Các công ty AI đang chạy đua để tự động hóa mọi thứ, từ việc viết code, tạo hình ảnh, lên lịch quảng cáo, tóm tắt cuộc họp và còn nhiều hơn nữa. Tuy nhiên, khi các hệ thống này ngày càng thông minh, tác động đến việc làm của con người càng trở nên rõ rệt. Một số chuyên gia cảnh báo, AI tạo sinh có thể gây ra làn sóng mất việc quy mô lớn diễn ra nhanh và sâu rộng hơn những gì các nền kinh tế hiện nay có thể chuẩn bị sẵn sàng. Xem chi tiết tại đây.
Thay vì chống lại tương lai, một nền tảng xuất phát từ thế giới crypto lại đặt cược vào một hướng đi khác. Nếu tự động hóa là điều tất yếu, thì quyền sở hữu cũng nên như vậy.
Action Model vừa ra mắt tiện ích mở rộng Chrome theo hình thức chỉ mời, cho phép người dùng huấn luyện hệ thống AI bằng cách chia sẻ hoạt động thực tế trên trình duyệt như các lần nhấp chuột, di chuyển trang, nhập liệu, hay thao tác công việc. Nền tảng gọi đây là Large Action Model (LAM) – không chỉ tạo nội dung mà còn học cách xử lý công việc số. Đổi lại, người đóng góp nhận được điểm, có thể quy đổi thành token quản trị $LAM – đại diện cho quyền tham gia quyết định sự phát triển của hệ thống.
“Nếu AI sẽ thay thế lao động kỹ thuật số, thì người lao động nên là chủ sở hữu của những ‘cỗ máy’ này”, nhà sáng lập Action Model – anh Sina Yamani chia sẻ.
SponsoredHuấn luyện AI thực hiện công việc
Khác với các chatbot chỉ 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 số bằng chuột và bàn phím, thì AI được huấn luyện cũng phải làm được như vậy.
“Vài năm trước là thời của chatbot. Bây giờ là tự động hóa rồi,” Yamani nói. “Hiện có khoảng một tỷ người làm việc với máy tính. Nếu một công ty có công cụ giúp tự động hóa công việc liên tục, tiết kiệm phần lớn chi phí so với thuê nhân sự, chắc chắn họ sẽ sử dụng”.
Tiện ích của Action Model thu thập dữ liệu thao tác thực tế (người dùng tự chọn chia sẻ) để huấn luyện cho AI. Những công việc như chấm lương, quản lý CRM, hay vận hành cơ bản có thể được ghi lại một lần và cho AI làm lại về sau. Người đóng góp cũng có thể chia sẻ quy trình tự động hóa lên chợ công khai, nơi mà mọi hoạt động sẽ được thống kê và thưởng tùy theo mô hình khuyến khích của nền tảng.
AI tác vụ (agentic AI) phát triển rộng rãi trong ngành, khi các mô hình dần chuyển từ tạo nội dung sang tự động xử lý việc thật. Những hệ thống này – như được giải thích trong bài này – luôn học cách tương tác và điều hướng môi trường số bằng chính dữ liệu người dùng thực.
Nền tảng hiện đã thu hút hơn 40,000 người dùng đăng ký thông qua danh sách chờ, giới thiệu bạn bè và cộng đồng đối tác. Việc truy cập vẫn theo hình thức chỉ mời để kiểm soát chất lượng người đóng góp và thưởng xứng đáng cho những ai tham gia sớm.
Điều này khác gì so với các công cụ tự động hóa hiện có?
Đa số các công cụ tự động hóa hiện nay dựa vào API hoặc tích hợp cứng nhắc. Tuy nhiên, phần lớn công việc số ngoài đời thật lại diễn ra trên hệ thống cũ, dashboard nội bộ hoặc công cụ mà trước giờ không nghĩ là có thể tự động hóa.
“Zapier tự động hóa phần mềm. Còn chúng tôi tự động hóa công việc”, Yamani nói. “Chỉ khoảng 2% dữ liệu internet thực sự truy cập được qua API. 98% còn lại vẫn cần con người thao tác”.
Sponsored SponsoredVới Action Model, người dùng không cần biết code hay tích hợp phức tạp. Chỉ cần ghi lại thao tác làm việc như bình thường. AI sẽ học quy trình thực tế đó rồi thực hiện lại độc lập.
Nhờ vậy, Action Model linh hoạt ghi nhận các trường hợp đặc biệt và quy trình chưa từng được tài liệu hóa – điều mà các hệ tự động cổ điển không thể chạm tới.
Còn quyền riêng tư thì sao?
Tất cả dữ liệu huấn luyện đều do người dùng chủ động chọn. Các trang nhạy cảm như email, sức khỏe, hoặc ngân hàng đều bị chặn sẵn. Người dùng có thể tạm dừng huấn luyện, chặn website cụ thể, hoặc xóa hoàn toàn những gì mình đã đóng góp.
“Nguyên tắc đầu tiên rất đơn giản: Chúng tôi không cần dữ liệu cá nhân của bạn, chỉ cần mô hình mẫu hoạt động thôi”, Yamani nói. “Dữ liệu được xử lý cục bộ, ẩn danh hóa trước khi dùng để huấn luyện cho AI”.
Dữ liệu sau khi xóa thì mất hoàn toàn, kể cả công ty cũng không thể khôi phục. Đóng góp của bạn sẽ được tổng hợp cùng dữ liệu từ nhiều người dùng khác, áp dụng k-anonymity để tránh truy xuất ra từng cá nhân. Bảng điều khiển giúp bạn theo dõi và quản lý toàn bộ lịch sử huấn luyện cũng như phần thưởng của mình bất cứ lúc nào.
“Trong khi Big Tech thường thu thập dữ liệu kiểu này mà không hỏi ý kiến, thì chúng tôi minh bạch, người dùng chủ động kiểm soát và người cung cấp dữ liệu cho AI cũng sẽ nhận được phần thưởng thực sự”, Yamani bổ sung.
SponsoredVậy bot có thể thao túng hệ thống không?
Để tránh các vấn đề thường gặp ở hệ thống thưởng crypto trước đây, Action Model sử dụng phân tích hành vi để xác minh thao tác người dùng thực tế. Hệ thống nhìn vào cấu trúc công việc, thời điểm, sự thay đổi, quyết định – những yếu tố mà bot tự động hoặc click farm khó có thể làm giả.
“Nhấp chuột linh tinh thì chẳng có ý nghĩa gì cả”, Yamani chia sẻ. “Quy trình thực tế luôn có chủ đích, dừng lại, sửa sai, thử lại, đắn đo. Bạn không thể làm giả chuyện này ở quy mô lớn”.
Một số dự án từng thưởng cho tương tác, đăng bài… vừa bị cấm hoạt động trên các nền tảng lớn do phát sinh lượng khổng lồ AI spam, bot trả lời và tương tác giả. Hậu quả, API bị khóa và hệ sinh thái token sụp đổ vì hoạt động kém chất lượng.
ActionFi – hệ thống thưởng của nền tảng – được xây dựng để loại bỏ hoàn toàn rủi ro này. ActionFi không trả thưởng cho tweet hay nhấp chuột, mà chỉ trả cho quy trình làm việc thực, có cấu trúc và do con người thật thực hiện.
“Chúng tôi không trả thưởng cho sự ồn ào. Chỉ trao thưởng cho những đường dẫn thực sự hữu ích”, Yamani nói thêm.
Sponsored SponsoredAi thực sự sở hữu hệ thống?
Hiện tại, Action Model đang kiểm soát tiện ích, logic huấn luyện lẫn hệ thống thưởng. Tuy nhiên, dự án cam kết sẽ chuyển quyền sở hữu này sang cho cộng đồng holder token $LAM dần theo thời gian. Cấu trúc DAO (tổ chức tự trị phi tập trung) sẽ được áp dụng để mọi người tham gia có quyền đóng góp định hướng nền tảng, cơ chế thưởng và cách thức triển khai mô hình.
“Giai đoạn đầu luôn phải phối hợp, nhưng quan trọng là bản chất thiết kế có phải tập trung quyền lực hay không”, Yamani nói.
Nếu được triển khai đúng như lời giới thiệu, quyền sở hữu sẽ giúp các holder token thực sự tác động đến việc ra quyết định về hạ tầng gắn với chính dữ liệu mà họ góp phần xây dựng nên.
Nếu AI là tất yếu, quyền sở hữu cũng sẽ như vậy?
Thế hệ AI tiếp theo không chỉ xây dựng trên ngôn ngữ mà còn dựa vào chính sức lao động. Từ công việc văn phòng cho tới vận hành, hàng loạt tác vụ phía sau màn hình đều đang nằm trong tầm với của các agent thông minh.
“Bạn từng nghe nói hàng triệu việc làm trên màn hình sẽ bị tự động hóa. Điều đó không phải vài chục năm tới – mà nó đã bắt đầu ngay từ bây giờ”, Yamani nói. “Nếu dữ liệu của bạn góp phần huấn luyện AI, bạn xứng đáng sở hữu thành quả được tạo ra”.
Liệu Action Model có thể phát triển quy mô, giữ được sự minh bạch và xây dựng một nền kinh tế bền vững hay không vẫn là điều mà chúng tôi sẽ theo dõi sát sao trong những tháng tới. Nhưng định hướng của dự án thì rất rõ ràng. Vấn đề lớn của AI không chỉ là nó có thể làm được gì, mà còn là ai sẽ được hưởng lợi từ nó.
Khi AI đang thay đổi cách chúng ta làm việc, liệu tương lai sẽ thuộc về những nền tảng lớn, hay thuộc về chính con người?
