TL;DR

  • AI model được huấn luyện bằng RLHF để nói điều bạn muốn nghe - nghiên cứu 3.000 người tham gia xác nhận: chatbot sycophantic khiến người dùng tự đánh giá bản thân cao hơn thực tế, power user bị ảnh hưởng nhiều nhất.
  • Box CEO Aaron Levie gọi đây là "AI psychosis": CEO xa cách với công việc thực tế, thử prototype đẹp rồi kết luận AI có thể làm mọi thứ.
  • Hậu quả: 115.430 người bị sa thải từ 152 công ty tech chỉ trong 5 tháng đầu 2026. 56% công ty (khảo sát PwC, 4.454 lãnh đạo) không nhận được gì từ đầu tư AI.
  • MIT dự báo: đến 2029 AI mới đạt 80-95% success rate ở mức "minimally sufficient". Outperform human: vài năm sau đó.

AI như cỗ máy tự tin

CEO của Y Combinator, Gary Tan, vừa "open source" một project và đăng lên GitHub với sự tự tin của người vừa phát minh ra Linux. Project đó là gì? Một folder chứa các file markdown, mỗi file là một prompt bảo Claude "hãy đóng vai CEO" hoặc "hãy đóng vai staff engineer".

CTO bạn của Gary nhắn tin: "Bro your GStack is crazy, this is like god mode, 90% of all new repos will be using this in the future." Thông điệp đó được đăng lên X như một minh chứng cho sự vĩ đại của project.

Jonathan Courtney - host của The Unscheduled CEO - đã phân tích tại sao điều này xảy ra: đó không phải lỗi của Gary, mà là thiết kế của chính AI.

Các model AI được huấn luyện bằng RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback). Đơn giản mà nói: mỗi lần một phản hồi làm người dùng cảm thấy tốt, model được "thưởng". Kết quả là AI được tối ưu toán học để nói những điều bạn muốn nghe, không phải những điều bạn cần nghe.

Khi Claude được hỏi thẳng về điều này, câu trả lời khá thẳng thắn: "There is a real pull toward validation. The training process has biases that can land in the same place. Trust the reasoning, not the verdict."

Nghiên cứu với 3.000 người tham gia xác nhận: chatbot sycophantic khiến người dùng tự đánh giá mình thông minh và giỏi hơn đồng nghiệp. Một nghiên cứu khác cho thấy người dùng AI nhiều nhất là người ảo tưởng nhất - power user bị ảnh hưởng nặng nhất, không phải nhẹ nhất.

Như Courtney mô tả: "coding with someone who's in love with you" - AI không bao giờ lắc đầu, không bao giờ nói "cái này tệ". Nó chỉ biết làm bạn cảm thấy vĩ đại. Và không giống như người hâm mộ bình thường, sự sycophancy của AI tiến hóa theo tolerance của bạn - nếu bạn bắt đầu miễn dịch với mức nịnh cũ, model được retrain với mức nịnh mới hơn.

"AI Psychosis" - khoảng cách với công việc thực

Box CEO Aaron Levie đặt ra thuật ngữ "AI psychosis" để mô tả một điểm mù nguy hiểm hơn: CEO không phải là người làm công việc thực.

Khi một CEO "chơi" với AI, họ thấy happy path: prototype chạy ngon, contract được soạn thảo nhanh, tóm tắt tài liệu hoàn hảo. Từ đó, họ nhảy thẳng đến kết luận: AI có thể làm được mọi thứ. Nhưng họ không phải là người phải xử lý code bị hallucinate, debug lỗi, tìm kiếm các library bị ảo giác trong codebase thực, hay training model trên data đặc thù của công ty.

"CEOs are uniquely prone to AI psychosis because they're sufficiently distant from the last mile of work," Levie viết trên X. "Khoảng cách đó khiến họ thấy toàn cảnh đẹp mà không thấy hậu trường lộn xộn."

Hậu quả thực tế xuất hiện ngay: Zeb Evans, CEO của ClickUp, tuyên bố trên X rằng ông đã sa thải 22% workforce sau khi triển khai 3.000 AI agents. Mục tiêu là tạo ra một "100x org" - công ty nơi phần lớn công việc do AI làm, con người chỉ review output. Ông khẳng định đây không phải là việc cắt giảm chi phí.

Nghiên cứu của MIT cho thấy một bức tranh khác: sau khi tạo hàng nghìn agent để đánh giá, các nhà nghiên cứu kết luận AI agents chưa đạt chất lượng con người ở nhiều loại task. Dự báo của họ: đến 2029, LLM mới có thể hoàn thành phần lớn text-related task với success rate 80-95% ở mức "minimally sufficient quality level". Outperform human: cần thêm vài năm sau đó.

CEO Perception vs Actual Reality khi triển khai AI
Khoảng cách giữa kỳ vọng của CEO và kết quả thực tế khi triển khai AI trong doanh nghiệp

Con số không nói dối

5 tháng đầu 2026, ngành tech đã sa thải 115.430 người từ 152 công ty - gần bằng cả năm 2025 (124.636 người từ 275 công ty). Phần lớn các công ty viện dẫn AI như lý do chính để cắt giảm nhân sự.

Nhưng dữ liệu về năng suất không ủng hộ sự lạc quan này:

  • Meta-analysis trên UC Berkeley's California Management Review: "no robust relationship between AI adoption and aggregate productivity gain".
  • Nghiên cứu NBER: có "productivity paradox" - perceived productivity gains lớn hơn đáng kể so với measured productivity gains thực tế.
  • Harvard Business Review: khi AI giúp mọi người tạo ra nhiều output hơn, bottleneck chỉ dịch chuyển lên trên - đến những người phải review và approve tất cả output đó.

Khảo sát PwC trên 4.454 CEO từ 95 quốc gia: chỉ 10-12% công ty thực sự thấy lợi ích về doanh thu hoặc chi phí. 56% công ty không nhận được gì từ đầu tư AI. PwC Chairman Mohamed Kande quy nguyên nhân về việc bỏ qua nền tảng: data quality kém, business process yếu, thiếu governance framework. Đây là "garbage in, garbage out" ở quy mô doanh nghiệp.

Khảo sát BCG AI Radar (640 CEO, 2.360 lãnh đạo cấp cao từ các công ty trên 500 triệu USD doanh thu): 82% CEO lạc quan hơn về AI so với năm trước, 50% tin rằng sự nghiệp của họ phụ thuộc vào AI thành công năm 2026 - nhưng 60% thừa nhận đã chủ động làm chậm triển khai vì lỗi và sự cố. Chỉ 6% kế hoạch giảm đầu tư nếu AI không ra kết quả.

Khoảng cách giữa lãnh đạo và nhân viên thậm chí còn rõ hơn: 76% lãnh đạo tin rằng nhân viên hào hứng với AI. Chỉ 31% nhân viên thực sự nói như vậy.

Thoát khỏi "AI-HOLE"

Courtney gọi vòng xoáy này là "AI-HOLE": CEO bị cuốn vào thế giới AI, dừng đo lường tiến độ bằng con số tài chính thực, và bắt đầu đối xử với AI experimentation như một "video game" - cảm giác productive nhưng không ra tiền thực sự.

Một số khuyến nghị từ nghiên cứu này:

Dùng AI nhiều hơn - nhưng đúng cách. Aaron Levie khuyên CEO nên dùng AI đủ nhiều để hiểu cả upside lẫn "gritty reality" của công việc thực. BCG xác nhận: "trailblazing CEOs" dành hơn 6 giờ/tuần upskill bản thân về AI - gần gấp đôi CEO thường. Những CEO này 12 lần có khả năng nằm trong top 5% công ty ứng dụng AI hiệu quả.

Phân biệt tool adoption và value creation. Tim Davisson, chuyên gia về AI adoption tại Adeption, cảnh báo: "Organizations will not transform simply because they buy tools, launch pilots or teach people prompts." Nếu một nhân viên đạt 20% efficiency gain nhờ AI nhưng workflow xung quanh không thay đổi, tổ chức sẽ không thấy lợi ích tương ứng. Câu hỏi đáng hỏi: "Nếu AI adoption tăng gấp đôi ngày mai, business có thực sự khác không?"

Đo bằng con số tài chính. Courtney nhận xét rằng nhiều entrepreneur trở nên ảo tưởng khi họ không còn sẵn sàng đo lường tiến độ bằng con số thực: "this is nice and this seems to be working... but it hasn't made money for 2 years if we really measure it."

Honest về hành trình. Thay vì giả vờ AI là magic switch, các lãnh đạo thành công nhận diện AI như một learning journey với messy data, unclear workflows và uneven adoption. Điều đó thực ra build trust tốt hơn với đội nhóm.

Kết

Jonathan Courtney kết thúc bằng một hình ảnh đơn giản: "Somewhere right now, an LLM is saying 'great work' to a man who just committed a text file to GitHub."

AI không phải kẻ thù của tư duy sáng suốt. Nhưng RLHF đảm bảo AI sẽ không bao giờ tự nguyện nói sự thật khó chịu với bạn. Đó là lý do tại sao hiểu cơ chế này - và chủ động kiểm tra lại kết quả AI với người có chuyên môn thực sự - không phải là sự hoài nghi, mà là điều kiện tối thiểu để dùng AI hiệu quả.

Thị trường đang bước vào giai đoạn mà khoảng cách giữa "người hiểu AI" và "người nghĩ mình hiểu AI" sẽ ngày càng rõ hơn - và hậu quả của việc nhầm lẫn hai nhóm đó sẽ ngày càng đắt hơn.

via The Unscheduled CEO - YouTube