21 bài học cho thế kỉ 21: Việc làm

VIỆC LÀM

Khi bạn trưởng thành, có thể bạn sẽ thất nghiệp

Chúng ta chẳng biết thị trường lao động sẽ như thế nào vào năm 2050. Phần đông người ta đồng ý rằng học máy và công nghệ rô bôt sẽ làm thay đổi hầu như mỗi nhánh việc làm – từ sản xuất sữa chua cho đến dạy thiền yoga. Tuy nhiên, có những quan điểm trái ngược nhau về bản chất của sự thay đổi ấy và tính cấp bách của nó. Một số người tin rằng chỉ trong vòng một hoặc hai thập kỉ, hàng tỉ người sẽ trở nên thừa thải về mặt kinh tế. Một số khác thì giữ quan điểm rằng ngay cả trong cuộc đua tự động hóa dài hạn vẫn sẽ tiếp tục tạo ra công ăn việc làm mới và thịnh vượng hơn cho mọi người.

Vậy thì chúng ta đang ở bên bờ của một cuộc trỗi dậy khủng khiếp, hay những dự báo như thế chỉ là một ví dụ khác của chứng cuồng Bảo thủ không có căn cứ? Thật khó mà nói được. Các lo sợ rằng tự động hóa sẽ gây thất nghiệp hàng loạt đã có từ hồi thế kỉ mười chín, và cho đến nay chúng chưa từng xảy ra trên thực tế. Kể từ thời Cách mạng Công nghiệp, cứ mỗi công việc bị máy móc lấy đi sẽ đem lại ít nhất một công việc mới, và tiêu chuẩn sống trung bình đã tăng lên rất nhiều.¹ Thế nhưng vẫn có những lí do hợp lí để nghĩ rằng lần này là khác, và rằng học máy sẽ là một kẻ làm thay đổi cuộc chơi thật sự.

Con người có hai loại năng lực – vật chất và nhận thức. Trước đây, máy móc cạnh tranh với con người chủ yếu ở năng lực vật chất thô sơ, trong khi con người vẫn giữ được lợi thế rất lớn so với máy móc về nhận thức. Vì thế khi những việc làm tay chân trong nông nghiệp và công nghiệp được tự động hóa, những việc làm dịch vụ mới xuất hiện đòi hỏi loại kĩ năng nhận thức mà chỉ con người mới có: học, phân tích, giao tiếp và trên hết thảy là hiểu được các xúc cảm của con người. Tuy nhiên, AI hiện nay đang bắt đầu vượt mặt con người ngày càng nhiều về những kĩ năng này, bao gồm cả việc thấu hiểu cảm xúc con người.² Chúng ta không biết có lĩnh vực hoạt động thứ ba nào – vượt ngoài vật chất và nhận thức – trong đó con người sẽ luôn luôn giữ được một lợi thế an toàn.

Điều thiết yếu nên nhận ra là cách mạng AI không đơn thuần chỉ là các máy tính ngày càng nhanh hơn và thông minh hơn. Nó được tiếp nhiên liệu bởi các đột phá về khoa học sự sống và các khoa học xã hội nữa. Chúng ta càng hiểu rõ các cơ chế sinh hóa chi phối các cảm xúc, các ham muốn và các chọn lựa của con người, thì máy tính càng có thể làm tốt hơn trong việc phân tích hành vi con người, dự đoán các quyết định của con người, và thay thế cho các tài xế, nhân viên ngân hàng và luật sư con người.

Trong vài thập niên trở lại đây, nghiên cứu trong các lĩnh vực như khoa học thần kinh và kinh tế học hành vi đã cho phép các nhà khoa học hack con người, và đặc biệt là thu được một hiểu biết tốt hơn nhiều về cách con người đưa ra các quyết định. Hóa ra các chọn lựa của chúng ta về mọi thứ từ thức ăn cho đến bạn tình đều chẳng phải là kết quả từ một ý chí tự do bí ẩn nào đó, mà thay vậy là từ hàng tỉ neuron tính toán các xác suất trong một phần nhỏ của một giây. “Trực giác con người” vốn được ca tụng trên thực tế là “nhận dạng khuôn mẫu” mà thôi.³ Các tài xế, nhân viên ngân hàng và luật sư giỏi không có các trực giác thần kì về giao thông, đầu tư hay đàm phán – mà thay vào đó, bằng cách nhận diện các khuôn mẫu lặp đi lặp lại, họ lần vết và cố tránh né những người đi bộ bất cẩn, những người vay mượn khó đòi và những kẻ lừa đảo không trung thực. Hóa ra thì các thuật toán sinh hóa của bộ não người còn lâu mới hoàn hảo. Chúng dựa trên các chẩn đoán, các lối tắt và các mạch điện hết hạn sử dụng đã thích nghi từ vùng đồng cỏ châu Phi chứ không phải từ các cánh rừng ở vùng ngoại ô. Chẳng thế mà các tài xế, các nhân viên ngân hàng và các luật sư giỏi thỉnh thoảng cũng phạm những sai lầm ngu ngốc.

Điều này có nghĩa là AI có thể vượt mặt con người cả trong những nhiệm vụ được cho là đòi hỏi “trực giác”. Nếu bạn nghĩ AI cần phải cạnh tranh với linh hồn con người về mặt linh cảm bí ẩn – điều đó nghe như không thể. Song nếu AI thật sự cần phải cạnh tranh với các mạng lưới thần kinh trong việc tính toán các xác suất và nhận dạng các khuôn mẫu – thì điều đó nghe có khả năng hơn.

Đặc biệt, AI có thể làm tốt hơn ở những công việc đòi hỏi trực giác về người khác. Nhiều nhánh việc làm – ví dụ như lái xe trên đường phố đông người đi bộ, cho người lạ vay tiền, và đàm phám một thỏa thuận kinh doanh – đòi hỏi khả năng đánh giá đúng các cảm xúc và ham muốn của người khác. Có phải đứa bé đó sắp chạy ra đường không? Người đàn ông ăn mặc lịch sự kia có định vay tiền rồi bỏ trốn không? Liệu người luật sư đó hành động là vì các mối đe dọa đối với anh ta, hay anh ta chỉ đang lừa gạt mà thôi? Chừng nào người ta còn cho rằng những cảm xúc và ham muốn như thế bị chi phối bởi một tinh thần phi vật chất, thì có vẻ hiển nhiên là các máy tính sẽ không bao giờ có thể thay thế tài xế, nhân viên ngân hàng và luật sư con người. Làm thế nào máy tính có thể hiểu được tinh thần con người thiêng liêng chứ? Song nếu những cảm xúc và ham muốn này thật ra chẳng gì hơn là những thuật toán sinh hóa, thì chẳng có lí do gì để máy tính không thể giải mã các thuật toán này – và nó làm tốt hơn nhiều so với bất kì Homo sapiens nào.

Một tài xế dự đoán ý định của một người đi bộ, một nhân viên ngân hàng đánh giá mức tin cậy của một khách vay tiềm năng, và một luật sư cân đo bầu không khí trên bàn đàm phán đâu có dựa trên ma thuật. Thay vào đó, họ đâu hề hay biết, bộ não họ đang nhận dạng các khuôn mẫu sinh hóa bằng cách phân tích các biểu cảm trên gương mặt, tông giọng nói, cử động tay chân, và cả mùi cơ thể. Một AI được trang bị các cảm biến thích hợp có thể làm hết những việc đó một cách chính xác và đáng tin cậy hơn nhiều so với con người.

Vì thế mối đe dọa mất việc làm không đơn thuần chỉ là do sự trỗi dậy của công nghệ thông tin. Nó là do sự hợp lưu của công nghệ thông tin với công nghệ sinh học. Con đường từ máy quét fMRI đến thị trường lao động còn dài và quanh co khúc khuỷu, song có thể vẫn còn vài thập niên nữa. Những gì bộ não người đang học ngày hôm nay về amygdala và tiểu não có thể giúp máy tính vượt mặt các bác sĩ tâm thần và vệ sĩ con người vào năm 2050.

AI không chỉ đứng ở tư thế sẵn sàng hack con người và vượt mặt họ ở những cái cho đến nay được cho là những kĩ năng chỉ con người mới có. Nó còn thưởng ngoạn những năng lực chỉ phi-con người mới có, khiến cho sự khác biệt giữa một AI và một công nhân con người thành một kiểu gì đó không đơn thuần chỉ ở mức độ thôi. Hai khả năng phi-con người đặc biệt quan trọng mà AI có được là liên thông và cập nhật.

Vì con người là các cá nhân, thành ra khó mà kết nối họ với nhau đồng thời đảm bảo rằng họ đều cập nhật. Trái lại, máy tính không phải là cá nhân, thành ra dễ dàng tích hợp chúng vào một mạng lưới linh hoạt duy nhất. Vì thế, cái chúng ta đang đối mặt không phải là việc thay thế hàng triệu công nhân cá nhân con người bởi hàng triệu cá nhân rô bôt và máy tính. Thay vậy, các cá nhân con người có khả năng bị thế chỗ bởi một mạng lưới tích hợp. Do đó, sẽ thật sai lầm khi xem xét tự động hóa bằng cách so sánh các năng lực của một cá nhân tài xế con người với một chiếc xe tự lái nào đó, hay so sánh một cá nhân bác sĩ con người với một bác sĩ AI nào đó. Thay vậy, chúng ta phải so sánh các năng lực của một tập hợp cá nhân con người với các năng lực của một mạng lưới tích hợp.

Ví dụ, nhiều tài xế không thông thuộc hết mọi luật lệ giao thông thay đổi, và họ thường phạm luật. Ngoài ra, vì mỗi chiếc xe là một thực thể tự khiển, nên khi chiếc xe tiến đến một nút giao thông cùng lúc, các tài xế có thể hiểu sai ý định của người kia và xảy ra va chạm. Trái lại, ô tô tự lái có thể kết nối với toàn bộ. Khi hai ô tô như thế tiến đến một nút giao thông, chúng thật sự không phải hai thực thể tách biệt – chúng là bộ phận của một thuật toán duy nhất. Khả năng chúng có thể hiểu sai và va chạm nhau do đó là thấp hơn. Và giả sử Bộ Giao thông quyết định thay đổi một số điều luật giao thông, thì tất cả ô tô tự lái có thể dễ dàng cập nhật ngay tức thời, cứ chạy một số đoạn sửa lỗi trong chương trình, tất cả chúng sẽ tuân theo điều luật mới đúng theo từng chữ ngay.⁴

Tương tự, giả sử Tổ chức Y tế Thế giới nhận ra một căn bệnh mới, và giả sử một phòng thí nghiệm nào đó tạo ra một loại thuốc mới, thì hầu như không thể nào cập nhật cho tất cả bác sĩ con người trên thế giới về những phát triển này. Trái lại, cho dù bạn có 10 tỉ bác sĩ AI trên thế giới – mỗi AI theo dõi sức khỏe của một sinh vật người duy nhất – bạn vẫn có thể cập nhật toàn bộ chúng trong vòng chưa tới một giây, và chúng đều có thể truyền đạt cho nhau phản hồi của chúng về căn bệnh mới hoặc loại thuốc mới. Những ưu điểm tiềm tàng này của sự liên thông và cập nhật to lớn đến mức chí ít trong một số nhánh việc làm nó sẽ thay thế toàn bộ con người bằng máy tính, dù rằng một số cá nhân con người vẫn làm công việc tốt hơn máy móc.

Bạn có thể cãi lại rằng bằng cách chuyển từ các cá nhân con người sang một mạng máy tính chúng ta sẽ đánh mất các ưu điểm của tính cá thể. Ví dụ, giả sử một bác sĩ con người đưa ra chẩn đoán sai, thì ông ta không thể giết hết mọi bệnh nhân trên thế giới, và ông ta không đứng chắn lối phát triển của toàn bộ nền y tế mới. Trái lại, nếu tất cả các bác sĩ thật ra chỉ là một hệ thống duy nhất, và hệ thống đó bị lỗi, thì hậu quả sẽ thật thảm khốc. Tuy nhiên, trên thực tế, một hệ thống máy tính tích hợp có thể tăng tối đa các ưu điểm của sự liên thông mà không đánh mất các lợi ích của tính cá thể. Bạn có thể chạy nhiều thuật toán đan xen trong cùng hệ thống, để một bệnh nhân ở một ngôi làng trong rừng sâu nào đó có thể truy cập qua điện thoại thông minh của cô ta không phải một bác sĩ duy nhất có thẩm quyền, mà thật ra là cả trăm bác sĩ AI khác nhau, hiệu năng tương đối của mỗi AI liên tục được đem ra so sánh. Bạn không thích những gì bác sĩ IBM bảo bạn ư? Không hề gì. Cho dù bạn có bị mắc kẹt ở đâu đó trên các triền dốc của đỉnh Kilimanjaro, bạn vẫn có thể dễ dàng liên hệ bác sĩ Baidu như một lựa chọn thứ hai.

Những lợi ích đem lại cho xã hội loài người có khả năng sẽ là vô tận. Các bác sĩ AI có thể chăm sóc sức khỏe tốt hơn và rẻ hơn nhiều cho hàng tỉ người, nhất là cho những người hiện nay chẳng hề nhận được sự chăm sóc sức khỏe. Nhờ các thuật toán học và các cảm biến sinh trắc, một dân làng nghèo ở một nước chậm phát triển có thể sẽ được hưởng sự chăm sóc sức khỏe thông qua điện thoại di động của cô ta còn tốt hơn cả người giàu nhất thế giới nhận được ngày nay từ bệnh viện tiên tiến nhất thành phố.⁵

Tương tự, các xe tự lái có thể đem lại cho con người những dịch vụ giao thông tốt hơn nhiều, và nhất là giảm được số người chết do tai nạn giao thông. Ngày nay, gần 1,25 triệu người thiệt mạng mỗi năm do tai nạn giao thông (gấp đôi số người chết do chiến tranh, tội phạm và khủng bố cộng lại).⁶ Hơn 90 phần trăm số vụ tai nạn này có nguyên nhân do lỗi rất con người: ai đó uống say và lái xe, ai đó vừa lái xe vừa nhắn tin, ai đó ngủ quên trên vô lăng, ai đó mơ màng giữa ban ngày thay vì chú ý đường xá. Cục An toàn Giao thông Đường cao tốc Mĩ ước tính trong năm 2012, 31 phần trăm số vụ tai nạn chết người ở Mĩ liên quan đến lạm dụng rượu bia, 30 phần trăm liên quan đến tốc độ, và 21 phần trăm liên quan đến người lái xe quẫn trí.⁷ Xe tự lái sẽ không bao giờ làm những chuyện như vậy. Mặc dù chúng có những trở ngại và hạn chế riêng, và mặc dù một số tai nạn là không thể tránh khỏi, song việc thay thế toàn bộ tài xế con người bằng máy tính được kì vọng sẽ giảm được số chết chóc và thương tật trên đường khoảng 90 phần trăm.⁸ Nói cách khác, việc chuyển sang các xe tự động có khả năng cứu được mạng sống của cả triệu người mỗi năm.

Vì thế sẽ thật điên rồ nếu ngăn cấm tự động hóa trong các lĩnh vực như giao thông và chăm sóc sức khỏe chỉ để bảo vệ việc làm của con người. Suy cho cùng, rốt lại cái chúng ta mong muốn bảo vệ là con người – chứ không phải việc làm. Cánh tài xế và bác sĩ dôi dư sẽ phải tìm việc gì đó khác mà làm.

Mozart trong chiếc máy

Chí ít trong ngắn hạn, AI và công nghệ rô bôt không có khả năng loại trừ hết các ngành công nghiệp. Những việc làm đòi hỏi chuyên môn trong một ngưỡng hẹp hoạt động đều đặn sẽ được tự động hóa. Nhưng sẽ khó khăn hơn nhiều nếu muốn thay thế con người bằng máy móc trong những việc làm ít đều đặn hơn đòi hỏi sử dụng đồng thời một ngưỡng rộng kĩ năng, và liên quan đến việc giải quyết những kịch bản chưa được lường trước. Xét sự chăm sóc sức khỏe làm ví dụ. Nhiều bác sĩ hầu như chỉ tập trung vào việc xử lí thông tin: họ hấp thu số liệu y khoa, phân tích nó, và đưa ra chẩn đoán. Các điều đường, trái lại, cũng cần có sức khỏe tốt và các kĩ năng cảm xúc để tiêm chích đau nhói, thay băng gạt, hay kiềm chế một bệnh nhân bạo lực. Vì thế, có lẽ chúng ta sẽ có một gia đình bác sĩ AI trên điện thoại thông minh của mình hàng thập kỉ trước khi chúng ta có một rô bôt điều dưỡng đáng tin cậy.⁹ Ngành công nghiệp chăm sóc con người – chăm nom người bệnh, trẻ em và người già – có khả năng vẫn giữ được thành lũy con người trong một thời gian dài. Thật vậy, khi người ta sống lâu hơn và có ít con cái hơn, việc chăm sóc người già có lẽ sẽ là một trong phân khúc phát triển nhanh nhất trong thị trường lao động của con người.

Bên cạnh sự chăm sóc, sự sáng tạo cũng có những rào cản đặc biệt khó khăn đối với tự động hóa. Chúng ta không cần con người để bán nhạc cho mình nữa – chúng ta có thể tải nó xuống trực tiếp từ kho iTunes – nhưng các nhà soạn nhạc, nhạc sĩ, ca sĩ và DJ thì vẫn phải bằng xương bằng thịt. Chúng ta dựa trên sự sáng tạo của họ không phải chỉ để có được một bản nhạc hoàn toàn mới, mà còn để chọn lựa giữa một ngưỡng rộng không thể tin nổi những khả năng sẵn có.

Tuy nhiên, trong cuộc đua lâu dài, sẽ chẳng có việc làm nào vẫn an toàn tuyệt đối trước tự động hóa. Ngay cả các nghệ sĩ cũng nên lưu ý. Trong thế giới hiện đại, nghệ thuật thường gắn liền với các cảm xúc con người. Chúng ta có khuynh hướng nghĩ rằng các nghệ sĩ đang đào dẫn các yếu tố tâm lí nội tại, và rằng toàn bộ mục đích của nghệ thuật là kết nối chúng ta với các cảm xúc của mình hoặc khơi dậy trong chúng ta một cảm giác mới mẻ nào đó. Bởi thế, khi chúng ta đánh giá nghệ thuật, chúng ta có khuynh hướng phán xét nó bởi tác động cảm xúc của nó đối với người thưởng thức. Song nếu nghệ thuật được xác định bởi các cảm xúc con người, thì điều gì sẽ xảy ra một khi các thuật toán có khả năng hiểu và thao túng cảm xúc con người còn tốt hơn cả Shakespeare, Frida Kahlo hay Beyoncé?

Suy cho cùng, các cảm xúc chẳng phải hiện tượng bí ẩn gì – chúng là kết quả của một quá trình sinh hóa. Vì thế, trong một tương lai không quá xa xôi, một thuật toán học máy có thể phân tích dữ liệu sinh trắc thu từ các cảm biến gắn trên hoặc bên trong cơ thể bạn, xác định kiểu tính cách của bạn và tâm trạng liên tục thay đổi của bạn, và tính toán tác động cảm xúc mà một bài hát nhất định – thậm chí một nốt nhạc nhất định – có khả năng gây ra với bạn.¹⁰

Trong mọi hình thức nghệ thuật, âm nhạc có lẽ dễ bị tổn thương nhất đối với phân tích Dữ liệu Lớn (Big Data), bởi vì cả input lẫn output đều vay mượn chúng để mô tả toán học chính xác. Input là các khuôn mẫu toán học của sóng âm, và output là các khuôn mẫu điện từ của bão neuron. Trong vòng vài thập kỉ, một thuật toán quét qua hàng triệu trải nghiệm âm nhạc có thể học được cách dự đoán những input nhất định sẽ đem lại những output nhất định như thế nào.

Giả sử bạn vừa có một trận đấu võ mồm điên tiết với bạn trai của mình. Thuật toán cài trong hệ thống âm thanh của bạn sẽ lập tức nhận ra cơn cuồng loạn cảm xúc nội tâm của bạn, và dựa trên cái nó biết về cá nhân bạn và về tâm lí học con người nói chung, nó sẽ chơi những bài hát định hướng cộng hưởng với trạng thái u sầu của bạn và vang vọng cơn sầu não của bạn. Những bài hát đặc biệt này có thể chẳng hay chút nào đối với người khác, nhưng chúng đúng là hoàn hảo đối với kiểu tính cách của bạn. Sau khi giúp bạn chạm tới đáy sâu thẳm của cơn sầu não của mình, thuật toán sẽ chơi một bài hát trên thế giới có khả năng nâng bạn dậy – có lẽ do bởi tiềm thức của bạn kết nối nó với một kỉ niệm ngọt ngào thời thơ ấu mà ngay cả bạn cũng chẳng nhận ra. Chẳng DJ con người nào từng hi vọng có thể theo kịp các kĩ năng của một AI như thế.

Bạn có thể cãi rằng thế thì AI sẽ giết chết thú vui may rủi và nhốt chúng ta trong một cái kén âm nhạc hẹp, được dệt bởi những gì thích và không thích trước đây của chúng ta. Còn chuyện khám phá các hương vị và phong cách âm nhạc mới thì sao? Không hề gì. Bạn có thể dễ dàng điều chỉnh thuật toán để biến 5 phần trăm chọn lựa của nó là hoàn toàn ngẫu nhiên, bất ngờ ném cho bạn một bản hợp xướng Gamelan của Indonesia, một bản opera Rossini, hay một bản hit K-pop. Theo thời gian, bằng cách theo dõi phản ứng của bạn, AI thậm chí có thể quyết được mức ngẫu nhiên lí tưởng sẽ tối ưu hóa thú khám phá trong khi tránh được phiền hà, có lẽ hạ mức may rủi của nó xuống 3 phần trăm hoặc nâng lên mức 8 phần trăm.

Một phản đối khả dĩ khác nữa là rằng không rõ làm thế nào thuật toán có thể ấn định mục tiêu cảm xúc của nó. Giả sử bạn vừa cãi nhau với bạn trai của mình, thì thuật toán nên hướng tới làm cho bạn buồn hay là vui? Hay nó cứ mù quáng tuân theo một thang đo cứng nhắc về cảm xúc “tốt đẹp” và cảm xúc “tồi tệ”? Có lẽ có nhiều lần trong đời việc cảm thấy buồn lại tốt đẹp chăng? Cũng câu hỏi này, tất nhiên, có thể đặt ra cho các nhạc sĩ và DJ con người. Thế nhưng đối với một thuật toán, có nhiều lời giải thú vị cho câu hỏi rắc rối này.

Một lựa chọn là cứ việc để đó cho khách hàng. Bạn có thể đánh giá các cảm xúc của mình theo bất kì cách nào bạn thích, và thuật toán sẽ luôn tuân theo mệnh lệnh của bạn. Dù bạn muốn đắm mình vào sự tự thương hại hay bay nhảy tìm niềm vui, thuật toán sẽ mù quáng tuân theo chỉ dẫn của bạn. Thật vậy, thuật toán có thể học cách nhận ra các mong muốn của bạn ngay cả khi bạn không nhận thức rõ về chúng.

Hoặc là, nếu bạn không tin tưởng chính mình, bạn có thể chỉ thị thuật toán tuân theo khuyến nghị của bất kì nhà tâm lí học danh giá nào mà bạn tin cậy. Giả sử cuối cùng bạn trai của bạn đá bạn, thì thuật toán có thể đưa bạn trải qua năm giai đoạn chính thức của sự buồn thương, trước tiên nó giúp bạn phủ nhận những gì xảy ra bằng cách chơi “Don’t Worry, Be Happy” của Bobby McFerrin, rồi thôi thúc cơn giận dữ của bạn với “You Oughta Know” của Alanis Morissette, khuyến khích bạn mặc cả với “Ne me quitte pas” của Jacques Brel và “Come Back and Stay” của Paul Young, thả bạn vào hố trầm cảm với “Someone Like You” và “Hello” của Adele, và cuối cùng giúp bạn chấp nhận hoàn cảnh với “I Will Survive” của Gloria Gaynor.

Bước tiếp theo là cho các thuật toán bắt đầu tự chúng chắp vá các bài hát và giai điệu, thay đổi chúng một chút cho khớp với tính khí của bạn. Có lẽ bạn không thích một đoạn nào đó trong một bài hát nếu không thì đã rất hay. Thuật toán biết được là vì tim bạn đã bỏ qua một nhịp đập và mức oxytocin của bạn đã giảm một chút hễ khi nào bạn nghe đến đoạn bực mình đó. Thuật toán có thể viết lại hoặc dẹp luôn những nốt gây mất lòng đó.

Trong cuộc đua đường dài, các thuật toán có thể học cách soạn hoàn chỉnh các giai điệu, chơi với cảm xúc con người như thể chúng là một bàn phím piano. Sử dụng dữ liệu sinh trắc của bạn, các thuật toán còn có thể sáng tác những giai điệu cá nhân hóa, dành cho riêng bạn trong toàn cõi vũ trụ thưởng thức mà thôi.

Người ta thường nói rằng con người kết nối với nghệ thuật bởi vì họ tìm thấy chính mình trong nó. Điều này có thể dẫn tới các kết quả bất ngờ và có phần tai họa nếu và khi, nói ví dụ, Facebook bắt đầu sáng tạo các tác phẩm nghệ thuật cá nhân hóa dựa trên mọi điều nó biết về bạn. Giả sử bạn trai của bạn rời xa bạn, Facebook sẽ chữa lành cho bạn bằng một bài hát cá nhân hóa về gã khốn đó chứ không về một người xa lạ làm tan nát trái tim Adele hay Alanis Morissette. Bài hát đó còn nhắc bạn nhớ đến những tình tiết thật từ mối quan hệ của bạn, những tình tiết không một ai khác trong thế giới biết đến.

Tất nhiên, nghệ thuật cá nhân hóa có thể không bao giờ bắt kịp, bởi vì người ta sẽ tiếp tục ưa chuộng những bản hit công chúng mà ai ai cũng thích. Làm thế nào bạn có thể khiêu vũ hay hát hò một giai điệu mà chẳng ai bên cạnh bạn biết cả? Thế nhưng các thuật toán còn tỏ ra lão luyện hơn ở việc sáng tạo các bản hit toàn cầu so với các tác phẩm độc hiếm cá nhân hóa. Bằng cách khai thác cơ sở dữ liệu sinh trắc đồ sộ thu thập từ hàng triệu người, thuật toán có thể biết nhấn những nút hóa sinh nào để tạo ra một bản hit toàn cầu sẽ khiến mọi người nhún lắc như điên trên sàn nhảy. Nếu nghệ thuật thật sự là khơi dậy (hay thao túng) các cảm xúc con người, thì số ít, nếu có, các nhạc sĩ con người sẽ có cơ hội cạnh tranh với một thuật toán như thế, bởi vì họ không thể đuổi kịp nó trong lĩnh hội nhạc cụ chính mà họ đang chơi: hệ thống hóa sinh của con người.

Toàn bộ điều này sẽ đem lại nghệ thuật vĩ đại chứ? Điều đó tùy thuộc vào định nghĩa của nghệ thuật. Nếu cái đẹp thật sự nằm ở đôi tai của người nghe, và nếu khách hàng luôn luôn đúng, thì các thuật toán sinh trắc nắm chắc cơ hội sáng tạo nghệ thuật tốt nhất trong lịch sử. Nếu nghệ thuật là về cái gì đó sâu sắc hơn các cảm xúc con người, và sẽ biểu lộ một chân lí vượt ngoài các dao động hóa sinh của chúng ta, thì các thuật toán sinh trắc không đem lại những nghệ sĩ xuất sắc lắm. Song đa số con người cũng thế. Để bước vào thị trường nghệ thuật và thế chỗ các nhà soạn nhạc và nghệ sĩ biểu diễn bằng xương bằng thịt, các thuật toán sẽ không phải bắt đầu bằng cách hạ gục Tchaikovsky. Chỉ cần chúng qua mặt Britney Spears là đủ.

Những việc làm mới ư?

Việc mất nhiều việc làm truyền thống trong mọi lĩnh vực từ nghệ thuật đến chăm sóc sức khỏe sẽ phần nào được bù đắp bởi sự ra đời của những việc làm mới dành cho con người. Các bác sĩ đa khoa chuyên chẩn đoán các bệnh đã biết và quản lí các phương pháp điều trị quen thuộc có lẽ sẽ được thế chỗ bởi các bác sĩ AI. Nhưng chính vì điều đó, người ta sẽ phải trả nhiều tiền hơn cho các bác sĩ con người và các trợ lí phòng thí nghiệm để tiến hành các nghiên cứu đột phá và phát triển các loại thuộc mới hay các thủ thuật phẫu thuật mới.¹²

AI có thể giúp tạo ra những việc làm mới cho con người theo một cách khác. Thay vì con người cạnh tranh với AI, họ có thể tập trung vào làm dịch vụ và thúc đẩy AI. Ví dụ, việc thay thế phi công con người bằng máy bay không người lái lấy mất một số việc làm nhưng tạo ra nhiều cơ hội mới trong việc bảo dưỡng, điều khiển từ xa, phân tích dữ liệu và an ninh mạng. Quân đội Mĩ cần ba mươi người để điều khiển mỗi chiếc máy bay không người lái Predator hoặc Reaper trên bầu trời Syria, trong khi việc phân tích thông tin thu được cần ít nhất thêm tám mươi người nữa. Vào năm 2015, Không quân Mĩ không có đủ số người đã qua huấn luyện bài bản để lấp đầy những vị trí này, và vì thế họ phải đối mặt trước một cuộc khủng hoảng đầy mỉa mai trong việc điều khiển máy bay không người lái của họ.¹³

Nếu vậy, thị trường lao động năm 2050 có sẽ được đặc trưng bởi sự hợp tác con người-AI chứ không phải cạnh tranh. Trong các lĩnh vực đa dạng từ cảnh sát đến ngân hàng, các đội gồm con-người-và-AI có thể sẽ vượt mặt của con người lẫn máy tính. Sau khi chương trình cờ vua Deep Blue của IBM đánh bại Garry Kasparov vào năm 1997, con người vẫn không ngừng chơi cờ. Thay vậy, nhờ các huấn luyện viên AI mà các kỳ thủ con người trở nên giỏi hơn bao giờ hết, và ít nhất trong một thời gian ngắn các đội con người-AI gọi là “nhân mã” đã vượt mặt cả con người lẫn máy tính trong việc chơi cờ. Tương tự, AI có thể giúp huấn luyện các thám tử, các nhân viên ngân hàng, và binh lính giỏi nhất trong lịch sử.¹⁴

Tuy nhiên, điều trở ngại đối với những việc làm mới như thế là có khả năng chúng sẽ đòi hỏi mức độ chuyên môn cao, và do đó sẽ không giải quyết được các vấn đề người lao động thiếu kĩ năng chưa có việc làm. Việc tạo ra những việc làm mới dành cho con người tỏ ra còn dễ dàng hơn là đào tạo lại con người để thật sự lấp đầy những chỗ làm này. Trong những làn sóng tự động hóa trước đây, người ta thường có thể chuyển từ một công việc thường nhật kĩ năng-thấp này sang công việc khác. Vào năm 1920, một thợ làm thuê trên đồng ruộng bị mất việc do cơ giới hóa nông nghiệp có thể tìm một công việc mới trong xưởng sản xuất máy kéo. Vào năm 1980, một công nhân xưởng mất việc có thể bắt đầu làm việc với vai trò nhân viên thu ngân trong siêu thị. Những thay đổi nghề nghiệp như vậy là khả thi, bởi vì việc chuyển từ đồng ruộng sang nhà xưởng và từ nhà xưởng sang siêu thị chỉ đòi hỏi việc đào tạo lại chút ít mà thôi.

Song vào năm 2050, một nhân viên thu ngân hay công nhân dệt may mất việc làm vào tay rô bôt sẽ khó có thể bắt đầu làm việc với vai trò một nhà nghiên cứu ung thư, là người điều khiển máy bay không người lái, hay là một bộ phận của một đội con người-AI làm ngân hàng. Họ sẽ không có những kĩ năng cần thiết. Trong Thế chiến Thứ nhất, hàng triệu người bị bắt đi lính để nạp đạn cho súng máy và hàng nghìn người chết trong tay họ. Các kĩ năng cá nhân của họ không mấy quan trọng. Ngày nay, dù rằng thiếu người điều khiển máy bay không người lái và phân tích dữ liệu, song Không quân Mĩ đâu muốn lấp đầy những chỗ trống này bằng các nhân viên Walmart nghỉ việc. Bạn sẽ không muốn một cậu lính mới chưa có kinh nghiệm gì nhầm lẫn một đám cưới của người Afghanistan với một hội nghị Taliban cao cấp.

Bởi thế, bất chấp sự xuất hiện của nhiều việc làm mới dành cho con người, song chúng ta vẫn có thể chứng kiến sự trỗi dậy của một giai cấp “vô dụng” mới. Thật ra chúng ta có thể nhận lấy cái tệ nhất của cả hai thế giới, chịu đồng thời tình trạng thất nghiệp hàng loạt và thiếu lao động lành nghề. Người ta có thể chia sẻ số phận không phải của các phu xe ngựa thế kỉ mười chín – họ chuyển sang lái taxi – mà của những chú ngựa thế kỉ mười chín, họ bị loại dần ra khỏi thị trường lao động.¹⁵

Ngoài ra, chẳng việc làm nào còn lại của con người sẽ an toàn trước sự đe dọa của sự tự động hóa trong tương lai, bởi vì học máy và công nghệ rô bôt sẽ tiếp tục cải tiến. Một nhân viên thu ngân Walmart bốn mươi tuổi thất nghiệp do bởi các nỗ lực siêu nhân xoay sở tìm lại chính cô với vai trò phi công lái máy bay không người lái có thể sẽ phải tìm lại chính cô lần nữa vào mười năm sau, bởi vì khi ấy chuyển động bay của máy bay không người lái có thể cũng đã được tự động hóa. Tính dễ biến động như vậy cũng sẽ khiến người ta khó tổ chức các liên đoàn hay bảo vệ quyền lao động. Ngay cả ngày nay, nhiều việc làm mới trong các ngành kinh tế cao cấp liên quan đến công việc tạm thời không được bảo vệ, làm nghề tự do và công việc mùa vụ một lượt.¹⁶ Làm thế nào bạn xây dựng nghiệp đoàn cho một ngành nghề nở rộ và biến mất trong vòng một thập kỉ chứ?

Tương tự, các đội nhân mã con người-máy tính có khả năng được đặc trưng bởi một cuộc giằng co liên tục giữa con người và máy tính, thay vì thiết lập một quan hệ đối tác trọn đời. Các đội dành riêng cho con người – ví dụ như Sherlock Holmes và bác sĩ Watson – thường phát triển các hệ thống cấp bậc lâu bền và các thói quen kéo dài hàng thập kỉ. Thế nhưng khi một thám tử con người nhập đội với hệ thống máy tính Watson của IBM (hệ thống trở nên nổi tiếng sau khi giành phần thắng trong chương trình truyền hình Mĩ Jeopardy! vào năm 2011) sẽ nhận thấy rằng mỗi thói quen là một lời mời gây chia rẽ, và mỗi cấp bậc là một lời mời làm cách mạng. Người bạn nối khố của ngày hôm qua có thể biến thành nhà quản lí của ngày mai, và mọi giao thức và thao tác sẽ phải viết lại mỗi năm một lần.¹⁷

Nhìn kĩ hơn vào thế giới cờ vua có thể thấy được mọi thứ đang tiến về đâu trong cuộc đua đường dài. Quả thật trong vài năm sau khi Deep Blue đánh bại Kasparov, sự hợp tác con người-máy tính nở rộ trong cờ vua. Song trong những năm gần đây các máy tính bắt đầu chơi cờ tốt đến mức các cộng sự con người của chúng trở nên mất giá trị, và có thể sớm trở thành kẻ ngoài cuộc.

Vào ngày 7 tháng Mười Hai năm 2017, một cột mốc quan trọng đã được chạm tới, không phải khi một máy tính đánh bại một con người trên bàn cờ – tin tức ấy xưa rồi – mà khi chương trình AlphaZero của Google đánh bại chương trình Stockish 8. Stochfish 8 là nhà vô địch cờ vua trên máy tính của thế giới vào năm 2016. Nó đã truy xuất hàng thế kỉ kinh nghiệm tích lũy của con người về cờ vua, cũng như hàng thập kỉ kinh nghiệm máy tính nữa. Nó có thể tính toán 70 triệu thế cờ mỗi giây. Trái lại, AlphaZero chỉ thực hiện được 80.000 phép tính như thế mỗi giây, và những người sáng tạo con người của nó chưa từng dạy nó bất kì chiến lược chơi cờ nào – kể cả các nước khai cuộc. Thay vào đó, AlphaZero sử dụng các nguyên lí học máy mới nhất để tự học cờ vua bằng cách tự chơi với nó. Tuy nhiên, trong số một trăm ván cờ kẻ tập sự AlphaZero đấu với Stockfish, AlphaZero thắng hai mươi tám ván và cầm hòa bảy mươi hai. Nó chẳng hề thua một ván nào. Vì AlphaZero chẳng học gì từ con người cả, thành ra nhiều nước đi và chiến lược của nó trông không quen trước mắt người xem. Chúng có thể được xem là sáng tạo, nếu không muốn nói thẳng là thiên tài.

Bạn có thể đoán AlphaZero mất bao lâu để học chơi cờ từ vỡ lòng, chuẩn bị cho trận đấu với Stockfish, và phát triển các năng khiếu thiên tài của nó không? Bốn tiếng đồng hồ. Đúng thế. Trong hàng thế kỉ, cờ vua được xem là một trong những ánh hào quang rực rỡ của trí thông minh con người. AlphaZero đã đi từ mù tịt thành bậc thầy sáng tạo trong vòng bốn tiếng đồng hồ, mà không có sự giúp đỡ chỉ dẫn của người nào hết.¹⁸

AlphaZero không phải phần mềm sáng tạo duy nhất hiện có. Nhiều chương trình ngày nay thường xuyên đánh bại kỳ thủ con người không chỉ ở mặt tính toán thô sơ, mà cả ở mặt “sáng tạo” nữa. Trong những trận đấu cờ vua chỉ có con người chơi với nhau, các trọng tài liên tục giám sát xem có người chơi nào cố tình gian lận bằng cách bí mật nhận trợ giúp của máy tính hay không. Một trong các cách bắt gian lận là theo dõi mức cá tính mà người chơi thể hiện. Nếu họ đi một nước quá sức sáng tạo, thì thông thường các trọng tài sẽ nghi ngờ đây không thể là một nước đi của con người – nó phải là một nước đi của máy tính. Ít nhất là trong cờ vua, sự sáng tạo đã là thương hiệu của máy tính chứ không phải con người! Vì thế nếu cờ vua là cánh chim hoàng yến thăm dò mỏ than của chúng ta, thì chúng ta nên được cảnh báo đúng lúc rằng cánh chim hoàng yến ấy đang chết. Những gì đang xảy ra hôm nay với các đội cờ con người-AI cũng có thể xảy ra với các đội con người-AI trong ngành cảnh sát, y tế và ngân hàng.¹⁹

Bởi thế, việc tạo ra những việc làm mới và đào tạo lại con người để lấp vào những chỗ làm đó sẽ không phải là một nỗ lực chỉ xảy ra một lần. Cuộc cách mạng AI sẽ không phải là một sự kiện phân luồng duy nhất sau đó thì thị trường lao động sẽ được thiết lập vào trạng thái cân bằng mới. Thay vậy, nó sẽ là một chuỗi các đỗ vỡ ngày càng lớn hơn. Ngay cả ngày nay chỉ có số ít người làm công kì vọng làm suốt một nghề trong cả đời họ.²⁰ Vào năm 2050, không chỉ ý tưởng “công việc cả đời”, mà cả ý tưởng “sự nghiệp cả đời” cũng trở nên cổ lỗ sĩ.

Cho dù chúng ta có thể không ngừng phát minh ra những việc làm mới và đào tạo lại lực lượng lao động, song chúng ta có thể tự hỏi không biết con người trung bình sẽ có được sức chịu đựng cảm xúc cần thiết cho một cuộc sống đầy những thăng trầm không hồi kết như thế hay không. Sự thay đổi luôn luôn gây áp lực, và thế giới cuồng nhiệt của đầu thế kỉ hai mươi mốt đã tạo ra một con sốt căng thẳng toàn cầu.²¹ Khi tính dễ biến động của thị trường lao động và của nghề nghiệp cá nhân tăng lên, liệu người ta có đối phó nổi không? Có lẽ chúng ta cần đến những kĩ thuật giảm căng thẳng hiệu nghiệm hơn nhiều – từ dùng thuốc hồi sức thần kinh cho đến thiền định – để giúp tâm trí Sapiens không ngã quỵ. Vào năm 2050, một giai cấp “vô dụng” có thể xuất hiện không phải chỉ do bởi thiếu việc làm hay thiếu nền tảng giáo dục thích hợp, mà còn do bởi sức chịu đựng thần kinh không đủ.

Hiển nhiên, phần lớn điều này chỉ là suy đoán thôi. Vào lúc viết bài này – đầu năm 2018 – sự tự động hóa đã phá vỡ nhiều ngành công nghiệp song nó chưa đưa đến thất nghiệp hàng loạt. Thật vậy, ở nhiều nước, ví dụ Mĩ, số người thất nghiệp đang ở mức thấp trong lịch sử. Không ai biết chắc chắn học máy và tự động hóa sẽ có tác động như thế nào đối với các nghề nghiệp khác nhau trong tương lai, và quả thật rất khó ước tính thời gian biểu của các phát triển có liên quan, đặc biệt khi chúng phụ thuộc nhiều vào các quyết định chính trị và truyền thống văn hóa ngang với các đột phá kĩ thuật thuần túy. Vì thế, dẫu cho xe tự hành có chứng minh được chúng an toàn hơn và rẻ hơn tài xế con người, thì các chính trị gia và khách hàng vẫn có thể chặn đứng dòng thay đổi trong nhiều năm, có lẽ đến hàng thập kỉ.

Tuy nhiên, chúng ta không thể cho phép bản thân mình tự mãn. Thật nguy hiểm nếu cứ khư khư giả định rằng sẽ có đủ việc làm mới bù cho những việc làm bị mất. Thực tế điều này từng xảy ra trong những làn sóng tự động hóa trước đây chẳng có gì đảm bảo tuyệt đối rằng nó sẽ xảy ra một lần nữa dưới các điều kiện rất khác của thế kỉ hai mươi mốt. Các đổ vỡ xã hội và chính trị tiềm tàng đang cảnh báo rằng cho dù xác suất của sự thất nghiệp hàng loạt có hệ thống là thấp, song chúng ta nên xem xét nó thật nghiêm túc.

Vào thế kỉ mười chín, Cách mạng Công nghiệp đã tạo ra những điều kiện và vấn đề mới mà không một mô hình xã hội, kinh tế và chính trị nào lúc ấy có thể đương đầu nổi. Chủ nghĩa phong kiến, chủ nghĩa quân chủ và các tôn giáo truyền thống không thích nghi được để quản lí các thủ phủ công nghiệp, hàng triệu công nhân mới từ đồng ruộng đi lên, hoặc bản chất thay đổi không ngừng của nền kinh tế hiện đại. Vì thế nhân loại phải phát triển những mô hình hoàn toàn mới – chủ nghĩa dân chủ tự do, nền chuyên chính cộng sản và chế độ phát xít – và mất hơn một thế kỉ chiến tranh và cách mạng tàn khốc để thử nghiệm những mô hình này, đãi cát tìm vàng, và thực thi những giải pháp tốt nhất. Lao động trẻ em trong các mỏ than thời Dicken, Thế chiến Thứ nhất và Nạn đói Kinh hoàng năm 1932-3 ở Uckraina chỉ mới là một phần nhỏ của khoản học phí mà nhân loại phải trả.

Thách thức đặt ra cho nhân loại trong thế kỉ hai mươi mốt bởi công nghệ thông tin và công nghệ sinh học được cho là lớn hơn nhiều so với thách thức đặt ra trong kỉ nguyên trước đây bởi động cơ hơi nước, đường sắt và điện. Và đã biết sức mạnh hủy diệt khủng khiếp của nền văn minh của chúng ta, chúng ta không còn đủ sức đương đầu với những mô hình thất bại, các cuộc chiến tranh thế giới, và những cuộc cách mạng đẫm máu nữa. Đến lần này, những mô hình thất bại có thể đưa đến những cuộc chiến tranh hạt nhân, những quái nhân xử lí gen, và sự sụp đổ hoàn toàn của sinh quyển. Do đó, chúng ta phải làm tốt hơn cái chúng ta đã làm trong việc đương đầu với Cách mạng Công nghiệp.

Từ bóc lột đến ra rìa

Các giải pháp tiềm năng đều thuộc ba thể loại chính: những gì phải làm để chống mất việc làm; những gì phải làm để tạo ra đủ việc làm mới; và những gì phải làm nếu, bất chấp những nỗ lực tốt nhất của chúng ta, số việc làm mất đi vượt đáng kể số việc làm mới tạo ra.

Chống mất việc làm là một chiến lược không thu hút và có lẽ không thể bảo vệ được, vì nó có nghĩa là từ bỏ tiềm năng vô cùng tích cực của AI và công nghệ rô bôt. Tuy nhiên, các chính phủ có thể quyết định làm chậm có cân nhắc tốc độ tự động hóa, để giảm bớt các cú sốc gây ra và có thời gian điều chỉnh. Công nghệ chưa bao giờ là tất định, và quả thật cái gì có thể làm được không có nghĩa là nhất thiết phải làm. Quy định của chính phủ có thể ngăn chặn thành công những công nghệ mới dù cho chúng có giá trị thương mại và sinh lợi về mặt kinh tế. Ví dụ, trong nhiều thập kỉ chúng ta đã có công nghệ để gầy dựng thị trường nội tạng con người, hoàn thiện với các “trang trại cơ thể” người ở các nước kém phát triển và một nhu cầu hầu như không gì cưỡng nổi của đám khách mua giàu có và tuyệt vọng. Những trang trại như thế có thể đáng giá hàng trăm tỉ đô la. Thế nhưng luật pháp ngăn cấm tự do buôn bán các bộ phận cơ thể người, và mặc dù vẫn có một thị trường đen về nội tạng, song nó nhỏ hơn nhiều và ngoắt ngoéo hơn nhiều so với ai đó có thể đã kì vọng.²²

Làm chậm tốc độ thay đổi có thể cho chúng ta có thời gian để tạo ra đủ việc làm mới thay thế phần lớn những việc làm đã mất. Thế nhưng như đã lưu ý ở phần trước, thành tựu kinh tế sẽ đi cùng với một cuộc cách mạng trong giáo dục và tâm lí. Giả sử những việc làm mới không phải chỉ là công chức nhà nước, mà chúng có khả năng sẽ đòi hỏi mức độ chuyên môn cao, và khi AI tiếp tục cải thiện, nhân viên con người sẽ phải đều đặn học những kĩ năng mới và thay đổi nghề nghiệp của họ. Các chính phủ sẽ phải nhúng tay vào, vừa bằng cách trợ cấp một suất giáo dục trọn đời, vừa bằng cách cung cấp một mạng lưới an toàn cho những thời kì chuyển tiếp không thể tránh khỏi. Giả sử một cựu phi công máy bay không người lái bốn mươi tuổi cần ba năm để tìm lại chính cô với vai trò nhà thiết kế thế giới ảo, có lẽ cô ta sẽ cần rất nhiều trợ giúp của chính phủ để đảm bảo cuộc sống của cô và gia đình cô trong thời gian đó. (Loại kế hoạch này hiện đang được đi tiên phong ở vùng Scandinavia, nơi các chính phủ tuân theo khẩu hiệu “bảo vệ người làm công, không bảo vệ việc làm”.)

Song cho dù có đủ sự trợ giúp của chính phủ trong thời gian tới, thì vẫn rất không rõ liệu hàng tỉ con người có thể đều đặn tìm lại chính bản thân họ mà không đánh mất sự cân bằng tinh thần của họ hay không. Vì thế nếu bất chấp mọi nỗ lực của chúng ta song một phần trăm đáng kể nhân loại vẫn bị đẩy khỏi thị trường việc làm, thì chúng ta sẽ phải khám phá những mô hình mới cho các xã hội hậu-việc làm, các nền kinh tế hậu-việc làm, và các hoạt động chính trị hậu-việc làm. Bước đầu tiên là thẳng thắn thừa nhận rằng các mô hình xã hội, kinh tế và chính trị mà chúng ta thừa hưởng từ quá khứ là không thỏa đáng để đương đầu với một thách thức như thế.

Lấy ví dụ chủ nghĩa cộng sản. Khi tự động hóa đe dọa làm lung lay hệ thống tư bản chủ nghĩa đến tận nền tảng của nó, người ta có thể cho rằng chủ nghĩa cộng sản có thể hồi sinh trở lại. Song chủ nghĩa cộng sản không được xây dựng để khai thác loại hình khủng hoảng như thế. Chủ nghĩa cộng sản thế kỉ hai mươi giả định rằng giai cấp lao động là thiết yếu cho nền kinh tế, và các nhà tư tưởng cộng sản ra sức giáo huấn giai cấp vô sản làm thế nào phiên dịch sức mạnh kinh tế vô song của nó thành cú tát chính trị. Cương lĩnh chính trị cộng sản kêu gọi một cuộc cách mạng của giai cấp lao động. Những giáo huấn này sẽ xác đáng ra sao nếu quần chúng mất hết giá trị kinh tế của họ, và do đó phải vật vã chống bị gạt ra rìa thay vì chống bóc lột? Làm thế nào bạn khởi xướng một cuộc cách mạng của giai cấp lao động mà không có giai cấp lao động chứ?

Một số người có thể cãi rằng không bao giờ có chuyện con người bị gạt ra rìa về mặt kinh tế, bởi vì cho dù họ không thể cạnh tranh với AI trong thị trường lao động, thì họ vẫn luôn được cần đến với vai trò khách hàng. Tuy nhiên, rất không chắc liệu nền kinh tế tương lai có cần chúng ta với vai trò khách hàng không nữa. Máy móc và máy tính cũng có thể làm khách hàng nốt. Trên lí thuyết, bạn có thể có một nền kinh tế trong đó một tập đoàn khai khoáng sản xuất và bán sắt cho một tập đoàn công nghệ rô bôt, và tập đoàn công nghệ rô bôt ấy sản xuất và bán rô bôt cho tập đoàn khai khoáng, rồi tập đoàn này khai thác nhiều sắt hơn, chúng được dùng để sản xuất nhiều rô bôt hơn, và cứ thế. Các tập đoàn này có thể lớn mạnh và mở rộng quy mô đến tầm cỡ thiên hà, và toàn bộ cái họ cần là rô bôt và máy tính – họ chẳng cần con người, cho dù là mua các sản phẩm của họ.

Thật vậy, ngay cả ngày nay các máy tính và thuật toán đã bắt đầu giữ luôn vai trò khách hàng ngoài vai trò nhà cung cấp. Trong thị trường chứng khoán, chẳng hạn, các thuật toán đang bắt đầu trở thành người mua quan trọng nhất của trái khoán, cổ phiếu và vật phẩm. Tương tự, trong kinh doanh quảng cáo, khách hàng quan trọng nhất hết thảy là một thuật toán: thuật toán tìm kiếm Google. Khi người ta thiết kế trang web, họ thường phục vụ phẩm vị của thuật toán tìm kiếm Google thay vì phẩm vị của một sinh vật dạng người.

Các thuật toán không có ý thức, và không giống như các khách hàng con người, chúng không thể thưởng thức cái chúng mua được, và các quyết định của chúng không được định hình bởi các cảm giác và cảm xúc. Thuật toán tìm kiếm Google không thể nếm vị kem. Tuy nhiên, các thuật toán lựa chọn các thứ dựa trên những tính toán bên trong của chúng và các tham khảo cài sẵn, và những tham khảo này dần định hình thế giới của chúng ta. Thuật toán tìm kiếm Google có phẩm vị rất phức tạp khi nó xếp hạng trang web của các nhà bán kem, và những nhà bán kem thành công nhất thế giới là những nhà bán kem được thuật toán Google xếp hạng đầu – chứ không phải những nhà bán kem có hương vị ngon nhất.

Tôi biết điều này từ kinh nghiệm cá nhân của mình. Khi tôi xuất bản một quyển sách, các nhà xuất bản yêu cầu tôi viết một mô tả ngắn để họ dùng cho quảng bá trên mạng. Song họ có một chuyên gia đặc biệt, người này sửa những gì tôi viết theo khẩu vị của thuật toán Google. Vị chuyên gia xem qua bài viết của tôi và nói “Đừng dùng chữ này – hãy dùng chữ kia thay vào. Khi ấy chúng ta sẽ hút được nhiều chú ý hơn từ thuật toán Google.” Chúng tôi biết rằng nếu chúng tôi có thể hút được ánh nhìn của thuật toán Google, thì coi như chúng tôi có thể hút được người đọc.

Vậy nên, nếu con người là chẳng cần nữa, dù là nhà sản xuất hay khách hàng, thì điều gì sẽ bảo vệ cho sự tồn tại vật chất của họ và hạnh phúc tâm lí của họ? Chúng ta đâu thể trông chờ khủng hoảng lên tới đỉnh điểm rồi mới bắt đầu tìm kiếm giải pháp. Khi ấy sẽ là quá muộn màng. Để đương đầu với những đổ vỡ công nghệ và kinh tế chưa có tiền lệ của thế kỉ hai mươi mốt, chúng ta cần phát triển các mô hình xã hội và kinh tế mới, sớm chừng nào tốt chừng nấy. Các mô hình này phải được chỉ dẫn bởi nguyên tắc bảo vệ con người chứ không phải bảo vệ việc làm. Nhiều việc làm hiện nay cực nhọc vô cùng, không đáng duy trì nữa. Chẳng ai mơ cả đời làm nhân viên thu ngân cả. Cái chúng ta nên tập trung vào là cung cấp những nhu cầu cơ bản của con người và bảo vệ vị thế xã hội và giá trị cá nhân của họ.

Một mô hình mới, hiện đang dần thu hút sự chú ý, là thu nhập cơ bản đại chúng (UBI - universal basic income). UBI đề xuất rằng các chính phủ đánh thuế các tỉ phú và tập đoàn điều hành các thuật toán và rô bôt, rồi dùng tiền thuế đó cấp cho mỗi người một khoản lương hào phóng để trang trải các nhu cầu cơ bản của anh ta hoặc cô ta. Mô hình này sẽ xoa dịu người nghèo không còn chống lại sự bất bình đẳng kinh tế và mất việc làm, đồng thời bảo vệ người giàu khỏi cơn thịnh nộ của đám đông.²³ Một ý tưởng gần giống vậy đề xuất nên mở rộng phạm vi hoạt động của con người được xem là “việc làm”. Hiện nay, hàng tỉ bố mẹ chăm sóc con cái, hàng xóm láng giềng trông nom nhau, và các công dân tổ chức các cộng đồng, mà không hoạt động giá trị nào trong số này được công nhận là việc làm cả.

Có lẽ chúng ta nên vặn một cái công tắc trong đầu mình, và nhận ra rằng việc chăm sóc con cái được cho là công việc quan trọng và thách thức nhất trên thế giới. Nếu thế, sẽ không còn chuyện thiếu hụt việc làm nữa cho dù máy tính và rô bôt thế hết chỗ của tài xế, nhân viên ngân hàng và luật sư. Câu hỏi đặt ra, tất nhiên, là ai sẽ thẩm định và chi trả cho những việc làm mới được công nhận này? Giả sử các em bé sáu tháng tuổi không trả lương cho mẹ của chúng, vậy có lẽ chính phủ phải ôm luôn sô này. Và giả sử chúng ta muốn những khoản tiền lương này trang trải cho mọi nhu cầu cơ bản của một gia đình, thì kết quả cuối cùng sẽ là cái gì đó rất khác với thu thập cơ bản đại chúng.

Hoặc là, các chính phủ có thể trợ cấp các dịch vụ cơ bản đại chúng thay cho thu nhập. Thay vì cấp tiền cho người dân, lúc ấy họ có thể mua sắm bất cứ thứ gì họ muốn, chính phủ có thể trợ cấp giáo dục miễn phí, chăm sóc sức khỏe miễn phí, giao thông vận tải miễn phí và vân vân. Thật ra, đây là tầm nhìn không tưởng của chủ nghĩa cộng sản. Mặc dù cương lĩnh cộng sản khởi xướng một cuộc cách mạng của giai cấp lao động có thể đã hết hạn từ lâu, song có lẽ chúng ta vẫn nên hướng tới hiện thực hóa mục tiêu cộng sản bằng những phương tiện khác chăng?

Thật đáng bàn cãi xem đằng nào tốt hơn: cấp cho người dân thu nhập cơ bản đại chúng (thiên đường chủ nghĩa tư bản) hay các dịch vụ cơ bản đại chúng (thiên đường chủ nghĩa cộng sản). Cả hai lựa chọn đều có ưu điểm và nhược điểm. Nhưng cho dù bạn chọn thiên đường nào, vấn đề thật sự nằm ở việc định nghĩa “đại chúng” và “cơ bản” thật sự là gì.

Thế nào là đại chúng?

Khi người ta nói về trợ cấp cơ bản đại chúng – dù ở dạng thu nhập hay các dịch vụ – thì chúng thường có nghĩa là trợ cấp cơ bản quốc gia. Cho đến nay, mọi sáng kiến UBI đều ràng buộc với quốc gia hay cấp thành phố. Vào tháng Giêng năm 2017, Phần Lan bắt đầu một thử nghiệm hai năm, cấp cho 2.000 người Phần Lan thất nghiệp 560 euro mỗi tháng, bất kể họ có tìm được việc làm hay không. Các thử nghiệm giống vậy đang triển khai ở tỉnh Ontario của Canada, thành phố Livorno ở Ý, và ở một vài thành phố ở Hà Lan.²⁴ (Năm 2016, Thụy Sĩ trưng cầu dân ý về một kế hoạch cấp thu nhập cơ bản quốc gia, song các cử tri đã bác bỏ ý tưởng ấy.²⁵)

Tuy nhiên, vấn đề với các kế hoạch quốc gia và cấp thành phố như thế nằm ở chỗ các nạn nhân chính của tự động hóa có lẽ không sống ở Phần Lan, Ontario, Livorno hay Amsterdam. Toàn cầu hóa khiến người dân ở một nước phụ thuộc hoàn toàn vào thị trường ở các nước khác, còn tự động hóa có thể tháo dỡ những bộ phận rộng lớn của mạng lưới thương mại toàn cầu này với những hệ lụy thảm khốc đối với những mắc xích yếu nhất. Vào thế kỉ hai mươi, các nước đang phát triển thiếu thốn tài nguyên thiên nhiên có được sự tiến bộ kinh tế chủ yếu nhờ vào bán sức lao động giá trẻ của các công nhân không qua đào tạo của họ. Ngày nay, hàng triệu người Bangladesh sống được nhờ vào sản xuất áo sơ mi và bán chúng cho các khách hàng ở Mĩ, còn người dân ở Bangalore kiếm sống ở các trung tâm chăm sóc khách hàng thì giải quyết các lời phàn nàn của các khách hàng Mĩ.²⁶

Thế nhưng với sự phát triển của AI, rô bôt và máy in 3D, sức lao động không chuyên môn giá rẻ sẽ trở nên kém quan trọng hẳn. Thay vì sản xuất một cái sơ mi ở Dhaka và chở nó vượt biển đến Mĩ, bạn có thể mua mã áo sơ mi trên mạng từ Amazon, và in nó ở New York. Các cửa hiệu Zara và Prada ở Đại lộ Năm có thể bị thế chỗ bởi các trung tâm in ấn 3D ở Brooklyn, và một số người thậm chí còn có một máy in tại nhà. Đồng thời, thay vì gọi cho các dịch vụ khách hàng ở Bangalore phàn nàn về máy in của bạn, bạn có thể nói chuyện với một đại diện AI trong đám mây Google (giọng phát âm và tông giọng được điều chỉnh theo ý thích của bạn). Các công nhân mới thất nghiệp và các nhân viên trung tâm dịch vụ khách hàng ở Dhaka và Bangalore đâu có học vấn cần thiết để chuyển sang thiết kế áo sơ mi thời trang hay viết mã máy tính – vậy họ sẽ sống sót như thế nào đây?

Nếu AI và máy in 3D thật sự cuỗm mất việc làm của người Bangladesh và người Bangalore, thì doanh thu trước đây đổ dồn sang Nam Á giờ sẽ chứa đầy két của một vài gã khổng lồ công nghệ ở California. Thay vì tăng trưởng kinh tế cải thiện điều kiện sống trên khắp thế giới, chúng ta có thể chứng kiến sự giàu có tột bậc mới nổi ở các trung tâm công nghệ cao như Thung lũng Silicon, trong khi nhiều nước đang phát triển thì suy tàn.

Tất nhiên, một số nền kinh tế mới phát – trong đó có Ấn Độ và Bangladesh – có thể tiến bộ đủ nhanh để gia nhập cùng đội chiến thắng. Cho đủ thời gian thì con hay cháu của các công nhân dệt may và nhân viên chăm sóc khách hàng có thể sẽ trở thành kĩ sư và doanh nhân, những người xây dựng và sở hữu máy tính và máy in 3D. Song thời gian để thực hiện một sự quá độ như thế đang cạn dần. Trước đây, lao động không chuyên môn giá rẻ giữ vai trò là một cầu nối an toàn bắt qua hố ngăn cách kinh tế toàn cầu, và cho dù một quốc gia phát triển chậm, thì cuối cùng nó vẫn đạt tới mức an toàn. Tiến những bước đi đúng thì quan trọng hơn tiến đi nhanh. Thế nhưng lúc này chiếc cầu ấy đang rung lắc, và chẳng mấy chốc nó có thể sụp đổ. Những ai đã đi qua nó rồi – đã tốt nghiệp từ lao động giá rẻ sang các ngành công nghiệp kĩ năng cao – có lẽ sẽ OK. Nhưng những ai bị bỏ lại đằng sau có thể tự thấy họ bị kẹt lại ở nhầm phía của vực thẳm, chẳng có bất kì phương tiện gì để băng qua. Bạn làm gì bây giờ khi chẳng ai cần đến các lao động không chuyên môn giá rẻ của bạn nữa, và bạn không có tài nguyên gì để xây dựng một hệ thống giáo dục tốt và dạy cho họ những kĩ năng mới?²⁷

Lúc đó số phận của những kẻ tụt hậu sẽ ra sao? Các cử tri Mĩ có thể đồng ý tin cậy rằng tiền thuế nộp của Amazon và Google cho hoạt động kinh doanh trên đất Mĩ của họ có thể đem ra dùng làm trợ cấp hoặc làm dịch vụ miễn phí cho các thợ mỏ không việc làm ở Pennsylvania và các tài xế taxi thất nghiệp ở New York. Tuy nhiên, liệu các cử tri Mĩ có đồng ý rằng tiền thuế này cũng nên đem ra dùng làm trợ cấp cho người dân không việc làm ở những nơi mà tổng thống Trump xem là “các nước chó chết”?²⁸ Nếu bạn tin thế, thì khác nào bạn tin rằng Ông già Nobel và Thỏ Phục sinh sẽ giải quyết được vấn đề.

Thế nào là cơ bản?

Trợ cấp cơ bản đại chúng có nghĩa là chăm sóc những nhu cầu con người cơ bản, song chẳng có định nghĩa được chấp nhận nào cho điều đó. Từ góc nhìn thuần túy sinh học, mỗi Sapiens chỉ cần 1.500 – 2.500 calo mỗi ngày để sống sót. Mỗi calo thêm nữa là một xa xỉ. Thế nhưng vượt trên vạch nghèo khổ sinh học này, mỗi nền văn hóa trong lịch sử xác định thêm các nhu cầu là “cơ bản”. Ở châu Âu trung cổ, được tham gia các dịch vụ nhà thờ được xem quan trọng hơn cả thức ăn, bởi vì nó chăm sóc linh hồn vĩnh cửu của bạn chứ không phải cơ thể phù sinh của bạn. Ở châu Âu ngày nay, học hành tử tế và các dịch vụ chăm sóc sức khỏe được xem là những nhu cầu con người cơ bản, và một số người thậm chí cho rằng ngày nay việc truy cập Internet là thiết yếu đối với mỗi người đàn ông, phụ nữ và trẻ nhỏ. Giả sử vào năm 2050, Chính phủ Thế giới Thống nhất đồng ý đánh thuế Google, Amazon, Baidu và Tencent để trả trợ cấp cơ bản cho mỗi người sống trên Trái Đất – ở Dhaka cũng như ở Detroit – họ sẽ định nghĩa như thế nào là “cơ bản”?

Ví dụ, giáo dục cơ bản bao gồm những gì: chỉ biết đọc biết viết, hay còn biết soạn mã máy tính và chơi violin nữa? Chỉ sáu năm ở trường tiểu học, hay học một lèo tới tiến sĩ luôn? Còn chăm sóc sức khỏe thì sao? Giả sử vào năm 2050 các tiến bộ y khoa khiến người ta có thể làm chậm các quá trình lão hóa và kéo dài đáng kể tuổi thọ con người, thì các phương pháp điều trị mới đó có để dùng cho toàn bộ 10 tỉ con người trên hành tinh không, hay chỉ dành cho vài ba ông tỉ phú thôi? Nếu công nghệ sinh học cho phép bố mẹ nâng cấp con cái của họ, thì đây có được xem là một nhu cầu con người cơ bản không, hay chúng ta sẽ chứng kiến nhân loại phân chia thành những đẳng cấp sinh học khác nhau, với các siêu nhân giàu có hưởng thụ các quyền năng vượt xa các Homo sapiens nghèo khổ?

Cho dù bạn chọn định nghĩa “các nhu cầu con người cơ bản” theo cách nào, một khi bạn cung cấp chúng cho mọi người miễn phí, chúng sẽ được xem là ban tặng, và khi ấy các cạnh tranh xã hội và đấu đá chính trị khốc liệt sẽ tập trung vào các xa xỉ phi-cơ bản – trang hoàng ô tô tự lái, truy cập các công viên thực tế ảo, hay kiện toàn cơ thể bằng công nghệ sinh học. Thế nhưng nếu quần chúng không việc làm chẳng làm chủ tài sản kinh tế nào, thật khó hình dung làm thế nào họ có thể hi vọng đạt được những xa xỉ như thế. Do đó, hố ngăn cách giữa người giàu (các nhà quản lí Tencent và các cổ đông Google) và người nghèo (những người phụ thuộc vào thu nhập cơ bản đại chúng) có thể không chỉ là lớn hơn, mà thật ra là không thể bắt cầu nối liền nữa.

Bởi thế, cho dù một kế hoạch trợ cấp đại chúng nào đó cung cấp cho người nghèo ở năm 2050 với nền giáo dục và chăm sóc y tế tốt hơn nhiều so với ngày nay, họ vẫn có thể cực kì giận dữ về sự bất bình đẳng toàn cầu và thiếu linh động xã hội. Người ta sẽ cảm thấy rằng hệ thống lừa đảo họ, rằng chính phủ chỉ phục vụ cho giới siêu giàu, và rằng tương lai sẽ còn tệ hơn cho họ và con cái của họ.²⁹

Homo sapiens không chỉ xây dựng nhằm thỏa mãn. Hạnh phúc con người phụ thuộc ít vào các điều kiện khách quan và nhiều vào các kì vọng riêng của chúng ta. Tuy nhiên, các kì vọng có xu hướng thích nghi với điều kiện, bao gồm cả điều kiện của người khác. Khi mọi thứ cải thiện, các kì vọng thăng hoa, và do đó ngay cả các cải thiện ngoạn mục về điều kiện cũng có thể khiến chúng ta bất mãn như trước đó. Nếu trợ cấp cơ bản đại chúng được hướng đến cải thiện các điều kiện khách quan của người bình dân vào năm 2050, thì nó có nhiều cơ hội thành công. Song nếu nó hướng đến làm cho người ta chủ quan thỏa mãn hơn với số phận của họ và chống bất mãn xã hội, thì nó có khả năng thất bại.

Để thật sự đạt được các mục tiêu của nó, trợ cấp cơ bản đại chúng sẽ phải được bổ sung bởi một số mưu cầu ý nghĩa, từ thể thao cho đến tôn giáo.

Có lẽ thử nghiệm thành công nhất từ trước đến nay về cách sống một cuộc đời mãn nguyện trong một thế giới hậu-việc làm đã diễn ra ở Israel. Ở đây, khoảng 50% đàn ông Do Thái Chính thống giáo cực đoan chưa từng đi làm. Họ dành cả đời của mình nghiên cứu các thánh kinh thiêng liêng và tiến hành các lễ nghi tôn giáo. Họ và gia đình họ không thiếu ăn, một phần vì các bà vợ vẫn đi làm, và một phần vì chính phủ đài thọ cho họ các khoản trợ cấp hào phóng và các dịch vụ miễn phí, đảm bảo họ không thiếu các nhu cầu cơ bản của cuộc sống. Đó chính là trợ cấp cơ bản đại chúng avant la lettre (đã có từ trước).³⁰

Mặc dù họ nghèo và không có việc làm, nhưng trong các khảo sát hết lần này đến lần khác, các vị Do Thái Chính thống giáo cực đoan này đều báo cáo mức thỏa mãn cao hơn bất kì tầng lớp nào khác của xã hội Israel. Đây là do sức mạnh của liên kết cộng đồng của họ, cũng như ý nghĩa sâu sắc mà họ tìm thấy trong việc nghiên cứu các thánh kinh và tiến hành các nghi lễ. Một căn phòng nhỏ đầy những người đàn ông Do Thái đang bàn luận về Talmud có thể đem lại nhiều niềm vui, khích lệ và nhận thức hơn một xưởng dệt may khổng lồ gồm toàn những bàn tay lao động cật lực. Trong những khảo sát toàn cầu về mức thỏa mãn cuộc sống, Israel thường nằm đâu đó gần đầu danh sách, phần nào là nhờ những người nghèo vô công rỗi nghề này.³¹

Các giáo sĩ Israel thường phàn nàn chua xót rằng Chính thống giáo cực đoan chẳng đóng góp gì cho xã hội, và sống bên lề những người lao động cực nhọc khác. Các giáo sĩ Israel cũng có khuynh hướng cho rằng lối sống Chính thống giáo cực đoan là không thể biện minh được, nhất là khi các gia đình Chính thống giáo cực đoạn có trung bình đến bảy người con.³² Chẳng chóng thì chầy, nhà nước sẽ không còn khả năng chu cấp cho nhiều người không việc làm như thế, và người Chính thống giáo cực đoan sẽ phải lết đi làm thôi. Thế nhưng hình như là ngược lại. Khi rô bôt và AI đẩy con người ra khỏi thị trường việc làm, thì những người Do Thái Chính thống giáo cực đoan có thể được nhìn nhận là mô hình của tương lai chứ chẳng phải hóa thạch của quá khứ nữa. Không phải ai rồi cũng sẽ thành người Do Thái Chính thống giáo và đi yeshiva để nghiên cứu Talmud. Nhưng trong cuộc sống của tất cả mọi người, việc tìm kiếm ý nghĩa và tìm kiếm cộng đồng có thể làm lu mờ việc tìm kiếm việc làm.

Nếu chúng ta xoay sở được cách kết hợp một mạng lưới an toàn kinh tế đại chúng với các cộng đồng gắn kết mạnh và những mưu cầu có ý nghĩa, thì chuyện mất việc làm của chúng ta cho các thuật toán có thể hóa ra là một diễm phúc. Tuy nhiên, việc mất kiểm soát cuộc sống của chúng ta là một kịch bản đáng sợ hơn nhiều. Bất kể nguy cơ thất nghiệp hàng loạt, cái chúng ta nên lo ngại hơn đó là sự chuyển dịch quyền lực từ con người sang các thuật toán, chúng có thể phá hủy mọi đức tin còn lại trong câu chuyện tự do và mở đường cho sự trỗi dậy của các chế độ độc tài kĩ thuật số.

Trích dịch từ 21 Lessons for the 21st Century - Yuval Noah Harari

Trần Nghiêm dịch