những lúc trong đời mà cảm thấy buồn cũng tốt. Dĩ nhiên, vẫn câu hỏi đó có thể dành cho các nhạc công và các DJ con người. Thế nhưng với một thuật toán, có rất nhiều giải pháp thú vị cho vấn đề này.

Một phương án là cứ kệ theo khách hàng. Bạn có thể đánh giá cảm xúc của mình theo cách nào tùy thích và thuật toán sẽ đi theo mệnh lệnh của bạn. Bất kể bạn muốn gặm nhấm sự thương thân trách phận hay nhảy nhót vì vui mừng, thuật toán sẽ răm rắp theo chỉ dẫn đó. Sự thật là thuật toán có thể học được cách nhận ra các nhu cầu của bạn dù chính bạn cũng không ý thức một cách rõ ràng về chúng.

Hoặc giả bạn không tin tưởng bản thân, bạn có thể bảo thuật toán đi theo gợi ý của bất cứ nhà tâm lý học nổi tiếng nào bạn tin tưởng. Nếu cuối cùng bạn trai bạn vẫn đá bạn, thuật toán có thể đưa bạn qua năm giai đoạn đau buồn chính thức, đầu tiên là giúp bạn phủ nhận chuyện đã xảy ra bằng cách chơi bài “Don’t Worry, Be Happy” (tạm dịch: Đừng lo lắng, hãy vui lên) của Bobby McFerrin, rồi thổi bùng con giận dữ của bạn bằng bài “You Oughta Know” (tạm dịch: Hẳn là anh biết chứ) của Alanis Morissette, động viên bạn níu kéo bằng bài “Ne Me Quitte Pas” (tạm dịch: Đừng rời xa em) của Jacques Brel và bài “Come Back and Stay” (tạm dịch: Hãy quay về và ở lại) của Paul Young, đẩy bạn xuống hố sâu trầm cảm bằng “Someone Like You” (tạm dịch: Ai đó giống anh) và “Hello” (tạm dịch: Xin chào) của Adele, và cuối cùng giúp bạn chấp nhận tình thế bằng “I Will Survive” (tạm dịch: Tôi sẽ sống sót) của Gloria Gaynor.

Bước tiếp theo có thể là cho thuật toán bắt đầu tự vá víu, sửa các bài hát và giai điệu, thay đổi chúng một chút thôi cho vừa với thị hiếu của bạn. Có lẽ bạn ghét một đoạn nào đó trong một bài hát nói chung là rất hay. Thuật toán biết điều đó vì tim bạn lỡ một nhịp và nồng độ oxytocin tụt một chút mỗi khi bạn nghe cái đoạn khó chịu đó. Thuật toán có thể viết lại hay bỏ hẳn đi những nốt chướng tai đó.

Về lâu dài, các thuật toán có thể học cách sáng tác toàn bộ giai điệu, chơi với các cảm xúc của con người như thể đó là những phím đàn. Sử dụng các dữ liệu sinh trắc của bạn, các thuật toán thậm chí có thể sản xuất những giai điệu được cá nhân hóa mà chỉ mình bạn trong cả vũ trụ này mới yêu thích.

Người ta thường nói con người kết nối với nghệ thuật vì họ tìm thấy mình trong đó. Điều này có thể dẫn đến những kết quả bất ngờ, có phần ghê rợn, nếu có khi nào Facebook bắt đầu sáng tác nghệ thuật được cá nhân hóa dựa trên tất cả những gì nó biết về bạn. Nếu bạn trai đá bạn, Facebook sẽ cho bạn nghe một bài hát viết riêng về thằng cha mắc dịch đó chứ không phải về gã cha căng chú kiết đã làm tan vỡ trái tim Adele hay Alanis Morissette. Bài hát thậm chí còn nhắc bạn nhớ lại những sự kiện có thực trong mối quan hệ của bạn mà chẳng ai khác trên thế giới biết tới.

Dĩ nhiên, nghệ thuật được cá nhân hóa có thể không bao giờ thành mốt vì người ta sẽ tiếp tục thích các bài hát đình đám thông thường mà ai cũng thích hơn. Làm sao bạn nhảy hay hát chung theo một bài mà không ai khác ngoài bạn biết? Nhưng các thuật toán thậm chí có thể chứng minh rằng nó lão luyện với việc sản xuất các bản hit toàn cầu hơn là các bài hát hiếm hoi được cá nhân hóa kia. Bằng cách sử dụng các cơ sở dữ liệu sinh trắc đồ sộ thu thập từ hàng triệu người, thuật toán có thể biết nó nên bấm những nút sinh hóa nào để sản xuất ra một bản nhạc đình đám toàn cầu sẽ khiến mọi người “quẩy” theo như điên trên sàn nhảy. Nếu nghệ thuật thực sự là nhằm khơi gợi (hay điều khiển) cảm xúc con người thì sẽ hiếm, nếu có, nhạc sĩ nào có thể cạnh tranh nổi với một thuật toán như vậy, vì họ không thể sánh được với nó về việc hiểu thứ nhạc cụ chủ chốt mà họ đang chơi: hệ thống sinh hóa của con người.

Liệu tất cả những điều này có đem đến nghệ thuật xuất sắc? Điều đó dựa vào định nghĩa của nghệ thuật. Nếu cái hay thực sự nằm ở tai người nghe, và nếu khách hàng luôn đúng, thì các thuật toán sinh trắc có cơ hội sản sinh ra loại nghệ thuật hay nhất trong lịch sử. Nếu nghệ thuật là một cái gì đó sâu sắc hơn cảm xức con người và nên thể hiện một chân lý nào đó vượt ra ngoài những rung động hóa học của chúng ta, thì các thuật toán sinh trắc có lẽ sẽ không thể trở thành những nghệ sĩ giỏi. Nhưng hầu hết con người cũng vậy thôi. Để bước vào thị trường nghệ thuật và chiếm chỗ nhiều nhạc sĩ / nghệ sĩ người khác, các thuật toán đâu phải bắt đầu bằng cách vượt qua Tchaikovsky. Chỉ cần hay hơn Britney Spears là đủ rồi.

—ooOoo—

VIỆC LÀM MỚI?

VIỆC MẤT đi nhiều công việc truyền thống trong mọi lĩnh vực, từ nghệ thuật đến y tế, sẽ phần nào được bổ khuyết bằng việc tạo ra các việc làm mới cho con người. Các bác sĩ người sơ cấp với công việc chẩn đoán các bệnh đã biết và tiến hành các phương pháp điều trị quen thuộc có lẽ sẽ bị các bác sĩ AI thay thế. Nhưng chính Vì thế, các bác sĩ và trợ lý phòng thí nghiệm sẽ được trả nhiều tiền hơn để thực hiện các nghiên cứu đột phá và phát triển các loại thuốc hay các thủ thuật phẫu thuật mới.

AI có thể giúp tạo ra các công việc mới theo một cách khác nữa. Thay vì cạnh tranh với AI, con người có thể tập trung vào phục vụ và nâng cấp AI. Chẳng hạn, máy bay không người lái đã loại bỏ một số công việc (như phi công) nhưng tạo ra nhiều cơ hội mới trong bảo trì, điều khiển từ xa, phân tích dữ liệu và an ninh mạng. Không lực Hoa Kỳ cần 30 người để vận hành mỗi máy bay không người lái Predator hay Reaper bay qua Syria, trong khi việc phân tích lượng thông tin thu thập được cần thêm ít nhất 80 người nữa. Vào năm 2015, Không lực Hoa Kỳ thiếu người được tập huấn đủ năng lực để đảm nhiệm các vị trí này, do đó đối mặt với một cuộc khủng hoảng rất trớ trêu trong việc đảm bảo nhân sự cho các máy bay không người lái.

Nếu vậy, thị trường lao động năm 2050 có thể sẽ được định hình bởi việc hợp tác giữa người-AI hơn là cạnh tranh. Trong các lĩnh vực từ cảnh sát đến ngân hàng, các nhóm người-AI có thể vượt qua cả người và máy tính. Sau khi chương trình cờ vua Deep Blue của IBM đánh bại Garry Kasparov vào năm 1997, con người đâu có ngừng chơi cờ. Thay vào đó, nhờ các huấn luyện viên AI, các kiện tướng cờ vua trở nên giỏi hơn bao giờ hết và ít nhất là có một thời gian, các nhóm người-AI được gọi là “nhân mã” đã thắng cả người và máy tính trong bộ môn này. Tương tự, AI có thể giúp rèn giũa nên những thám tử, nhân viên ngân hàng và binh sĩ tốt nhất trong lịch sử.

Tuy nhiên, tất cả những công việc mới đó có lẽ sẽ yêu cầu trình độ chuyên môn rất cao, do đó sẽ nảy sinh vấn đề lao động không có chuyên môn bị thất nghiệp. Tạo ra các việc làm mới có thể sẽ dễ dàng hơn việc tái đào tạo những người có thể thật sự đảm nhận những công việc ấy. Trong các làn sóng tự động hóa trước đó, con người thường có thể chuyển từ một công việc kỹ năng thấp, lặp đi lặp lại này sang một việc tương tự khác. Vào năm 1920, một người lao động tại trang trại bị sa thải vì cơ khí hóa nông nghiệp có thể tìm một việc mới trong nhà máy sản xuất đầu máy kéo. Vào năm 1980, một công nhân nhà máy thất nghiệp có thể bắt đầu công việc thu ngân trong siêu thị. Những thay đổi nghề nghiệp như vậy là khả dĩ bởi sự chuyển từ nông trại sang nhà máy rồi từ nhà máy sang siêu thị chỉ đòi hỏi việc đào tạo lại rất hạn chế.

Nhưng đến năm 2050, một nhân viên thu ngân hay công nhân nhà máy dệt mất việc vì một con robot sẽ không thể bắt đầu làm việc với tư cách một nhà nghiên cứu ung thư, một người điều khiển máy bay không người lái hay là một thành viên của nhóm người-AI ngành ngân hàng. Cô ta sẽ không có các kỹ năng cần thiết. Trong Thế chiến thứ nhất, việc điều hàng triệu tân binh chưa qua huấn luyện đi nạp đạn súng máy rồi hy sinh hàng ngàn người có thể là có lý. Kỹ năng cá nhân của họ không mấy quan trọng. Ngày nay, dù thiếu người vận hành máy bay không người lái và chuyên viên phân tích dữ liệu, Không lực Hoa Kỳ vẫn không muốn lấp chỗ trống bằng các nhân viên Walmart mất việc. Bạn sẽ không muốn một tay lính mới thiếu kinh nghiệm nhầm một lễ cưới của người Afghanistan với một hội nghị cấp cao của Taliban đâu.

Do vậy, mặc dù xuất hiện nhiều việc làm mới, chúng ta vẫn sẽ chứng kiến sự xuất hiện của một tầng lớp vô dụng đông đảo mới. Chúng ta có thể thật sự gánh chịu hậu quả tồi tệ nhất của cả hai vấn đề, tỷ lệ thất nghiệp cao và thiếu lao động có tay nghề. Nhiều người sẽ chịu chung số phận không phải với những người đánh xe ngựa thế kỷ 19 đã chuyển sang lái taxi, mà của những con ngựa thế kỷ 19: ngày càng bị đẩy khỏi thị trường lao động.

Thêm nữa, không một công việc còn lại nào cho con người còn có thể giữ được trước mối đe dọa của tự động hóa trong tương lai, bởi học máy và công nghệ robot sẽ tiếp tục phát triển. Một nhân viên Walmart 40 tuổi thất nghiệp, nhờ nỗ lực siêu phàm, đã trở thành một “phi công” điều khiển máy bay không người lái; nhưng có lẽ anh ta sẽ phải tự đổi mới một lần nữa vào mười năm sau đó, vì đến lúc ấy, việc điều khiển máy bay không người lái có thể cũng đã được tự động hóa nốt. Sự bất ổn khôn lường này cũng sẽ khiến việc tổ chức các công đoàn hay đảm bảo quyền lợi của người lao động trở nên khó khăn hơn. Ngay lúc này, nhiều công việc mới trong các nền kinh tế phát triển chỉ là các công việc tạm thời không được bảo đảm, lao động tự do và việc làm một lần. Làm thế nào tổ chức công đoàn cho một ngành nghề mọc lên như nấm sau mưa rồi biến mất trong vòng một thập kỷ?

Tương tự, trong các nhóm nhân mã người-máy hẳn sẽ diễn ra một cuộc chiến giằng co liên tục giữa người và máy tính, thay vì một mối hợp tác dài lâu. Các nhóm chỉ có con người, như Sherlock Holmes và bác sĩ Watson, thường phát triển các thứ bậc và quy trình bền vững kéo dài nhiều thập kỷ. Nhưng một thám tử lập nhóm với hệ thống máy tính Watson của IBM (trở nên nổi tiếng sau khi thắng chương trình đố vui truyền hình Jeopardy! vào năm 2011) sẽ thấy mọi quy trình chỉ là lời kêu gọi chia rẽ, mọi thứ bậc chỉ khơi lên cách mạng mà thôi. Phụ tá hôm qua có thể hóa thành giám sát ngày mai, và mọi giao thức, chỉ dẫn sẽ phải viết lại sau mỗi năm.

Một cái nhìn kỹ lưỡng hơn thế giới cờ vua có thể cho thấy mọi thứ đang đi về đâu trong dài hạn. Đúng là vài năm sau khi Deep Blue đánh bại Kasparov, hợp tác người-máy đã nở rộ trong bộ môn này. Nhưng trong những năm gần đây, máy tính đã đánh cờ giỏi đến nỗi các cộng sự người của chúng đã không còn giá trị và có thể sớm trở nên hoàn toàn vô dụng.

Ngày 7 tháng Mười hai năm 2017 đánh dấu một cột mốc quan trọng, không phải một máy tính đánh bại một con người trong môn cờ vua, tin đấy cũ rồi; đó là khi chương trình AlphaZero của Google đánh bại chương trình Stockfish 8. Stockfish 8 là nhà vô địch cờ vua máy tính thế giới năm 2016. Nó tiếp cận được hàng trăm năm kinh nghiệm của con người tích lũy trong môn cờ vua, cũng như hàng thập kỷ kinh nghiệm máy tính. Nó có khả năng tính toán 70 triệu nước cờ mỗi giây. Trái lại, AlphaZero chỉ tính được 80.000 nước mỗi giây và những nhà chế tạo ra nó chưa hề dạy nó bất cứ chiến thuật cờ vua nào, thậm chí các thế khai cuộc cơ bản cũng không. Thay vào đó, AlphaZero sử dụng các nguyên tắc học máy mới nhất để tự học chơi cờ bằng cách chơi với chính nó. Tuy nhiên, trong 100 ván cờ giữa tay mơ AlphaZero và Stockfish, AlphaZero thắng 28 và hòa 72. Nó không thua một ván nào. AlphaZero không học gì từ con người nên rất nhiều nước đi và chiến thuật đánh thắng của nó dưới mắt con người có thể nói là rất xa lạ. Có thể xem chúng là sáng tạo, nếu không muốn nói thẳng ra là thiên tài.

Bạn có đoán được AlphaZero học chơi cờ từ con số không, chuẩn bị cho trận đấu với Stockfish và phát triển các “bản năng” thiên tài của nó trong bao lâu không? Bốn giờ. Không phải lỗi đánh máy đâu. Suốt nhiều thế kỷ, cờ vua được xem là một trong những vinh quang của trí tuệ con người. AlphaZero đã đi từ hoàn toàn không biết gì đến bậc thầy sáng tạo trong bốn giờ đồng hồ, không cần sự chỉ dẫn nào từ con người.

AlphaZero không phải là phần mềm sáng tạo duy nhất. Giờ đây, nhiều chương trình thường xuyên vượt mặt các kỳ thủ người không chỉ trong tính toán sơ đẳng mà trong cả “sáng tạo”. Trong các giải cờ vua chỉ có con người, các giám khảo liên tục phải trông chừng các kỳ thủ cố ăn gian bằng cách bí mật nhận trợ giúp từ máy tính. Một trong các cách để bắt được những kẻ gian lận này là giám sát mức sáng tạo mà các kỳ thủ thể hiện. Nếu họ đi một nước cờ đặc biệt sáng tạo, các giám khảo thường sẽ nghi ngờ đấy không thể là nước đi của con người, phải là nước đi của máy tính! ít nhất là trong cờ vua, sáng tạo đang được xem là thương hiệu của máy tính chứ không phải của con người! Thế nên nếu cờ vua là con chim hoàng yến trong mỏ than, thì chúng ta bị cảnh báo rằng con chim ấy đang hấp hối9. Điều đang diễn ra ngày nay với các đội cờ người-AI có thể sẽ diễn ra sau này với các đội người-AI trong lĩnh vực cảnh sát, y tế và cả ngân hàng nữa.

Do đó, tạo các việc làm mới và đào tạo lại con người để thực hiện những việc đó sẽ không phải là một nỗ lực “một lần là xong”. Cuộc cách mạng AI sẽ không phải là một sự kiện bước ngoặt duy nhất để sau đó thị trường lao động sẽ ổn định trong một trạng thái cân bằng mới. Thay vào đó, nó sẽ là một dòng thác của các đứt gãy, cái sau còn lớn hơn cái trước. Ngay ngày nay đã có rất ít người xác định làm một việc cả đời. Đến năm 2050, không chỉ ý tưởng về một việc làm trọn đời mà ý tưởng về một ngành nghề trọn đời cũng có vẻ cổ lỗ.

Ngay cả khi có thể liên tục tạo ra các việc làm mới và đào tạo lại lực lượng lao động, chúng ta hẳn vẫn băn khoăn liệu một người trung bình có đủ bền bỉ về mặt cảm xúc cho một cuộc đời đầy những xáo trộn liên tục như thế không. Thay đổi lúc nào cũng gây căng thẳng và thế giới đầy biến động đầu thế kỷ 21 đã tạo ra một đại dịch căng thẳng toàn cầu. Khi tính bấp bênh của thị trường lao động và của sự nghiệp cá nhân gia tăng, liệu con người có đương đầu nổi? Chúng ta có lẽ sẽ cần các kỹ thuật giảm căng thẳng hiệu quả hơn nữa, từ thuốc thang đến liệu pháp phản hồi thần kinh đến thiền, để ngăn đầu óc con người không bị suy sụp. Đến năm 2050, một tầng lớp vô dụng có thể sẽ xuất hiện không chỉ vì hoàn toàn thiếu việc làm hay thiếu sự giáo dục hiệu quả mà còn vì không đủ sức bền thần kinh.

Đương nhiên, phần lớn những điều này chỉ là suy đoán. Đến thời điểm tôi viết cuốn sách này, tức đầu năm 2018, tự động hóa đã phá vỡ nhiều ngành công nghiệp nhưng chưa dẫn đến thất nghiệp hàng loạt. Trên thực tế, tại nhiều nước, ví dụ như Hoa Kỳ, thất nghiệp đang ở mức thấp lịch sử. Chẳng ai biết chắc chắn học máy và tự động hóa sẽ ảnh hưởng thế nào đến các ngành nghề khác nhau trong tương lai, và cực kỳ khó đoán lộ trình của các tiến bộ có liên quan, đặc biệt khi chúng phụ thuộc vào các quyết định chính trị và truyền thống văn hóa cũng nhiều như các đột phá thuần túy kỹ thuật. Do đó, ngay cả khi các phương tiện tự hành chứng tỏ chúng an toàn và rẻ tiền hơn tài xế-người thì các chính trị gia và người tiêu dùng vẫn có thể ngăn chặn sự thay đổi trong nhiều năm, thậm chí nhiều thập kỷ.

Tuy nhiên, chúng ta không thể cho phép mình trở nên tự mãn. Cứ thế tin rằng sẽ xuất hiện đủ công ăn việc làm mới để bổ khuyết cho bất kỳ việc nào bị mất đi là hết sức nguy hiểm. Việc nó từng xảy ra trong các làn sóng tự động hóa trước kia không hề đảm bảo nó sẽ xảy ra một lần nữa dưới các điều kiện rất khác của thế kỷ 21. Biến động xã hội và chính trị tiềm ẩn đáng báo động đến mức ngay cả khi khả năng thất nghiệp hàng loạt mang tính hệ thống là thấp, chúng ta vẫn phải xem xét nó cực kỳ nghiêm túc.

Trong thế kỷ 19, Cách mạng Công nghiệp đã tạo ra các điều kiện và vấn đề mới mà không một mô hình xã hội, kinh tế và chính trị nào có sẵn có thể đương đầu nổi. Chế độ phong kiến, quân chủ và các tôn giáo truyền thống không thích ứng được để quản lý các đại đô thị công nghiệp, hàng triệu công nhân tha hương hay bản chất liên tục thay đổi của nền kinh tế hiện đại. Từ đó, loài người phải phát triển các mô hình hoàn toàn mới: các nền dân chủ tự do, các nền độc tài và các thể chế phát xít, … và chúng ta đã mất hơn một thế kỷ chiến tranh và cách mạng kinh hoàng để thử nghiệm các mô hình này, gạn đục khơi trong và thực thi các giải pháp tốt nhất. Lao động trẻ em trong các hầm mỏ thời Dickens, Thế chiến thứ nhất và nạn đói khủng khiếp năm 1932-1933 tại Ukraine chỉ là một phần học phí nho nhỏ mà loài người đã phải trả.

Thử thách chờ chực con người trong thế kỷ 21 đến từ công nghệ thông tin và công nghệ sinh học phải nói là lớn hơn nhiều thử thách do đầu máy hơi nước, đường ray hỏa xa và điện đặt ra trong thời đại trước. Và với sức hủy diệt khủng khiếp của nền văn minh hiện nay, chúng ta đơn giản là không thể trả giá cho bất kỳ mô hình thất bại, các cuộc thế chiến và các cuộc cách mạng đẫm máu nào nữa. Lần này, các mô hình thất bại có thể dẫn đến chiến tranh hạt nhân, các thảm họa biến đổi gien và sự sụp đổ hoàn toàn của sinh quyển. Chúng ta phải làm tốt hơn những gì con người đã làm khi đối mặt với cuộc Cách mạng Công nghiệp.

—ooOoo—

TỪ BÓC LỘT ĐẾN VÔ DỤNG

CÁC GIẢI pháp tiềm năng rơi vào ba nhóm chính: làm gì để ngăn tình trạng mất việc làm; làm gì để tạo ra đủ việc làm mới; và làm gì nếu, dù đã cố hết sức, việc làm bị mất đi vẫn vượt quá số việc làm được tạo ra.

Ngăn chặn hoàn toàn chuyện mất việc làm là một chiến thuật kém hấp dẫn và có lẽ không khả thi, bởi như vậy có nghĩa là từ bỏ các tiềm năng khả quan vô bờ bến của AI và robot. Tuy nhiên, các chính phủ có thể quyết định thận trọng làm chậm lại tốc độ tự động hóa để làm giảm các cơn sốc mà nó gây và có thêm thời gian điều chỉnh. Công nghệ không bao giờ là tất định và việc có thể làm một cái gì đó không có nghĩa là phải làm cái đó. Quy định của chính phủ có thể ngăn chặn thành công các công nghệ mới, ngay cả khi chúng khả thi về mặt thương mại và có lợi về mặt kinh tế. Chẳng hạn, trong nhiều thập kỷ, chúng ta đã có đủ công nghệ để tạo một thị trường nội tạng người hoàn chỉnh với các “nguồn cung cấp” ở các nước kém phát triển và nhu cầu gần như không bao giờ cạn từ những người mua giàu có, tuyệt vọng. Các “kho người” như thế có thể có giá trị vài trăm tỷ đô la. Thế nhưng các quy định đều cấm mua bán tự do các bộ phận cơ thể người và dù có thị trường nội tạng chợ đen, nó vẫn nhỏ hẹp hơn rất nhiều những gì người ta có thể tưởng tượng.

Làm chậm tốc độ thay đổi có thể cho ta thời gian tạo ra đủ việc làm mới thay thế gần hết các việc làm đã mất. Thế nhưng, như đã nói ở trên, tinh thần khởi nghiệp sẽ phải đi kèm với một cuộc cách mạng trong giáo dục và tâm lý. Cứ cho rằng những công việc mới sẽ không chỉ là những việc “nhàn rỗi” của chính phủ thì có lẽ chúng sẽ đòi hỏi những trình độ chuyên môn cao, và khi AI tiếp tục cải tiến, lao động-người sẽ cần liên tục học các kỹ năng mới và thay đổi nghề nghiệp. Các chính phủ sẽ phải ra tay bằng cách bao cấp cho lĩnh vực giáo dục suốt đời lẫn cung cấp một tấm lưới an toàn cho các giai đoạn chuyển tiếp không thể tránh khỏi. Nếu một cựu nhân viên điều khiển máy bay không người lái đã 40 tuổi cần 3 năm để đổi mới bản thân, trở thành một nhà thiết kế các thế giới ảo thì có lẽ cô ấy sẽ cần rất nhiều trợ giúp từ chính phủ để trang trải cho bản thân cũng như gia đình trong thời gian đó (Hệ thống kiểu này hiện đang được tiên phong thực hiện tại Scandinavia, nơi các chính phủ đi theo phương châm “Bảo vệ người lao động chứ không phải việc làm”).

Ngay cả khi có đủ sự trợ giúp từ chính phủ, ta vẫn không rõ liệu hàng tỷ người có khả năng hên tục đổi mới bản thân mà không mất cân bằng hay không. Vì lý do này, nếu sau tất cả những nỗ lực của chúng ta, một tỷ lệ đáng kể dân số thế giới bị đẩy khỏi thị trường lao động, chúng ta sẽ phải khám phá các mô hình mới cho những xã hội, các nền kinh tế và chính trị hậu-việc làm. Bước đầu tiên là thành thật thừa nhận rằng các mô hình xã hội, kinh tế và chính trị mà ta đã thừa hưởng từ quá khứ không đủ sức giải quyết một thử thách như vậy.

Lấy ví dụ, chủ nghĩa cộng sản. Khi tự động hóa đe dọa làm rung chuyển hệ thống tư bản đến nền tảng của nó, người ta có thể cho rằng chủ nghĩa cộng sản có thể trở lại. Nhưng chủ nghĩa cộng sản không được xây dựng để khai thác loại khủng hoảng đó. Chủ nghĩa cộng sản thế kỷ XX cho rằng giai cấp công nhân là quan trọng đối với nền kinh tế, và các nhà tư tưởng cộng sản đã cố gắng dạy cho giai cấp vô sản làm thế nào để biến sức mạnh kinh tế to lớn của nó thành đầu mối chính trị. Kế hoạch chính trị cộng sản kêu gọi một cuộc cách mạng của giai cấp công nhân. Những giáo lý này sẽ có liên quan như thế nào nếu quần chúng mất giá trị kinh tế, và do đó cần phải đấu tranh chống lại sự không liên quan hơn là chống lại sự bóc lột? Làm thế nào để bạn bắt đầu một cuộc cách mạng của giai cấp công nhân mà không có một giai cấp công nhân?

Một số có thể tranh luận rằng con người không bao giờ có thể trở nên vô dụng về mặt kinh tế vì ngay cả khi không thể cạnh tranh được với AI tại nơi làm việc, họ vẫn luôn được cần đến với tư cách người tiêu dùng. Tuy nhiên, không có gì chắc chắn là nền kinh tế tương lai sẽ cần chúng ta với tư cách là người tiêu dùng. Máy móc và máy tính cũng có thể làm được điều đó. Về lý thuyết, ta có thể có một nền kinh tế trong đó một công ty khai khoáng sản xuất và bán sắt cho một công ty robot, công ty robot sản xuất và bán robot cho công ty khai khoáng, công ty này đào được nhiều sắt hơn, sắt lại được dùng để sản xuất thêm nhiều robot, và cứ thế. Các công ty này có thể phát triển và mở rộng đến tận cuối dải Ngân hà và chúng chỉ cần robot và máy tính mà thôi; chúng thậm chí không cần con người để mua các sản phẩm của chúng.

Trên thực tế, ngày nay, các máy tính và thuật toán đã bắt đầu hoạt động với tư cách khách hàng bên cạnh việc làm nhà sản xuất. Trên thị trường chứng khoán chẳng hạn, các thuật toán đang trở thành những người mua trái phiếu, cổ phần và hàng hóa quan trọng nhất. Tương tự, trong ngành công nghiệp quảng cáo, khách hàng quan trọng hơn cả là một thuật toán: thuật toán tìm kiếm Google. Khi thiết kế các trang web, người ta thường đi theo thị hiếu của thuật toán tìm kiếm Google hơn là “gu” của bất kỳ con người nào.

Thuật toán đương nhiên không có ý thức, thế nên không như khách hàng-con người, chúng không thể tận hưởng những gì chúng mua và các quyết định của chúng không do các rung động và xúc cảm nhào nặn mà thành. Thuật toán tìm kiếm Google không thể nếm kem. Tuy nhiên, các thuật toán lựa chọn mọi thứ dựa trên các tính toán bên trong và các ưu tiên gắn liền với chúng; các ưu tiên đó đang ngày càng định hình thế giới của chúng ta. Thuật toán tìm kiếm Google có một thị hiếu rất phức tạp khi xếp hạng trang web của những đơn vị bán kem, và những đơn vị bán kem thành công nhất thế giới là những đối tượng được thuật toán Google xếp hạng nhất, không phải là những đơn vị sản xuất ra loại kem ngon nhất.

Tôi biết được chuyện này nhờ kinh nghiệm cá nhân. Khi tôi xuất bản một cuốn sách, các nhà xuất bản yêu cầu tôi viết một mô tả ngắn để họ dùng quảng bá trực tuyến. Nhưng họ có một chuyên gia đặc biệt sẽ điều chỉnh những gì tôi viết theo thị hiếu của thuật toán Google. Chuyên gia đó đọc qua phần viết của tôi và nói: “Đừng dùng từ này, dùng từ kia kìa. Thế thì chúng ta mới thu hút thêm sự chú ý từ thuật toán Google”. Chúng tôi biết chỉ cần mình lọt vào mắt xanh của thuật toán thì coi như mình đã nắm chắc người dùng trong tay.

Vậy nếu con người không còn cần thiết, dù với tư cách người sản xuất hay người tiêu dùng, thì điều gì sẽ bảo vệ sự tồn tại về thể xác cũng như sự lành mạnh về tinh thần của họ? Chúng ta không thể ngồi chờ cuộc khủng hoảng bùng nổ hết mức trước khi bắt đầu tìm kiếm câu trả lời. Đến lúc đó sẽ là quá muộn. Để đương đầu với những đứt gãy công nghệ và kinh tế chưa hề có tiền lệ của thế kỷ 21, chúng ta cần phát triển các mô hình xã hội và kinh tế mới càng sớm càng tốt. Các mô hình này nên được dẫn dắt bởi nguyên tắc bảo vệ con người chứ không bảo vệ việc làm. Nhiều công việc đơn điệu nhàm chán và cũng không đáng để bảo vệ. Chẳng ai có mơ ước cả đời là đi làm thu ngân cả. Thay vào đó, chúng ta nên tập trung vào việc chuẩn bị cho các nhu cầu cơ bản của con người và bảo vệ địa vị xã hội cũng như giá trị bản thân của họ.

Một mô hình mới đang ngày càng được chú ý là thu nhập cơ bản phổ quát (UBI, viết tắt của Universal Basic Income). UBI đề xuất các chính phủ đánh thuế các tỷ phú và các tập đoàn kiểm soát các thuật toán và robot, rồi sử dụng số tiền đó để cho mỗi người một khoản lương hào phóng để chi trả cho những nhu cầu cơ bản của họ. Điều này sẽ giảm bớt tác động của việc thất nghiệp và mất địa vị kinh tế của người nghèo, trong khi bảo vệ người giàu trước con tức giận của những người theo chủ nghĩa dân túy. Một ý tưởng có liên quan đề xuất việc mở rộng phạm vi những hoạt động của con người được xem là “công việc”. Hiện tại, hàng tỷ ông bố, bà mẹ đang chăm sóc con cái, hàng xóm láng giềng trông nom nhau và các công dân tổ chức ra các cộng đồng, không hoạt động giá trị nào trong số này được xem là công việc cả. Có lẽ chúng ta cần thay đổi tư tưởng và nhận ra rằng chăm sóc một đứa trẻ có thể xem là công việc quan trọng và thử thách nhất trên thế giới. Nếu thế, sẽ không bao giờ thiếu việc làm ngay cả khi máy tính và robot thay thế hết tài xế, nhân viên ngân hàng và luật sư. Câu hỏi dĩ nhiên là ai sẽ định giá và trả tiền cho những công việc mới được thừa nhận này? Mặc nhiên, những em bé sáu tháng tuổi sẽ không trả lương cho mẹ chúng, chính phủ có lẽ sẽ phải tự chi trả khoản này. Giả sử chúng ta muốn các khoản lương đó sẽ trang trải được toàn bộ nhu cầu cơ bản của một gia đình, vậy thì cuối cùng chúng sẽ không khác thu nhập cơ bản phổ quát là bao.

Một cách khác là các chính phủ có thể trợ cấp các dịch vụ cơ bản phổ quát thay vì thu nhập. Thay vì cho mọi người tiền, để rồi họ dùng tiền đó mua sắm bất cứ thứ gì họ thích, chính phủ có thể miễn phí giáo dục, y tế, giao thông, . . . Đây thực chất là tầm nhìn lý tưởng của chủ nghĩa xã hội. Mặc dù giờ không cần tiến hành một cuộc cách mạng của tầng lóp lao động của chủ nghĩa xã hội nữa, chúng ta có lẽ vẫn nên hướng tới việc hiện thực hóa mục tiêu “cộng sản” bằng các phương cách khác.

Cho người dân thu nhập cơ bản phổ quát (theo tư bản chủ nghĩa) hay dịch vụ cơ bản phổ quát (theo xã hội chủ nghĩa) là tốt hơn thì còn phải bàn. Cả hai phương án có những mặt ưu điểm và mặt hạn chế riêng. Nhưng dù bạn chọn trào lưu nào, vấn đề chính nằm ở định nghĩa “phổ quát” và “cơ bản” thực sự nghĩa là gì.

—ooOoo—

PHỔ QUÁT LÀ GÌ?

KHI NÓI về hỗ trợ cơ bản phổ quát, dù là dưới hình thức thu nhập hay dịch vụ, người ta thường có ý nói hỗ trợ cơ bản quốc gia. Đến bây giờ, mọi đề xuất UBI đều hạn chế trong phạm vi quốc gia hoặc khu vực. Vào tháng Một năm 2017, Phần Lan bắt đầu thử nghiệm kéo dài hai năm, trợ cấp cho 2.000 người Phần Lan thất nghiệp 560 euro một tháng, bất kể họ đã tìm được việc làm hay chưa. Các thử nghiệm tương tự đang diễn ra ở Ontario của Canada, ở thành phố Livorno của Ý và một vài thành phố ở Hà Lan. (Vào năm 2016, Thụy Sĩ tổ chức một cuộc trưng cầu dân ý về việc thiết lập một chương trình thu nhập cơ bản quốc gia, nhưng cử tri đã bác bỏ ý tưởng trên.)

Tuy nhiên, vấn đề với những chương trình mang tầm quốc gia và thành phố như vậy là các nạn nhân chính của tự động hóa có thể không sống ở Phần Lan, Ontario, Livorno hay Amsterdam. Toàn cầu hóa đã khiến người ở một nước này hoàn toàn lệ thuộc vào các thị trường ở nước khác, nhưng tự động hóa có thể tháo rời những mảng lấn của mạng lưới thương mại toàn cầu này và kéo theo những hậu quả thảm khốc cho những mắt xích yếu nhất. Trong thế kỷ 20, các nước đang phát triển thiếu tài nguyên thiên nhiên đạt tiến bộ kinh tế chủ yếu bằng cách bán sức lao động rẻ mạt của những người lao động không có tay nghề. Ngày nay, hàng triệu người Bangladesh đang kiếm sống bằng cách sản xuất áo sơ-mi và bán chúng cho các khách hàng ở Mỹ, trong khi người ở Bangalore kiếm sống bằng cách xử lý các phàn nàn của khách hàng Mỹ ở các tổng đài chăm sóc khách hàng.

Thế nhưng với sự phát triển của AI, robot và máy in 3D, lao động không có tay nghề giá rẻ sẽ trở nên ngày càng ít quan trọng. Thay vì sản xuất một cái áo sơ-mi ở Dhaka và vận chuyển nó từ đó đến tận Mỹ, bạn có thể mua mã của chiếc áo trên mạng từ Amazon rồi in nó ở New York. Các cửa hàng Zara và Prada ở Đại lộ Năm có thể được thay thế bởi các trung tâm in 3D Ở Brooklyn; một số người thậm chí có thể có máy in tại nhà. Cùng lúc đó, thay vì gọi điện đến tổng đài chăm sóc khách hàng ở Bangalore để phàn nàn về máy in của mình, bạn có thể nói chuyện với một đại diện AI trong đám mây Google (âm sắc và ngữ điệu của nó sẽ được điều chỉnh theo sở thích của bạn). Các công nhân và nhân viên trực tổng đài vừa thất nghiệp ở Dhaka và Bangalore không có nền tảng giáo dục cần thiết để chuyển sang thiết kế áo sơ-mi thời trang hay viết mã máy tính, thế họ sẽ sống sót ra sao?

Nếu AI và máy in 3D thực sự thay thế những người ở Bangladesh và Bangalore, phần doanh thu trước vốn chảy về Nam Á giờ sẽ đổ đầy két của một vài nhà tài phiệt công nghệ ở California. Thay vì phát triển kinh tế cải thiện điều kiện sống trên khắp thế giới, chúng ta có thể thấy lượng của cải mới khổng lồ được tạo ra trong các trung tâm công nghệ cao như Thung lũng Silicon, trong khi nhiều nước đang phát triển sẽ sụp đổ.

Dĩ nhiên, một số nền kinh tế đang nổi, bao gồm cả Ấn Độ và Bangladesh, có thể sẽ tiến bộ đủ nhanh để tham gia vào nhóm thắng cuộc. Con hoặc cháu của các công nhân nhà máy dệt và nhân viên trực tổng đài rất có thể sẽ trở thành các kỹ sư và doanh nhân sẽ tạo ra và sở hữu các máy tính và máy in 3D. Nhưng thời gian để tạo ra một biến chuyển như vậy đang cạn dần. Trong quá khứ, lao động thiếu tay nghề giá rẻ đóng vai trò như một cây cầu an toàn bắc qua hố sâu chia cắt kinh tế toàn cầu; ngay cả khi một nước nào đó tiến bộ chậm đi chăng nữa, nó vẫn có thể hy vọng rằng cuối cùng mình sẽ đến được nơi an toàn. Đi những bước đúng thì quan trọng hơn là tiến bộ nhanh. Nhưng giờ đây, cây cầu đang rung chuyển và chẳng mấy chốc có thể sẽ sập. Những người vốn đã vượt qua bên kia, tiến từ lao động giá rẻ lên lao động trong các ngành đòi hỏi tay nghề cao, có lẽ sẽ ổn. Nhưng những người đang tụt lại phía sau có thể thấy mình bị mắc kẹt ở bên này hố sâu ngăn cách mà không có phương tiện nào để đi qua bên kia. Bạn phải làm gì khi không ai cần các lao động giá rẻ không có tay nghề của bạn và bạn cũng không có nguồn lực để xây dựng một hệ thống giáo dục tốt và dạy họ các kỹ năng mới?

Thế thì số phận của những người tụt hậu sẽ ra sao? Các cử tri Mỹ hoàn toàn có thể đồng ý với việc dùng tiền thuế mà Amazon và Google phải nộp cho việc kinh doanh ở Mỹ chi trả lương hay dịch vụ miễn phí cho các thợ mỏ thất nghiệp ở Pennsylvania và các tài xế taxi mất việc ở New York. Nhưng liệu các cử tri Mỹ cũng đồng ý là số thuế này nên được gửi đi để hỗ trợ những người thất nghiệp ở những nơi mà Tổng thống Trump đã định nghĩa là “các nước bẩn thỉu”? Nếu bạn tin điều đó, hẳn bạn cũng tin ông già Noel và thỏ Phục sinh sẽ giải quyết được vấn đề.

—ooOoo—

CƠ BẢN LÀ GÌ?

HỖ TRỢ cơ bản phổ quát là để chăm sóc các nhu cầu cơ bản của con người, nhưng lại không có định nghĩa nào về nó được chấp nhận rộng rãi. Từ góc độ sinh học thuần túy, một người cần chỉ 1.500 đến 2.500 calo mỗi ngày để tồn tại. Bất cứ thứ gì nhiều hơn thế là xa xỉ. Thế nhưng mọi nền văn hóa trong lịch sử đều đã từng định nghĩa các nhu cầu trên mức nghèo đói sinh học này là “cơ bản”. Ở châu Âu trung cổ, việc tiếp cận với các dịch vụ của nhà thờ được xem trọng hơn cả thức ăn vì tôn giáo chăm sóc linh hồn vĩnh hằng của bạn hơn là thể xác phù du. Ở châu Âu ngày nay, giáo dục và dịch vụ y tế tử tế được coi là nhu cầu cơ bản của con người; một số còn cho rằng cả việc tiếp cận Internet giờ cũng là thiết yếu cho nam phụ lão ấu. Nếu vào năm 2050, Chính phủ Thế giới hợp nhất đồng ý đánh thuế Google, Amazon, Baidu và Tencent để cung cấp hỗ trợ cơ bản cho mọi con người trên Trái đất, Ở Dhaka cũng như ở Detroit, người ta sẽ định nghĩa “cơ bản” như thế nào?

Chẳng hạn, giáo dục cơ bản bao gồm những gì: chỉ đọc và viết thôi, hay cả viết code máy tính và chơi đàn violin? Chỉ sáu năm tiểu học thôi hay đến tận tiến sĩ? Và y tế thì sao? Nếu đến năm 2050, các tiến bộ y tế có thể làm chậm quá trình lão hóa và tăng tuổi thọ con người lên đáng kể thì các liệu trình mới có phổ cập đến tất cả mười tỷ con người trên khắp hành tinh hay chỉ cho vài tỷ phú? Nếu công nghệ sinh học cho phép bố mẹ “nâng cấp” con cái mình, liệu điều này được xem là một nhu cầu cơ bản của con người hay ta sẽ thấy loài người chia làm các giai cấp sinh học khác nhau, với những siêu nhân giàu có tận hưởng các khả năng vượt xa các Homo sapiens nghèo khó?

Dù bạn chọn định nghĩa “các nhu cầu cơ bản của con người” như thế nào, một khi bạn cung cấp chúng cho tất cả mọi người hoàn toàn miễn phí, chúng sẽ ngay lập tức bị coi là đương nhiên, và rồi các cuộc cạnh tranh xã hội và đấu tranh chính trị khốc liệt sẽ tập trung vào những thứ “xa xỉ”, dù đó là xe tự hành, khả năng tiếp cận các công viên thực tế-ảo hay cơ thể được điều chỉnh, tăng cường về mặt sinh học. Nhưng nếu quần chúng thất nghiệp không nắm của cải kinh tế, thật khó hình dung làm sao họ có được những điều xa xỉ nói trên. Do đó, khoảng cách giữa giàu (các nhà quản lý của Tencent và các cổ đông của Google) và nghèo (những người sống phụ thuộc vào thu nhập cơ bản phổ quát) sẽ trở nên không chỉ quá lớn mà còn thật sự không thể vượt qua được.

Vì lý do này, ngay cả nếu chương trình hỗ trợ phổ quát toàn cầu nào đó cung cấp cho người nghèo năm 2050 dịch vụ y tế và giáo dục tốt hơn nhiều so với những gì họ đang nhận được ngày nay, họ rất có thể vẫn cực kỳ tức giận về bất bình đẳng toàn cầu và sự thiếu tính dịch chuyển xã hội. Người ta sẽ cảm thấy hệ thống đã bị thao túng để chống lại họ, chính phủ chỉ phục vụ giới siêu giàu và tương lai sẽ còn tối tăm hơn với họ và con cháu họ.

Homo sapiens đơn giản là không được “tạo ra” để thỏa mãn. Hạnh phúc của con người phụ thuộc vào các điều kiện khách quan ít hơn và vào kỳ vọng của chính chúng ta nhiều hơn. Tuy nhiên, kỳ vọng thì lại có xu hướng thích ứng với các điều kiện, bao gồm những điều kiện của những người khác. Khi mọi thứ tốt lên, kỳ vọng lại phình thêm và thế là ngay cả những tiến bộ vượt bậc của các điều kiện cũng có thể khiến chúng ta bất mãn y như trước. Nếu hỗ trợ cơ bản phổ quát nhắm đến cải thiện các điều kiện khách quan của một người-trung bình vào năm 2050, nó có cơ hội thành công. Nhưng nếu nó nhắm đến làm con người ta thỏa mãn hơn với số phận của mình một cách chủ quan và ngăn bất bình đẳng xã hội, có khả năng là nó sẽ thất bại.

Để thực sự đạt được những mục đích của mình, hỗ trợ cơ bản phổ quát cần được bổ sung thêm một số nhu cầu có ý nghĩa, từ thể thao cho đến tôn giáo. Có lẽ cho đến nay, thử nghiệm thành công nhất về cách sống một cuộc sống mãn nguyện trong thế giới hậu-việc làm đã diễn ra ở Israel. Ở đó, khoảng 50% đàn ông Do Thái siêu-Chính thống không bao giờ làm việc. Họ dành trọn cuộc đời nghiên cứu các thánh kinh thiêng liêng và thực hành các nghi thức tôn giáo. Họ và gia đình họ không bị đói một phần vì những bà vợ thường làm việc và một phần vì chính phủ dành cho họ những khoản trợ cấp hào phóng và các dịch vụ miễn phí, đảm bảo họ không thiếu các nhu yếu phẩm. Đấy là hỗ trợ cơ bản phổ quát avant la lettre, tức đi trước thời đại.

Dù nghèo và thất nghiệp, trong hết cuộc khảo sát này đến cuộc khảo sát khác, những người đàn ông Do Thái siêu-Chính thống này cho thấy mức độ hài lòng với cuộc sống cao hơn bất cứ nhóm dân cư nào khác của xã hội Israel. Điều này là do sức mạnh của sự gắn kết cộng đồng cũng như ý nghĩa sâu sắc mà họ tìm thấy khi nghiên cứu thánh kinh và thực hiện các nghi thức. Một căn phòng nhỏ chật ních những người đàn ông Do Thái ngồi bàn luận kinh Talmud có thể tạo ra nhiều niềm vui, sự gắn kết và thấu suốt hơn cả một nhà máy dệt khổng lồ toàn những công nhân lao động cật lực. Trong các cuộc khảo sát toàn cầu về mức độ hài lòng với cuộc sống, Israel thường đứng đâu đó gần đầu bảng, một phần nhờ những người nghèo thất nghiệp này.

Người Israel thế tục thường phàn nàn một cách cay đắng rằng những người siêu-Chính thống không đóng góp đủ cho xã hội và sống nhờ vào lao động vất vả của người khác. Người Israel thế tục cũng thường cho rằng lối sống của người siêu-Chính thống là không bền vững, đặc biệt khi gia đình của họ có trung bình bảy người con. Sớm muộn gì chính phủ cũng sẽ không thể hỗ trợ nhiều người thất nghiệp đến vậy và những người siêu-Chính thống sẽ phải đi làm. Thế nhưng, có khi điều ngược lại mới xảy ra. Khi robot và AI đẩy con người ra khỏi thị trường lao động, những người Do Thái siêu-Chính thống có thể sẽ được xem là hình mẫu của tương lai hơn là người cổ lỗ sĩ. Không phải tất cả mọi người đều sẽ trở thành người Do Thái siêu-Chính thống và đến các chủng viện (Yeshiva) để học kinh Talmud. Nhưng trong cuộc đời của mọi người, cuộc tìm kiếm ý nghĩa và cộng đồng có thể sẽ làm lu mờ cuộc kiếm tìm công ăn việc làm.

Nếu chúng ta tìm được cách kết hợp một tấm lưới an toàn kinh tế phổ quát với các cộng đồng mạnh và các nhu cầu ý nghĩa, chuyện mất việc vì các thuật toán có thể sẽ biến thành một diễm phúc. Tuy nhiên, chuyện mất kiểm soát cuộc đời của chính mình, là một viễn cảnh đáng sợ hơn rất nhiều. Mặc cho mối hiểm họa của thất nghiệp hàng loạt, cái chúng ta nên lo lắng nhiều hơn nữa là sự dịch chuyển quyền lực từ con người sang thuật toán, điều có thể phá hủy những niềm tin còn sót lại trong câu chuyện tự do và mở đường cho sự trỗi dậy của các nền độc tài số.