Các công ty trí tuệ nhân tạo đang chạy đua để tự động hóa mọi thứ, từ viết mã, tạo hình ảnh, lên lịch quảng cáo, tóm tắt cuộc họp, và nhiều hơn nữa. Nhưng khi các hệ thống này được cải thiện, tác động của chúng đối với lao động con người ngày càng khó có thể bỏ qua. Một số chuyên gia hiện cảnh báo rằng trí tuệ nhân tạo tạo sinh có thể gây ra một làn sóng mất việc làm quy mô lớn, diễn ra nhanh hơn và sâu rộng hơn so với sự chuẩn bị của hầu hết các nền kinh tế.
Thay vì chống lại tương lai, một nền tảng tiền điện tử đang đặt cược vào một cách tiếp cận khác. Nếu tự động hóa là điều không thể tránh khỏi, thì quyền sở hữu cũng nên như vậy.
Hôm nay, Action Model đã ra mắt tiện ích mở rộng Chrome chỉ dành cho người được mời, cho phép người dùng huấn luyện hệ thống AI bằng cách chia sẻ hoạt động trình duyệt thực tế như nhấp chuột, đường dẫn điều hướng, gõ phím và luồng tác vụ. Nền tảng này gọi đó là Mô hình Hành động Lớn (Large Action Model - LAM), có khả năng học cách thực hiện công việc kỹ thuật số, không chỉ tạo ra nội dung. Đổi lại, người đóng góp sẽ nhận được điểm có thể quy đổi thành $LAM token quản trị, nhằm đại diện cho quyền tham gia vào quá trình phát triển của hệ thống.
“Nếu trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ thay thế lao động kỹ thuật số thì người lao động nên sở hữu những cỗ máy thực hiện việc thay thế đó”, nhà sáng lập Action Model, Sina Yamani, cho biết.
Huấn luyện trí tuệ nhân tạo thực hiện công việc
Không giống như các mô hình chatbot tạo ra nội dung, LAM được thiết kế để vận hành phần mềm trực tiếp. Ý tưởng rất đơn giản: nếu con người có thể thực hiện một tác vụ kỹ thuật số bằng chuột và bàn phím, thì một tác nhân AI được đào tạo cũng có thể làm được điều đó.
“Vài năm gần đây là thời kỳ của chatbot. Giờ thì là tự động hóa,” Yamani nói. “Có khoảng một tỷ người sử dụng máy tính. Nếu một công ty được cung cấp một công cụ thực hiện cùng một công việc liên tục với chi phí thấp hơn nhiều, họ sẽ sử dụng nó.”
Tiện ích mở rộng của Action Model thu thập dữ liệu hành vi được người dùng phê duyệt để huấn luyện trí tuệ nhân tạo (AI). Các tác vụ như nộp bảng lương, quản lý dữ liệu CRM hoặc thực hiện các thao tác cơ bản có thể được ghi lại một lần và được mô hình lặp lại. Người đóng góp có thể xuất bản các quy trình tự động hóa lên một thị trường công khai, nơi việc sử dụng có thể được theo dõi và khen thưởng theo mô hình khuyến khích của nền tảng.
Sự trỗi dậy của các hệ thống AI tác nhân đã được ghi nhận rộng rãi trong toàn ngành, khi các mô hình ngày càng chuyển từ việc tạo nội dung sang thực thi nhiệm vụ tự động. Như đã trình bày trong bài giải thích này , các hệ thống đó thu thập và xử lý dữ liệu người dùng thực, học cách điều hướng môi trường kỹ thuật số một cách tự động.
Nền tảng này đã thu hút hơn 40.000 người dùng thông qua danh sách chờ, hệ thống giới thiệu và cộng đồng đối tác. Quyền truy cập vẫn chỉ dành cho người được mời để duy trì chất lượng người đóng góp và tưởng thưởng cho những người tham gia sớm.
Công cụ này khác biệt như thế nào so với các công cụ tự động hóa hiện có?
Hầu hết các công cụ tự động hóa hiện có dựa trên API hoặc các tích hợp cứng nhắc. Nhưng phần lớn công việc kỹ thuật số thực tế diễn ra trong các hệ thống cũ, bảng điều khiển nội bộ và các công cụ chưa bao giờ được thiết kế để tự động hóa.
“Zapier tự động hóa phần mềm. Chúng tôi tự động hóa công việc,” Yamani nói. “Chỉ khoảng 2% internet có thể truy cập được thông qua API. 98% còn lại vẫn cần sự tương tác của con người.”
Với Action Model, người dùng không cần phải viết mã hay quản lý các tích hợp. Họ chỉ cần ghi lại cách họ hoàn thành một tác vụ. Trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ học hỏi từ những luồng thao tác thực tế của người dùng và trở nên có khả năng lặp lại chúng một cách độc lập.
Điều này giúp Action Model đủ linh hoạt để nắm bắt các trường hợp ngoại lệ và quy trình làm việc không được ghi chép mà các hệ thống truyền thống không thể xử lý.
Còn về vấn đề quyền riêng tư thì sao?
Tất cả các khóa đào tạo đều là tự nguyện và người dùng có quyền kiểm soát dữ liệu nào được chia sẻ. Các trang web nhạy cảm như email, chăm sóc sức khỏe hoặc ngân hàng đều bị chặn theo mặc định. Người dùng có thể tạm dừng đào tạo, Block các tên miền cụ thể hoặc xóa hoàn toàn các đóng góp của mình.
“Nguyên tắc đầu tiên rất đơn giản. Chúng tôi không cần dữ liệu của bạn. Chúng tôi chỉ cần các mẫu,” Yamani nói. “Dữ liệu huấn luyện được xử lý cục bộ và ẩn danh trước khi được sử dụng cho mô hình.”
Dữ liệu đã xóa sẽ bị loại bỏ vĩnh viễn và không thể khôi phục, ngay cả bởi chính công ty. Các đóng góp được tổng hợp với dữ liệu từ những người dùng khác, sử dụng thuật toán ẩn danh k để ngăn chặn việc nhận dạng cá nhân. Bảng điều khiển cho phép người đóng góp xem và quản lý lịch sử đào tạo và phần thưởng của họ bất cứ lúc nào.
“Trong khi các tập đoàn công nghệ lớn thu thập loại dữ liệu này mà không có sự đồng ý thực sự, chúng tôi minh bạch, cho phép người dùng kiểm soát và khen thưởng những người thực sự huấn luyện trí tuệ nhân tạo,” Yamani nói.
Vậy liệu Bots có thể lợi dụng hệ thống không?
Để tránh những vấn đề từng gây khó khăn cho các hệ thống phần thưởng tiền điện tử trước đây, Action Model sử dụng phân tích hành vi để xác minh dữ liệu đầu vào thực sự của người dùng. Hệ thống tìm kiếm cấu trúc, thời điểm, sự biến đổi và các tín hiệu ra quyết định — những thứ mà Bots hoặc các trang trại click không thể dễ dàng làm giả.
“Việc nhấp chuột một cách vô thức gần như vô dụng,” Yamani nói. “Quy trình làm việc thực sự bao gồm ý định, tạm dừng, sửa lỗi, thử lại và đưa ra quyết định. Bạn không thể giả mạo điều đó ở quy mô lớn.”
Các dự án khác từng khuyến khích tương tác xã hội hoặc bài đăng gần đây đã bị cấm trên các nền tảng lớn sau khi tạo ra lượng lớn thư rác AI, Bots trả lời và tương tác giả mạo. Để đối phó, quyền truy cập API đã bị thu hồi và hệ sinh thái Token sụp đổ dưới sức nặng của các hoạt động chất lượng thấp.
ActionFi, công cụ khen thưởng của nền tảng, được thiết kế để hoàn toàn tránh được cái bẫy đó. Nó không trả tiền cho các bài đăng trên Twitter hay các cú nhấp chuột. Nó khen thưởng các quy trình làm việc đã được xác minh, phản ánh lao động kỹ thuật số thực sự, có cấu trúc.
“Chúng ta không trả tiền cho tiếng ồn. Chúng ta trả tiền cho những con đường hữu ích,” Yamani nói thêm.
Ai thực sự sở hữu hệ thống này?
Hiện tại, Action Model kiểm soát việc mở rộng, logic huấn luyện và hệ thống phần thưởng. Nhưng dự án đã cam kết chuyển giao quyền sở hữu cho những người nắm giữ Token $LAM theo thời gian. Một cấu trúc Các tổ chức tự trị phi tập trung (DAO) cuối cùng sẽ cho phép những người đóng góp quản lý các quyết định của nền tảng, cơ chế khuyến khích và triển khai mô hình.
“Các hệ thống ban đầu cần sự phối hợp. Điều quan trọng là liệu chúng có được tập trung hóa ngay từ đầu hay không,” Yamani nói.
Nếu được triển khai như mô tả, quyền sở hữu sẽ cho phép người nắm giữ Token có ảnh hưởng đến các quyết định về cơ sở hạ tầng liên quan đến dữ liệu mà họ đã giúp tạo ra.
Nếu trí tuệ nhân tạo là điều tất yếu, liệu quyền sở hữu cũng có thể trở nên tất yếu?
Thế hệ trí tuệ nhân tạo tiếp theo không chỉ được xây dựng dựa trên ngôn ngữ, mà còn dựa trên lao động. Từ công việc văn phòng đến vận hành, nhiều nhiệm vụ trước đây diễn ra sau màn hình giờ đây nằm trong tầm tay của các tác nhân thông minh.
“Bạn hẳn đã nghe nói rằng hàng triệu công việc liên quan đến màn hình sẽ được tự động hóa. Điều đó không phải là chuyện của hàng thập kỷ nữa — mà đang xảy ra ngay bây giờ,” Yamani nói. “Nếu dữ liệu của bạn giúp huấn luyện AI, bạn nên sở hữu những gì được tạo ra.”
Liệu Action Model có thể mở rộng quy mô, duy trì tính minh bạch và xây dựng một nền kinh tế bền vững hay không vẫn là điều chúng ta sẽ theo dõi sát sao trong những tháng tới. Nhưng mục tiêu của nó rất rõ ràng. Cuộc đấu tranh then chốt của AI không chỉ nằm ở khả năng của nó, mà còn ở việc nó phục vụ ai.
Khi trí tuệ nhân tạo định hình lại thế giới việc làm, tương lai sẽ thuộc về các nền tảng hay thuộc về con người?
