Lãng mạng hóa khổ đau

Singapore tuần này cực kỳ sôi động với đường đua Công thức 1 cùng một chuỗi các sự kiện lớn như WMI - Family Office, Forbes Global CEO Conference, OKX, Token2049 và siêu sự kiện Milken Institute Asia Summit, có lẽ là dịp để giới tinh hoa "đầu tư & công nghệ" châu Á (cũng như thế giới) hội ngộ và sau những giờ họp hành căng thẳng có thể thưởng thức F1 luôn. Một điều mình rất ngưỡng mộ Singapore (bên cạnh nhiều thứ không thích) chính là thái độ thực hành rất nghiêm túc (practical) với các chuyển biến công nghệ, điển hình như việc Bộ trưởng Bộ Ngoại Giao Singapore Vivian Balakrishnan, một quan chức, đã thực sự dành thời gian mày mò, tương tác và xây dựng các AI agents - trải nghiệm thực tế này giúp ông nhận thức rõ nguy cơ mất kiểm soát là có thực.

Tại phần mở màn Milken, Vivian đưa ra nhận định mà mình thấy rất chuẩn xác là: "AI được huấn luyện từ nội dung và tư tưởng con người thì nó cũng phản ánh cả khía cạnh tiêu cực của con người". Ngoài ra, nhà ngoại giao (vốn là bác sĩ này) cũng tự xây dựng một "bộ não thứ hai", hệ thống AI độc lập, chạy trên Raspberry Pi 5 (không kết nối Internet và không gửi dữ liệu ra ngoài), có thể tiếp nhận tài liệu, xây dựng tri thức và cung cấp thông tin tóm lược cho ông trước các cuộc họp quan trọng.

Khối doanh nghiệp nước này còn năng động hơn, hãng hàng không Singapore Airlines đã tự thực hiện phiên bản pre-training/ tiền huấn luyện (giai đoạn đầu tiên và quan trọng nhất trong quá trình phát triển một mô hình trí tuệ nhân tạo hay mô hình ngôn ngữ lớn LLM) của riêng họ, trước khi ChatGPT tồn tại (thông tin này do Bakuschkin, người đồng sáng lập xAI cùng với Elon Musk, tiết lộ). Tinh thần thực tiễn (hoặc thậm chí thực dụng) xuất phát từ năng lực rất cao trong quản trị công, như Vivan nhấn mạnh đó là bảo vệ chữ tín (trust), tôn trọng hợp đồng, luật pháp nhất quán, minh bạch trong cách hành xử, thái độ điềm tĩnh với các cuộc khủng hoảng - có lẽ đây cũng là lý do chính yếu mà nhà đầu tư huyền thoại Ray Dalio dành 1/4 thời gian trong năm của mình sinh sống tại Singapore. Ông chọn hiện diện ở châu Á, mở rộng văn phòng gia đình (family office) về Singapore từ năm 2020 đồng thời xây dựng nhiều kết nối công việc và cá nhân, cụ thể Dalio Philanthropies đã rót đâu đó 25 triệu USD cho WMI nhằm nâng cao năng thực quản lý gia sản của khu vực Đông Nam Á. Phần dưới đây là một số đúc kết về nguyên tắc quản trị và xu hướng AI (địa hạt mình đang dự phần) mình thu nhặt được trong một tuần lễ hết sức đặc biệt ở Singapore (dù siêu ô nhiễm):

1. Nguyên lý/ Principles và lãng mạng hóa khổ đau:

Ray Dalio nhắc lại công thức trong cuốn sách nổi tiếng của ông “Principles”: Nỗi đau (Pain) + Quá trình phản ánh (Refelction) = Sự tiến bộ (Progress) trong phần trao đổi với Toto Wolff, Giám đốc đội đua (Team Principal) kiêm CEO của Mercedes-AMG Petronas F1 Team. Dalio tự nhận mình là người "imperfectionist" - không tìm kiếm sự hoàn hảo mà luôn tìm điều để cải thiện. Sau mỗi trải nghiệm đau đớn, ta chỉ còn lại căng thẳng hay xem đó là tín hiệu (messenger) quan trọng nhắc mình kiểm tra lại suy nghĩ và hành động. Dù vậy, theo Toto, thực tế rất khó xem trạng thái khó chịu này là tích cực bởi cảm giác không biết nó sẽ kéo dài bao lâu, đừng quá lãng mạng hóa trải nghiệm này, đừng tô đẹp đau khổ bằng những khẩu hiệu kiên cường. Giá trị nằm ở việc hiểu ra và thay đổi điều gì, chứ không phải đã chịu đựng bao nhiêu. Muốn thành công lâu dài, tổ chức không chỉ cần hỏi tại sao mình thua mà còn phải tìm hiểu tại sao mình thắng, để nhận diện điều gì thực sự hiệu quả, điều gì đáng duy trì và những thiếu sót nào cần cải thiện. Thỉnh thoảng thay vì hỏi: "vì sao ta thua, hãy hỏi vì sao ta thắng".

Đối với quản trị tổ chức, đừng xem các cá nhân là thành tố khô cứng trong sơ đồ phân tầng nhân sự - tất cả đều là những con người bằng xương bằng thịt đang đi cùng hành trình với chúng ta. Mỗi người có ước mơ, kỳ vọng, nỗi lo và những vấn đề rất đời thường, kiểu như đóng học phí cho con cái, cho trả khoản vay mua nhà, thời gian cho gia đình hoặc sở thích riêng. Chính vì con người có bản tính và nhu cầu rất khác nhau, người ưa mạo hiểm, người thích ổn định - người lãnh đạo cần nhận thức rõ tính chất khác biệt đó để hình thành nên văn hóa, tầm nhìn và một sứ mệnh mà ai ai cũng thấy mình là một phần trong đó. Người lãnh đạo cần "yêu cho roi cho vọt" (tough love), nghiêm khắc nhưng luôn quan tâm: vừa chăm sóc nhân viên nhưng cùng lúc đặt yêu cầu rất cao cho kết quả. Tiền vẫn luôn là yếu tố quan trọng tạo ra động lực làm việc của các cá nhân, tuy nhiên nó vẫn đến rất nhiều từ cảm giác được gắn kết với một tổ chức có giá trị sâu sắc, kiểu mọi nỗ lực được ghi nhận xứng đáng. Tóm lại, cần nhớ combo nền tảng cho quản trị doanh nghiệp: công việc ý nghĩa (meaningful work) và những mối quan hệ ý nghĩa (meaningful relationships).

Lãnh đạo giỏi là người có khả năng dẫn dắt người khác thành công mà không có sự hiện diện của mình ở đó. Đó là tầng sau cùng của cuộc đời ba tầng của con người, tầng 1 - bạn phụ thuộc vào người khác, tầng 2 - làm việc chăm chỉ, theo đuổi sự thành công bởi nhiều người phụ thuộc vào bạn. Mình nhớ Ray Dalio từng nhắc đến cuốn sách nổi tiếng “Người hùng với một ngàn khuôn mặt”của giáo sư Joseph Campell, trong đó hệ thống hóa lịch sử để minh họa cấu trúc monomyth, hay motif quen thuộc trong tạo dựng các anh hùng: rời khỏi thế giới thường nhật để gia nhập vào một cuộc phiêu lưu, nhờ sự giúp đỡ của những người cố vấn hay đồng minh, người anh hùng vượt qua các giới hạn để tìm đến thế giới siêu nhiên, nơi những luật lệ quen thuộc không được áp dụng đi kèm các trải nghiệm đớn đau (ordeal) tôi rèn ý chí, phần thưởng lớn dành được (như kho báu hay mặc khải nào đó) khi vượt qua thách thức sẽ được mang về để cải thiện thế giới thường nhật của họ (hãy nhớ lại bộ phim Odysseus). Nhà lãnh đạo doanh nghiệp cũng đi qua các cung bậc cuộc đời y chang như vậy.

2. Bong bóng AI:

Ray Dalio cảnh báo các tập đoàn công nghệ sừng sỏ đang đổ hàng trăm tỷ USD vào hạ tầng AI (như trung tâm dữ liệu, chip bán dẫn), nhưng một phần lớn trong số đó được tài trợ bằng các khoản vay nợ khổng lồ chứ không phải từ dòng tiền tự có. Việc phát hành trái phiếu và vay nợ quy mô lớn đang tạo ra một đòn bẩy tài chính quá mức cho toàn ngành. Nên nhớ, bong bóng thường bắt đầu vỡ khi lãi suất leo thang, chúng ta đang ở ngay sát nút cột mốc đó rồi. Rất nhiều người (có tiền) nghĩ rằng tài sản ròng mình nắm đang trị giá cả tỷ USD, hãy thử tiêu số tiền đó xem - đây chính là lúc bong bóng bị chọc thủng. Ông cho rằng AI rõ ràng vẫn là một công nghệ đột phá giúp định hình tương lai, nhưng khi quan sát câu chuyện lịch sử của đường sắt, lưới điện, xe hơi hay rõ ràng thời kỳ dot-com - cổ phiếu của các công ty liên quan vẫn có thể lao dốc thảm khốc nếu mức định giá bị bơm thổi quá đà.

3. Chuyển đổi kinh tế AI:

Việc Igor (đồng sáng lập xAI với Elon Musk) có mặt tại Singapore gây chú ý nhiều cho mình, chỉ mới vài tháng trước, ông đã huy động được gần một tỷ đô cho startup của mình ở giai đoạn siêu sớm (chưa có sản phẩm hay mô hình kinh doanh gì cụ thể), kiểu ý tưởng còn nằm trên khăn giấy. Công ty với cái tên River được xếp vào nhóm neo-lab (từ các lò luyện như OpenAI, DeepMind, hay AlphaStar), những phòng thí nghiệm AI tân thời do các nhà nghiên cứu AI cộm cán lập ra để theo đuổi các giải pháp AI dài hạn. Cụ thể, Igor tham vọng thay đổi sâu sắc (disrupt) mô hình kinh tế của AI: từ một dịch vụ trí tuệ AI tổng quát mà doanh nghiệp phải liên tục thuê từ bên ngoài (generalist you rent) sang một năng lực AI riêng biệt có thể dần tích lũy, sở hữu và kiểm soát trong nội bộ doanh nghiệp (ông lớn NVIDIA cũng rón vốn cho River). Từ đó, tương quan của các doanh nghiệp sử dụng AI trước các nhà cung cấp mô hình nền tảng (foundation model) có thể được thay đổi, đồng thời quyền kiểm soát các lớp intelligence (trí tuệ) hình thành từ chính dữ liệu và kinh nghiệm riêng của họ cũng được mở rộng.

Hiện tại, các doanh nghiệp phần lớn tiếp cận trí tuệ của AI (AI intelligence) thông qua API của các nhà cung cấp mô hình đóng (closed-model providers) như OpenAI và Anthropic, nhóm tiên phong: trả phí theo mức sử dụng, xây dựng các ứng dụng và tổ chức dòng chảy công việc (workflow) xoay quanh mô hình của họ, một khi đã bám sâu vào một vendor (vendor lockin) và cung cấp cho họ quá nhiều dữ liệu, prompt, các công cụ tích hợp (tool integration), đánh giá (eval) cùng quy trình vận hành thì gần như đều rơi sâu vào cái hố chi phí chuyển đổi (switching cost) phình ngày một to. Ngay cả khi họ hứa hẹn dữ liệu của bạn được xử lý an toàn và riêng tư, thì vẫn có rủi ro bị ngừng phục vụ giữa chừng hoặc không được tiếp cận thế hệ mô hình tiếp theo - đó là lý do tại sao quyền lực của các ông kẹ như Sam Altman và Dario Amodei càng lúc càng lớn.

River, startup của Igor, cùng với các neo-lab khác như Tinker (Thinking Machines Lab), Fireworks AI và Hugging Face PEFT + TRL đưa ra một cấu trúc khác, doanh nghiệp có thể bắt đầu từ một mô hình AI nền tảng có trọng số mở (open-weight foundation model/base model), kiểu như Qwen, DeepSeek, Kimi, GLM và Nemotron sau đó sử dụng dữ liệu độc quyền của mình, kinh nghiệm vận hành, phản hồi từ các chuyên gia, logic ra quyết định và tiêu chí nghiệp vụ chuyên biệt để xây dựng các tín hiệu huấn luyện (training signals). Những nguồn tri thức này được chọn lọc và chuẩn hóa thành các ví dụ mẫu, nhiệm vụ hoặc tiêu chí chấm điểm - sau đó dùng để huấn luyện thêm mô hình bằng các phương pháp như SFT (tinh chỉnh có giám sát/ supervised fine-tuning) hoặc RL (học tăng cường/ reinforcement learning) kết hợp với kỹ thuật LoRA: thay vì cập nhật toàn bộ hàng tỷ tham số của mô hình nền (base model), hệ thống giữ cố định trọng số gốc và chỉ huấn luyện một tập tham số bổ sung nhỏ hơn, gọi là LoRA adapter. Với SFT, adapter được huấn luyện từ các ví dụ mẫu còn với RL, adapter được cập nhật dựa trên tín hiệu phần thưởng dựa trên khả năng thực hiện nhiệm vụ của model.

Một case study điển hình của River là cách công ty này hỗ trợ Ivo Sage huấn luyện mô hình xử lý hợp đồng doanh nghiệp (với mô hình nền trọng số mở của DeepSeek V4 Flash), đồng thời kết nối đánh giá benchmark với LAB Contracts do Harvey xây dựng (một công ty to bự do OpenAI đầu tư), dự phần vào hệ sinh thái contract intelligence (trí tuệ hợp đồng), vốn đã và đang thay đổi cách thức rà soát và đánh giá rủi ro tranh chấp các điều khoản hợp đồng của hàng ngàn luật sư trên khắp thế giới. Cách tiếp cận này cũng dần chảy sang nhiều địa hạt khác, ví dụ như credit intelligence (trí tuệ thẩm định tính dụng) phục vụ ngân hàng, bidding intelligence (trí tuệ gọi thầu) phục vụ các nhà quản lý dự án.

4. Chủ quyền AI:

Ở khía cạnh chủ quyền AI, Igor cho rằng nếu những quốc gia đã có khả năng xây dựng mô hình AI tốt nhất thế giới (như Mỹ hay Trung Quốc) thì cứ bám sát mục tiêu tiên phong đó. Còn phần lớn các quốc gia còn lại với nguồn lực hạn hẹp đừng dại dột theo đuổi cấp độ frontier model (mô hình dẫn đầu về năng lực), bởi các đòi hỏi về vốn và nhân tài rất lớn, đã vậy còn phải đối mặt với rủi ro đầu tư hạ tầng không lấy gì đảm bảo về hiệu quả dài hạn. Họ có thể chọn mô hình trọng số mở (open-weight) ở trên thay vì tự làm toàn bộ phần tiền huấn luyện (pre-training) hay huấn luyện tăng cường (RL) quy mô lớn để tạo ra mô hình nền tảng (base model) - chọn cái sẵn có luôn rẻ và khả thi hơn nhiều, đồng thời xây dựng một nhóm chuyên gia nhỏ sâu hiểu công nghệ sâu để cân chỉnh các weight/ trọng số cũng có thể đạt được vị thế tốt nào đó trong thế giới AI. Hướng tiếp cận này cũng giúp họ duy trì hiểu biết sâu hơn về hệ thống, triển khai linh hoạt đồng thời bảo dữ liệu của mình tốt hơn. Igor còn nhấn mạnh, đừng để quốc gia phải rơi vào tình thế phải đi “thuê năng lực trí tuệ” từ bên ngoài để rồi đánh mất khả năng kiểm soát chính mình. Đây có lẽ là nhận định mà nhà ngoại giao Vivian đồng tình với Igor.

Một bình luận đáng chú ý khác từ Igor là nếu tiếp tục ngoại suy tốc độ phát triển hiện tại của AI (mà không có diễn biến bất thường nào xảy ra) thì nhân loại có thể chứng kiến sự xuất hiện của những hệ thống AI thông minh hơn con người chỉ trong một vài năm tới, kéo theo một loạt các đột phá to lớn trong địa hạt an ninh mạng, khám phá khoa học cơ bản cùng khả năng dự báo. Tuy nhiên, điều đáng lo ngại là chỉ một nhóm nhỏ quốc gia hoặc tổ chức sừng sỏ được tiếp cận với lớp công nghệ kiểu như vậy. Hãy ôn lại các bài học lịch sử từ tiến trình công nghiệp hóa và sự trỗi dậy của Đế quốc Anh: khoảng cách về tri thức và công nghệ càng lớn thì thường sẽ chuyển thành khoảng cách về quyền lực và khả năng chi phối cục diện nhân loại. Muốn an toàn, mỗi quốc gia tinh thần chủ đạo là phải đứng trên đôi chân của mình (trước khi siêu trí tuệ/ superintelligence xuất hiện) - nghĩa là phải chủ động mày mò, nghiên cứu và khai thác thử nghiệm các mô hình có kiểm soát - hãy học hỏi cách tiếp cận của Singapore