Bố già của trí tuệ nhân tạo đưa ra dự báo ảm đạm về việc làm năm 2026

[Linh Pham]

Tốc độ phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI) đang khiến nhiều người vừa phấn khích vừa bất an. Dự báo tương lai luôn cần sự thận trọng, nhưng nếu muốn nghe những nhận định “có trọng lượng”, nhóm phù hợp nhất chính là những người làm việc sâu trong lĩnh vực này. Một trong những cái tên thường được nhắc đến là Geoffrey Hinton, nhà khoa học có đóng góp nền tảng cho học máy với mạng nơ-ron nhân tạo. Năm 2024, ông được trao giải Nobel Vật lý cho các đóng góp liên quan đến nền tảng của học máy dựa trên mạng nơ-ron. Dù vậy, chính ông cũng thừa nhận bản thân bất ngờ trước đà tiến của công nghệ.

Dự báo của Hinton về năm 2026: “thay thế rất nhiều công việc”​

Trong một cuộc phỏng vấn phát sóng cuối tháng 12/2025, Hinton được hỏi AI có thể làm được gì vào năm 2026. Ông cho rằng điều dễ thấy nhất là AI sẽ thay thế nhiều công việc hơn, trước mắt đã thể hiện rõ ở các trung tâm dịch vụ khách hàng, nhưng xu hướng này lan rộng sang nhiều lĩnh vực khác. Hinton nhấn mạnh một quan sát gây chú ý: cứ khoảng bảy tháng, AI lại có thể xử lý các nhiệm vụ “dài gấp đôi” so với trước. Ông lấy lập trình làm ví dụ để minh họa tốc độ tăng năng lực này: từ chỗ chỉ viết được “một phút code”, AI đã tiến tới làm được những dự án ở quy mô “cỡ một giờ”. Nếu xu hướng tiếp tục, ông dự đoán vài năm nữa AI có thể thực hiện các dự án kỹ thuật phần mềm kéo dài nhiều tháng, và khi đó số người cần cho các dự án phần mềm có thể giảm rất mạnh.

Mối lo về “an toàn” và động lực lợi nhuận​

Không chỉ nói về việc làm, Hinton còn bày tỏ quan ngại về cách một số tổ chức phát triển AI đang ứng xử với rủi ro. Trong phần trao đổi, ông nhận xét rằng một bộ phận những người xây dựng chatbot và hệ thống AI chưa thể hiện đủ sự khiêm tốn trước công nghệ đang tăng tốc mạnh mẽ. Ông cũng nêu lo ngại rằng các tổ chức từng coi trọng an toàn có thể dần chuyển trọng tâm sang lợi nhuận nhiều hơn. (Nhận định này xuất hiện trong nội dung phát sóng CNN mà đoạn trích của bạn đang dựa vào.)

Hinton không phải người duy nhất dự báo thị trường lao động sẽ biến đổi sâu sắc. Adam Dorr, giám đốc nghiên cứu của RethinkX, chia sẻ với The Guardian vào tháng 7/2025 rằng vẫn sẽ có những lĩnh vực còn “chỗ” cho lao động con người, nhưng vấn đề là số lượng các công việc như vậy không đủ để tạo việc làm cho hàng tỷ người. Dù mang sắc thái cảnh báo, Dorr đồng thời đưa ra một viễn cảnh tích cực hơn: nếu xã hội thích nghi tốt, lượng “thời gian rảnh” tăng lên có thể giúp con người sống có mục đích hơn, tập trung vào các mối quan hệ và kết nối cộng đồng.

Ở chiều ngược lại, Sam Altman—CEO OpenAI—từng nhận định rằng thị trường việc làm sẽ thay đổi đáng kể: AI chắc chắn sẽ làm biến dạng một số công việc và loại bỏ một số công việc, nhưng đồng thời cũng có thể tạo ra nhiều việc làm mới. Quan điểm này đại diện cho nhóm tin vào kịch bản “tái cấu trúc” thay vì “xóa sổ” hoàn toàn: công việc cũ bị thay bằng công việc mới, và thách thức lớn nhất nằm ở tốc độ chuyển dịch, đào tạo lại và phân bổ cơ hội.

AI sẽ “ngấm” vào ngành nào trước: câu chuyện về mức độ ứng dụng, không phải bản án thay thế​

Một câu hỏi thực dụng là: ngành nào sẽ bị ảnh hưởng nhanh nhất? Nghiên cứu của Microsoft Research công bố năm 2025 đã tiếp cận vấn đề theo hướng đo lường “mức độ công việc có thể nhận hỗ trợ từ AI”, dựa trên dữ liệu các cuộc hội thoại đã được ẩn danh và loại bỏ thông tin riêng tư từ Bing Copilot, rồi đối chiếu với hệ thống mô tả nhiệm vụ nghề nghiệp. Trên truyền thông, những nghề như phiên dịch/biên dịch, nhà sử học, người làm nội dung–viết lách thường được nhắc đến trong nhóm có “điểm ứng dụng AI” cao, tức là các tác vụ trong nghề có độ trùng khớp lớn với những gì AI hiện làm tốt.

Tuy nhiên, chính các nhà nghiên cứu Microsoft cũng lưu ý rằng kết quả này không nên được hiểu đơn giản thành “AI sẽ thay thế nghề đó”. Ý nghĩa cốt lõi của nghiên cứu là chỉ ra nơi AI có khả năng tham gia mạnh như một công cụ hỗ trợ, tự động hóa một phần tác vụ, hoặc thay đổi cách người lao động làm việc hằng ngày.

Nhìn từ thực tế: AI đang đổi cách tuyển dụng hay chỉ trùng với chu kỳ kinh tế?​

Một lớp tranh luận khác nằm ở chỗ: nếu doanh nghiệp sa thải, có phải vì AI? Một số ý kiến kinh tế học cho rằng cần tránh gán mọi biến động nhân sự cho AI, bởi các mô hình tuyển dụng–cắt giảm vẫn chịu ảnh hưởng mạnh của chu kỳ kinh tế. BBC dẫn lời Martha Gimbel (Yale Budget Lab) vào tháng 10/2025 rằng cuộc thảo luận trở nên “khác hẳn” chỉ vì chữ AI xuất hiện, trong khi nhiều diễn biến có thể không khác nhiều so với các chu kỳ sa thải thông thường của doanh nghiệp.

Nếu gom các quan điểm lại, có thể thấy một điểm chung: AI đang khiến công việc thay đổi nhanh hơn, dù người ta bất đồng về mức độ “thay thế” hay “tái cấu trúc”. Với một số nghề, AI sẽ đóng vai trò như lớp hạ tầng mới giúp làm nhanh hơn, rẻ hơn, đồng thời đòi hỏi người lao động chuyển sang các phần việc khó tự động hóa hơn như ra quyết định, đánh giá chất lượng, hiểu bối cảnh và chịu trách nhiệm. Còn với xã hội nói chung, câu hỏi không chỉ là “AI làm mất bao nhiêu việc”, mà là “chúng ta tổ chức lại việc làm, đào tạo lại kỹ năng và phân phối thành quả năng suất ra sao” khi năng lực của máy tăng theo cấp số nhân.