Hôm trước đọc được một bài của Jerry Neumann trên Colossus, tựa We Have Learned Nothing. Cái tựa nghe cay đến mức phải dừng lại đọc kỹ. Đại ý: hơn 25 năm trời giới khởi nghiệp chạy theo Lean Startup, Business Model Canvas, Customer Development — tốn bao nhiêu tiền, bao nhiêu sách, bao nhiêu khóa học — mà tỉ lệ sống sót của startup… không nhúc nhích. Dữ liệu BLS từ 1995 tới giờ, chả thay đổi gì cả flat. Tỉ lệ từ vòng hạt giống (seed) lên được vòng A trên Crunchbase thì còn đang giảm.
Nghe quen không? Kiểu như chơi game mà cả server cùng xem hướng dẫn, cùng build một cách, rồi ngồi thắc mắc sao ai cũng thua.
Neumann gọi cái này là Hiệu ứng Nữ hoàng Đỏ (Red Queen) — mượn từ sinh học tiến hóa, cụ thể là Leigh Van Valen, 1973. Ý tưởng đơn giản đến đau: khi mọi loài đều tiến hóa cùng một lợi thế, thì không loài nào còn lợi thế. Áp vào startup: khi mọi founder đều phỏng vấn người dùng, đều làm sản phẩm tối thiểu (MVP), đều lặp theo đúng quy trình — thì mọi người sẽ ra cùng một sản phẩm. Không khác biệt, không sống sót. Phương pháp càng phổ biến, phương pháp càng vô dụng.
Ổng viết một câu mà mình đọc xong phải dừng lại:
“Nếu tồn tại một sơ đồ đảm bảo tạo ra startup thành công, người ta sẽ đẻ ra startup thành công suốt ngày đêm. Nó sẽ là cỗ máy in tiền vĩnh cửu.”
Mà cỗ máy in tiền vĩnh cửu thì không tồn tại. Vật lý cấm. Luận lý cũng cấm.
Cái hay là Neumann không dừng ở đó. Ổng lôi Richard Feynman ra, gọi toàn bộ hệ sinh thái tư vấn khởi nghiệp là cargo cult science — bắt chước hình thức khoa học mà không có ruột. Canvas đẹp, thuật ngữ kêu, quy trình 5 bước — nhưng không có giả thuyết kiểm chứng được, không có thí nghiệm nghiêm túc. Tương quan một startup thành công với việc phỏng vấn khách hàng không chứng minh được phỏng vấn khách hàng gây ra thành công — nhưng cả ngành cứ viết sách như thể nó đã được chứng minh.
Rồi ổng lôi thêm luôn Galen — ông thầy thuốc La Mã mà cả châu Âu tin theo 1.400 năm, không phải vì lý thuyết thể dịch (humoral theory) đúng, mà vì cái uy của khung lý thuyết thuyết phục hơn bằng chứng. Paracelsus phá được vòng xoáy đó bằng cách đặt quan sát lên trên quyền uy. Giới startup thì vẫn đang ở kỷ nguyên Galen.
Ngẫm lại thấy đúng quá. Biết bao nhiêu thứ mình tin không phải vì đã kiểm chứng, mà vì người nói có vẻ uy tín, và cái khung giải thích nghe sạch sẽ quá — dễ nuốt hơn là đi đào bới sự thật lộn xộn ngoài kia.
Rồi phần hay nhất
Neumann đề xuất rằng thay vì đi tìm phương pháp đúng, nên xây một thứ ổng gọi là “siêu khoa học” (meta-science) — không phải công thức nên làm gì, mà là khả năng liên tục tạo ra cách làm mới. Mượn ý Paul Feyerabend, triết gia khoa học nổi tiếng với cuốn Against Method: không có quy tắc cố định nào đúng xuyên suốt lịch sử khoa học. Quy tắc duy nhất là phá quy tắc đang thịnh hành.
Và rồi ổng kết bài bằng một câu mình rất phục:
“Một nền khoa học thực sự về khởi nghiệp phải ôm lấy hiệu ứng Nữ hoàng Đỏ triệt để đến mức từ chối mọi nỗ lực hệ thống hóa vĩnh viễn. Kể cả cái này.”
Cái câu “kể cả cái này” mới là nước cờ. Nó tự tiêm phòng cho chính nó — thừa nhận rằng ngay cả một siêu khoa học tạo-phương-pháp-mới cũng sẽ trở thành chính thống kế tiếp cần đốt bỏ. Đó là sự thành thật trí tuệ hiếm gặp.
Nói tới đây lại nhớ Yancey Strickler — ông đồng sáng lập Kickstarter — viết bài Antienshittification cách đây không lâu. Strickler bàn về chuyện khác: tại sao các nền tảng công nghệ (platform) cứ tốt rồi xấu, đẹp rồi hư, đầu tiên vì người dùng rồi cuối cùng vì cổ đông? Và ổng cũng đi đến đúng một kết luận: vấn đề không nằm ở con người vận hành. Vấn đề nằm ở kiến trúc.
Khi nền tảng sở hữu dữ liệu và danh tính của bạn, thì việc khai thác bạn không phải nếu mà là khi nào. Giống như xây nhà trên đất thuê — chủ nhà có toàn quyền tăng giá, và bạn không mang nhà đi được. Strickler đề xuất đưa danh tính số và dữ liệu ra khỏi máy chủ nền tảng, dùng danh tính phi tập trung (DIDs) và bằng chứng mã hóa — biến nền tảng thành thứ có thể thay thế được.
Hai bài viết, hai lĩnh vực, nhưng xương sống y chang.
Neumann nói: đừng tìm phương pháp tốt hơn, hãy xây khả năng tạo phương pháp mới. Strickler nói: đừng tìm nền tảng tốt hơn, hãy xây giao thức (protocol) để tạo ra nền tảng mới. Cả hai đều nói: lời giải đúng không phải một câu trả lời tốt hơn — mà là một cấu trúc tốt hơn để liên tục sinh ra câu trả lời.
Nhưng mà — ai sẽ là người chạy?
Đọc xong hai bài, mình thấy hay, gật gù bảo “ừ, phải thay đổi liên tục, phải liên tục tạo ra cách nghĩ mới.” Rồi sao? Đặt điện thoại xuống, lướt thêm vài cái reel, ngủ.
Cái nghịch lý là thế này: Nữ hoàng Đỏ đòi bạn phải chạy không ngừng chỉ để giữ nguyên vị trí. Nhưng chạy bằng gì? Chạy bằng nguồn nguyên liệu tư duy — mà nguồn nguyên liệu tư duy thì đến từ đọc, từ thử, từ va chạm với những thứ không quen thuộc. Vấn đề là: ở Việt Nam, và cả Đông Nam Á nói rộng ra, nguồn nguyên liệu đó đang cạn.
Số liệu thì buồn. Theo thống kê của Bộ Văn hóa, Thể thao và Du lịch (thường được trích dẫn từ năm 2013), người Việt đọc trung bình khoảng 0,8 cuốn sách mỗi năm — không tính sách giáo khoa. Có báo cáo sau này nâng lên khoảng 1,4 cuốn vào năm 2020, nhưng vẫn thấp lè tè so với bất kỳ quốc gia nào có tham vọng “kinh tế tri thức.” Một khảo sát khác tính cả sách giáo khoa thì được khoảng 4 cuốn, mà trong đó gần 3 cuốn là sách bắt buộc — tức sách đọc vì phải đọc, không phải vì tự chọn.
Nhìn rộng ra Đông Nam Á cũng không khá hơn bao nhiêu. Singapore dẫn đầu khu vực với khoảng 6,7 cuốn/năm — mà Singapore là ngoại lệ, với hệ thống thư viện công cộng thuộc hàng tốt nhất châu Á. Thái Lan khoảng 6-7 cuốn. Malaysia, Philippines và Việt Nam nằm ở vùng 5-5,6 cuốn nếu tính cả sách điện tử và giáo khoa — con số nghe khá hơn nhưng khi bóc tách ra, phần đọc tự chọn vẫn mỏng.
Rồi, vậy ta có một bức tranh: Nữ hoàng Đỏ bảo phải chạy, mà phần lớn chúng ta đang đứng yên. Không phải vì lười — mà vì thời gian và sự chú ý đã bị chia cho quá nhiều thứ khác. Điện thoại, mạng xã hội, game, reel 15 giây — tất cả đều giỏi hơn sách ở một trò: cho dopamine nhanh. Đọc sách thì dopamine chậm, thấm qua da, có khi đọc xong cả tuần mới “à, ra thế.” Cái kiểu trì hoãn phần thưởng đó ngày càng khó cạnh tranh.
Rồi AI xuất hiện — và mọi thứ trở nên phức tạp hơn
Giờ thêm một biến số nữa: AI.
Ý tưởng ban đầu rất đẹp — AI sẽ giúp mọi người tiếp cận tri thức nhanh hơn, dễ hơn, rẻ hơn. Và đúng vậy thật, ở một mức độ. Nhưng có một mặt trái mà ít ai nói: AI, ở dạng mà đa số người dùng tiếp cận, có xu hướng cào bằng.
Tại sao? Vì bản chất mô hình ngôn ngữ lớn là tính xác suất thống kê — nó tìm câu trả lời phổ biến nhất, an toàn nhất, trung bình nhất. Hỏi AI “nên bắt đầu startup thế nào?” thì một trăm người sẽ nhận về cùng một danh sách: xác định thị trường, phỏng vấn khách hàng, xây MVP, gọi vốn. Nghe quen không? Đúng, đó là Lean Startup — cái mà Neumann vừa chứng minh là vô dụng khi tất cả đều làm.
Nghiên cứu từ Đại học Pennsylvania gần đây cho thấy: khi các nhóm dùng AI để brainstorm, họ hội tụ về cùng các ý tưởng nhiều hơn so với nhóm không dùng AI. AI không mở rộng phổ sáng tạo — nó thu hẹp. Nó giúp bạn vượt qua trang giấy trắng, nhưng đồng thời hạ thấp trần của những gì bạn nghĩ ra được.
Các nhà nghiên cứu gọi hiện tượng này là “đồng nhất hóa nhận thức” (cognitive homogenization). Khi hàng triệu người hỏi cùng một mô hình, nhận về cùng câu trả lời, rồi hành động dựa trên cùng lời khuyên — thì Nữ hoàng Đỏ không chỉ chạy, nó tăng tốc. Tốc độ lan truyền phương pháp tăng lên, nên tuổi thọ hữu ích của phương pháp giảm xuống. Ngày xưa một cuốn sách best-seller mất vài năm để lan ra đủ rộng mới tự hủy. Giờ AI có thể phổ biến một phương pháp trong vài giây.
Mà cái nguy hiểm nhất không phải là AI cho ra câu trả lời sai. Mà là nó cho ra câu trả lời đúng nhưng giống nhau. Ai cũng “đúng,” ai cũng giống ai, và thế là ai cũng không có lợi thế.
Noob như mình, cũng hay dùng AI để hỏi đủ thứ. Nhưng mà mình nhận ra sớm một điều: AI giỏi nhất khi mình đã có nền tảng — đã đọc, đã nghĩ, đã thử — rồi dùng AI để đẩy nhanh, để kiểm tra, để tìm góc mình chưa thấy. Nhưng nếu chưa có nền tảng gì mà hỏi AI thì sao? Thì mình sẽ nhận về cái trung bình — và tin rằng cái trung bình đó là đủ.
Quay lại chuyện đọc sách. 0,8 cuốn một năm. Cộng thêm AI cào bằng. Cộng thêm không thử nghĩ khác, không thử làm khác, không va chạm với ý tưởng lạ. Ra đúng công thức Nữ hoàng Đỏ: tất cả đứng yên, tất cả giống nhau, tất cả thua.
Cái mà cả hai đều không nói hết
Có một góc mà Neumann chạm vào rồi bỏ lửng. Ổng nói qua rằng “những chuyên gia khởi nghiệp có ít động lực kiểm chứng lý thuyết — họ kiếm tiền và ảnh hưởng bằng việc bán sách.” Nhưng ổng không đẩy tới. Lẽ ra mảnh ghép mạnh nhất là thế này: phương pháp khởi nghiệp không phải khoa học thất bại — nó là một mô hình kinh doanh thành công đội lốt khoa học.
Quỹ đầu tư tài trợ vườn ươm dạy Lean Startup vì nó tạo ra dòng thương vụ (deal flow), không phải vì nó tạo ra công ty tốt. Vườn ươm chạy khóa lớn vì mô hình chạy theo luật lũy thừa (power law) — có lợi cho vườn ươm, không nhất thiết cho founder. Phương pháp tồn tại không phải vì ai tin nó hiệu quả, mà vì nó sinh lời cho tất cả mọi người — trừ người sáng lập.
Và bây giờ, AI đang tái tạo đúng cấu trúc đó ở quy mô lớn hơn. Ai bán khóa học “dùng AI để khởi nghiệp”? Ai bán prompt pack “startup framework”? Ai bán sách “AI cho doanh nhân”? Cùng một đội ngũ, cùng một mô hình kinh doanh, chỉ thay từ “Lean Startup” bằng “AI.” Cái vỏ mới, nhưng cấu trúc khai thác thì y nguyên. Ông bà nói “bình mới rượu cũ” — chưa bao giờ đúng đến thế.
Strickler thì thiếu một thứ khác: sự tự biết. Ổng chẩn đoán rằng bất kỳ nền tảng nào sở hữu dữ liệu của bạn sẽ khai thác bạn — nhưng không bao giờ hỏi: “Vậy giao thức DFOS của tôi thì sao?” Nếu logic đúng, thì DFOS cũng chịu cùng áp lực. Neumann ít nhất đủ thành thật để nói: “Kể cả cái này.” Strickler thì không.
Và đó cũng là bài học cho cách dùng AI: nếu bạn dùng AI mà không bao giờ tự hỏi “liệu cái này có đang tự áp dụng cho chính nó không?” — thì bạn đang ở đúng kỷ nguyên Galen. Tin vì uy, không phải vì bằng chứng.
Vậy thì chạy thế nào?
Nếu Nữ hoàng Đỏ đúng — mà dữ liệu gợi ý nó đúng — thì câu hỏi không phải “chạy hay không chạy.” Câu hỏi là: chạy bằng nhiên liệu gì?
Đọc. Không phải đọc để xong, đọc để có nguyên liệu nghĩ khác. Một cuốn sách hay không phải cuốn cho bạn câu trả lời — mà là cuốn buộc bạn phải đặt lại câu hỏi. Vấn đề là ở Việt Nam, khi trung bình mỗi người đọc chưa tới 1 cuốn sách tự chọn mỗi năm, thì cái kho nguyên liệu tư duy đang gần như trống rỗng.
Thử. Không phải thử liều, mà thử khác. Neumann nói đúng: founder thắng thường là những người phá quy tắc — không phỏng vấn khách hàng, không xây MVP, không theo quy trình. Steve Jobs không hỏi khách hàng muốn gì. Nhưng ổng đọc nhiều — thư pháp, thiền, thiết kế Bauhaus — và để những thứ đó bắt chéo nhau trong đầu. Khác biệt không đến từ việc cố khác biệt, mà từ việc nạp đủ nhiều thứ không giống nhau để đầu tự kết nối.
Không dùng AI dạng cào bằng. AI là công cụ tuyệt vời — khi bạn biết mình muốn gì và dùng nó để đẩy nhanh, kiểm tra, hoặc khám phá rìa. Nhưng dùng AI dạng “cho tôi câu trả lời” thì bạn đang ủy quyền tư duy của mình cho cái trung bình thống kê. Nó y chang việc đọc cùng một cuốn sách best-seller với 10 triệu người khác — nhưng nhanh hơn gấp nghìn lần.
Mà cái khó nhất là: ba thứ này — đọc, thử, dùng AI đúng cách — đều đòi hỏi một thứ hiếm hơn cả tiền: kỷ luật nhận thức. Kỷ luật để tắt reel, mở sách. Kỷ luật để không chấp nhận câu trả lời đầu tiên. Kỷ luật để chịu khó khăn của việc không hiểu — vì chính sự không hiểu đó mới là nguyên liệu thô cho suy nghĩ mới.
Rồi, vậy sao?
Cái đọng lại sau hai bài này, sau tất cả những số liệu buồn, không phải lời khuyên cụ thể nào. Mà là một kiểu nhìn.
Khi nào thấy ai đó — kể cả mình — đang bám vào một “lời giải đúng” duy nhất, thì nên dừng lại. Không phải vì lời giải sai. Mà vì lời giải đúng có thời hạn. Nó đúng cho đến khi đủ nhiều người cùng dùng, rồi tự hủy. Giống kháng sinh: dùng nhiều quá thì vi khuẩn kháng thuốc, rồi phải tìm thuốc mới. Giống meta game: patch mới ra, build cũ thành rác.
Câu hỏi thật sự không bao giờ là “đâu là phương pháp đúng?” Câu hỏi thật sự là: mình có đang xây cái gì đó cho phép mình liên tục sai theo cách mới không? Mình có đang nạp đủ nguyên liệu để cái đầu này không bị đông cứng trong một khung duy nhất không? Hay mình đang ngồi yên, hỏi AI cùng câu hỏi với 10 triệu người, nhận cùng câu trả lời, rồi tự nhủ rằng mình đã “học” xong?
Nghe hơi ngược đời, nhưng mà Nữ hoàng Đỏ nói rõ: đứng yên là chết. Chạy đúng đường mà cả đàn cùng chạy thì cũng chết. Cách duy nhất là chạy theo con đường mà chưa ai vẽ — và chấp nhận rằng con đường đó, một ngày, cũng sẽ bị xóa.
Mà để vẽ được con đường chưa ai vẽ, cái tối thiểu nhất, rẻ nhất, không cần ai cho phép — là mở một cuốn sách ra đọc.