Từ Truyền Động Điện đến AI: Tại sao lời hứa của công nghệ luôn che giấu những thiệt hại thực tế

Lịch sử công nghệ cho thấy một mô hình lặp lại: mỗi đổi mới lớn đều đi kèm với những lời hứa rực rỡ về một tương lai tốt đẹp hơn, nhưng lại để lại dấu vết của sự tàn phá ít khi được nhắc đến. Từ telegraf điện vào những năm 1890 đến trí tuệ nhân tạo ngày nay, sự chuyển đổi công nghệ luôn mang lại những nạn nhân giống nhau—những người có sức mạnh thương lượng yếu nhất trong xã hội. Nhà lý thuyết truyền thông Douglas Rushkoff nhận thấy rằng mô hình này lặp lại trong các câu chuyện utopia do các nhà lãnh đạo Silicon Valley đưa ra về AI. Đối với Rushkoff, giáo sư tại Queens College/CUNY và tác giả “Survival of the Richest” và “Team Human,” các thuật ngữ tích cực về tự động hóa và tương lai không có việc làm chỉ là lớp vỏ che đậy chiến lược tự cứu mình của giới tinh hoa công nghệ khỏi hậu quả do chính họ tạo ra.

Nỗi sợ đằng sau sự lạc quan: Tại sao tỷ phú công nghệ lại xây dựng boongke

Trong cuộc phỏng vấn mới nhất với Arden Leigh trên Repatterning Podcast, Rushkoff đã chỉ trích gay gắt các nhân vật hàng đầu trong ngành công nghệ. Ông chỉ ra sự mâu thuẫn rõ rệt giữa những gì các tỷ phú công nghệ nói và những hành động âm thầm của họ. Trong khi các nhân vật như Mark Zuckerberg và Sam Altman được cho là đang xây dựng boongke cá nhân, Elon Musk lại công khai thúc đẩy ước mơ thuộc địa hóa không gian. “Những tỷ phú này thực sự không tin vào các kịch bản utopia mà họ đưa ra cho công chúng,” Rushkoff nói. “Họ tin rằng công nghệ mà họ tạo ra có thể cứu họ—chứ không phải tất cả chúng ta.”

Cách tiếp cận này phản ánh một nỗi sợ sâu xa hơn: lo ngại rằng hệ thống họ xây dựng sẽ góp phần vào sự sụp đổ xã hội và môi trường. Trong việc che giấu nỗi sợ này, các nhà lãnh đạo công nghệ tạo ra các câu chuyện khác nhau để phục vụ công chúng. “Những hành động của họ—xây dựng boongke, lên kế hoạch trốn thoát ra ngoài không gian—là bằng chứng rõ ràng rằng họ không tin công nghệ sẽ cứu thế giới,” Rushkoff nói. “Họ chỉ tin rằng nó sẽ cứu chính họ, còn phần còn lại của chúng ta sẽ chìm trong biển lửa.”

Công việc không biến mất, chỉ thay đổi hình dạng—Trở nên tồi tệ hơn

Một trong những luận điểm phổ biến nhất về AI là công nghệ này sẽ giảm nhu cầu về lao động con người. Tuy nhiên, Rushkoff phản đối câu chuyện đơn giản này. Theo ông, điều xảy ra không phải là giảm số lượng công việc mà là biến đổi công việc thành những dạng ít rõ ràng hơn, trả lương thấp hơn và khai thác nhiều hơn. “Chúng ta không thấy giảm lao động,” Rushkoff nói. “Chúng ta thấy sự xuống cấp của kỹ năng và giảm chất lượng công việc.”

CEO Robinhood Vladimir Tenev và một số nhà công nghệ khác cho rằng AI sẽ thúc đẩy sự bùng nổ của các công việc mới. Tuy nhiên, Rushkoff tiết lộ một nghịch lý cốt lõi trong tuyên bố này: hạ tầng cần thiết để vận hành AI thực chất dựa vào hàng triệu lao động con người. Từ khai thác đất hiếm để lấy kim loại quý đến việc dán nhãn dữ liệu khổng lồ tại các nhà máy ở Trung Quốc và Pakistan, hệ thống AI được xây dựng dựa trên nền tảng của lực lượng lao động ẩn và thường bị khai thác. “Bạn cần hàng nghìn người để khai thác đất hiếm,” Rushkoff nói. “Bạn cần hàng chục nghìn người để gắn nhãn hàng tỷ điểm dữ liệu. Có một hệ thống hạ tầng lao động rất lớn phía sau, nhưng những công việc này là loại công việc mà chúng ta không muốn thừa nhận hoặc trả công xứng đáng.”

Mô hình này không khác gì mấy so với cuộc cách mạng công nghiệp những năm 1890 với telegraf điện. Lúc đó, công nghệ mới cũng chuyển đổi các công việc truyền thống sang dạng mới có địa vị và lương thấp hơn, trong khi các nhà tiên phong công nghệ kể câu chuyện về tiến bộ và hiệu quả. Rushkoff cảnh báo rằng chúng ta đang lặp lại lịch sử đó, nhưng với quy mô lớn hơn nhiều.

Lao động không tính đến: Chi phí ẩn của AI

Lisa Simon, trưởng bộ phận kinh tế tại Revelio Labs—một công ty phân tích xu hướng thị trường lao động—thừa nhận rằng dữ liệu đã phản ánh rõ ràng tác động của sự chuyển đổi này. Các công việc dễ bị tự động hóa nhất đã giảm nhu cầu lớn nhất, đặc biệt là ở cấp độ nhập môn. “Chúng tôi thấy điều này chủ yếu ở các công việc lương thấp, nơi có khả năng thực sự để thay thế toàn bộ chức năng bằng tự động hóa,” Simon nói với Decrypt. “Và nghịch lý là, mức lương ở các vị trí này lại tăng chậm nhất.”

Ngoài tác động đến việc làm, Simon còn chỉ ra rằng chi phí môi trường của hạ tầng AI vẫn bị bỏ qua trong các tính toán lợi ích của công nghệ. “Tôi không nghĩ rằng chi phí môi trường của các trung tâm dữ liệu khổng lồ này được tính đúng mức,” bà nói. Các trung tâm dữ liệu vận hành các mô hình AI lớn tiêu thụ lượng điện khổng lồ, tạo ra dấu chân carbon đáng kể và thúc đẩy nhu cầu về năng lượng, dẫn đến việc khai thác nguồn tài nguyên mới. Một lần nữa, mô hình lịch sử lại lặp lại: công nghệ mới lại thúc đẩy khai thác tài nguyên và sử dụng lao động rẻ, trái ngược với lời hứa về hiệu quả và tự do.

Phân nhánh nhân loại: Người chiến thắng và kẻ thua trong kỷ nguyên AI

Vasant Dhar, giáo sư tại Stern School of Business và Trung tâm Khoa học Dữ liệu NYU, mô tả một kịch bản phức tạp hơn. Dhar cho rằng kết quả của quá trình chuyển đổi AI có thể không phải là utopia hay dystopia thuần túy, mà là thứ gì đó phức tạp hơn nhiều: gọi là “phân nhánh nhân loại.” Trong kịch bản này, công nghệ AI “củng cố một số người” có kỹ năng và vị trí để tận dụng, trong khi “làm yếu đi những người khác,” những người chỉ còn lại với AI như một “hỗ trợ, chứ không phải là sức mạnh.”

“Chúng ta sẽ chứng kiến nhiều sự phá hủy công việc,” Dhar nói, thêm rằng vẫn còn chưa rõ các loại công việc nào sẽ xuất hiện để lấp đầy khoảng trống đó. Kịch bản này khác xa với những gì các nhà công nghệ lạc quan tuyên bố—không có chuyển tiếp suôn sẻ từ công việc cũ sang công việc mới. Ngược lại, có nguy cơ ngày càng gia tăng về bất bình đẳng sâu sắc hơn.

David Bray từ Stimson Center, một tổ chức nghiên cứu hàng đầu về an ninh và công nghệ, cảnh báo về việc quá đà trong việc phóng đại các kịch bản cực đoan của cả hai phía. “Sự thật có thể nằm ở trung tâm,” Bray nói với Decrypt. Tuy nhiên, ông thừa nhận rằng các câu chuyện utopia thường quá đơn giản hóa sự phức tạp thực sự. “Khi tôi nghe về tầm nhìn utopia, một mặt tôi vui vì nó không lan truyền nỗi sợ hãi. Nhưng tôi lo lắng rằng nó bỏ qua những điều cần làm ngoài công nghệ.”

Bài học từ lịch sử: Tại sao quản trị tốt quan trọng hơn công nghệ

Nếu có một bài học từ lịch sử công nghệ, từ telegraf điện đến AI, đó là tác động thực sự không phải do công nghệ quyết định, mà do các chính sách chúng ta lựa chọn. Dhar nhấn mạnh rõ ràng: “Kết quả sẽ hoàn toàn phụ thuộc vào quản trị, chứ không chỉ vào đổi mới công nghệ. Liệu chúng ta có kiểm soát AI, hay AI sẽ kiểm soát chúng ta?”

Simon, dù vẫn lạc quan về tiềm năng dài hạn của AI, tin rằng hiện tại cần có các can thiệp chính sách nghiêm túc. Để duy trì sự gắn kết xã hội trong bối cảnh chuyển đổi công việc và phân phối lợi ích không đồng đều, chính phủ có thể cần xem xét các chương trình như thu nhập cơ bản toàn diện hoặc các mô hình phân phối lại lợi ích tiến bộ hơn.

Rushkoff mang quan điểm phản biện hơn, nhấn mạnh rằng vấn đề chính là ý thức hệ đằng sau việc thúc đẩy AI—mà ông gọi là hình thức siêu nhân học, xem phần lớn con người như vật dùng một lần. “Họ có một loại tôn giáo,” Rushkoff nói, “trong đó bạn và tôi được xem như giai đoạn ấu trùng của sự tiến hóa loài người. Họ tưởng tượng mình bay đi hoặc tải lên đám mây, trong khi tất cả chúng ta chỉ là nhiên liệu cho cuộc trốn thoát của họ.”

Như vậy, cuộc tranh luận về AI không chỉ là về công nghệ hay công việc. Nó là về các lựa chọn căn bản về ai sẽ hưởng lợi từ đổi mới, ai sẽ gánh chịu chi phí, và liệu chúng ta có thể thoát khỏi mô hình khai thác suốt hàng thế kỷ này hay cuối cùng sẽ chọn con đường khác.