Chia sẻ từ Đại học Bắc Kinh: AI giúp bạn khai phá bản ngã đích thực

Tôi không phải là lập trình viên, và cho đến tận bây giờ, tôi chưa từng viết một dòng mã nào. Nhưng trong vài tháng qua, tôi đã xây dựng được năm trang web — và tôi cập nhật chúng mỗi ngày.

Lời người biên tập từ Crossing (Koji)

Hôm nay là Chủ nhật, vì vậy tôi muốn giới thiệu một bài diễn thuyết gần đây của người bạn chúng tôi, Bangbi.

Bất cứ ai quen biết tôi đều hiểu tôi yêu thích cụm từ "xắn tay vào làm" (Get your hands dirty). Bangbi chính xác là kiểu người sẵn sàng xắn tay áo lên và bắt tay vào thực hiện công việc.

Khi đọc bài viết này, một mặt tôi bị lây lan năng lượng từ anh ấy, mặt khác nó khơi gợi trong tôi rất nhiều suy nghĩ: một khi AI mở rộng ranh giới năng lực của bản thân, tôi thực sự muốn trở thành ai?

Vào ngày 6 tháng 9, theo lời mời của Trường Đổi mới và Khởi nghiệp thuộc Đại học Bắc Kinh (Peking University) và Zhihu, tôi đã có bài diễn thuyết dài mười phút tại Đại học Bắc Kinh với tiêu đề "AI giúp bạn trở thành chính mình". Dưới đây là những gì tôi đã chia sẻ ngày hôm đó.

Xin chào mọi người, tôi là Bangbi Kuaipao. Tôi tốt nghiệp Khoa Toán học của Đại học Bắc Kinh, vì vậy tôi rất vui khi được trở về "nhà" cho sự kiện này.

Hiện tại tôi đang làm việc trong lĩnh vực ngân hàng đầu tư. Nhưng điều tôi muốn nói hôm nay không phải là công việc chính của tôi — mà là những trang web tôi đã xây dựng sau giờ làm việc.

Tôi không phải là lập trình viên, và cho đến tận bây giờ, tôi chưa từng viết một dòng mã nào.

Nhưng trong vài tháng qua, tôi đã xây dựng được năm trang web và tôi cập nhật chúng mỗi ngày.

Tôi vẫn đi làm vào ban ngày như bình thường. Tất cả những điều này đều được thực hiện sau giờ hành chính.

Trước khi nói về những trang web này, tôi muốn đưa các bạn trở về năm 1776. Năm đó, Adam Smith đã đến thăm một xưởng sản xuất ghim và viết về nó ngay trang đầu tiên của cuốn "Của cải của các dân tộc" (The Wealth of Nations). Một chiếc ghim trông có vẻ đơn giản, nhưng để làm ra nó cần tới mười tám công đoạn — kéo dây, nắn thẳng, cắt, mài nhọn, gắn đầu, cứ thế từng bước một. Smith nói rằng nếu một người làm tất cả từ đầu đến cuối, họ thậm chí không thể làm nổi một chiếc ghim mỗi ngày. Thế nhưng, nhà máy này chỉ có mười công nhân, mỗi người phụ trách một công đoạn, và họ cùng nhau tạo ra bốn mươi tám nghìn chiếc ghim mỗi ngày.

Đó chính là sự phân công lao động. Nó hiệu quả đến mức hai trăm năm mươi năm sau, mọi công ty ngày nay vẫn vận hành dựa trên nguyên tắc đó.

Nhưng sự phân công lao động cũng đi kèm với cái giá phải trả. Cái giá đó là giữa bạn và người mà bạn thực sự phục vụ có quá nhiều bước trung gian. Bản báo cáo bạn viết, dòng mã bạn sửa — cuối cùng nó trở thành cái gì, nó thực sự giúp ích cho ai? Bạn không thể thực sự nhìn thấy điều đó. Thật khó để cảm nhận được giá trị cá nhân của bạn thể hiện ở đâu.

Điều tôi muốn nói với các bạn hôm nay là điều này đang thay đổi.

Giờ đây, bất kỳ công việc nào có thể thực hiện trên máy tính — tất cả mười tám công đoạn đó đều có thể giao cho AI. Bạn không còn phải chờ đợi cả một dây chuyền sản xuất hoàn thành, và bạn cũng không cần phải thuyết phục bất kỳ ai. Giữa ý tưởng và công việc của bạn, lần đầu tiên, không còn ai khác đứng giữa.

Bạn có thể đối mặt trực tiếp với khán giả của mình và nhận được phản hồi tức thì nhất. Cảm giác "công việc của tôi, quyết định của tôi" — cảm giác làm chủ đó — đã quay trở lại.

Vì vậy, giá trị của bạn một lần nữa phụ thuộc vào ý tưởng của chính bạn. Bạn có thể xây dựng một thứ gì đó lớn lao hơn cả bản thân mình — không phải vì ai đó giao việc cho bạn, mà đơn giản vì bạn cảm thấy thứ này nên tồn tại trên thế giới.

Ba trang web dưới đây là ba thử nghiệm nhỏ của riêng tôi.

Số một: cơ sở dữ liệu về các lá thư gửi cổ đông của Warren Buffett — learnbuffett.com — 98 lá thư, 49 khái niệm đầu tư. Trang đầu tiên là cơ sở dữ liệu về các lá thư của Buffett gửi cổ đông.

Buffett đã viết thư cho cổ đông từ năm 1956 đến 2025 — 98 lá thư trải dài suốt bảy mươi năm. Những lá thư này được công nhận là tác phẩm kinh điển, và các bản dịch tiếng Trung rất dễ tìm trên mạng. Nhưng để thực sự đọc và hiểu chúng lại là một thử thách. Hãy lấy "giá trị nội tại" (intrinsic value), nền tảng của toàn bộ hệ thống đầu tư của ông làm ví dụ. Ông chưa bao giờ giải thích đầy đủ nó trong bất kỳ lá thư đơn lẻ nào — ông sẽ nói một chút vào năm này, thêm một chút vào vài năm sau, với các mảnh ghép nằm rải rác trong 51 lá thư. Nếu bạn muốn hiểu nó thực sự có nghĩa là gì, bạn phải nghiền ngẫm bảy mươi năm thư từ, từng lá một.

Vì vậy, những gì tôi làm không chỉ là dịch thuật. Tôi đã để AI đọc tất cả 98 lá thư, từng lá một, và trích xuất mọi đoạn văn mà ông thảo luận về "giá trị nội tại", sắp xếp chúng theo trình tự thời gian và tổ chức thành một bài giới thiệu hoàn chỉnh.

Bạn có thể thấy ông đã nói về nó như thế nào từ thuở ban đầu, cách ông bổ sung theo thời gian và khái niệm đó đã phát triển ra sao trong những năm sau này. Mỗi câu đều được chú thích nguồn — chỉ cần một cú nhấp chuột là bạn có thể quay lại lá thư gốc của năm đó.

49 khái niệm đầu tư, 61 công ty và hơn 3.000 liên kết đều được thực hiện theo cách này.

Số hai: các mô hình tư duy của Charlie Munger — mungermodels.com — 232 mô hình, 14 lĩnh vực, 1,52 triệu ký tự. Trang thứ hai là các mô hình tư duy của Charlie Munger.

Năm 1994 tại Đại học Nam California, Munger nói rằng chỉ cần khoảng tám mươi hoặc chín mươi mô hình là đủ để trở thành một người có trí tuệ thế gian. Vấn đề là, ông chưa bao giờ đưa ra một danh sách đầy đủ về tám mươi hay chín mươi mô hình đó là gì, hoặc cách thực sự sử dụng từng mô hình như thế nào.

Tìm kiếm trên mạng cụm từ "100 mô hình tư duy của Charlie Munger" và bạn sẽ thấy rất nhiều danh sách. Nhưng những danh sách đó chỉ cung cấp cho bạn một hoặc hai câu cho mỗi mô hình. Bạn cảm thấy mình hiểu khi đang đọc, nhưng ngay khi đóng trang web lại, bạn đã quên sạch.

Trên trang web của tôi, mỗi mô hình là một bài luận dài vài nghìn ký tự — định nghĩa, nghiên cứu tình huống, cách áp dụng, danh sách kiểm tra — đủ để thực sự hiểu ý nghĩa của mô hình đó. 232 mô hình, trải dài trên 14 lĩnh vực, tổng cộng 1,52 triệu ký tự.

Và phần tôi thực sự tự viết chỉ là bài đầu tiên. Tôi thiết lập cấu trúc và phong cách, phân chia 14 lĩnh vực. Hơn hai trăm bài còn lại đều được AI tự hoàn thiện.

Số ba: bản đồ chuỗi cung ứng AI — aichainmap.com — 1.151 công ty, 58 phân khúc ngành. Trang thứ ba là bản đồ chuỗi ngành công nghiệp AI.

Trong kỷ nguyên AI, bất kỳ ai làm trong ngành tài chính đều phải trả lời một câu hỏi: trong làn sóng AI này, tiền đến từ đâu và cuối cùng nó chảy về đâu?

Từ điện năng, chip, trung tâm dữ liệu, các mô hình, cho đến các ứng dụng bên trên. Trong mỗi lớp lại có hàng chục phân khúc ngách và hàng nghìn công ty. Nếu không có chỉ mục, rất dễ bị lạc lối. Vì vậy, tôi đã sử dụng AI để tổ chức toàn bộ thượng nguồn và hạ nguồn, theo mô hình "bánh năm lớp" của Jensen Huang, và biến toàn bộ chuỗi cung ứng AI thành một bản đồ.

Bản đồ này hiện chứa 1.151 công ty và 58 phân khúc ngành, với hơn 60.000 liên kết chéo giữa chúng. Nhấp vào bất kỳ công ty nào, bạn có thể lần theo chuỗi để thấy mọi thứ ở thượng nguồn và hạ nguồn của nó.

Tất nhiên tôi không vẽ bản đồ này bằng tay. Tôi đã nạp hàng chục nghìn báo cáo nghiên cứu vào một quy trình AI và để nó trích xuất các thực thể, gán cấp bậc và kết nối các liên kết thượng nguồn, hạ nguồn. Công việc duy nhất của tôi là thiết lập các quy tắc.