Sự thịnh vượng năm 2029

Tại microagi, chúng tôi sẽ triển khai một tỷ robot. Khi điều đó xảy ra, những hệ quả về kinh tế và xã hội sẽ vô cùng sâu sắc.

Chúng tôi tin rằng điều này sẽ dẫn đến một thế giới dư dả, khi robot gia tăng năng suất và sản lượng đến mức sự khan hiếm vật chất — giả định nền tảng của hầu hết các mô hình kinh tế — sẽ không còn tồn tại. Gần như mọi mô hình kinh tế đều được xây dựng trên nguyên lý cung cầu, với giả định cốt lõi là sự khan hiếm tài nguyên. Lionel Robbins đã tóm lược điều này vào năm 1932 khi định nghĩa kinh tế học "là mối quan hệ giữa các mục đích và những phương tiện khan hiếm có thể sử dụng thay thế cho nhau". Chúng tôi tin rằng robot sẽ xóa bỏ sự khan hiếm này. Trong một thế giới như vậy, mức sống của tất cả mọi người sẽ vượt xa những gì bất kỳ ai đang tận hưởng ngày nay, và khả năng mà nhân loại có thể đạt tới sẽ là vô hạn.

Tuy nhiên, chúng ta cũng phải thừa nhận rằng trong thế giới dư dả do robot phổ biến tạo ra, một hệ quả sẽ là việc loại bỏ nhu cầu đối với phần lớn lao động chân tay của con người như chúng ta biết hiện nay. Trong quá khứ, khi máy móc làm tăng nguồn cung và kéo giá xuống, nhu cầu sau đó lại tăng lên và việc làm cũng tăng theo để đáp ứng. Nhưng lần này thì khác, robot đa dụng sẽ có khả năng tự mình đáp ứng nhu cầu đó. Nếu hệ thống kinh tế của chúng ta giữ nguyên như hiện tại, điều này đồng nghĩa với việc mất đi hàng triệu việc làm hiện có, và có thể tước đoạt thu nhập, địa vị, cũng như lẽ sống của rất nhiều người.

Chúng ta đang đối mặt với một tình thế tiến thoái lưỡng nan mà phần lớn cộng đồng robotics cho đến nay vẫn chưa dám công khai thừa nhận, chứ chưa nói đến việc giải quyết. Công nghệ cần thiết để cải thiện thực chất cuộc sống của tất cả chúng ta chắc chắn sẽ thay đổi nó một cách khổng lồ. Điều quan trọng là, nếu chúng ta không đưa ra được một giải pháp thỏa đáng cho vấn đề này, chúng ta sẽ không bao giờ chạm tới được thế giới dư dả ấy. Phần đông mọi người sẽ đoàn kết chống lại việc đưa trí tuệ vào thế giới vật lý, và dưới áp lực đó, các chính phủ sẽ đình chỉ việc triển khai robot.

Bài viết này là nỗ lực của chúng tôi nhằm nhìn thẳng vào tình thế đó. Chúng tôi mô tả vị trí hiện tại của công nghệ, lý do vì sao các mô hình kinh tế thịnh hành về sự thay thế lao động là không đủ để dự đoán những gì sắp tới, và vì sao câu hỏi "con người sẽ là ai khi họ không còn cần phải làm việc" sẽ quyết định liệu sự dư dả có thực sự xuất hiện hay không. Sau đó, chúng tôi hướng về châu Âu, một phần vì chúng tôi là một công ty châu Âu, nhưng chủ yếu vì châu Âu đang cực kỳ dễ bị tổn thương trước nghịch lý này. Các nhà nước phúc lợi châu Âu được tài trợ phần lớn bằng thuế đánh vào lao động, ngành công nghiệp châu Âu vẫn đang sử dụng hàng triệu người trong những công việc mà robot đang học cách thực hiện, và bản thân châu Âu lại chế tạo rất ít những robot đó. Chúng tôi phác họa ba viễn cảnh tương lai tiềm năng cho lục địa của mình. Hai trong số đó chúng ta phải tránh, và một chúng tôi dự định sẽ xây dựng.

Cuộc đua tìm kiếm khoảnh khắc GPT của ngành Robotics

Trong suốt chiều dài lịch sử nhân loại, sự thoải mái về vật chất luôn phụ thuộc vào sức lao động của ai đó. Thức ăn phải được trồng trọt, nhà cửa phải được xây dựng, và hàng hóa phải được vận chuyển từ nơi này sang nơi khác. Robotics hứa hẹn tự động hóa lao động chân tay này, kéo giảm chi phí hàng hóa và cho phép mở rộng sản lượng để tạo ra sự dư dả về vật chất. Tương lai này đang nằm trong tầm tay, và nó đang tiến đến rất nhanh.

Để minh chứng cho tốc độ chóng mặt đó, hãy chỉ nhìn vào mười tám tháng qua.

Các robot hình người 02 của Figure AI đã hoàn thành đợt triển khai kéo dài mười một tháng tại nhà máy của BMW ở Spartanburg, Nam Carolina. Đến tháng thứ mười, các robot đã chạy trọn ca làm việc mười tiếng, nhấc các tấm kim loại từ thùng chứa và đặt lên đồ gá hàn với dung sai năm milimet. Trong suốt chương trình, chúng đã xếp hơn 90.000 linh kiện và góp phần sản xuất hơn 30.000 chiếc BMW X3. Dù đã ngừng hoạt động vào tháng 11 năm 2025, đây vẫn là một chỉ dấu rõ ràng về hướng đi của sự tiến bộ.

Vào tháng 4 năm 2026, Generalist báo cáo rằng mô hình GEN-1 của họ đã nâng tỷ lệ thành công trung bình trong các tác vụ vật lý được chọn từ 64% lên 99%, hoạt động nhanh gấp khoảng ba lần so với các phương pháp trước đó trong việc gấp hộp và đóng gói điện thoại, chỉ với khoảng một giờ dữ liệu robot cho mỗi tác vụ. Các màn trình diễn của họ bao gồm việc gấp hộp carton 200 lần liên tiếp mà không cần con người can thiệp. Đây vẫn là những đánh giá nội bộ của công ty, nhưng độ tin cậy và tốc độ chính xác là những phẩm chất biến một thành tựu kỹ thuật thành sản lượng hữu ích: một robot thành công 64% số lần là đủ cho một bản demo, nhưng một robot thành công 99% số lần thì có thể thay thế một nhân viên.

Vào ngày 30 tháng 7 năm nay, Google DeepMind đã phát hành Gemini Robotics 2, đưa chân, thân, cánh tay và bàn tay năm ngón của một robot hình người về chung một chính sách (policy) duy nhất được huấn luyện, kèm theo phiên bản chạy trực tiếp trên thiết bị và khả năng thích ứng với một hình thái cơ thể hoàn toàn mới chỉ trong vài giờ. Vào ngày 25 tháng 8, Skild AI công bố S1, một mô hình xem duy nhất một video về việc một người thực hiện tác vụ lạ rồi tự làm lại tác vụ đó, với các tác vụ kéo dài tới mười phút và hàng chục bước. Trên bộ tiêu chuẩn đánh giá nội bộ, Skild báo cáo tỷ lệ thành công 66% đối với các tác vụ chưa từng thấy, so với 9% của các mô hình dùng ngôn ngữ để gợi ý được huấn luyện ở cùng quy mô.

Tất cả các công ty này đang cạnh tranh để tạo ra “Khoảnh khắc GPT trong ngành robotics”, nghĩa là một mô hình robot nền tảng có thể được yêu cầu thực hiện gần như bất kỳ tác vụ vật lý nào và làm đủ tốt để trở nên hữu ích. ChatGPT đã làm được điều này với ngôn ngữ vào tháng 11 năm 2022, biến một thứ tò mò trong giới nghiên cứu thành công cụ mà hàng trăm triệu người sử dụng mỗi ngày.

Điểm khác biệt lớn so với năng lực của mô hình ngôn ngữ là trong thế giới vật lý, các tác vụ dễ kiểm chứng hơn nhiều; điều này đặc biệt đúng với những tác vụ trong môi trường công nghiệp hoặc có khung thời gian ngắn (ví dụ: đóng gói một chiếc hộp hay chế tạo một thiết bị). Những tác vụ có thể kiểm chứng thì có thể tự động hóa, do đó tác động của các hệ thống AI sẽ hiển hiện rõ ràng hơn nhiều trong thế giới vật lý.

Nỗ lực nghiêm ngặt nhất cho đến nay nhằm đo lường điều này có ý nghĩa gì với công việc đã được các nhà kinh tế học của Anthropic công bố vào ngày 30 tháng 9. Sử dụng danh mục khoảng 19.000 tác vụ công việc của O*NET, Russell Legate Yang và Maxim Massenkoff phát hiện ra rằng các robot đang tồn tại ngày nay có thể thực hiện 74% tác vụ vật lý tại Hoa Kỳ, tương đương 34% tổng số giờ làm việc, dù chủ yếu là trong các môi trường được xây dựng chuyên biệt hoặc có cấu trúc sẵn. Kết hợp với các mô hình ngôn ngữ lớn, khoảng 80% tác vụ công việc tính theo thời gian làm việc sẽ chịu ảnh hưởng của một trong hai công nghệ này. Bài kiểm tra ngược (backtest) của họ trên dữ liệu năm mươi năm cho thấy những công việc chịu ảnh hưởng nhiều hơn từ robot cùng thời đã chứng kiến tiền lương và việc làm sụt giảm trong các thập kỷ sau, và mỗi năm robot lại có khả năng đảm nhận thêm khoảng 2% khối lượng công việc vật lý mà trước đó chúng không làm được.

Diễn ngôn công chúng chưa thừa nhận rủi ro từ robotics

Năng suất cao hơn, tự nó, không đảm bảo an ninh vật chất hay sự mãn nguyện. Về chủ đề này, những người đang xây dựng trí tuệ nhân tạo đã bắt đầu lên tiếng với sự thẳng thắn khác thường, và chúng ta nên lắng nghe kỹ những gì họ nói, cũng như những gì họ bỏ ngỏ.

Vào tháng 5 năm 2025, Dario Amodei cảnh báo rằng AI có thể xóa sổ một nửa số việc làm văn phòng cấp khởi điểm và đẩy tỷ lệ thất nghiệp lên mức từ 10% đến 20% trong vòng một đến năm năm, ông mô tả một thế giới nơi "bệnh ung thư được chữa khỏi, nền kinh tế tăng trưởng 10% mỗi năm, ngân sách cân bằng – và 20% dân số không có việc làm". Ba tháng sau, các nhà kinh tế học Stanford sử dụng hồ sơ trả lương từ đơn vị xử lý bảng lương lớn nhất Hoa Kỳ phát hiện ra rằng những người lao động từ 22 đến 25 tuổi trong các ngành nghề chịu ảnh hưởng nhiều nhất từ AI đã trải qua mức suy giảm việc làm tương đối 13% kể từ khi AI tạo sinh lan rộng, trong khi những đồng nghiệp lớn tuổi hơn ở cùng vị trí lại không bị ảnh hưởng.

Điều này bỏ ngỏ tác động tiềm tàng của AI vật lý. Báo cáo Các kịch bản cho tương lai kinh tế của chúng ta vào tháng 9 của Anthropic đã đưa ra ba mô hình về tác động đến thị trường lao động. Trong kịch bản đáng kể, AI có thể làm một nửa khối lượng công việc tri thức và tiền lương của người lao động tri thức về cơ bản đi ngang. Trong kịch bản cực đoan, GDP của Mỹ tăng khoảng một phần ba, tỷ trọng thu nhập từ lao động giảm xuống còn khoảng 45%, tiền lương của người lao động tri thức giảm hơn 10%, và tỷ lệ thất nghiệp tăng "vượt mức suy thoái thông thường".

Giới tài chính cũng đi đến những kết luận tương tự từ một góc độ khác. Vào tháng 8 năm 2026, Giám đốc điều hành Nir Bar Dea và Giám đốc đầu tư Greg Jensen của Bridgewater đã lập luận trên tờ The New York Times rằng bởi vì chỉ có lao động mới bị đánh thuế, hệ thống thuế hiện hành thực chất đang khuyến khích việc thay thế con người bằng máy móc. Họ đề xuất một loại thuế tiêu thụ đánh vào token AI để giảm thuế cho lao động và tài trợ cho các khoản cổ phần trong các công ty AI có thể được chia sẻ "với mọi công dân". Đến cuối tháng 9, Bar Dea đã công khai cảnh báo về nguy cơ "sụp đổ xã hội" nếu quá trình chuyển đổi này bị xử lý sai cách.

Dù thật đáng khích lệ khi thấy các phòng thí nghiệm mô hình nền tảng và quỹ đầu cơ lớn nhất thế giới ít nhất đã thừa nhận tiềm năng tác động xã hội trên diện rộng, chúng tôi tin rằng các dự báo của họ về cơ bản đang đánh giá thấp quy mô cú sốc thị trường lao động sắp tới.

Ngay cả kịch bản cực đoan nhất của họ cũng "không bao gồm" khả năng "nhân loại phát triển những robot siêu việt". Và lối thoát dành cho những người lao động tri thức bị thay thế lại mang tính vật lý một cách rõ ràng: họ phải "chuyển sang các công việc như thợ điện và y tá, vốn ít chịu ảnh hưởng của AI hơn", một sự chuyển đổi mà chính các tác giả thừa nhận sẽ khó khăn và chậm chạp đối với nhiều người. Mọi mô hình về sự thay thế lao động nhận thức, ở đâu đó, đều dựa trên cùng một giả định thầm lặng này: rằng lao động nhận thức bị thay thế cuối cùng sẽ chuyển sang các vai trò vật lý.

Tuy nhiên, một khi việc triển khai robot trên diện rộng trở nên khả thi, giả định này sẽ bị phá vỡ nghiêm trọng. Một chuyên viên tư vấn sẽ không dành nhiều năm đào tạo lại để làm thợ điện nếu họ biết rằng chẳng bao lâu sau khi lấy bằng, một con robot sẽ đi dây điện cho tòa nhà. Một trợ lý luật sư sẽ không chuyển sang ngành chăm sóc sức khỏe nếu họ biết máy móc sẽ là thứ bế bệnh nhân. Lối thoát mà các nhà kinh tế vẽ ra khỏi tự động hóa nhận thức lại đâm sầm vào tự động hóa vật lý đang lao tới từ phía ngược lại.

Khi nào Sự dư dả sẽ đến

Mặc dù hiện tại robot có thể hoàn thành 74% các tác vụ vật lý trong ít nhất một số môi trường, như bài báo của Legate Yang & Massenkoff nêu, chúng chỉ có khả năng cạnh tranh chi phí với lao động con người ở mức 0,3%. Nếu giá robot tiếp tục giảm theo tốc độ lịch sử khoảng 3% mỗi năm, sẽ mất khoảng 40 năm để tỷ lệ đó đạt 10%. Theo kịch bản tăng tốc của họ, robot chỉ cạnh tranh được về chi phí cho một nửa khối lượng công việc vật lý hiện tại vào năm 2050. Tuy nhiên, cách tính này đo lường tốc độ thay đổi trong quá khứ và ngoại suy về tương lai, và chính các tác giả cũng thừa nhận rằng "robot được hỗ trợ bởi AI có thể bứt phá vượt qua thang đo của chúng ta."

Chúng tôi nghĩ chúng sẽ làm được điều đó. Lập luận của chúng tôi diễn tiến như sau:

1. Đến năm 2027, các hệ thống AI sẽ thực hiện nghiên cứu robotics nghiêm túc và chu kỳ phát triển sẽ sụp đổ

Vào tháng 6 năm 2025, Giám đốc điều hành Sam Altman của OpenAI dự đoán rằng năm 2026 sẽ mang đến những hệ thống có khả năng tạo ra các hiểu biết mới mẻ, và năm 2027 có thể mang đến "những robot thực hiện được các tác vụ trong thế giới thực". Đến tháng 9 năm 2026, OpenAI cho biết họ đã xây dựng một "thực tập sinh nghiên cứu tự động", một hệ thống có thể thực hiện các tác vụ nghiên cứu mà một nhà nghiên cứu con người lành nghề phải mất vài ngày, và hiện họ đang hướng tới một nhà nghiên cứu AI hoàn toàn tự động vào tháng 3 năm 2028. Các phép đo độc lập cũng chỉ ra hướng đi tương tự. METR phát hiện ra rằng độ dài của các tác vụ phần mềm mà các tác nhân AI tiên phong có thể hoàn thành với độ tin cậy 50% đã tăng gấp đôi sau mỗi bảy tháng trong suốt sáu năm qua. Robotics, xét cho cùng, là một bài toán phần mềm, một bài toán mô phỏng và một bài toán dữ liệu. Đó chính xác là những bài toán mà các hệ thống này đang cải thiện nhanh nhất.

Áp dụng vào robotics, điều đó sẽ làm sụp đổ chu kỳ phát triển. Phần cứng luôn chậm chạp vì mọi thiết kế đều phải được chế tạo, phá hỏng và làm lại, và mọi kỹ năng mới đều phải được dạy trên một con robot thật, từng bản trình diễn điều khiển từ xa một. Cả hai nút thắt này đều đang được tháo gỡ. AI giờ đây có thể đề xuất một cơ cấu chấp hành, viết chính sách điều khiển và đọc nhật ký lỗi ngay trong buổi sáng, nhờ đó quá trình lặp lại diễn ra với tốc độ tiệm cận tốc độ phần mềm.

Nguồn dữ liệu hiện nay đa dạng hơn đáng kể so với phương pháp điều khiển từ xa truyền thống. Vào tháng 2, NVIDIA đã tiền huấn luyện một mô hình robot trên 20.854 giờ video góc nhìn thứ nhất về việc con người sử dụng đôi tay, kết hợp với chỉ bốn giờ điều khiển robot từ xa, chiếm chưa tới 0,1% hỗn hợp dữ liệu huấn luyện. Họ nhận thấy hiệu suất cải thiện một cách có thể dự đoán được khi số giờ video của con người tăng lên. NVIDIA và các cộng sự học thuật đã huấn luyện mô hình thế giới DreamDojo trên hơn 44.000 giờ video cùng loại (NVIDIA, DreamDojo, 2026). Niềm tin vào vai trò của dữ liệu góc nhìn thứ nhất được phản ánh qua hơn 700 triệu USD mà các startup dữ liệu huấn luyện robot đã huy động được trong mười tám tháng qua. Khả năng học từ một video duy nhất của Skild và việc chuyển giao chéo hình thái cơ thể của DeepMind cũng cho thấy bước thu thập dữ liệu tốn kém cho từng tác vụ mới, trên từng cơ thể mới, đang dần tan biến.

2. Đến năm 2029, robot sẽ có đủ năng lực kỹ thuật để hoàn thành mọi tác vụ quan trọng về mặt kinh tế

Để điều này xảy ra, chúng ta không nhất thiết cần một con robot hệ thống hoàn chỉnh duy nhất có thể làm mọi thứ. Thay vào đó, đó là sự kết hợp của một trí tuệ robot tổng quát có thể hoạt động trên nhiều hình thái cơ thể, các hệ thống hình người cho những môi trường phù hợp và các hình thái chuyên biệt cho những tác vụ công nghiệp cụ thể, có giá trị cao.

Vào tháng 2, Physical Intelligence đã trình diễn mô hình nền tảng π0.6 của họ, được tinh chỉnh cho từng công việc, đang vận hành robot của các công ty khác trong môi trường thương mại thực tế: gấp đồ giặt cho khách hàng tại một tiệm giặt ủi ở San Francisco, và đóng gói các đơn hàng thương mại điện tử thực tế trong kho suốt một ca làm việc với 96,4% quyền tự chủ. Nơi nào môi trường làm việc có thể được thiết kế lại xoay quanh cỗ máy, nó sẽ được thiết kế lại, giống như cách dây chuyền lắp ráp đã làm. Nơi nào không thể, cỗ máy đang học cách thích nghi với nơi làm việc: những robot kho bãi trong thử nghiệm đó được chế tạo để khớp vào các trạm làm việc hiện có và bắt đầu hoạt động chỉ trong vài giờ.

3. Các hiệu ứng xã hội sẽ đến cùng với năng lực, chứ không phải cùng với mức độ áp dụng

Đây là mấu chốt trong lập luận của chúng tôi. Các đường cong phổ biến mô tả thời điểm robot sẽ có mặt ở khắp mọi nơi, nhưng chúng không mô tả thời điểm mọi người tin rằng robot sẽ có mặt ở khắp mọi nơi và đưa ra quyết định dựa trên niềm tin đó. Một người lao động sẽ không đợi đến lúc bị robot thay thế mới hiểu sự phát triển đó có thể mang ý nghĩa gì với tương lai con cái họ. Ở châu Âu, mọi người đã lường trước điều tồi tệ nhất: trong chính cuộc khảo sát của Ủy ban Châu Âu, 66% tin rằng AI sẽ phá hủy nhiều việc làm hơn là tạo ra. Con số đó được ghi nhận vào mùa xuân năm 2024, trước khi bất kỳ robot hình người nào hoàn thành trọn vẹn một ca sản xuất ở bất cứ đâu trên thế giới. Những hệ quả xã hội mà chúng tôi lo ngại không đòi hỏi sự phổ biến phải diễn ra ngay lập tức, mà chỉ cần niềm tin rằng nó đang đến.

Nếu câu chuyện chủ đạo là nền kinh tế đang học cách vận hành mà không cần con người, thì chính trị sẽ hành động dựa trên điều đó rất lâu trước khi nó nhất thiết phản ánh qua các số liệu thống kê kinh tế.

Đó là lý do chúng tôi đặt tên bài viết này là Sự dư dả 2029. Tất nhiên, không phải mọi nhà kho ở châu Âu đều sẽ được tự động hóa vào thời điểm đó; sự thay thế lao động nhận thức mà chúng tôi mô tả ở phần trước có thể mất 5-10 năm, sự thay thế lao động vật lý có lẽ còn lâu hơn nữa. Nhưng đến năm 2029, năng lực của AI vật lý sẽ rất rõ ràng, quỹ đạo — hay có thể gọi là những tia lửa của Sự dư dả — sẽ hiển hiện trước mắt mọi người, và những quyết định định hình tương lai nào đang chờ đón châu Âu thì đã được đưa ra rồi.

Con người đã giành lấy vị trí của mình trong xã hội như thế nào

Để hiểu con người sẽ phản ứng ra sao trước năng lực tạo ra sự dư dả, chúng ta phải nhìn lại lịch sử.

Bảy mươi ngàn năm trước, như Yuval Noah Harari viết trong cuốn Sapiens, con người yêu thương, vui chơi, kết bạn và cạnh tranh để giành địa vị cũng như quyền lực, nhưng tinh tinh, khỉ đầu chó và voi cũng làm vậy. "Không có gì đặc biệt ở họ (con người)". Thế nhưng khao khát được coi trọng trong mắt nhau thì đã hiện hữu.

Sức mạnh thể chất mang lại một con đường dẫn đến địa vị: khả năng chiến thắng trong một cuộc đấu, bảo vệ nhóm hoặc áp đặt ý chí của mình. Nhưng với tư cách là những loài linh trưởng không mấy nổi trội về thể chất, không móng vuốt và ít cơ hội sống sót trước một con sư tử, chúng ta đã phát triển những lợi thế khác. Chúng ta học cách vót nhọn một cành cây, phối hợp một cuộc đi săn thông qua ngôn ngữ, và tạo ra lửa. Chúng ta vượt qua mọi loài đứng trên mình trong chuỗi thức ăn vì chúng ta có thể truyền lại kiến thức hữu ích, cho phép mỗi thế hệ bắt đầu từ nơi thế hệ trước dừng lại. Tuy nhiên, mỗi thế hệ trước tiên đều phải học lại những gì thế hệ trước đã biết, do đó việc phát triển kiến thức mới và đổi mới ngày càng khó khăn hơn và đòi hỏi sự chuyên môn hóa cao hơn. Benjamin Jones gọi động lực này là “gánh nặng của tri thức”, bởi để đứng trên vai những người khổng lồ, “trước tiên ta phải leo lên lưng họ”. Kiến thức mất nhiều năm để lĩnh hội chỉ được nắm giữ bởi số ít, do đó nó khan hiếm và được coi là có giá trị.

Trong các nhóm nhỏ, kỹ năng mang lại sự tôn trọng. Người có thể chế tạo một công cụ tốt hơn hoặc dẫn dắt người khác vượt qua một mùa đông khắc nghiệt đã cho đồng loại lý do để tin tưởng vào phán đoán của họ. Nhưng sự tôn trọng trong một nhóm nhỏ không giống với một trật tự xã hội được xây dựng trên trí tuệ, và trong phần lớn lịch sử châu Âu, không có trật tự nào như vậy tồn tại.

Sự ra đời của triết học Khai sáng đã làm thay đổi hệ thống phân cấp xã hội hiện hữu này. Phương châm của Kant cho thời đại đó, sapere aude — hãy dám biết — là lời kêu gọi tự mình suy nghĩ, và nó mang theo một quan niệm mới về điều khiến một con người xứng đáng được tôn trọng: lý trí, thay vì dòng dõi hay lòng mộ đạo. Trí tuệ ngày càng trở thành đặc điểm mà của cải tiền bạc tích tụ vào, và do đó địa vị xã hội được trao cho nó.

Ngày nay, mức lương của nhà giao dịch định lượng và uy tín của luật sư là những biểu hiện hiện đại của động lực đó. Nền kinh tế hiện đại coi trí tuệ là khan hiếm, và do đó có giá trị, đồng thời tưởng thưởng cho những người được cho là sở hữu nó bằng cả địa vị vật chất lẫn xã hội. Đối với những người làm công việc chân tay, có một nấc thang song song, lâu đời hơn cả thời kỳ Khai sáng và bắt nguồn từ các phường hội: người thợ thủ công bậc thầy, vị Meister, người đốc công hiểu dây chuyền hơn cả các kỹ sư, người thợ hàn mà những đường hàn không bao giờ lỗi. Kỹ năng trong đôi bàn tay là một dạng trí tuệ riêng, và nó cũng được tôn vinh.

Tóm lại, công việc là thiết chế mà qua đó hầu hết mọi người không chỉ kiếm sống mà còn giành lấy vị trí của mình trong xã hội. Nó mang lại cảm giác về ý nghĩa và mục đích, một lá chắn chống lại những câu hỏi hiện sinh thường gõ cửa lúc ba giờ sáng. Vậy điều gì sẽ xảy ra khi những năng lực mà con người dùng để xây dựng sinh kế và vị thế không còn khan hiếm, và do đó không còn giá trị? Điều gì sẽ xảy ra khi cỗ máy vừa thông minh hơn luật sư, lại vừa vững vàng hơn người thợ hàn, cùng một lúc?

Một liên minh có khả năng hình thành

Những tiến bộ trong tự động hóa lao động nhận thức đã và đang khơi mào tranh luận, và điều đó là chính đáng. Nhưng với phần đông mọi người, viễn cảnh McKinsey cần ít chuyên viên tư vấn hơn, dễ hiểu thôi, chẳng gợi lên mấy sự đồng cảm. Mối đe dọa sẽ trở nên khó bác bỏ hơn rất nhiều khi một đồng nghiệp mất việc và ngay sáng hôm sau, một cỗ máy vật lý vô cùng hữu hình thế chỗ người đó.

Tự động hóa có tiềm năng khiến những người có thu nhập, học vấn và khuynh hướng chính trị rất khác nhau đi đến cùng một kết luận: rằng nền kinh tế đang bắt đầu vận hành mà không có họ. Một chuyên viên tư vấn và một công nhân công nghiệp không cần phải đồng thuận về cách tổ chức xã hội để cùng nhất trí rằng hướng đi của nó đang đe dọa vị trí của họ trong đó. Một liên minh như vậy không đòi hỏi tình trạng thất nghiệp hàng loạt phải xảy ra trước. Chỉ riêng kỳ vọng bị gạt ra ngoài lề cũng đủ để tạo ra một lợi ích chính trị chung. Và khi các nhóm có những bất mãn khác nhau cùng nhận diện được một đối thủ chung, lịch sử cho thấy những thay đổi chấn động thường theo sau đó không lâu.

Ở Pháp năm 1789, một bộ phận tầng lớp trung lưu thượng lưu muốn quyền lực chính trị, công nhân thành thị muốn bánh mì giá rẻ, còn nông dân muốn được giải phóng khỏi gánh nặng phong kiến. Bất mãn của họ khác nhau, nhưng họ hội tụ lại để chống cùng một trật tự. Giá bánh mì ở Paris đạt đỉnh vào chính tuần lễ ngục Bastille sụp đổ. Marie Antoinette trở thành biểu tượng đáng ghét cho đặc quyền của trật tự đó, sự xa hoa của bà bị phóng đại thành lời giải thích cho nỗi khốn cùng của đất nước. Ở Nga năm 1917, sự phản đối Sa hoàng cũng lan rộng từ giới trí thức tự do đến công nhân và binh lính. Lời hứa "hòa bình, ruộng đất và bánh mì" của Lenin đã kết nối những bất mãn khác nhau vào một cương lĩnh duy nhất, và một chế độ tồn tại suốt ba thế kỷ đã sụp đổ chỉ trong vài tháng.

Lịch sử gần hơn của chính công nghệ cũng mang tính gợi mở không kém. Từ năm 1811 đến 1816, những người Luddite ở vùng Midlands và miền Bắc nước Anh đã đập phá các khung dệt tất cỡ lớn và máy xén lông đe dọa công việc dệt may lành nghề, và Nghị viện đã đáp trả bằng Đạo luật Phá hủy Khung dệt năm 1812, biến việc phá hoại máy móc thành tội tử hình. Người Luddite bị nhớ đến như những kẻ thù của sự tiến bộ. Thực tế, họ là những người lao động lành nghề đã nhìn thấy rõ rằng lợi ích của một công nghệ mới sẽ chảy về tay người khác trong khi chi phí lại giáng xuống đầu họ, và trong chính cuộc đời họ, họ đã đúng.

Ở Anh, sản lượng trên mỗi công nhân tăng trong khoảng nửa thế kỷ trong khi tiền lương thực tế gần như dậm chân tại chỗ, một giai đoạn mà nhà sử học kinh tế Robert Allen gọi là "khoảng dừng Engels". Những người đàn ông đập phá khung dệt ấy không sống đủ lâu để thấy được thành quả, và công việc thay thế cho việc của họ thường tồi tệ hơn. Adam Smith, vốn chẳng phải kẻ thù của công nghiệp, đã lo sợ rằng việc cả đời lặp đi lặp lại vài thao tác đơn giản sẽ khiến một người lao động "trở nên ngu ngốc và dốt nát đến mức tối đa mà một sinh vật con người có thể trở thành.”

Nơi người Luddite sai là ở tầm nhìn dài hạn. Việc đập phá máy móc không ngăn được Cách mạng Công nghiệp, và cuộc cách mạng đó tiếp tục làm cho người bình thường giàu có hơn bất kỳ thế hệ nào trước họ, như chúng ta kỳ vọng robotics sẽ làm. Và xuyên suốt tất cả những điều đó, công việc vẫn còn đó.

Điều phân biệt cuộc cách mạng AI và robotics hiện tại là tốc độ và quy mô của sự tiến bộ. Bill Gates cũng đưa ra một sự phân biệt tương tự vào tháng 8: các quá trình chuyển đổi trước đây, như việc chuyển từ nông trại sang công việc văn phòng, diễn ra qua nhiều thế hệ và tạo ra những công việc mới đòi hỏi nhận thức của con người. Tuy nhiên, khi AI vượt qua năng lực của chúng ta trong hầu hết các lĩnh vực, và với tốc độ nhanh hơn rất nhiều, "nhiều công việc sẽ biến mất vĩnh viễn," ông viết. Lợi ích của Cách mạng Công nghiệp đến với người bình thường thông qua công việc: qua những việc làm nó tạo ra và mức lương nó chi trả. Nếu robotics tạo ra sự dư dả mà không tạo ra việc làm, những lợi ích đó sẽ cần một con đường khác để đến với con người, và con người sẽ cần một nguồn gốc khác cho vị thế của mình.

Chừng nào con đường đó chưa tồn tại, mọi người trên khắp phổ chính trị và kinh tế sẽ có động cơ để kháng cự lại sự thay đổi công nghệ này, và sự hội tụ của năm 1789 và 1917 có thể tái diễn. Nếu các chính phủ và công ty công nghệ không chứng minh được những tiến bộ này mang lại lợi ích gì cho người lao động, sự dư dả vật chất vốn có thể nâng cao mức sống của tất cả mọi người sẽ không bao giờ thành hiện thực, ngay cả khi nó khả thi về mặt kỹ thuật. Và nếu các chính phủ cùng khu vực công nghệ thực sự thất bại, ai có thể trách người dân khi họ đi đến kết luận đó?

Liên minh đang hình thành

Những động lực này đã có thể được nhìn thấy trong cuộc chiến xoay quanh các trung tâm dữ liệu. Tại Hoa Kỳ, Data Center Watch đã thống kê được 18 tỷ USD dự án bị chặn và 46 tỷ USD bị trì hoãn bởi sự phản đối của địa phương trong khoảng hai năm, ở cả các bang đỏ lẫn xanh, xuất phát từ hóa đơn tiền điện, nước, tiếng ồn và đất đai. Chỉ riêng trong quý đầu tiên của năm 2026, tổ chức này ghi nhận ít nhất 75 dự án trị giá khoảng 130 tỷ USD bị gián đoạn, con số theo quý lớn nhất từng được ghi nhận. Tại Ireland, nơi các trung tâm dữ liệu tiêu thụ 23% tổng lượng điện có công tơ đo đếm vào năm 2025, nhà vận hành lưới điện EirGrid đã ngừng cung cấp kết nối mới cho các trung tâm dữ liệu ở khu vực Dublin cho đến năm 2028.

Việc các chính phủ và nhà phát triển mô hình thất bại trong việc cho thấy công nghệ của họ sẽ cải thiện cuộc sống bình thường ra sao đã tạo ra một liên minh chống lại các trung tâm dữ liệu trải dài từ cánh tả sang cánh hữu. Điều này ảnh hưởng trực tiếp đến robotics. Mọi robot đa dụng đều phụ thuộc vào năng lực tính toán để huấn luyện và, ngày càng nhiều, để suy luận. Một lục địa không thể xây dựng trung tâm dữ liệu thì không thể vận hành AI vật lý ở quy mô lớn.

Vào ngày 8 tháng 6 năm 2025, những người biểu tình ở trung tâm Los Angeles đã phóng hỏa ít nhất năm chiếc robotaxi của Waymo, và công ty này đã phải tạm ngừng dịch vụ trong khu vực. Cuộc biểu tình đó nhắm vào các cuộc đột kích nhập cư, chứ không phải tự động hóa. Khi một xã hội đang phẫn nộ, cỗ máy trên đường phố sẽ trở thành biểu tượng cho bất cứ điều gì khiến họ tức giận. Vào tháng 10 năm 2024, 45.000 công nhân bến cảng thuộc Hiệp hội Công nhân Bốc xếp Quốc tế (International Longshoremen's Association) đã đóng cửa 36 cảng từ Maine đến Texas, và việc bảo vệ bản thân khỏi tự động hóa là một trong những yêu cầu cốt lõi của họ.

Mỗi công ty robotics đều có trách nhiệm không lặp lại sai lầm của những nhà xây dựng trung tâm dữ liệu: phải thừa nhận những tác động xã hội sẽ xảy ra, và đảm bảo rằng quá trình chuyển đổi sang sự dồi dào mang lại lợi ích cho tất cả mọi người. Con người càng trải nghiệm tự động hóa một cách đột ngột như sự tước đoạt thu nhập và địa vị mà không có giải pháp thay thế khả thi hay phần chia nào trong tương lai, thì đòi hỏi làm chậm lại hệ thống gây ra sự xáo trộn đó càng mạnh mẽ. Một xã hội có thể sở hữu công nghệ để tạo ra trí tuệ dồi dào nhưng vẫn từ chối triển khai nó.

Do đó, một câu trả lời thuyết phục về việc con người giữ lại địa vị, quyền lực và mục đích sống như thế nào phải được đưa ra trước khi triển khai toàn diện.

Gót chân Achilles của châu Âu

Ai đưa ra câu trả lời đó phụ thuộc vào việc ai sở hữu những cỗ máy. Là một công ty châu Âu, mối quan tâm của chúng tôi là liệu châu Âu có đủ khả năng đưa ra câu trả lời ấy hay không. Phần lớn những gì trình bày dưới đây cũng đúng với các nơi khác, nhưng sự kết hợp của châu Âu giữa dân số già hóa, công đoàn mạnh, nhà nước phúc lợi hào phóng, nền tảng kiến thức công nghiệp sâu rộng cùng vị thế yếu kém trong cả AI lẫn sản xuất robotics khiến nơi đây trở thành trường hợp đáng xem xét nhất.

Physical AI có hai nửa: trí tuệ giúp robot nhìn, suy luận và hành động, cùng cơ thể vật lý thực thi những điều đó. Bản đồ phân bố của cả hai đã an bài, và châu Âu không nắm giữ phần nào.

Mỹ dẫn đầu về lớp trí tuệ. Các mô hình nền tảng giúp robot nhìn, suy luận và hành động phần lớn đang được xây dựng tại các phòng thí nghiệm và startup Mỹ: Gemini Robotics của Google DeepMind, Physical Intelligence, Skild, Generalist, OpenAI Robotics, cùng nền tảng Cosmos và GR00T của NVIDIA. Đây là những "bộ não", và chúng đang cải thiện theo tốc độ tăng tốc của phần mềm.

Trung Quốc dẫn đầu về cơ thể vật lý, cùng năng lực sản xuất nó ở quy mô lớn. Năm 2024, Trung Quốc lắp đặt 295.000 robot công nghiệp, một kỷ lục và chiếm hơn một nửa tổng số lượng lắp đặt toàn cầu, so với 67.800 trên toàn Liên minh châu Âu và 26.982 tại Đức. Các nhà cung cấp Trung Quốc hiện nắm 57% thị trường nội địa, tăng từ khoảng 28% một thập kỷ trước. Ở mảng robot hình người, sự chênh lệch còn rõ rệt hơn nữa. Trong số 13.318 robot hình người được xuất xưởng toàn cầu năm 2025, AgiBot giao hơn 5.100 chiếc và Unitree khoảng 4.200 chiếc, với các công ty Trung Quốc chiếm phần lớn top 10. Unitree niêm yết trên sàn STAR Market của Thượng Hải vào tháng 8 năm 2026 với định giá khoảng 9 tỷ USD sau khi doanh thu từ robot hình người lần đầu tiên vượt qua dòng robot bốn chân.

Tháng 11 năm 2023, Bộ Công nghiệp và Công nghệ Thông tin Trung Quốc ban hành Ý kiến chỉ đạo về Đổi mới và Phát triển Robot Hình người, đặt mục tiêu chế tạo "não, tiểu não và tứ chi" của robot vào năm 2025 và tích hợp sâu robot hình người vào nền kinh tế thực vào năm 2027. Họ coi robot hình người là một công nghệ ở tầm cỡ máy tính và điện thoại thông minh, rồi hành xử tương xứng với điều đó.

Nước Mỹ đang dạy cỗ máy biết tư duy. Trung Quốc đang học cách chế tạo nó rẻ hơn bất kỳ ai. Châu Âu có nguy cơ chẳng sở hữu gì trong tương lai này, dù lại cần công nghệ này hơn cả hai cường quốc kia. Một phân tích của Ủy ban châu Âu chỉ ra rằng, với dự báo dân số hiện tại và trình độ học vấn không thay đổi, lực lượng lao động EU có thể giảm tới 18,8 triệu người vào năm 2050.

Robotics có thể giải quyết cuộc khủng hoảng dễ lường nhất của châu Âu, hoặc trở thành nguyên nhân cho cuộc khủng hoảng tiếp theo.Ba Tương Lai

Tương lai 1: Châu Âu dừng triển khai

Châu Âu không hiểu được quy mô rủi ro mất việc làm dài hạn do thiếu tự động hóa, cũng như hình hài của các giải pháp khả thi. Các công đoàn, chiến dịch vận động địa phương và chính trị gia thuộc mọi phe phái dần nhìn nhận robotics giống cách nhiều người đang nhìn nhận trung tâm dữ liệu: thứ ngốn điện, nước, đất đai và việc làm, nhưng chẳng trả lại bao nhiêu cho những người sống cạnh nó. Kết nối lưới điện bị từ chối, như đang diễn ra ở Dublin. Giấy phép quy hoạch đình trệ. Các quy tắc an toàn viết cho cánh tay robot công nghiệp bị nhốt trong lồng được áp dụng lên những cỗ máy di động, có khả năng học hỏi theo cách khiến việc triển khai gần như bất khả thi. Nỗi lo sợ của người lao động — vốn từ lâu đã kìm hãm tự động hóa truyền thống trong các nhà máy châu Âu — đông đặc thành một quyền phủ quyết chính trị vững chắc, và do đó, không chính trị gia nào dám tranh cử trên cương lĩnh không phản đối rõ ràng việc đẩy nhanh triển khai robot.

Chúng tôi tin đây sẽ là quỹ đạo mặc định nếu không có gì thay đổi. Hai phần ba người châu Âu đã tin rằng AI sẽ phá hủy nhiều việc làm hơn là tạo ra, và chưa ai cho họ lý do để nghĩ khác đi. Hệ quả là các xã hội dân chủ phương Tây chặn triển khai robot trong khi đối thủ tiến bước. Trung Quốc, không chịu những ràng buộc dân chủ tương tự, tiếp tục đẩy chi phí sản xuất xuống thấp. Các nhà máy của họ đã lắp đặt hơn bốn robot công nghiệp cho mỗi một robot được lắp trên toàn Liên minh châu Âu. Sản xuất dịch chuyển ra nước ngoài, kéo theo đầu tư, mạng lưới nhà cung cấp và tri thức thực tiễn.

Chúng ta đã thấy phác thảo của tương lai này ngay trong hiện tại. Ngành công nghiệp Đức mất khoảng 124.000 việc làm chỉ riêng trong năm 2025, gần gấp đôi năm trước đó, và khoảng 266.000 việc làm kể từ 2019; riêng ngành ô tô mất 111.000 việc làm, tức 13% lực lượng lao động, trong sáu năm. Tháng 11 năm 2025, BASF bắt đầu sản xuất tại tổ hợp Verbund mới ở Trạm Giang, miền nam Trung Quốc, khoản đầu tư khoảng 8,7 tỷ euro, dự án đơn lẻ lớn nhất lịch sử công ty. Trong khi đó, Ludwigshafen, đại bản doanh của hãng suốt 160 năm, lại đang đóng cửa các nhà máy. Đây là phản ứng hợp lý trước điều kiện kinh tế nội địa không thể duy trì.

Mittelstand, xương sống của ngành công nghiệp Đức, mất khách hàng. Thiên tài của họ luôn nằm ở tri thức ngầm: người kỹ sư biết chính xác một hợp kim cụ thể phản ứng ra sao ở một nhiệt độ cụ thể. Khi sản xuất dịch chuyển ra nước ngoài, các công ty châu Âu ban đầu thuê ngoài sản xuất, sau đó nhận ra tài sản trí tuệ của mình ngày càng phụ thuộc vào việc sản xuất ở nước ngoài, và cuối cùng phát hiện chính tri thức ấy đã biến mất.

Công nhân công nghiệp mất việc. Cùng lúc đó, giới chuyên môn đối mặt với tự động hóa nhận thức từ các hệ thống AI Mỹ mà châu Âu không thể dùng luật pháp loại bỏ vì không đủ khả năng gánh chịu hậu quả. Hai làn sóng thay thế lao động ập đến cùng nhau.

Năm 2024, thuế đánh vào lao động, bao gồm các khoản đóng góp xã hội, chiếm 51,5% tổng thu thuế toàn EU. Nhà nước phúc lợi châu Âu, về bản chất, được tài trợ bởi việc con người có việc làm. Trong khi đó, tỷ lệ phụ thuộc tuổi già dự kiến tăng từ 36% năm 2022 lên 59% vào năm 2070, từ khoảng ba người trong độ tuổi lao động cho mỗi người trên 65 tuổi xuống còn chưa đầy hai người. Mario Draghi gọi vị thế nhân khẩu học và năng suất của châu Âu là một "thách thức sinh tử".

Ở Tương lai 1, những xu hướng đó va vào nhau. Nhu cầu phúc lợi tăng vì nhiều người thất nghiệp hơn và nhiều người nghỉ hưu hơn. Cơ sở thuế thu hẹp vì các doanh nghiệp châu Âu không sản xuất hay bán đủ hàng hóa để bù đắp. Chính phủ đối mặt với ba lựa chọn: để dịch vụ xuống cấp, tăng thuế trên một cơ sở đang teo tóp, hoặc cho phép nợ công phình to thêm. Tất cả đều không mong muốn hoặc không bền vững. Ở mức cực đoan, nhà nước phúc lợi không thể giữ nổi những cam kết của mình. Một chính sách nhằm bảo vệ người lao động rốt cuộc chẳng bảo vệ được việc làm của họ, cũng chẳng giữ nổi những thiết chế lập ra để hỗ trợ họ.

Châu Âu có thể chặn robotics trong biên giới của mình. Nhưng họ không thể chặn robotics ở Thâm Quyến hay San Francisco, và thực tế cũng không thể ngăn sản phẩm của những nơi đó cập cảng với mức giá mà không nhà máy châu Âu nào cạnh tranh nổi. Chặn triển khai robot ở châu Âu đồng nghĩa với việc bước vào chương mới của tiến bộ công nghệ mà bỏ lỡ hoàn toàn mọi lợi ích.

Tương lai 2: Châu Âu chấp nhận an phận

Trong tương lai thứ hai này, châu Âu không chặn việc triển khai robotics rộng rãi, nhờ đó đời sống vật chất của mọi người thực sự được cải thiện đáng kể. Tuy nhiên, tương lai vẫn đi chệch hướng.

Các doanh nghiệp đối mặt với đối thủ nước ngoài sở hữu những "nhà máy tối" tự động hóa hoàn toàn sẽ đáp trả bằng cách tương tự. Thay vì thiết kế lại công việc xoay quanh con người, quyết định kinh tế hợp lý lại trở thành loại bỏ con người khỏi phương trình. Acemoglu và Restrepo phát hiện rằng tại các thị trường lao động địa phương ở Mỹ, mỗi robot tăng thêm trên một nghìn công nhân làm giảm tỷ lệ việc làm trên dân số khoảng 0,2% và tiền lương khoảng 0,42%. Nghiên cứu của họ dựa trên robot của thập niên 1990 và 2000: bị nhốt trong lồng, đơn chức năng và mù lòa. Hậu quả của robotics đa dụng như chúng ta hình dung vào năm 2029 sẽ nghiêm trọng hơn rất nhiều.

Một vấn đề thứ yếu là quyền sở hữu. Châu Âu phát minh ra phần lớn nền tảng khoa học đằng sau kinh tế số rồi đứng nhìn người khác xây dựng công ty: Amazon, Microsoft và Google hiện nắm khoảng 70% thị trường đám mây châu Âu, trong khi tất cả nhà cung cấp châu Âu cộng lại chỉ giữ 15%, giảm từ khoảng 29% năm 2017. Các mô hình tiên phong mà người châu Âu dùng mỗi ngày được huấn luyện ở California, trên chip Mỹ, theo luật Mỹ. Robotics có thể đi theo quỹ đạo tương tự. Việc không đầu tư đủ vào năng lực tính toán và sản xuất phần cứng, cộng với môi trường bất lợi cho doanh nghiệp châu Âu, dẫn đến sự thâm nhập thị trường hung hãn từ Mỹ và Trung Quốc. Trí tuệ Mỹ được cài vào cơ thể Trung Quốc, và cả hai được lắp vào nhà máy châu Âu.

Châu Âu đã nếm trải hệ quả của sự phụ thuộc địa chính trị kiểu này. Tháng 4 năm 2025, Trung Quốc áp giấy phép xuất khẩu lên nam châm đất hiếm, linh kiện mà hầu hết động cơ hiệu suất cao — bao gồm mọi khớp nối của robot — đều phụ thuộc. Trong vòng hai tháng, vài dây chuyền sản xuất ở châu Âu đã phải dừng hoạt động, và một số hồ sơ xin dùng công nghệ Trung Quốc bị yêu cầu tiết lộ thông tin nhạy cảm về sở hữu trí tuệ. Một châu Âu mà nhà máy, bệnh viện, nông trại và kho bãi vận hành bằng robot ngoại có thể bị Bắc Kinh giữ lại phần xác và bị California tắt phần hồn.

Trong kịch bản đó, lợi ích từ tự động hóa chảy về tay chủ sở hữu mô hình và phần cứng nước ngoài, còn chi phí ở lại quê nhà. Thất nghiệp hàng loạt ập đến mà không có cơ sở thuế cần thiết để hấp thụ, vì giá trị thặng dư dồn về các khu vực pháp lý khác, và hố sâu phân hóa kinh tế - xã hội ngày càng rộng. Chính phủ sẽ cố lấp khoảng trống đó bằng bất cứ thứ gì họ còn đánh thuế được. Điều này có thể hiện hình dưới dạng thuế tiêu thụ trên token AI như Bridgewater đề xuất, cổ phần nhà nước trong bất kỳ hệ thống tự động hóa nào chính phủ mua được, và thuế đánh vào đất đai, năng lượng cùng tài nguyên tính toán — những thứ có thể còn khan hiếm trong một thời gian. Nếu được phân phối lại dưới dạng thu nhập cơ bản phổ quát, nó có thể ngăn chặn đói nghèo vật chất nhờ duy trì sức mua. Nhưng điểm mấu chốt là, những người được trả tiền ấy vẫn đang thất nghiệp.

Trong The Human Condition (Điều kiện con người), Hannah Arendt cảnh báo rằng tự động hóa có thể đẩy chúng ta vào "một xã hội của những người lao động không có việc làm", một xã hội từng tôn vinh lao động là cội nguồn của mọi giá trị rồi lại bị tước đi hoạt động duy nhất còn sót lại. "Chắc chắn," bà viết, "không gì có thể tồi tệ hơn." Keynes, viết năm 1930, cho rằng cháu chắt ông sẽ đối mặt chính xác với điều này, và dự đoán "một cuộc 'suy nhược thần kinh' diện rộng" ở những người đã được rèn luyện qua nhiều thế hệ để phấn đấu.

Như đã đề cập, với nhiều người trong chúng ta, công việc tạo nên phần quan trọng trong con người mình, và một khoản trợ cấp không đủ để thay thế điều đó. Địa vị và khát khao có được nó không bốc hơi, mà sẽ dịch chuyển sang bất cứ thứ gì còn có thể ban phát nó: của cải, sự chú ý, nỗi oán hận hoặc tư cách thành viên nhóm theo những ranh giới tùy tiện. Sự dịch chuyển này tự thân nó đã gây bất ổn, bất kể điều kiện vật chất ra sao.

Vấn đề cốt lõi của Tương lai 2 là biến động xã hội. Các công ty chạy đua hướng tới nhà máy tối, tạo ra chênh lệch kinh tế, và chênh lệch đó sinh ra biến động. Ngay cả khi phân phối lại phần nào xoa dịu bức tranh kinh tế, nó vẫn bỏ ngỏ bài toán con người.

Biến động kiểu đó có thể phá hủy những điều kiện chính trị mà sự dồi dào phụ thuộc vào: sự đồng thuận để tiếp tục xây trung tâm dữ liệu, triển khai máy móc và bảo trì robot. Một châu Âu dư dả nhưng vô định có thể, trong nỗi bất mãn, bỏ phiếu tháo dỡ chính những hệ thống nuôi sống mình. Ở kịch bản tốt nhất, Tương lai 2 là một tương lai tồi. Ở kịch bản xấu nhất, nó chỉ là con đường vòng dài để quay về Tương lai 1.

Tương lai 3: Châu Âu đón nhận robotics và xây dựng nền kinh tế mới

Trong tương lai thứ ba, châu Âu đón nhận robotics trọn vẹn và xây dựng năng lực định hình nó. Chúng ta phát triển mô hình, sản xuất robot và xây dựng hạ tầng vận hành chúng. Công nghiệp châu Âu duy trì sức cạnh tranh, với nhiều tri thức, quyền sở hữu và lợi nhuận được giữ lại nơi đây hơn. Hợp tác quốc tế tiếp diễn, nhưng châu Âu có sức mạnh công nghệ để đàm phán điều khoản của mình và năng lực sản xuất để duy trì các thiết chế công.

Châu Âu có cơ hội xây dựng tương lai này từ những thế mạnh sẵn có. Nơi đây sở hữu nghiên cứu đẳng cấp thế giới về học máy cho robot, nền tảng sản xuất vẫn đang tạo việc làm cho hàng triệu người, và truyền thống kỹ thuật có thể biến một trí tuệ robot tổng quát thành hàng nghìn ứng dụng cụ thể. Châu Âu đã bắt đầu rót vốn cho năng lực tính toán: tháng 2 năm 2025, Ủy ban châu Âu công bố InvestAI, nhắm tới việc huy động 200 tỷ euro cho AI, bao gồm 20 tỷ euro cho các "siêu nhà máy" AI. Thứ họ thiếu là niềm tin rằng physical AI chính là nơi châu Âu vẫn có thể dẫn đầu, bởi physical AI tưởng thưởng chính xác cho những gì châu Âu giỏi: sản xuất chính xác, tri thức chuyên sâu và sự kiên nhẫn để làm cho máy móc trở nên đáng tin cậy.

Hơn nữa, lợi nhuận từ robotics nên được đánh thuế tại châu Âu. Alaska đã trả cổ tức hàng năm cho mọi cư dân đủ điều kiện từ nguồn dầu mỏ kể từ năm 1982, và quỹ quốc gia Na Uy, xây dựng từ dầu Biển Bắc, hiện sở hữu trung bình 1,5% tổng số công ty niêm yết toàn cầu thay mặt người dân. Một khoản cổ tức robotics châu Âu, được tài trợ bởi chính những cỗ máy, sẽ đi theo mô hình tương tự. Nhưng như Tương lai 2 cho thấy, thu nhập đơn thuần không trao cho con người một vai trò, và nếu tham vọng của chúng ta chỉ dừng ở mức hiện tại, sẽ còn rất ít vai trò để trao.

Những robot có thể làm gần như mọi thứ chúng ta làm, sớm muộn gì cũng sẽ làm mọi thứ chúng ta đang muốn hoàn thành, để lại cho chúng ta sự dồi dào vật chất mà không cần ta nhúng tay tạo ra nó. Nhưng con người vẫn sẽ là con người. Chúng ta vẫn muốn nỗ lực của mình được ghi nhận, muốn cơ hội thăng tiến và những cộng đồng mà sự vắng mặt của ta được nhận ra; không điều gì trong số đó tồn tại được trong một thế giới mà sức lao động của ta chẳng còn cần thiết cho bất cứ thứ gì ta quan tâm.

Câu trả lời của chúng tôi là một nguyên tắc mà chúng tôi gọi là Interstellar. Về bản chất, phạm vi tham vọng của nhân loại phải luôn lớn hơn năng lực sản xuất của chúng ta. Nếu số robot ta có thể hoàn thành một nghìn dự án, ta nên thử sức với một nghìn lẻ một. Khi mọi cỗ máy đều đã bận rộn, phần việc còn lại, dù chiếm tỷ lệ nhỏ đến đâu, sẽ thuộc về con người. Robot sẽ chế tạo thêm robot và thu hẹp khoảng cách, nên mỗi khi máy móc đuổi kịp tham vọng, tham vọng của chúng ta lại phải dịch chuyển tiếp. Với điều kiện đó, con người vẫn cần thiết ngay cả trong một thế giới mà máy móc giỏi hơn ta ở gần như mọi thứ.

Dù chúng ta có bao giờ chạm tới các vì sao hay không, cái tên ấy chỉ về một mục tiêu luôn nằm ngoài những gì ta hiện làm được. Robert Browning đã diễn đạt ý tưởng này năm 1855: "tầm vươn của con người phải vượt quá tầm nắm của anh ta… Nếu không, thiên đường sinh ra để làm gì?". Tiền lệ gần nhất là Apollo. Tại Đại học Rice năm 1962, John F. Kennedy tuyên bố nước Mỹ sẽ lên Mặt Trăng và "làm những điều khác, không phải vì chúng dễ, mà vì chúng khó". Ở thời kỳ đỉnh cao, chương trình này thu hút khoảng 400.000 người từ chính phủ, công nghiệp và đại học, được hỗ trợ bởi hơn 20.000 doanh nghiệp. Kỹ sư, thợ hàn, nhà toán học và cả những cô thợ may ráp bộ đồ phi hành gia đều thấy mình là một phần của thành tựu nhân loại hiển hiện nhất thế kỷ.

Ít ai trong số họ được đào tạo cho chuyến bay vũ trụ, nhưng họ mang kỹ năng và chuyên môn của mình cống hiến cho một mục tiêu cần đến chúng. Những mục tiêu lớn hơn của châu Âu cũng sẽ đòi hỏi điều tương tự từ những người mà robot đã thay thế vai trò, và phần lớn sẽ cần sự trợ giúp để chuyển đổi. Đây là vai trò mà chúng tôi hình dung cho shift: một nền tảng giáo dục liên tục, tái đào tạo kỹ năng và công việc ý nghĩa, được xây dựng cùng chính phủ, nhà tuyển dụng và các tổ chức địa phương. Mục tiêu là shift sẽ giúp đào tạo con người cho những phần việc cần thiết ở vùng biên và kết nối họ với công việc đó.

Dù một công ty tư nhân có thể cải thiện khả năng tiếp cận học tập và tạo cơ hội, quyền đối với thu nhập, ngân sách công và sự tiếp cận công bằng vẫn phải thuộc về các thiết chế dân chủ, bởi chúng quan trọng hơn vận mệnh hay ưu tiên của bất kỳ doanh nghiệp cá biệt nào. Việc quản lý quá trình chuyển đổi có thể trải dài từ bảo vệ thu nhập trước khi bị thay thế, đến việc chia sẻ lợi ích từ tự động hóa (dùng một số cơ chế nêu trên), và các lộ trình được tài trợ qua shift để bước vào công việc mà mục tiêu lớn hơn tạo ra.

Cũng không một công ty đơn lẻ nào có thể tự mình gánh trách nhiệm thiết lập tham vọng ở quy mô này. Cần có một thỏa ước trong đó doanh nghiệp, người lao động và cơ quan công quyền đồng thuận về việc châu Âu, và rộng hơn là nhân loại, sẽ làm gì với sự dồi dào của mình.

Chúng ta không thể triển khai ở quy mô lớn một cách có trách nhiệm nếu thiếu thỏa ước đó, và nó cần có sớm. Chúng ta chưa thể nói phần việc ở vùng biên sẽ là gì, hay liệu nó có mang lại cho con người cảm giác đóng góp như công việc hiện nay hay không. Nhưng lựa chọn thay thế là một xã hội mà mọi tham vọng đều đã được máy móc đáp ứng trọn vẹn, và Tương lai 2 đã cho thấy điều đó dẫn đến đâu.

Không thể nhìn thấy điểm kết thúc cho những gì nhân loại có thể chọn thực hiện. Chúng ta có thể tìm ra cách mới chữa bệnh, phục hồi hệ sinh thái đã tàn phá, khám phá đại dương, gieo mầm sự sống ngoài Trái Đất và, đến một lúc nào đó, vươn tới những vì sao khác. Mỗi thành tựu sẽ mở ra những khả năng mới, và mỗi thành tựu sẽ đòi hỏi ở chúng ta nhiều hơn những gì máy móc thời đó tự cung cấp được. Một nền văn minh liên tục đặt ra những mục tiêu tầm cỡ đó sẽ không bao giờ cạn việc cho người dân, bởi mỗi mục tiêu đạt được lại vạch ra một mục tiêu lớn hơn. Đó, hơn bất kỳ đích đến nào, là điều chúng tôi muốn nói qua Interstellar.

Dù robot có trở nên tài giỏi đến đâu, quy mô những gì chúng ta theo đuổi vẫn sẽ giữ một chỗ cho con người, và cùng với vị trí đó là sự ghi nhận, vị thế cùng cảm giác đóng góp mà công việc đã mang lại cho con người qua bao thế hệ.

Nguồn @ bercankilic.com