Aravind Srinivas (SN 1994), đồng sáng lập kiêm CEO của Perplexity AI - công cụ tìm kiếm tích hợp AI được định giá hàng tỷ USD, đưa ông trở thành một trong những tỷ phú trẻ tuổi nhất gốc Ấn tại Silicon Valley xuất hiện trên All-In Podcast, được ghi hình bên lề sự kiện Nvidia GTC, phát sóng cuối tháng 3/2026. Khi được hỏi về làn sóng sa thải do AI gây ra, ông nói: "Thực tế là phần lớn mọi người không thích công việc của mình. Đột nhiên xuất hiện một khả năng mới, một cơ hội mới, để sử dụng những công cụ này, học chúng, và bắt đầu công việc kinh doanh nhỏ của riêng bạn". Ông gọi bức tranh chuyển dịch lao động rộng lớn hơn này là một "tương lai huy hoàng".

Khoảng cách giữa lý thuyết và thực tế

Phát ngôn nhanh chóng vấp phải làn sóng chỉ trích dữ dội trên mạng xã hội. Nhiều người dùng cho rằng Srinivas đã xem nhẹ hậu quả tài chính thực sự của việc mất việc làm. Perplexity, phía công ty, sau đó lên tiếng bảo vệ phát ngôn của CEO mình bằng một dữ liệu: kể từ khi Perplexity ra mắt vào tháng 12/2022, người Mỹ đã nộp 16 triệu đơn đăng ký thành lập doanh nghiệp mới, góp phần đảo ngược một xu hướng suy giảm kéo dài 40 năm.

Điểm mấu chốt cần mổ xẻ trong phát ngôn của Srinivas không phải là tiền đề của ông sai hoàn toàn. Dữ liệu khảo sát mức độ gắn kết nhân viên toàn cầu gần đây thực sự cho thấy mức độ hài lòng với công việc đang ở mức thấp kỷ lục nhiều năm. Theo nghĩa đó, câu "phần lớn mọi người không thích công việc của mình" không phải một lời bịa đặt vô căn cứ.

Nhưng có một khoảng cách logic rất lớn giữa "không thích công việc hiện tại" và "nên cảm thấy biết ơn khi bị tước mất công việc đó ngoài ý muốn". Một người tự nguyện rời bỏ công việc mình chán ghét để theo đuổi điều gì đó tốt hơn là chuyện hoàn toàn khác với một người bị sa thải đột ngột, không có sự chuẩn bị, không có mạng lưới an toàn tài chính, và không hề được hỏi ý kiến trước khi quyết định đó diễn ra. Việc gộp chung hai tình huống này lại với nhau, dưới vỏ bọc của một quan sát nghe có vẻ hợp lý, là điều khiến phát ngôn trở nên gây tranh cãi - không phải vì nó hoàn toàn sai, mà vì nó cố tình bỏ qua sự khác biệt quan trọng nhất: quyền được lựa chọn.

Lời khuyên "hãy khởi nghiệp" không miễn phí như bạn tưởng

Lớp phân tích thứ hai nằm ở chính giải pháp mà Srinivas đưa ra: dùng các công cụ AI để "bắt đầu công việc kinh doanh nhỏ của riêng bạn". Đây là một lời khuyên đúng về mặt lý thuyết, nhưng gần như vô nghĩa với phần lớn người lao động trong thực tế. Khởi nghiệp đòi hỏi vốn ban đầu, khả năng chịu đựng rủi ro trong nhiều tháng không có thu nhập ổn định, mạng lưới quan hệ, và trong nhiều thị trường, cả bảo hiểm y tế cá nhân để thay thế phúc lợi từng có từ công ty cũ. Phần lớn doanh nghiệp mới thành lập thất bại trong vài năm đầu. Đề xuất "tự làm chủ" như một giải pháp phổ quát, áp dụng đồng đều cho mọi người bị AI thay thế, thực chất là một đặc quyền của những người vốn đã có sẵn nguồn lực để chấp nhận rủi ro đó - chứ không phải một cánh cửa mở rộng cho tất cả.

Dữ liệu "16 triệu đơn đăng ký kinh doanh mới" mà Perplexity đưa ra để bảo vệ CEO của mình cũng đáng được nhìn với một chút hoài nghi. Xu hướng gia tăng số lượng doanh nghiệp mới thành lập tại Mỹ đã bắt đầu từ nhiều năm trước, gắn với nhiều yếu tố như đại dịch, chính sách hỗ trợ kinh tế, và sự bùng nổ của nền kinh tế nền tảng số nói chung - không có bằng chứng rõ ràng nào cho thấy riêng sự ra đời của một sản phẩm cụ thể là nguyên nhân chính. Gán một xu hướng vĩ mô kéo dài nhiều năm cho thành tích của một công ty đơn lẻ là một kiểu suy luận nhân quả cần được đặt dấu hỏi, chứ không nên được chấp nhận như một lời bào chữa đã được kiểm chứng.

Cần công bằng để thừa nhận rằng đây không phải lần đầu Srinivas thể hiện quan điểm cứng rắn về việc AI thay thế lao động con người - cuối năm 2024, ông từng công khai đề nghị dùng AI của Perplexity để thay thế nhân sự của New York Times trong lúc tờ báo này đang đình công, cho thấy đây là một lập trường nhất quán, không phải một câu nói bột phát duy nhất. Điều này ít nhất minh bạch hơn nhiều lãnh đạo khác vẫn né tránh nói thẳng quan điểm thật của mình về tác động của AI lên việc làm, rồi chỉ âm thầm thực hiện sa thải phía sau những thông cáo báo chí hoa mỹ.

Bài học thực chiến cho lãnh đạo công nghệ khi nói về tác động của AI

Câu chuyện Srinivas để lại một bài học rõ ràng cho bất kỳ lãnh đạo nào trong ngành công nghệ đang phải đối mặt với câu hỏi về tác động của AI lên việc làm. Một quan sát đúng về mặt thống kê - như tỷ lệ hài lòng công việc thấp - không tự động biến thành một lời biện minh đạo đức hợp lý cho quyết định khiến người khác mất nguồn thu nhập ngoài ý muốn của họ. Ranh giới giữa "nói sự thật khó nghe" và "dùng sự thật để né tránh trách nhiệm" phụ thuộc vào việc người nói có thừa nhận sự bất đối xứng về rủi ro giữa mình và người nghe hay không - và Srinivas, với tư cách một tỷ phú không phải đối mặt với nguy cơ mất nhà vì sản phẩm của chính mình, đã bỏ qua hoàn toàn sự bất đối xứng đó trong cách diễn đạt của mình.

Nếu chính người đứng sau một công cụ AI đang thay thế hàng loạt công việc con người cũng là người quyết định câu chuyện nào sẽ được kể về sự thay thế đó, ai sẽ là người đứng ra kể câu chuyện thay cho những người không có micro để lên tiếng lại?