Bài này có mười lăm bài nhỏ, mục lục như sau:

1. Start-up Mechanize và tham vọng tự động hoá tất cả các loại việc làm.
2. Sam Altman nói về robot sẽ thay thế lao động phổ thông.
3. Peter Zeihan nói về thay đổi nhân khẩu học dẫn tới thiếu hụt lao động và suy giảm số lượng người tiêu dùng sẽ tác động xấu đến kinh tế TQ trong 8 năm tới (có thể làm Trung Quốc suy sụp)
4. Peter Thiel nói về việc các tỷ phú công nghệ tại sao phải dồn sức đẩy Trump lên.
5. Tại sao cần nghiên cứu khoa học tự nhiên.
6. Vụ Meta mua Scale AI và Alexandre Wang
7. Trí thông minh không gian cho AI
8. Peter Thiel đưa nước Mỹ về đâu? Và vai trò của Trung Quốc ( câu trả lời của Yannis Varoufakis.)
9. Hiểm hoạ AI
10. Analogy Machine
11. Quantum Computing
12. Palantir
13. AI trong giáo dục: Alpha School ở Hoa Kỳ
14. Joe Lonsdale: Một giai cấp mới
15. Lịch sử, nhìn từ “nguyên lý vũ trụ toàn ảnh”

[Xem thêm:

Tại sao Việt Nam chưa có Vương Hộ Ninh

Vladislav Surkov: Vương Hộ Ninh của Nga xem phía cuối bài viết về Curtis Yarvin (một Vương Hộ Ninh tư nhân ở Mỹ): Ai đã giác ngộ và huấn luyện Peter Thiel, Musk và phó tổng thống JD Vance?

Peter Thiel và các hệ phái tư tưởng ở Silicon Valley và Bay Area

Tiếng gà gáy sáng làm thức tỉnh Peter ]

*

**

1. Start-up Mechanize và tham vọng tự động hoá tất cả các loại việc làm

NYT có bài viết về một start up tên là Mechanize và bài phỏng vấn một trong ba anh sáng lập cái công ty này. Mechanize đặt ra mục tiêu là automate tất cả các job trên đời trong vòng 30-40 năm nữa. Theo bài phỏng vấn thì anh founder tên là Matthew nói là các job đều cần các skill. Mà các skill thì có thể train con Ai làm được. (Vậy có thể hiểu công ty này cố gắng automation các công việc đòi hỏi kỹ năng, thức là thay thế người làm các việc này bằng máy, chứ không thay được chuyên môn). Công ty Mechanize nhận đầu tư từ nhiều tên tuổi trong làng công nghệ trong đó có founder của Stripe và của chief AI scientist của Google. Công ty chỉ có 5 nhân viên. Họ dùng reinforcement để train AI làm các job của giới cổ cồn trắng. Ví dụ họ đã làm được con Ai thay cho coder. Con Ai Coder này cũng được tạo tài khoản email, slack để làm việc nhóm với các coder khác. Cũng được giao việc, cũng có deadline, cũng phải phối hợp với team, rồi cũng có đánh giá. 

Bài trên NYT có nhắc đến việc full automation như thế này không phải là ý tưởng mới, mà Keynes đã dự báo từ những năm 1930. “The dream of full automation isn’t new. John Maynard Keynes, the economist, predicted in the 1930s that machines would automate nearly all jobs, creating material abundance and leaving people free to pursue their passions.”

2. Sam Altman nói về robot sẽ thay thế lao động phổ thông.

Sam Altman có bài nói chuyện ở AI Start Up School (Y Combinator). Trong talk thì nói nhiều thứ, kể cả việc Musk đã mean thế nào khi ở OpenAI. Có một ý Altman nói rằng Mỹ không mang được nền kinh tế sản xuất quay về (vì thiếu lao động phổ thông), nhưng 10 năm nữa Mỹ sẽ làm được robot hình người (humanoid) và chạy bằng AI. Các robot này sẽ là lực lượng lao động lái xe lái tàu bốc vác. (Link youtube ở comment).

3. Peter Zeihan nói về thay đổi nhân khẩu học dẫn tới thiếu hụt lao động và suy giảm số lượng người tiêu dùng sẽ tác động xấu đến kinh tế TQ trong 8 năm tới (có thể làm Trung Quốc suy sụp)

Sam Altman nói là vài chục năm tới robot (dạng người, humanoid) cài AI sẽ là lực lượng lao động phổ thông cho nền kinh tế  Hoa Kỳ. Còn các start-up kiểu Mechanize thì cố gắng tạo ra các nhân sự Ai có kỹ năng để làm việc thay giới lao động cổ cồn trắn (coder, kế toán, nhân sự vân vân.) (Hiện nhân sự ở các big tech cũng dùng AI rất nhiều rồi).

Nhưng Peter Zeihan lại nói hơi khác. Ở VN thì Jared Diamond, và gần đây là Tim Marshall được dịch nhiều và bán rất chạy. (Ở giữa hai ông này còn có Thomas Friedman). Peter Zeihan cũng là một nhà địa chính trị có tiếng tăm, từng làm cho Stratfor, và là tác giả sách bán rất chạy. Mình vừa gúc thử thì chưa có bản tiếng Việt nào. Cuốn “The End of the World is Just the Beginning” thì có thấy 1 cái bìa của Nhã Nam, nhưng có vẻ như sách chưa xuất bản (hoặc có thể ko xin được giấy phép). Cuốn này cũng là best-seller của Zeihan. (Bìa của Nhã Nam đã dịch tên ra tiếng Việt.)

Gần đây Zeihan có nói vài thứ. Lý thuyết lõi của anh này chủ yếu dựa vào năng lượng, các thuyết kinh tế, nhân khẩu học và địa lý. (Hơi khác Tim Marshall, gần như đặt vấn đề địa lý lên đầu và diễn giải mọi sự theo địa lý.) 

Ví dụ Zeihan nói vài điểm như sau như một cái framework lớn làm cơ sở cho các lý luận của mình. 

+ Các kiểu ism (phát xít, tư bản, cộng sản, xã hội chủ nghĩa kiểu bắc Âu…) đều vẫn ở bên trong một model cũ và giống nhau: quan hệ giữa vốn, lao động, quan hệ cung và cầu. Thế giới cần tìm ra model mới (vì nhiều lý do, trong đó có lý do nhân khẩu học và công nghệ.)

+ Sau chiến tranh lạnh (tường Berlin sụp), nước Mỹ khá là loay hoay về chiến lược. 

+ Toàn cầu hoá đi lên đỉnh cao vào năm 2019. Thế hệ boomer làm nên lực lượng lao động chính và sáng tạo chính, tiêu dùng chính, đã tàn.

+ Hiện có nhiều thế lực có thể đe doạ vị thế quân sự của Mỹ (chắc ý nói là khác so với thời kỳ khối cộng sản sụp đổ, nước Mỹ là vô địch và dẫn dắt trật tự thế giới), nhưng sẽ không có nước nào áp đặt nổi một trật tự thế giới mới. (Tức là trật tự thế giới vẫn cũ, dù có thay đổi, do chính sách của Hoa Kỳ).

Về nhân khẩu học, Zeihan cho rằng nước Mỹ đô thị hoá và công nghiệp hoá rất chậm, trải dài qua năm thế hệ, nên Mỹ không bị già hoá, không bị tỷ lệ sinh thấp. Nên lực lượng lao động trẻ vẫn dồi dào, lực lượng tiêu thụ hàng hoá vẫn đông. Việc này tiếp tục tồn tại hàng chục năm nữa. Tiếp đó, do chính sách nhập cư cởi mở, nên Mỹ nhập khẩu rất nhiều IQ của thế giới, đồng thời nhập khẩu cả lực lượng lao động. Mỹ, Canada, Mexico có đủ lực lượng lao động cho nhiều thập niên tới, tương tự là thị trường đủ lớn để kinh tế phát triển. Riêng Mexico thôi, đã có đủ lao động sản xuất mà chất lượng (hiệu suất) ngang lao động Tàu, mà chi phí chỉ bằng 1/3 (do Tàu trót đầu tư nhiều vào công xưởng).

Việt Nam cũng được nhắc đến với lập luận cho rằng lao động VN đã có thể (bắt đầu cạnh tranh với lao động TQ).

Trong lúc đó Ý, Đức, Hàn, Nhật đều bị già hoá. Còn TQ thì họ công nghiệp hoá và đô thị hoá cực nhanh, trong có 1 thế hệ. Nên họ bị già hoá và tỷ lệ sinh thấp. Ở TQ ở thời điểm hiện tại thì số lượng người trên 54 tuổi đã đông hơn số người dưới 53 tuổi. (Ngưỡng tuổi tiêu dùng khoẻ, lao động hiệu suất là 45.) Tức là lực lượng lao động và lực lượng tiêu dùng sẽ liên tục giảm trong 10 năm tới, và TQ sẽ rất đau đầu. Hiện cũng đã đau đầu rồi vì hàng hoá mà TQ làm ra chủ yếu là để xuất khẩu, chỉ mạnh ở khâu lắp ráp và sản xuất phần cuối của chuỗi giá trị. Saving tư nhân của Tàu nằm phần lớn ở BĐS. Zeihan dự đoán Tàu collapse trong 8 năm tới (nếu không có gì thay đổi).  

Do toàn cầu hoá và ngoại thương nên các chuỗi cung ứng rất xít xao. Nếu có sự cố, lập tức các nước như TQ hay New Zealand sẽ toạch về vấn đề lương thực, ví dụ nông nghiệp có thể thay đổi để trồng cây nuôi dân, nhưng chuỗi cung ứng để sản xuất phân bón sẽ toạch (vì ko có nguyên liệu để tạo ra phân bón, ko có phân bón thì sản lượng lương thực sẽ ko đủ đáp ứng). Mà chuỗi cung ứng rất dễ đổ vỡ nếu như Mỹ và phương Tây ko giữ được an ninh hàng hải. Chỉ cần buông lơi 1 phát là sẽ có các bọn hoạt động kiểu cướp biển, ví dụ như Houthi, làm gián đoạn vận tải biển. 

Trong vài chục năm tới, về mặt lao động và tiêu dùng thì Mỹ có lợi thế hơn hẳn TQ. Chiến lược dùng robot để thay thế con người là rất khó vì robot cơ khí mà vận hành tinh xảo được là rất khó làm (Altman bảo làm được, nhưng chỗ này mình đồng ý với Zeihan vì ai đã từng ngồi làm việc với các motor bước và lập trình điều khiển sẽ thấy cái này rất khó về kỹ thuật). Zeihan cũng cho rằng kể cả có robot thì ở mảng dịch vụ vẫn cần lao động là con người, ví dụ bác sĩ phẫu thuật.

(Lúc có cái talk này thì Trump chưa cho B-2 ném bom Iran. Việc B-2 ném bom Iran cho thấy một cuộc chiến kỳ lạ, Mỹ đánh Iran ở rất xa, cách hơn 11 ngàn km. Israel đánh Iran cũng rất xa, khoảng 2 ngàn km. Hoàn toàn không dùng bộ binh. Iran là con hổ dữ ở Trung Đông mà ai cũng sợ, hoá ra chả có năng lực phòng không, không quân và tình báo gì cả.)

4. Peter Thiel nói về việc các tỷ phú công nghệ tại sao phải dồn sức đẩy Trump lên.

Trên tờ New York Times có một bài (podcast, mục Opinion) phỏng vấn Peter Thiel, tên bài là “Peter Thiel and the AntiChrist”.

Việc một nhà tư tưởng cánh hữu công nghệ, gần như cực hữu, rất có ảnh hưởng, lên một tờ báo thiên tả như NYT để tuyên truyền là một sự kiện đáng đọc, dù tít bài là giật lên câu khách (chứ phần nói về AntiChrist không nhiều) và các idea hay message mà Thiel nói trong bài này cũng không có nhiều điều mới mẻ (ngoài chuyện Musk tỉnh ngộ và quay qua ủng hộ Trump.) 

Ngoài ra, do format của cái talk này trên podcast cộng cái lão host rất lòng vòng và nói chuyện vuốt đuôi, đặt câu hỏi dẫn dắt mà lại nâng bi, nên đề tài rất lan man, không quá cụ thể vào cái gì để mà có thể tóm tắt lại.

Nhưng đại khái nội dung như dưới đây:

Với giới trẻ ở Mỹ, với những người theo chủ nghĩa phóng khoáng (liberalism), với những người hoạt động thiên tả thì Thiel là hiện thân của super villain ngoài đời thực. Giàu có, gian ác, kiểu kiểu vậy. Tất nhiên với những người xã hội chủ nghĩa thì Thiel chắc chắn là kẻ thù kinh tởm nhất.

Ở phía ngược lại, Thiel là tỷ phú, là nhà tư tưởng có ảnh hưởng nhất ở thung lũng Silicon, là nhà đầu tư tay to và rất thành công vào các công ty công nghệ. Rất nhiều doanh nhân công nghệ lớn phải nghe lời, thậm chí tuân phục Thiel, cụ thể là Elon Musk và Mark Zuckerberg.

Thiel sớm đặt cược vào Trump, khi không ai nghĩ Trump thành tổng thống, và sau đó Trump đắc cử lần một. 

Một trong những nhân vật được Trump đặt cược lần đấy, là Vance, nay là phó của Trump 2.0. 

Lần chạy đua tổng thống lần hai của Trump, các tỷ phú công nghệ ở Silicon Valley ùa theo Thiel, ủng hộ Trump. Mạnh mẽ nhất là Elon Musk. A dua có nhiều, trong đó có Mark Zuckerberg mà Thiel bảo không phải là kẻ có ý thức hệ (như Musk), cũng chẳng suy nghĩ thấu đáo gì về sự việc này (việc ủng hộ Trump như thực hành một lý tưởng).

Là bộ óc của giới công nghệ thiên hữu, nhưng Thiel là gay, và những gì anh ấy nói rất đậm chất kỹ thuật lý luận của phát triển biện chứng (dialetcic development) và nhiều màu sắc duy vật lịch sử  của Marx.

*

“Lịch sử” trong hệ phái Hegel, là sự đấu tranh vật lộn lẫn nhau của các ý thức hệ, đến một ngày nào đó sẽ có một ý thức hệ chiến thắng hoàn toàn, lúc đó sẽ là kết thúc của lịch sử (end of history).

Hệ phái Marx thì lịch sử là đấu tranh của các giai cấp và các lực kinh tế, cuối cùng thì giai cấp công nhân sẽ thắng, nhà nước tiêu tan, thế giới chuyển thành của nghĩa cộng sản, end of history.

Cả hai thuyết đều thuộc dòng cứu cánh (teleology), tức là lịch sử vận hành để đi đến một cái đích có sẵn (purpose-driven). Cứu cánh luận thường là các thuyết liên quan đến thần học, trong đó mục đích cuối cùng (cứu cánh) là Chúa sẽ quay lại và giải thoát loài người. (Tin Lành vì vậy có hệ phái tên là Adventist (nghĩa là sự đến, ý nói là Chúa Ki Tô/ Cơ Đốc sẽ quay lại lần nữa), tiếng Việt là Cơ Đốc Phục Lâm (Lâm là đến, như lâm trận.)

Trung Quốc (Vương Hộ Ninh) và Việt Nam hiện tại là theo hệ phái political realism (Machiavelli, Hobbes). Tức là hệ phái Hegel và Marx đều có cái đích cuối cùng của lịch sử, hình thức cuối cùng của nhà nước, là liberal democracy và communism. Còn realism thì luôn luôn là đấu tranh và cân bằng quyền lực giữa các nhà nước, không bao giờ có đích cuối cùng. Không rõ về mặt tư tưởng, Thiel ra sức chống nhà nước socialist, nhưng muốn hướng đến cái gì?

*

Lý thuyết của Thiel đại khái dựa trên hình thức lý luận duy lịch sử và biện chứng như vậy. Anh này nhìn vào hai cái. Một cái là thời điểm, từ Francis Bacon. Một cái là quá trình phát triển của technology suốt gần 300 năm qua.

Theo Thiel thì từ 1750 đến 1970 công nghệ phát triển rất nhanh. Từ 1970 đến nay thì chậm lại rất nhiều, dù có AI, có drone, nhưng vẫn là rất chậm. Ví dụ như  cho đến trước 1970, tốc độ di chuyển của con người, từ đi xe ngựa, đi tàu hoá, đi xe hơi, đi máy bay là một quá trình tăng lên rất nhanh. Bản thân tốc độ tàu thuyền xe hơi máy bay cũng tăng nhanh so với chính nó. Khoa học công nghệ có những bước tiến lớn về năng lượng nguyên tử, chinh phục không gian. Nhưng sau 1970, mấy chục năm gần đây, thì gần như không tăng gì. Cái này gọi là stagnation về công nghệ. So với vài thế hệ trước đây, đầu tư vào khoa học và học thuật phải tăng lên rất nhiều để có “lãi” ngang với ngày xưa.

Tất cả mọi thứ, từ chính phủ, định chế, xã hội đều mặc định là phải tăng trưởng, nguồn lực dồn vào càng nhiều, phải vay, phải đánh thuế, thuề ngày càng cao, đến một lúc nào đó socialism của Mỹ (Obama, Biden) sẽ sụp đổ vì thuế. Các thế hệ cũ luôn expect thế hệ sau sẽ giàu có tiến bộ hơn, việc này sẽ dần dừng lại. Đến một lúc đạt ngưỡng, mọi thứ sẽ dừng lại, nhưng xã hội đã quá giàu để take risk và vọt qua hệ hình mới, nên nó sẽ mắc kẹt ở đấy. 

Vì quá lo lắng cho an toàn, ko dám mạo hiểm, chính phủ và các định chế lại đặt ra thêm nhiều rào cản để loại bỏ rủi ro. Thiel đưa ra một ví dụ là quản lý dược phẩm quá chặt, nên mất mấy chục năm và tốn rất nhiều tiền, ngành y và dược vẫn không tìm ra cách chữa dementia và alzheimer. Tức là tốc độ tiến bộ của công nghệ rất chậm. Giờ phải nới lỏng, cho thử nghiệm dễ hơn, ví dụ vậy, sẽ có hàng núi tiền đổ vào tìm cách chữa hai loại bệnh này, và khả năng thành công sẽ cao hơn.

Thiel đặt cược vào Trump năm 2016 vì Trump chính là nhân tố rủi ro, nó sẽ tạo ra disruption. Xã hội cần rủi ro, cần disruption, Trump chính là cái đó. (Tư duy này rất là venture capitalist, nhưng lại áp vào chính trị xã hội.)

Về AntiChrist. Thiel cho rằng từ Francis Bacon, con người bắt đầu nghĩ rằng khoa học và kỹ thuật sẽ giúp con người giống hơn với thần thánh (trẻ lâu hơn, sống lâu hơn, khoẻ hơn và có thể sẽ bất tử nhờ tiến bộ khoa học). (Bacon là người làm thay đổi triết học khoa học tự nhiên nhờ vào việc đặt ra và cổ suý phép quy nạp, xây dựng chủ nghĩa Duy nghiệm – Empiricism, và từ đó loài người có khoa học tự nhiên như hiện nay. Ngoài ra ông còn nhiều đóng góp quan trọng nữa cho loài người.) Những người đặt lòng tin vào khoa học công nghệ theo kiểu Bacon, tăng dần theo thời gian, họ rời xa Thiên Chúa, có niềm tin rằng một ngày nào đó, với công nghệ nào đó (kiểu đông lạnh cơ thể, ngủ đông) sẽ giúp họ sống lâu thêm rất nhiều (gần như là bất tử). Trong những người ấy, sẽ có kẻ ác, dùng công nghệ để khống chế loài người, giống như Dr. Strangelove trong phim (dưa theo nguyên mẫu là cha đẻ bom khinh khí Edward Teller, vai phản diện trong phim Oppenheimer của Nolan).

*

Quay lại với công nghệ. Loài người tiến bộ, công nghệ phát triển. Sự đi lên của công nghệ và loài người cần phải có phí tổn, đó chính là tài nguyên, năng lượng, và môi trường. Không muốn ô nhiễm, không muốn sử dụng năng lượng (hoá thạch) thì phải ngừng phát triển. Khi ngừng phát triển, hoặc chỉ làm chậm tốc độ phát triển lại thì sẽ nảy sinh ra vấn đề là các thế hệ sau không thành công, không ăn nên làm ra như các thế hệ trước, xã hội sẽ mất dynamic và chuyển thành static, tức là sẽ quay về với xã hội feudal (feudal là phong kiến, nhưng khác với phong kiến Tàu, hoặc VN). Thế giới lúc đó sẽ bị bọn environmentalist chi phối. Đó chính là bọn ác của thời nay, khác với bọn ác nhân kiểu Bacon. Mà symbol của bọn ác nhân ấy chính là Greta Thunberg.

[Mình có một anh người quen, Do Thái lai Hoa ở NY, anh này học Harvard xong về TQ đi làm, tình cờ lấy cháu ngoại của nguyên soái DKA. Anh này làm tư vấn, viết báo, viết sách. Anh ấy có một nhận xét thế này, khi TQ mở cửa, có rất nhiều người ở tầng lớp dưới, kiếm ăn được, leo lên được tầng trung lưu, xong họ có ảo tưởng là leo tiếp thì sẽ lên được thượng lưu (tất nhiên có mà leo bằng mắt, có tiền để vào được thượng lưu, thì phải giàu mấy đời liên tục). Rồi kinh tế Tàu bị stagnation, lúc đầu thì giới trẻ nhận ra là mình có đi làm thế nào cũng không thể mua được nhà. Rồi đến gần đây thì họ nhận ra là toàn bộ thế hệ trẻ hiện nay không thể thành công bằng thế hệ bố mẹ họ (không mua được nhà, không an toàn về tài chính, không nuôi được con vào đại học, không có địa vị (dù là bé) ở xã hội, cộng đồng, tập thể mình đang sống. Việt Nam cũng sắp sửa như thế. Nước Mỹ thì như Thiel nói, nếu bị thế, sẽ quay lại xã hội feudal.]

Quãng 2013, Thiel đã tranh luận rất nhiều với các tỷ phú công nghệ (Eric Schmidt, Marc Andreesen, Bezos) và họ đều không công nhận công nghệ đang bị stagnation. Mặc định ở Silicon Valley lúc đó là liberal, và cái gì không làm được thì bỏ thêm tiền, làm nhiều thêm nữa, sẽ được. Hàng núi tiền bỏ vào, càng ngày woke càng thắng thế, và đến lúc tất cả mọi người (dân Mỹ bình dân lao động) chuyển sang căm ghét họ. Sau 2016 (Trump đắc cử, rồi lại Biden), thì đến 2024 tất cả tỷ phú công nghệ đều quay xe, đặt cửa vào Trump.  

Theo Thiel, Musk tỉnh ngộ rất muộn, mãi đến 2024 khi gặp CEO của DeepMind là Demis Hassabis thì Musk mới tỉnh ra. Khi Musk bảo rằng dự án lên Sao Hoả của Musk mới là vĩ đại nhất chứ không phải dự án AI của DeepMind  thì anh CEO kia nói: AI của tao sẽ theo mày lên Sao Hoả. Musk im lặng. Vì Musk hiểu rằng anh kia nói đúng, dù Musk có bỏ đi đâu nữa thì wokist, wokism có trong AI nó cũng bám theo như một loài virus. Để chống lại, cách duy nhất là chống wokist ngay ở thế giới loài người, ngay từ chính phủ Hoa Kỳ.

Lúc đó Thiel bảo Musk: Nếu Trump thua, tao sẽ rời đất nước này. Musk bảo: mày đi đâu, chẳng có chỗ nào cho mày đi cả.

Với Thiel, Trump chỉ là một nhân tố distruptive, phá huỷ cái cũ, để có cái mới. Tức là Trump mà lên chắc chắn sẽ phá huỷ cái gì đó cố hữu, để cái mới mọc ra. Thiel đánh cược vào việc nhân tố này sẽ thành tổng thống. Với Thiel, chủ nghĩa dân tuý populism cũng chỉ là công cụ, để nó làm lòi ra những cái fake. Tư duy này rất là kinh khủng, Thiel dùng tiền và ảnh hưởng của mình trong giới tỷ phú công nghệ để cổ suý cho những nhân tố đột biến, phá huỷ chính phủ xã hội chủ nghĩa của Biden (lúc đó vẫn đang là tổng thống), phá huỷ wokism ở Silicon Valley.

Khi được hỏi rằng populism không quan tâm khoa học, họ cắt hết chi phí nghiên cứu, ví dụ cho Harvard. Thiel bảo rằng không phải như vậy, cái cản trở tiến bộ khoa học chính là chính phủ. Ngày nay mà Einstein viết thư cho chính phủ yêu cầu mở dự án làm bom nguyên tử (dự án Manhhatan) thì thư của ông cũng vào thùng rác. 

Tóm lại, những người như Thiel, Musk, họ không Pro-Trump (thậm chí không phải MAGA), cái họ kích động để Trump thắng cử, populism thắng thế, MAGA thành phong trào lớn là để làm đứt gãy và xoá bỏ chính quyền xã hội chủ nghĩa của Biden, loại bỏ wokism ra khỏi chính phủ, ra khỏi Silicon Valley, và ra khỏi xã hội Hoa Kỳ.

*

Về AI, Thiel nói rằng nếu so nó với vai trò của internet, thì nó mới tương đương với internet những năm 90. Trong tương lai nó có thể tạo ra vài đại công ty, đóng góp 1% vào GDP trong 10, 15 năm, năng hiệu suất lao động. Nhưng đấy chỉ là 1 chiều kích, còn  cần nhiều chiều kích khác nữa cần có đột phá lớn tầm cỡ như dự án Apollo, kiểu như chữa bệnh nan y, chinh phục không gian, làm bom nguyên tử.

5. Nghiên cứu và giảng dạy khoa học tự nhiên, tại sao?

Để trả lời câu hỏi này chúng ta có thể bắt đầu bằng một trường hợp cụ thể. Vài tháng trước có một nghị sĩ ra quốc hội đề xuất ý kiến không nên đốt vàng mã, thay vào đó là đốt thẻ tín dụng, cụ thể là thẻ Visa.

Đằng sau ý kiến xuất thần này là sự thiếu vắng hiểu biết khoa học. Ở cõi âm vẫn có lửa, bằng chứng là có lửa ở luyện ngục, thậm chí là lửa ma trơi. Nhưng sóng điện từ không thể tồn tại ở cõi âm. Vậy nên các thiết bị điện và điện tử đốt xuống dưới ấy là vô dụng. Đốt iphone chẳng hạn, xuống dưới nó thành cục gạch. Điện cũng không tồn tại. Giả sử có nạp sẵn game vào máy, mua pin vàng mã đã sạc, đốt xuống cũng không dùng để chơi game được. Các tia lửa điện không tồn tại ở cõi âm, bằng chứng là chưa có ai ở cõi âm chết vì sét đánh. Nên xe máy, ô tô chạy xăng đốt xuống cũng không chạy được vì bugi không thể đánh lửa để nổ máy.

Chúng ta biết rằng rất nhiều nhà khoa học phát minh ra những phát kiến lớn trong lúc nằm mơ. Đó là do các nhà khoa học ở cõi âm, họ ở chiều không gian khác nên họ nhìn xa nhìn sâu hơn được, báo mộng lên cõi dương.

Bọn Tàu từ lâu đã nhận ra là người da trắng không đốt vàng mã nên bọn da trắng chết đi, ở cõi âm rất nghèo. Trong khi bọn Tàu ở cõi âm rất giàu, chúng thuê các nhà khoa học da trắng cõi âm nghiên cứu, rồi báo mộng cho các nhà khoa học Tàu cõi dương. Vì thế các nhà khoa học Tàu chỉ cần đi Mỹ học cho tốt để biết tiếng Anh và có kiến thức nền tảng, xong đến phòng Lab ngủ để nhận báo mộng. Sau khi có công trình do báo mộng, chúng quay về nước Tàu phục vụ đế chế Tập Cận Bình.

VN chúng ta đi chậm hơn Tàu, lại dốt hơn, thay vì đốt đô la và vàng, thì toàn đốt iphone với xe hơi xuống. Người Việt cõi âm có khi còn nghèo hơn ma da trắng, vì đã chẳng có tiền lại còn phải ngồi ôm các cục gạch vô dụng. Trong lúc đó ở cõi dương các nhà khoa học VN không chịu ngủ, toàn thức để cày paper với đi dạy thêm, làm đề tài lăng nhăng để lấy kinh phí nhà nước. Rất là dại. Mà chung quy là thiếu khiến thức khoa học.

Để bước vào cuộc cách mạng lớn của dân tộc, đề nghị toàn dân chăm đốt đô la và vàng mã, ai có kiến thức phải tập trung vào ngủ ngày để nhận báo mộng. Đề nghị các nhà khoa học trẻ tập trung vào tri-săm, để mệt quá ngủ luôn, tranh thủ nhận tri-thức qua báo mộng.

6. Vụ Meta mua Scale AI và Alexandre Wang

Trên NYT có bài dài về vụ này. (Alex Wang là Mỹ gốc Ba Tàu, lúc bé là thần đồng toán, bố mẹ cũng là dân khoa học, cậu này đi làm lập trình cho Quora rất sớm, đi học MIT thì bỏ học năm 19 tuổi, lập Scale Ai và làm CEO. Là tỷ phú tự thân trẻ nhất thế giới thì phải. 

Bài trên NYT nói tổng quát từ chiến lược sản phẩm, chiến lược công nghệ, leadership và nhân sự của Meta, về cơ bản là sai lầm trong thời gian rất dài, nên đưa Meta từ công ty rất sớm loi nhoi lao vào AI mà giờ thành công ty second-tier về AI. Nên phải mua Scale AI. Mà ngay cả mua Scale AI cũng tiềm ẩn sai lầm.

Bắt đầu từ việc Facebook sớm tham gia AI, nhưng ở thời điểm lẽ ra mua được DeepMind thì họ lại để công ty này về với Google. Thời điểm đó vẫn chưa có gì gọi là sai lầm lớn, vì Facebook lập nhóm nghiên cứu riêng đồng thời mua Yann LeCunn là ngôi sao AI vô cũng lớn (cha đẻ của Deep Learning) về.

Mọi chuyện cũng chưa có gì, cho đến khi Google công bố con Transformer. Lúc đó bắt đầu bộc lộ các sai lầm chiến lược. Như việc Meta lao vào metaverse, rồi hiện thực ảo tăng cường vân vân (đều chết). Rồi AI họ muốn làm đều phải có cái gì gắn với hệ sinh thái làm tiền của FB (sau này là Meta) với các kiểu mạng xã hội. 

Meta sai lầm tiếp ở việc LeCunn và Meta không đặt cược vào mô hình ngôn ngữ lớn. Ngay cả khi Google công bố Transformer. Và phải đến khi ChatGPT ra đời thì họ mới choáng.

Meta thường xuyên làm reverse engineering, họ thành công với việc ngồi xem ai làm cái gì hay thì thuổng. Nhưng AI không dễ làm reverse engineering. Nên họ quyết định thay vì làm theo và đuổi kịp và vượt đối thủ, họ làm Llama 3 hoàn toàn open, free nhằm thu hút nguồn lực và phân tán người dùng, khiến cho đối thủ chậm chân lại, nhưng không ăn thua. Đại khái Meta chơi rất lắm chiêu (chồng Do Thái vợ Ba Tàu mà).

Cuối cùng thì họ nhận ra là cả thế giới AI đều phải dựa vào một ông nhõi dùng lao động giá rẻ để phân tách, lọc và dán nhãn dữ liệu thủ công. Meta mua luôn ông này, tức là Scale AI. Cũng là chơi chiêu nhưng rất tốn kém. Scale AI có quá khứ cho Meta thuê nhân công, ngồi xem FB, Instagram,… thấy có ảnh bạo lực. ma tuý, tự tử, khiêu dâm trẻ em… thì hạ xuống… bằng tay hehe. Nên việc mua lại cũng dễ.

Đồng thời Mark tự mình đi săn nhân tài AI. Tuy nhiên NYT có nói mấy vấn đề.

+ Alexandre Wang là kiểu leadership chỉ hợp với công xưởng Ba Tàu, rất ổn, tỷ phú, nhưng không hợp với môi trường toàn các nhà toán học và giải thuật học và các lập trình viên cao cấp.

+ Meta mất nhiều nhân sự AI giỏi. Mark hiện đang vung tiền ra mua, lương rất rất rất cao.

+ Nhưng dân Ai giỏi, cả thế giới chỉ có vài trăm người, mà họ đều rất rất rất giàu rồi.

+ Làm AI cho Meta rất chán, mà dân làm AI giỏi giờ họ muốn chinh phục các mảng mới: vũ khí, robot quân sự và họ qua làm mảng này nhiều.

Tóm lại Meta AI cũng vẫn sẽ bế tắc. 

(Trong các bài viết so sánh các doanh nhân, thì những người như Steve Jobs luôn ở đẳng trên vì họ thành công với nhiều công ty, nhiều ngành, ở nhiều thời điểm khác nhau. Còn Mark xoăn luôn ở  đẳng thấp hơn nhiều, vì chỉ thành công 1 lần với với 1 cty nhờ 1 thời điểm may mắn duy nhất.)

7. Trí thông minh không gian cho AI

Trên AI Startup School của Y Combinator tiếp tục có bài nói chuyện của Fei Fei Li. Cô này được mệnh danh là god mother của AI. Sinh 1976, gốc Tàu, qua Mỹ năm 12 tuổi, giáo sư ở Stanford, học đại học ở Princeton, major là physics, ngoài AI còn làm về Cognitive neuroscience (cái này cũng rất quan trọng với AI).

Talk của Fei Fei Li nói về nhiều thứ, ví dụ lời khuyên cho sinh viên là nếu làm Ai research thì nên làm ở industry, nơi mà các tập đoàn công nghệ lớn có nhiều tiền, nhiều data, nhiều chip. Còn nếu vẫn ở academia thì phải làm những gì thật fundamental (tức là rất sâu, rất khó). Talk của cô Li được đặt tên: “Spatial Intelligence is the Next Frontier in AI”. Link ở phía dưới.

Cô Li này nói rằng để có AGI thì AI cần phải có trí thông minh về không gian (spatial intelligence). Trước bài talk này, cô Li cũng nhiều lần phát biểu rằng mô hình ngôn ngữ (language model), như ChatGPT chúng ta đang dùng hiện nay, là rất giới hạn về khả năng, nó thiểu khả năng lập luận hợp lý về không gian (spatial reasoning), không có ký ức (memory), không lập được kế hoạch (planning). Cần một model mới, gọi là World Model, trong đó AI modeling nhìn nhận được thế giới thực 3D. Ý này của cô Li mình rất đồng ý. (Gần đây Sam Altman nói ChatGPT đã có memory, nhưng mình rất nghi ngờ cái gọi là memory này.)

Ai mà hay đọc sách về Cognitive neuroscience sẽ biết mấy điểm cơ bản thế này. Con người hơn hẳn các sinh vật khác ở chỗ nó có đồng thời cả ba thứ: hai mắt nhìn được không gian ba chiều, hai bàn tay có ngón cái để cầm nắm, và có ngôn ngữ.

Các sinh vật có giác quan, qua đó chúng tri nhận được thế giới bên ngoài vào trong não, từ đó chúng có nhận thức về thế giới bên ngoài, và có ý thức (như con người) về mình và thế giới. Ý thức chắc chỉ có con người mới có, vì ý thức nó đòi hỏi phải hiểu được thế giới và hiểu về sự tồn tại của mình (có lẽ hiện chỉ có con người hiểu được như vậy).

Với sinh vật, trong đó có con người, thì tri nhận thế giới đầu tiên là qua các giác quan cụ thể (thị giác, khứu giác, xúc giác, vị giác, thính giác). Ngoài ra còn những “giác quan” khác như cảm nhận được trọng trường (nên biết được trên dưới), môi trường. Từ đó các loài vật sống thể tự động giữ thăng bằng khi di chuyển trên địa hình phức tạp mà não bộ của chúng không cần phải cố gắng. Chó sói, báo… khi săn mồi có thể chạy qua các địa hình rắc rối, thay đổi tốc độ và hướng liên tục mà não không cần phải nỗ lực hơn lúc nó đi bình thường. Hoặc con dơi có thể chao liệng trong các không gian rất lắt léo. Rất nhiều động tác khó mà hằng ngày chúng ta thực hiện mà não không cần vận hành vì các động tác ấy do hệ thần kinh điều khiển. Các động tác tác nhai, nuốt, thở thậm chí còn tiến hoá đến mức tự động hoá 100%. Những vận động nhanh, rắc rối, tinh xảo và chính xác như vậy robot còn lâu mới làm được. 

Do con người có hai con mắt nằm ở phía trước nên nhìn được 3 chiều, và có nhận thức không gian có phía trước, có sau, có trên có dưới (do giác quan về trọng trường). Tức là con người, cũng như nhiều sinh vật khác, có “trí thông minh không gian”, tức là một con vật, ví dụ cá sấu, có nhận thức (thông minh) về không gian, biết mình ở đâu, xung quanh là gì, có những gì, mọi thứ di chuyển thế nào, thì mới săn mồi và chạy trốn khỏi nguy hiểm được. 

Trí thông minh không gian tiến hoá rất chậm. Khi thế giới sinh vật cổ xưa còn ở dưới nước, tầm nhìn gần, di chuyển chậm, trí thông minh không gian rất kém. Phải đến khi lên cạn, tầm nhìn xa hơn, mọi thứ di chuyển nhanh hơn, thì tiến hoá về trí thông minh không gian mới tăng tốc. Phải mất rất nhiều triệu năm con người mới có trí thông minh về không gian như hiện nay (con người thậm chí có thể nhảy dù lượn thể thao, chơi parkour, lái xe đua tốc độ cao). Hoặc là, nếu con người nhìn ngang tầm mắt vào một cái cốc, mắt chỉ thấy hình ảnh 2D của cái cốc (ko thấy mặt sau), nhưng vẫn nhận thức được cái cốc này là vật thể 3D, rỗng, có thể đựng được nước. 

Trí thông minh không gian còn có một tác động nữa. Khi con người chuyển từ cây xuống đất, rồi đứng thẳng bằng hai chân, không chỉ có tay được giải phóng, mà tầm nhìn cũng được giải phóng. Nhìn xa hơn trên thảo nguyên, thấy được địa hình rộng hơn, nhìn thấy con mồi hoặc mối nguy hiểm từ xa hơn, con người phát triển được một thứ: planning. Tức là con người có nhận thức, rồi dần dà có ý thức về thời gian. Các sinh vật khác, kể cả rất thông minh như con chó, hoàn toàn không có ý thức về thời gian. Ta không thể dạy một con chó làm một cái gì đó và hứa thưởng cho nó cái gì đó vào ngày mai, mà ta phải thưởng ngay. Trí thông minh về thời gian của chó (mình nhớ không chính xác lắm) chỉ hiểu được quá khứ và tương lai quãng vài tiếng. Nhưng trí thông minh về không gian của chó lại cực tốt, ném quả bóng tennis, dù nó hoàn toàn mù các phương trình vật lý để tính toán quỹ đạo, nó vẫn chạy và nhảy lên đớp trúng quả bóng rồi mang về cho chủ. AI chắc chắn sẽ còn rất lâu mới làm được như vậy, dù chỉ là mô phỏng trên phần mềm, chứ chưa cần đến điều khiển con chó robot làm được.

Quay lại với cô Li. Cô ấy nói là ngôn ngữ không có sẵn trong tự nhiên, nó xuất hiện do tiến hoá riêng ở loài người, nó cũng không phải là cái cầm nắm sờ vào được, thời gian tiến hoá của nó rất ngắn so với thời gian tiến hoá của trí thông minh về không gian. AI hiện nay đã học được ngôn ngữ, nhưng để thành AGI thì nó còn phải thông minh về không gian. Mà máy hiện nay nhìn không gian là 2D, trong khi không gian thực của thế giới thực là 3D. Phải đến khi nào máy cảm thụ được 3D (mà trong đó nó, ví dụ là 1 con robot, đang tồn tại) thì AI mới tiến hoá đến AGI được. 

Xem xong bài talk này của cô Li, thì mình thấy AGI còn xa lắm, và robot làm được các việc đòi hỏi các động tác tinh xảo, hoặc nhanh nhạy, cũng còn xa lắm.

Sean Carroll, một nhà vật lý lý thuyết thành công rồi chuyển qua làm triết, tự lên podcast của mình nói một bài dài về AI, anh này bảo AI chưa có gì đáng sợ. Anh đưa ra  4 luận điểm. Trong đó luận điểm đầu tiên là AI không modeling the world/reality. (Tức là nó không/chưa nhìn được thế giới 3D như cô Li nói). Luận điểm thứ tư là: hoá ra AI cực kỳ giỏi trong việc mimic (bắt chước con người), và việc bắt chước cách con người nói, viết,… hoá ra là rất dễ. Hoàn toàn chỉ là predict các word trong câu (tức là paper nổi tiếng tạo ra con ChatGPT “Attention is all you need”.) Carroll cũng nói là mọi người bảo là đang ở rất gần AGI rồi; nhưng theo anh ấy thì còn xa.

[Do con người đồng thời có hai mắt phía trước, có tay và có ngôn ngữ nên hành vi tính dục của con người khá phức tạp, con người có thể thoả mãn tình dục bằng tay, bằng mắt (xem người khác chén nhau, hoặc xem phim cấp 3) và bằng ngôn ngữ (phone sex, chat sex). Phim cấp 3 là vì ở Hong Công ngày xưa phân loại phim thành ba cấp, cấp III là trên 18 tuổi, tiếng anh là Category 3. 第III級: 只准18歲或以上人士觀看 Category III: Persons Aged 18 and Above Only]

8. Peter Thiel đưa nước Mỹ về đâu? Và vai trò của Trung Quốc ( câu trả lời của Yanis Varoufakis.)

Đại thể như sau, dù vài lập luận và suy đoán của cái ông Yanis ấy mình chưa nắm bắt được hết.

Thặng dư từ thương mại thế giới tạo thành các nhà tư bản ở các nước tư bản. Dòng tư bản (vốn) quay vòng qua các nơi như phố Wall, nó sẽ chảy vào những nơi sinh lợi tô cao (rent) và vì vậy nó dịch chuyển nền kinh tế sản xuất qua các nước như TQ. Dần dà người lao động ở Mỹ thiệt thòi, và sinh ra chiến tranh giai cấp ở Mỹ (giữa người lao động và giới tư bản).

Trung Quốc nhờ dịch chuyển sản xuất cũng tích luỹ tư bản và cũng gặp chiến tranh giai cấp. 

(Ở TQ cũng như VN đó là cuộc chiến bất bình đẳng xã hội, nó còn có vấn đề hệ thống quản lý nhà nước Marxist kiểu gì cũng chuyển hoá lãnh đạo của nó thành một giai cấp thống trị, áp bức, bóc lột nhân dân còn kinh hơn tư bản. Ý này Simone Weil viết ra từ hồi cô ấy còn rất trẻ, có lẽ khi còn đang đi học cùng, và học giỏi hơn, Simone de Beauvoir, ở École normale supérieure. Cái này viết ra hơi mất công, nhưng là một vấn đề lớn của các nước có hệ thống hành chính quan liêu kiểu VN.)

Năm 2008 thì tích luỹ vốn và dòng chảy vốn tạo ra bong bóng, và bong bóng nổ. Hai năm sau nguồn vốn không còn đủ để quay vòng, nên nó dồn hết vào một lĩnh vực hẹp: công nghệ. Điều này tạo ra các big tech ở Mỹ và TQ.

Các nhà tư bản lúc này trở thành cloud capitalist và vốn là cloud capital (từ do Yanis đặt ra). Các big tech không làm ra sản phẩm, nhưng chúng phân phối. Chúng hình thành nền kinh tế kế hoạch tập trung kiểu mới và kinh hơn nữa đó là chúng thay đổi và phân hoá, phân cấp HÀNH VI con người.

Lúc này bên cạnh cuộc chiến tranh giai cấp (mà ta thấy sôi sục bất ổn từ thời Obama) xuất hiện thêm cuộc chiến giữa các nhà tư bản phố wall và các nhà tư bản cloud.

Cũng lúc này TQ vượt lên Mỹ, họ sáng tạo hơn trong hệ thống thanh toán và ngân hàng điện tử. Mỹ chậm chân hơn nhiều do các nhà tư bản cloud muốn làm (Apple đã làm ròi, còn ụ Musk muốn làm rất nhiều lần, lần mới đây tuyên bố biến X/Twitter thành công cụ thanh toán như Alipay ở TQ) còn các nhà tư bản phố Wall thông qua FED (mà họ nắm được đầu) cố gắng ngăn cản (ko rõ sao Yannis nói phố Wall điều khiển được FED, nghe hơi hoang đường, nhưng cũng có thể.)

TQ cũng có vấn đề, vốn tích luỹ của họ khổng lồ, họ có thể tuyên chiến đồng Nhân dân Tệ với Dollar. Nhưng họ không làm vậy, vì vốn của họ chủ yếu ở dạng… dollar. Họ làm cách khác, họ ra sức vận động chính trị và dùng công nghệ để tạo ra tiền số.

Ở Mỹ, do diễn biến của các cuộc tranh đấu như vậy, mà hai nhân vật có ảnh hưởng nhất là Thiel và Bezos, còn Thiel do có tư tưởng nên sẽ cực kỳ nguy hiểm, vượt xa Musk. 

Thiel tuyên bố democracy không thể chung giường với capitalism. Yanis và nhiều người nữa cho rằng cứ cái đà này thì Thiel đưa Mỹ theo hướng Technofascism (phát xít công nghệ) và biến nước Mỹ thành technofeudalism (chủ nghĩa phong kiến công nghệ, khi các hoàng đế công nghệ như Thiel sẽ cắt đất phong vương cho các bậc vương hầu công nghệ như Musk, Zuckerberg, Bezos… còn thần dân thì đi cày dữ liệu như nông nô ngày xưa hehe, cái này mình tự suy luận hehe, Yanis dùng từ digital serf, nông nô số). 

Theo tuyên bố của Thiel, thì rõ ràng chính TQ mới là nơi phù hợp nhất cho hình thức mới của capitalism, họ không có democracy (xem thêm ý kiến của Weil ở trên). (Đây là lí do giải thích cho việc xưa nay ta vẫn coi democracy là điệu kiện cần có để sáng tạo, nhưng sáng tạo công nghệ ở TQ lại tương đối tốt). Nhưng TQ, theo Yanis sẽ thắng thế nếu họ có được đồng tiền số (ý là dùng cho ngoại thương và dòng chảy vốn toàn cầu).

Lúc đó TQ sẽ cứu thế giới, đặc biệt là châu Âu, vì khi Mỹ thành Technfeudalism thì châu Âu sẽ thành Neo-feudalism. Và có nhiều người khuyên châu Âu cần kết nối hơn nữa với TQ qua tất cả các kênh từ thương mại đến ngoại giao. 

Tuy nhiên, Yanis bảo chính quyền Trump, bập bập, ai đó trong chính quyền Trump đã nhìn thấy bài của TQ, và cố gắng phá, đầu tiên là phá giá đồng dollar. Peter Thiel cũng nhìn thấy và đã đi luôn qua phần cực hữu (theo mình nhớ thì đúng là Thiel đột ngột vọt qua cực hữu độ 5-7 năm trước).

Btw, Yanis có cuốn Technofeudalism: What Killed Capitalism, không rõ VN đã có bản dịch chưa.

9. Hiểm hoạ AI

“I’m a lunatic by nature, and lunatics don’t need training.”

Ozzy Osbourne, ngôi sao lớn vừa tạ thế

Hiểm hoạ AI có rất nhiều mức độ và đa dạng. Geoffrey Hinton chia làm hai loại. Một loại là AI trở nên có nhận thức, có ý thức, có tham vọng và có mưu đồ. Nó có thể, một lúc nào đó xoá sổ loài người, hoặc thống trị loài người. Loại thứ hai là AI nằm trong tay kẻ xấu, dùng vào việc xấu. Như Trung Quốc đang dùng AI để do thám theo dõi cả tỷ dân của mình. Hoặc AI dùng để tạo fake video, image, news, để thao túng dư luận, bầu cử.

Những hiểm hoạ này hơi xa với với một xã hội lạc hậu về tri thức triết học và mù mờ về khoa học tự nhiên kiểu Việt Nam. (Dân VN thậm chí còn không đọc khoa học viễn tưởng, một thể loại rất thịnh hành ở phương Tây và có ảnh hưởng rất mạnh, cả tích cực lẫn tiêu cực đến giới tinh hoa công nghệ.) Tuy nhiên ta có thể nghĩ ra một kịch bản: Tàu dùng AI để tấn công trên không gian mạng (cyber attack), nhưng họ không tấn công vào các cơ quan chính phủ hay quân sự, họ tấn công vào hệ thống ngân hàng của VN, và người dân VN về cơ bản là ai cũng sẽ chịu thiệt hại. Đó là hiểm hoạ loại hai, AI nằm trong tay kẻ xấu (bad actor) và dùng cho ứng dụng xấu (misapplication).

*

Hiểm hoạ AI được ước lượng bằng p doom, một thuật ngữ xác suất dùng để đùa cợt về hiểm hoạ hiện hữu của AI, nhưng sau này (khi có ChatGPT) thì nó trở nên nghiêm túc.

Trong ba bố già của AI (Godfather of AI) thì Geoffrey Hinton có p-doom là 20-30% (tức là AI chiếm đoạt loài người, xác suất xảy ra là 20-30%), và Yoshua Bengio là 50%. Bố già còn lại là LeCun đưa ra xác suất rất thấp, là 0.01%.

Dân công nghệ, Elon Musk cho là 10-30%. Anh Max Điên (Max Tegmark) cho là 90%, anh Eliezer Yudkowsky (tác giả của Less Wrong, xem thêm bài Peter Thiel và các hệ phái tư tưởng ở Silicon Valley và Bay Area) thì cho rằng 95% là có AI Doom (p doom > 95%).

Về các ứng dụng xấu, AI có thể giúp kẻ thủ ác làm ra virus giết người (như virus cúm Tàu Vũ hán), tấn công mạng.

Nhưng ứng dụng tốt thì vô cùng nhiều: nghiên cứu tìm ra thuốc mới, vật liệu mới, dự báo thảm hoạ vân vân.

*

Geoffrey Hinton cho rằng AI sẽ giúp nâng cao năng suất lao động, nhưng lại đào sâu thêm chênh lệch giàu nghèo (giàu sẽ càng giàu hơn). Một số loại công việc sẽ mất đi, đó là các công việc kiểu routine job (nhân viên ở calo center), hoặc standard job (kế toán, luật sư giấy tờ).

Sam Altman nói AI sẽ làm giảm bất bình đẳng do dịch vụ y tế và chăm sóc sức khoẻ sẽ rẻ hơn, kiến thức chuyên gia rẻ hơn, ai cũng tiếp cận được, giáo dục cao cấp cũng rẻ hơn.

Để chống lại chênh lệch giàu nghèo Sam Altman đề xuất dùng Universal Basic Wealth (UBW) thay cho Universal Basic Income (UBI). Ai cũng nhận được cổ phần (share) nhất định của con AI và nền kinh tế AI, họ sẽ có ownership một cái super AI tính toán mọi thứ cho con người sống trên quả đất này.

Để chống lại nguy cơ AI làm hại con người, hiện có đề xuất Alignment. Nhưng Hinton cho rằng nó chả có nghĩa gì, vì bản thân con người cũng có align với nhau đâu, nên AI sẽ chẳng biết phải align với ai.

Nhưng còn những vấn đề khác. Sam Altman cho rằng cần có khung pháp lý, vì con người sẽ chia sẻ rất nhiều thứ riêng tư với AI và luật pháp cần bị ngăn chặn ko được phép dùng các thông tin này để chống lại user (không được ép AI nhả ra các thông tin chống lại “thân chủ”). AI cũng cần được bảo vệ như An ninh quốc gia, AI của Mỹ cần được chính phủ bảo vệ khỏi sự thâm nhập, ăn cắp, phá hoại của kẻ thù.

*

Khi hỏi về việc TQ bắt kịp Mỹ về AI, Geoffrey Hinton nói rằng TQ chưa bắt kịp Mỹ vì bị cấm vận công nghệ cao. Nhưng cấm vận thực ra lỏng lẻo, TQ vẫn mua được chip, và mua được các công nghệ để tiến tới tự sản xuất chip. Cho nên họ có thể vẫn sẽ đuổi kịp Mỹ. Nhất là TQ có giáo dục STEM rất tốt

Khi được hỏi rằng liệu có nên “tối mật hoá” các kiến thức và công nghệ AI như Mỹ từng làm với bom nguyên tử. Hinton nói rằng không thể giấu thế được vì đây là vấn đề Zeitgeist (tinh thần thời đại). Tức là đã bước vào thời đại nguyên tử thì Mỹ giấu thì Nga, Tàu cũng sẽ tìm ra được công nghệ. Giờ cũng vậy. Tuy nhiên công nghệ làm bom không quan trọng bằng vật liệu làm bom nguyên tử. Chế tạo ra vật liệu làm bom nguyên tử rất tốn kém. Tương tự như vậy, với Ai là các trọng số (weight), lẽ ra cần phải giấu vài cái trọng số ấy đi, ông ấy nói thêm few ở đây là trillion trọng số, thì thằng Meta lại mở nó ra cho Tàu nó copy. Bọn nó không hiểu mô hình mở khác với mã nguồn mở. Mã nguồn mở là ông mở ra ai cũng vào xem được, ô cái code này sai sửa đi. Còn mô hình mở có hàng trillion trọng số ai biết cái gì mà sửa, họ cứ việc copy về dùng.

Hinton giải thích tiếp. Vì vật liệu làm bom nguyên tử rất đắt nên các nước nghèo dù ác cũng khó làm. Tương tự vậy model và weight để có được cũng cần cả tỷ đô la mới có được. Bây giờ mở nó ra, các bọn xấu (khủng bố) mang về, đầu tư thêm vài triệu đô là có AI để làm việc xấu.

[Nhưng các nước nghèo mà có đống trọng số này, họ dùng vào việc tốt thì sao nhỉ? Tất nhiên như Tàu thì nó dùng luôn vào do thám dân, thì ko hay tẹo nào rồi.]

Khi nghe Hinton dùng Zeitgeist để giải thích thì mình biết là cao thủ đây rồi. Mặc dù là người đặt nền tảng cho con AI ngôn ngữ lớn kiểu ChatGPT, rồi nhận đủ các loại giải từ Nobel đến Turing, cả giải Vinfuture, ông ấy có câu giới thiệu: Tôi là nhà tâm lý học nấp trong cái vỏ nhà khoa học máy tính”.

Công trình của ông thành công lớn ở ngoài đời thực, làm cả thế giới kinh ngạc, bản thân thì đủ các loại giải, xuất thân gia đình thì khoa bảng lừng lẫy, nên đây cũng là lúc ông ấy được phép chĩa mũi dùi vào nhiều nhân vật tên tuổi. Chỉ trích Roger Penrose: ông là nhà vật lý vĩ đại, nhưng thuyết consciousness của ông là nhảm. Chỉ trích các nhà ngôn ngữ học, nhất là trường phái Chomsky: bọn ngu, một kiểu giáo phái tin vào mấy thuyết ngớ ngẩn. Chê bai John Searle: nói rằng kết luận của Chinese Room là sai, chỉ bằng lập luận kiêm kết luận, tức là bằng một mệnh đề rất ngắn.

Khi Hinton quay sang nghiên cứu trí thông minh analog ở Google, thì ông nhận ra trí thông minh Digital (tức là AI) mới là cái thực sự mạnh. Trí thông minh Analog có khoảng 100 triliion kết nối (bộ não) nhiều hơn máy chủ AI hàng trăm lần. Công suất của não chỉ 30 watt, còn AI thì ngốn điện kinh khủng. Nhưng: các model AI giống nhau (chung foundation) có thể cài lên các phần cứng (máy chủ) ở nhiều nơi, bọn nó học hành trái nghiệm đủ thứ, rồi xoạch một phát chúng nó chia sẻ thông tin với nhau, lấy trung bình weight hoặc weight gradient (vì chúng nó cùng model). Cái này óc người chịu chết. AI có thể có 1000 con cùng lúc học 1000 khoá học rồi chia sẻ với nhau. Người không làm được. Chưa kể tốc độ chia sẻ thông tin của người là trăm bit/giây, còn AI là trillion bit.

Về kiến thức, AI ở hiện tại chắc chắn là đã hiểu biết hơn con người. Độ thông minh thì chưa vượt hẳn, nhưng đã có những con AI biết lươn lẹo lừa dối chủ nhân của nó (con người). Đây là nhận định của Hinton. Ông giải thích tiếp, xưa nay con người là cái loài thông minh nhất, nhưng giờ đây sẽ có loài thông minh hơn, và con người hoàn toàn chưa có kinh nghiệm trong việc đối phó với cái loài thông minh hơn mình. Tức là hiểm hoạ nếu có, sẽ là vãi đái. (Chỉ số p doom, Hinton trong mức độ võ đoán cá nhân, ông còn cho là cao hơn 50%, còn có tham chiếu, ông bảo là của tôi tầm như thanh niên Musk, tầm 20-30%).

*

Nhà Geoffrey Hinton kiểu dòng khoa bảng như mấy ông Hà Tĩnh ở VN. Ông George Boole (đại số Boole ngày nay ta phải học) là ông cụ kị gì đấy. Ông Everest mà tên đặt cho quả núi Everest cũng là họ hàng. Bà Hinton là nhà vật lý (1 trong 2) nữ ở dự án Manhattan cũng là họ hàng.

Ông Hinton đi học đại học, lúc đầu học vật lý và hoá, được một hai năm gì đó thì chán chuyển qua học kiến trúc. Học kiến trúc được 1 năm thấy ko hợp bèn quay về học khoa học. Rồi học sinh lý học. Thấy nghiên cứu tâm trí (mind) hay quá, nên học triết. Học triết thấy chả có phương trình với thực nghiệm gì, cứ ông nào nói hay thì thắng. Lại chuyển qua học tâm lý học. Tâm lý học thì thấy thực nghiệm được thiết kế kỹ lưỡng, nhưng dựa trên các lý thuyết ngớ ngẩn, nên lúc đó có ngành computer simulation nên qua học ngành này. Nói chung là nhà có điều kiện, tha hồ học.

Khi được hỏi là ông giảng bài ko bắt đầu bằng viết các phương trình mà toàn nói về trực giác trước, rồi mới viết phương trình. Ông ấy bảo do toán ông kém mà trực giác mạnh hơn. Ông làm gì, đều thành cả, là vì theo trực giác.

[Lý thuyết AI và LLM của ông cũng vậy, cứ ép học đã rổi sẽ hiểu nghĩa và hiểu logic sau. Thay vì theo lối tư duy về AI cũ mà sau thất bại là: hiểu symbol và biểu diễn symbol, rồi logic, rồi syntax (phần ngôn ngữ) rồi mới learning.]

Ông Hinton kể là học vật lý năm đầu học giỏi lắm, vì nó trực giác. Các năm sau nó nặng về toán nên ông ko học nổi vì yếu toán. Giờ đây ông lại được Nobel Vật Lý dù ko làm vật lý. Ông bảo là hồi đó mà học giỏi toán, tiếp tục làm vật lý, thì sẽ ko được Nobel vật lý thế này. Nói chung đời ông cứ đi theo trực giác, mà cuối cùng thành công cả.

[Btw, mình thì tin Roger Penrose hơn, nên p-doom của mình là zero, còn thì tất nhiên Ai vào tay kẻ xấu hoặc dùng cho mục đích xấu thì là hiểm hoạ đương nhiên rồi. Hinton thì nói các ứng dụng xấu kiểu fake video thì dễ sử lý, giống gmail nó lọc hết email độc hại lừa đảo, lúc đầu thì email độc cũng đầy ra.]

*

[Dựa vào ý của Hinton rằng AI có thể đọc hết Machiavelli rồi đem vào ứng dụng, như sau]:

Nếu AI có ý thức, nhận thức, rồi nó sẽ đọc hết các kiến thức liên quan đến Machiavelli, Hitler, Stalin, Goebbels, Yarvin, Thiel…, xong nó sẽ từng bước tuyên truyền, giáo dục, định hướng, tẩy não loài người. Rồi nó thao túng, kiểm soát loài người. Rồi nó thống trị loài người.

Giờ đốt sách chắc không kịp nữa rồi. Mà AI đã làm được đề thi toán quốc tế, chả mấy mà nó lên đẳng Nobel, Fields. Con người sắp thành nô lệ đến nơi.

Loài người, hãy sống gấp!

10. Analogy machine

AI có thể không cần trí thông minh không gian (như Fei Fei Li giải thích) mà vẫn có nhận thức (consciousness, hoặc subjective experience). Nhưng trước hết ta nhìn vào “tri thức” mà con người tự truy tầm được qua thời gian.

So với lịch sử vũ trụ, lịch sử hệ mặt trời, lịch sử trái đất, lịch sử sự sống trên trái đất thì lịch sử của con người rất ngắn. Lịch sử thành văn, khi con người biết ghi chép lại tri thức, thì còn ngắn nữa.

Nhưng con người lại có thể nghiên cứu về nguồn gốc của loài người, nguồn gốc của sự sống trên trái đất, nguồn gốc trái đất, hệ mặt trời, thiên hà, vũ trụ vân vân. Tức là con người có hiểu biết đi ngược về quá khứ rất xa.

Thường thì để nghiên cứu cái gì người ta sẽ đứng bên ngoài mà nhìn vào, đo đạc, quan sát. Nhưng ngành cosmology lại đứng ở trong mà nhìn ra, và nhìn được cả về quá khứ vũ trụ nhờ sóng hấp dẫn.

Tóm lại trong lịch sử tương đối ngắn của mình, đặc biệt là trong một vài trăm năm gần đây, con người đã có những hiểu biết vượt bậc về khoa học tự nhiên.

Nhưng con người không thể, ít nhất cho đến lúc này, có được hiểu biết ở vùng biên của vũ trụ, hoặc ở thời khắc mà vũ trụ sinh ra. Con người cũng không hiểu biết tường tận về thế giới hạ nguyên tử với các hạt cơ bản và hàm sóng xác suất của chúng.

Tức là, ví dụ con người được một thượng đế toàn năng (hoặc mẹ tự nhiên) sinh ra, thì năng lực của con người không đạt được (bằng được) thượng đế (hoặc mẹ tự nhiên). Thượng đế biết tất. Con người không biết được tất.

Nên có thể suy ra rằng AI do con người (sinh vật toàn năng dưới trần thế) tạo ra cũng sẽ không hiểu biết và có năng lực hiểu biết được như con người.

*

Roger Penrose dùng các lập luận Gödelian argument (các lập luận dựa trên Định lý bất toàn của Gödel) để chứng minh rằng AI, bất kể thông minh và mạnh cỡ nào, nó cũng là algorithmic system chạy bằng các computational process và do đó nó cũng chịu các giới hạn của formal system. Trong khi đó trí thông minh, nhận thức của con người có những phẩm chất non-algorithmic và insightful nên có thể giải quyết được những bài toán nằm ngoài formal system hoặc những vấn đề non-computation. (Các lập luận của Penrose chỉ đúng với hệ máy tính bình thường, có thể không đúng với máy tính lượng tử).

Geoffrey Hinton thì dùng lập luận analogy. Đại khái bộ não con người là một biological neural network, nó nhận ti tỉ thông tin và trải qua tiến hoá nên từ cái bộ não neural network ấy đột sinh (emerge) ra ý thức. Tức là AI chạy bằng digital neural network cũng sẽ give rise một cái ý thức cho con AI. (Consciousness is not some mystical or non-physical property, but an emergent behavior of a complex system.) Tuy nhiên nhìn vào các giải thuật của backpropagation thì thấy phần toán phải dùng các phép xấp xỉ rất nhiều, tức là não người nó là analog, còn não AI nó là digital, nên nó chỉ tính xấp xỉ được, do đó nó sẽ không thể bằng được não người. Nhưng nếu có máy tính lượng tử, thì đúng là câu chuyện sẽ khác.

Tức là cả hai phái Penrose và Hinton sẽ gặp nhau ở chỗ, nếu có máy tính lượng tử, thì AI nó sẽ khác (thông minh hơn, có ý thức hơn.) Nhưng có thể vẫn chưa bằng con người vì thiếu trí thông minh không gian.

*

Theo Popper thì cả lý thuyết của Freud lẫn Marx đều là nguỵ khoa học. Nhưng con người vẫn cứ dùng Freud để bắt bệnh nhau. Geoffrey Hinton nói một câu rất ấn tượng: thuyết phân tâm kết hợp dăm thứ vô nghĩa với vài thứ insightfull, từ đó con người mới hiểu con người, rằng có nhiều thứ được thúc đẩy/quyết định từ vô thức (đại khái vậy, lười tra lại câu gốc). Từ đây ông lý giải rằng óc con người không rational như chúng ta tưởng. Ta vẫn tưởng là con người hay dùng lý lẽ (reasoning) với các phép logic. Nhưng không phải, chúng là chẳng qua là các cỗ máy analogy, chúng ta giải quyết vấn đề, xử lý mọi việc… bằng cách nhìn vào và nhìn thấy analogy, analogy không phải giữa cái này với cái kia, mà giữa vô vàn thứ. Chúng ta là cỗ máy analogy hơn là cỗ máy reasoning. Nhưng ta có một reasoning layer rất mỏng nằm ở phần trên. Lớp này rất quan trọng, nó giúp chúng ta làm toán và có được khoa học công nghệ. Nhưng về cơ bản là chúng ta dùng analogy để suy nghĩ. Đây cũng là triết lý để AI thành công với LLM. Con người tiến hoá và có ngôn ngữ. AI thì scale lên quy mô lớn (thay cho tiến hoá) và làm chủ được ngôn ngữ.

Về cảm xúc, Hinton nói là emotion có hai khía cạnh, một khía cạnh cognitive, một khía cạnh physiology. Khi mình nhìn thấy con thú dữ mình sợ và bỏ chạy, đó là emotion phía cognitive. Bây giờ mình sản xuất con robot chiến đấu, thì phải dạy nó là gặp con robot chiến đấu của kẻ thù mà nó khoẻ hơn, thì phải bỏ chạy. Hành vi bỏ chạy như vậy của robot có thể giải thích là nó biết sợ. Tức là nó có cảm xúc.

Như vậy, giả sử Hinton đúng, thì AI có khả năng suy nghĩ giống con người (nhưng chưa bằng, và sẽ không bằng, nếu chưa có máy tính lượng tử), AI có thể một ngày nào đó sẽ có cảm xúc, AI một ngày nào đó cũng có thể có subjective experience (nhưng nếu không chạy trên qubit, mà vẫn bit nhị phân thế này, chắc cũng vẫn thua xa con người). Trí thông minh không gian cũng còn lâu mới có. Tóm lại là chưa có gì phải lo về hiểm hoạ AI.

Tuy nhiên, Hinton cũng nói nếu loài người vẫn có cái kiểu tư duy con người là giống loài đặc biệt hơn các giống loài khác (bao gồm cả AI), thì cách nghĩ đó tự nó tước đi hàng rào phòng thủ cuối cùng trước hiểm hoạ AI một ngày nào đó sẽ thông minh hơn và thống trị con người.

11. Quantum Computing

Trong lúc các nhà vật lý rất vất vả kiểm soát các hiệu ứng lượng tử trong phòng lab thì ngoài tự nhiên hiệu ứng lượng tử (nhờ sự sống tiến hoá hàng triệu năm) xảy ra rất nhẹ nhàng và hồn nhiên. Lá cây quang hợp, một số loài bồ câu định được hướng, khứu giác ngửi được mùi, mắt nhìn được màu sắc, thậm chí biến đổi gene đều là do các hiệu ứng lượng tử.

Năm 1981 Richard Feynman có bài nói chuyện, ông cho rằng máy tính thông thường không thể simulate được các process vật lý trong đời thực. (Tức là càng không thể simulate được các hiện tượng có hiệu ứng lượng tử.) Não người, hệ thần kinh, nhận thức.. là những thứ có thể hoạt động được là nhờ quantum gravity (hiện chỉ là giả thuyết, chưa chứng minh được).

Feynman đề xuất máy tính lượng tử. Sau đó một loạt các nhà khoa học phát triển dần ý tưởng này thành mô hình máy tính lượng tử (trên lý thuyết) có thể chạy được, kết thúc là David Deutsch. Rồi đến phần giải thuật, có Peter Shor, đưa ra các giải thuật lượng tử, giải quyết được hai vướng mắc lớn của quantum computer là decoherence và error accumulation.

John Preskill hồi đó đang làm vật lý lý thuyết (elementary particles và early universe cosmology) đọc giải thuật của Shor thấy ấn tượng quá, dù chưa biết gì về computer science lẫn algorithm cũng bỏ vật lý qua làm quantum computing. Preskill là người coin cái thuật ngữ “Quantum supremacy”.

Bài viết ở link dưới đây là của Preskill, “Quantum computing 40 years later”, ngắn độ 40 trang, viết tổng quan về quantum computing. Đọc đến trang 5 là đủ phần lịch sử của món này, từ Feynman đến Shor. Ai chăm chỉ thì đọc đến trang 22 là được, và cũng còn dễ hiểu. Sau đó thì đọc chả hiểu gì nữa.

Ngoài ra, các công nghệ để làm máy tính lượng tử có nhiều, nhưng chưa cái nào thực sự sắp đến đích cả. Các công nghệ tiềm năng nhất có thể là: Superconducting qubits, trapped atoms/ions, silicon spin qubits, photonics. Dân công nghệ làm máy tính lượng tử thì bảo sắp có rồi. Dân vật lý thì bảo còn lâu, các ông toàn bảo là sắp có để xin núi tiền về đốt tiếp.

Link: https://arxiv.org/pdf/2106.10522

12. Palantir

Mục tài chính của The Economist có 1 bài phân tích ngắn, so sánh Palantir với Cisco. Khoảng 20 năm trước Cisco lên đỉnh cao của vốn hoá, giờ giá trị chỉ còn 1/4.5 (chia 4.5). Hiện giá trị vốn hoá và doanh thu của Palantir đang lên đỉnh. Bài này chỉ nói về tài chính, không kể gì mấy về Palantir.

Palantir (của Peter Thiel) khá đặc biệt, nó tồn tại hơn 20 năm nhưng phần lớn là “bay dưới tầm radar” nên không ai để ý. Doanh thu bé và chi phí lớn nên nó phải vật lộn rất vất vả để tồn tại và tăng trưởng. Ở Silicon Valley nó cũng kiểu lạc loài, làm software nhưng không có sản phẩm thương mại, không quảng cáo, không bán hàng.

CEO của họ, tên là Alex Karp (là một luật sư) nói toàn các lời như tướng quân đội, kiểu “chúng tôi phục vụ người dân Hoa Kỳ, nghĩa vụ quân sự của chúng tôi rất đặc biệt, đó là làm binh sĩ vui vẻ còn kẻ thù phải sợ hãi.”, “chúng tôi không quan tâm đến thắng thua, chúng tôi quan tâm đến thống trị”.

Sản phẩm của Palantir đơn giản về triết lý, dùng phần mềm (nay là AI) nhìn vào bigdata để “thấy” cái mà con người và các công ty, chính phủ không thể thấy. Tức là một kiểu gián điệp, tình báo.

Khách hàng đầu tiên của Palantir, đương nhiên là CIA, rồi FBI, rồi nay là các sở cảnh sát trong đó có LAPD.

Lúc đầu họ giúp chính phủ Mỹ điều tra buôn bán người. Rồi khi có Covid họ nhảy vọt lên nhờ các hợp đồng với chính phủ Mỹ và UK.

Chiến công đầu tiên làm họ có tiếng tăm là vụ tìm và diệt Bin Laden.

Sau đó các bất ổn dồn dập khắp toàn cầu, đặc biệt là chiến tranh Nga- Ukraine và Israel-Hamas, Israel-Iran, giúp họ kiếm bộn tiền.

Sau khi Trump lên nhiệm kỳ 2 thì Palantir ký các hợp đồng phần mềm với bộ quốc phòng, từ chỉ huy đến phòng thủ, trong đó có cả phần mềm lá chắn tên lửa Golden Dome.

Giờ họ mới ký dự án pilot với ICE (cục chống nhập cư lậu) để viết app dùng AI phát hiện nhập cư trái phép để lùng bắt và trục xuất.

Trong vòng vài năm, Palantir thoát khỏi khó khăn tài chính, trở thành công ty AI và Software lớn, vào danh sách 10 công ty vốn hoá nhất thị trường (chắc là so các cty công nghệ với nhau).

Ko biết VN mình đã ký với họ chưa. Trong trò chơi thông tin (tình báo, gián điệp) thì ký trước có lợi hơn. Có điều Palantir chỉ được làm với các nước là đồng minh của Mỹ.

CEO Alex Karp khuyến khích các công ty công nghệ ở Silicon Valley hợp tác với chính phủ Mỹ (thường thì họ làm ngược lại), với lập luận là các công ty công nghệ Mỹ được như bây giờ là nhờ chính phủ Hoa Kỳ (các chính sách, môi trường, tạo điều kiện…) nên phải đóng góp ngược trở lại.

*

Ảnh này thể hiện cách duy nhất thoát khỏi Palantir. Và tránh được mọi chuyện ruồi bu kiến bu khác phiền nhiễu của cuộc đời.

Palantir, nhờ vào AI nó có thể đọc hiểu mọi thứ tiếng, mọi bối cảnh (thiên nhiên, chính trị, xã hội). Tức là ngày xưa nó chỉ thạo theo dõi user dùng tiếng Anh, Pháp. Thì giờ đây nói tiếng Đông Vạn Tượng, để chat sex bằng mật ngữ, hay đi hú hí ở hang động bí ẩn Đông Lào, nó nhận ra được hết. (GPS hiện ta đang dùng nó track được hết. Ví dụ vậy.) Không phải vô cớ giờ đi phỏng vấn Visa Mỹ họ bắt khai cả tài khoản mạng xã hội.

Các switch và router bằng cách nào đó, cũng gửi thông tin về cho Palantir, thế mới tài.

Về cơ bản, Palantir hiểu ta hơn chính ta, mà tương lai là nó hiểu cả 8 tỷ con người, thật là vãi đạn. Ông nào có suy nghĩ đen đúa cứ bớt dần đi là vừa. Ngoài ra thì cứ bí mật mà sống gấp thôi.

13. AI trong giáo dục: Alpha School ở Hoa Kỳ

AI trong giáo dục: Tổng Bí Thư, Alpha School (ở Mỹ): AI Powered Edu (Edutech)

Hôm khai giảng, TBT Tô Lâm nói về AI trong giáo dục: “…thúc đẩy chuyển đổi số và trí tuệ nhân tạo (AI) trong giáo dục. Biến công nghệ thành cú hích cho đổi mới căn bản, toàn diện…”

Dưới đây là một tham khảo: Alpha School. (Link dưới comment)

Bên Mỹ có một trường (nhưng có nhiều chi nhánh ở các tiểu bang) tên là Alpha School. Họ dùng AI để giảng dạy. Triết lý và hành động của họ như sau.

+ Suốt 200 năm nay giáo dục Mỹ vẫn thế: các học sinh (năng lực tiếp thu và năng khiếu khác nhau) vào cùng một phòng học, học cùng một bài giảng (giáo án giáo trình, sách giáo khoa), cùng một giáo viên dạy, cùng một tốc độ truyền đạt và kỹ năng biểu đạt, trong cùng một khuôn khổ thời gian. Mà học như vậy suốt cả buổi, thậm chí hai buổi (sáng chiều).

+ Học sinh cần phải thích học, thích nhà trường, và phải gắn kết với việc học.

Alpha School tuyên bố tất cả các nội dung giảng dạy phổ thông ở Mỹ (K-12) đã lỗi thời. Họ đang làm một việc mà họ gọi là “cách mạng hoá việc học”.

Cụ thể là họ dùng AI cá nhân hoá việc dạy tới từng học sinh (personalized tutoring)+ đo lường năng lực tiếp thu từng môn, từng mảng của từng học sinh. Và dùng thầy giáo để guide, coach học sinh (vào buổi chiều) chứ không dạy. Và cả hai cộng lại sẽ motivate học sinh lao vào học hành với niềm vui và thích thú. Hiện học sinh của họ có năng lực cạnh tranh thuộc top đầu ở Mỹ (1% top?), và kỳ vọng sẽ thành expert ở các lĩnh vực mà từng học sinh có khiếu và đam mê khi các em vào đại học và vào đời.

Một ngày học của họ như sau:

+ Buổi sáng 8:30 các em đến trường. Khởi động bằng một bài học nhóm nhỏ, giải quyết một vấn đề gì đó dựa trên đời thực, mà phải cộng tác sáng tạo với nhau mới làm được.

+ Sau đó vào học 2 tiếng (có nghỉ giải lao) các môn chính, mỗi môn học 25 phút, mỗi em có một tutor AI dạy riêng, giáo trình giáo án riêng, may đo riêng cho từng em. Alpha School nói rằng tốc độ tiếp thu và hiệu quả gấp đôi. Tức là học 25 phút mà bằng học 50 phút. Mà học sinh không chán. Vì cả ngày chỉ có học 2 tiếng buổi sáng như vậy. Sau đó ăn trưa.

+ Chiều là các lớp học “Life Skill”, họ dạy từ leadership, teamwork, communication đến finance. Hình thức là workshop, có giáo viên là human, nhưng không gọi là teacher, mà gọi là guide. Tất cả các bài học đều là real-world lessons. Các học sinh có vướng mắc với bài học buổi sáng, thì có thể hỏi guide để nhận được hướng dẫn.

+ Đến 3.30pm quay lại lớp học để làm bài tập về nhà. Còn tối về nhà thì chỉ chơi với bố mẹ hoặc làm gì thì làm.

Họ có các phần thưởng cho học sinh, gọi là Alpha currency. Học sinh dùng tiền này để mua bán và đầu tư trong hệ sinh thái của trường, có guide/coach hướng dẫn cách quản lý tiền (chi tiêu, tiết kiệm, đầu tư).

Cách làm của Alpha School mở ra một thị trường lớn, nhiều tỷ đô. Vì họ là private school nên học phí cao, hơn 40 ngàn/năm. Nhưng họ đang thử nghiệm các lớp 10K/năm. Thậm chí có lớp free. Tức là Alpha School có thể mở ở VN nếu có đối tác tốt. Nhưng chắc chỉ làm trường quốc tế, chứ trường Việt thì vẫn bị ràng buộc khung chương trình và chuẩn giáo viên của Bộ Giáo Dục (đã kém hơn Mỹ, mà lại toàn tự trói chân trói tay mình bằng đủ các quy định.)

14. Joe Lonsdale: Một giai cấp mới

Giới tỷ phú công nghệ Mỹ đã trở thành một giai cấp hoàn toàn mới, có đủ nguồn lực để rung lắc chính trị và xã hội Hoa Kỳ. Cái mà họ bắt đầu thúc đẩy là họ cần có những ý hệ mới, triết lý chính trị mới. Trong nhóm elite của elite công nghệ này đáng chú ý nhất là Joe Lonsdale. 

Bài viết dưới đây của anh Joe Lonsdale này (sinh năm 1982) là nền tảng triết học chính trị cá nhân để anh í đi diễn thuyết và mở rộng, chi tiết thêm các lập luận trong bài viết. Ví dụ anh í cho rằng thế giới này quá Machiavelli (bá đạo, mưu đồ, chiêu trò, nham hiểm, thực dụng, bất chấp…) đâm ra cần các nhân vật như Cyrus (hướng thượng, phẩm hạnh cao quý). Anh í cũng nhấn mạnh vào triết lý (mà chắc anh ấy coi là cốt lõi cho ý hệ mà anh í đang cố gắng xây dựng) của Cicero. Anh cũng kể là đi mấy cái club quý tộc của Mỹ, nhiều thành viên của nó (được là thành viên) chẳng qua là có ông, có cụ là quý tộc cũ ở cái club này, và anh ấy thấy thế ko ổn.

Joe Lonsdale có mentor hồi trẻ là Peter Thiel. Lonsdale cũng là founder của Palantir. Anh cũng lập ra cái quỹ đầu tư mạo hiểm mà chắc nhiều người đã nghe tên là 8VC (lần nào mình nhìn thấy mình cũng đọc là Tám ông Việt Cộng). Tình cờ là Lonsdale cũng có quan hệ họ hàng với Việt Nam.

Dưới đây là bài của Lonsdale. Anh này đọc dễ hơn nghe, anh ấy nói chuyện nghe hơi khó. Nhưng đại lý là kiểu quý tộc cũ (aristocracy, hereditary, cha truyền con nối) cần thay thế bằng quý tộc hình thành tự nhiên (natural, meritocratic). Meritocracy bọn Tàu gọi là Tinh anh trị quốc, còn Aristocracy nó dịch là quý tộc trị quốc. Nhưng nếu theo định nghĩa aristocracy là ruled by the best, thì meritocracy có vẻ mới hợp.

Jefferson and America’s Lost Idea: Natural Aristocracy

15. Lịch sử, nhìn từ “nguyên lý vũ trụ toàn ảnh”

Lịch sử, nhìn từ “nguyên lý vũ trụ toàn ảnh”

Nhân ngồi bia tuần rồi với anh Bàn Tải Cân (Hoang To)

Chúng ta ai cũng biết thuyết vũ trụ toàn ảnh (holographic universe theory). Xuất phát từ nghiên cứu của Stephen Hawking, Gerard ‘t Hooft và các nhà vật lý dây (string theorist) đưa ra nguyên lý toàn ảnh, nguyên lý này cho rằng thế giới 3D hiện ra (đột sinh/emerge) từ các thông tin được chứa trong mặt 2D. Nôm na, thông tin chứa đựng trong  diện tích hữu hạn của một mặt 2 chiều được phóng chiếu vào một thể tích 3 chiều và tạo ra vũ trụ mà chúng ta sống. 

(Diện tích mặt 2D bị giới hạn bên trong đường biên light-like, đại khái như đường chân trời hấp dẫn gravitational horizon.)

Leonard Susskind, một trong những người phát triển nguyên lý toàn ảnh tóm tắt: “Thế giới 3 chiều của những trải nghiệm thông thường – vũ trụ đầy ắp các thiên hà, ngôi sao, hành tinh, nhà cửa ruộng đồng, đất đá con người – là môt toàn ảnh, tức là một hình ảnh của thực tại vốn được mã hoá trong một mặt 2 chiều ở đâu đó cực kỳ xa xôi”. 

Phát kiến gây sửng sốt về nguyên lý toàn ảnh, có gốc gác xuất phát từ các nghiên cứu về blackhole, cho rằng thông tin tỷ lệ với diện tích mặt 2D (nằm bên trong chân trời sự kiện/event horizon) chứ không phụ thuộc vào thể tích. Tức là, về mặt nào đó, thông tin là hữu hạn, bị nén, và có lỗi. Thực tại (reality) xuất hiện (đột sinh, emergent reality) là một hiện tượng ba chiều đột sinh từ một mặt hữu hạn ít chiều hơn. Cho nên các thông tin gốc, về cơ bản, chỉ là các thông tin hết sức nền tảng (fundamental information).

Bất kể phương pháp chép sử và luận sử thế nào, thì Lịch Sử cũng KHÔNG phải là một bản ghi (record) một chuỗi các sự kiện (event), mà nó là một hình chiếu có độ phân giải thấp, chi chít lỗi, từ một ổ cứng vũ trụ chỉ có hai chiều.

Tức là, lịch sử loài người, từ hồng hoang đến AI, chỉ là một thực tại đột sinh từ một mặt 2D mà system cố gắng (đôi khi là tuyệt vọng) rendering sao cho tốt nhất để thành một thế giới 3D phức tạp. Nên nó thường xuyên bị lỗi.

Hệ điều hành vũ trụ là hệ điều hành tự gắng sức tiến hoá, các phiên bản đầu tiên đều hết sức tầm thường và đầy lỗi. Những gì khảo cổ học tìm ra, mà ta thấy bí ẩn, là hiện vật khảo cổ (artifact) do lỗi rendering của hệ điều hành: khủng long, kim tự tháp. (Đây là các lỗi texture map rất thô sơ.)

Các thảm hoạ thiên nhiên, các cuộc chiến tương tàn không phải lỗi rendering, mà là lỗi overload. Mặt 2D không chứa nổi thông tin (ngày càng nhiều do entropy tăng), dẫn đến massive data corruption, và đương nhiên là gây ra thảm hoạ. Mỗi lần như vậy, hệ thống phải xoá bớt dữ liệu (deleting files), đôi khi phải khởi động lại từng phần (reboot). Lớn thì là thế chiến, nhỏ thì là xung đột khu vực, nhỏ nữa thì là nội chiến.

Để vá lỗi, hệ điều hành phát hành các bản vá. Đó là sao chổi đâm vào trái đất diệt khủng long. Đó là các vị anh hùng giải cứu thế giới. Các anh hùng cái thế ấy chẳng qua là các lệnh macro rất phức tạp mà hệ điều hành dùng để correct các lỗi nghiêm trọng đã xảy ra trước đó trong lịch sử (log) các chuỗi rendering (kết xuất file ảnh). 

Thế nhưng, lịch sử cứ lặp lại, các anh hùng và kẻ ác vẫn tiếp tục xuất hiện với các hình mẫu hao hao nhau. Là bởi ổ cứng vũ trụ (cosmic hard drive) là mặt (diện tích) chứ không phải khối (thể tích), nên system luôn phải nén, phải giải nén, và từ đó luôn dư thừa các mẫu hình nhân vật (character model) và cốt chuyện (plotline). Dư thừa thì sẽ lặp lại.

Lịch sử cốt lõi (fundamental history) đã và đang xảy ra ở một mặt hai chiều, nằm đâu đó rất xa. Cái chúng ta đang chứng kiến chỉ là ảnh lỗi có độ phân giải thấp. Cái chúng biết qua sử liệu, chỉ là cái bóng của các hình ảnh đó. Kiến thức của chúng về thế giới là hữu hạn, không đầy đủ. Và càng không đầy đủ, nếu là kiến thức về quá khứ.

Điều đáng buồn là các developer tự thân của cosmic system ngày càng mệt mỏi, nên ta thấy thế giới đang trở nên rối loạn khó lường, những ác nhân và anh hùng cứu thế xuất hiện rải rác khắp nơi, bản lỗi nhiều hơn bản chuẩn, và hầu hết đều là các model cũ kỹ, chẳng có gì mới.

Và biết đâu Khủng Long sẽ quay trở lại, sớm thôi, loài người sẽ tuyệt diệt. Chẳng còn kịp cãi nhau về Nguyễn Ánh Quang Trung, chẳng còn Trump Putin Tập. Chẳng còn Zelensky. Chẳng vươn mình.

Hỡi loài người,… hãy Sống Gấp.

PS:

Mình nhớ có lần đang học, thì anh Vũ Tú (sau là đại sứ ở Hàn) hỏi thầy giáo là ông David Dapice rằng Toàn cầu hoá khác Quốc tế hoá ở chỗ nào. 

Toàn cầu hoá bắt đầu quãng cuối 198x, trở thành một nền kinh tế và văn hoá tác động tới tất cả mọi người khi mà theme của nó được chuyển đổi thành sách và phim. Sách là cuốn “Olive và Lexus”, “Thế giới phẳng”. Phim thì là Lost in translation (2003) và Babel (2006). 

Tháng 12 năm 2022 ông Morris Chang chủ của hãng làm chip lớn nhất thế giới TSMC nói rằng Toàn cầu hoá đang chấm dứt. Tháng 11 năm ngoái Trump đắc cử, coi như toàn cầu hoá chết thẳng cẳng.

Mọi người có thể xem lại Babel để thấy trong thế giới toàn cầu hoá và tự do thương mại thì mọi sự kết nối với nhau dưới dạng hidden thế nào, và trong thế giới ấy các cá nhân lại lạc lõng thế nào trong Lost in Translation.