A-Train The Seven
...'cause for once, I didn't hate myself.
Kể từ khi ChatGPT ra mắt vào cuối năm 2022, công nghệ AI tạo sinh (generative AI) đã làm dấy lên làn sóng tranh luận về khả năng thay thế con người trong thị trường lao động. AI có thể vượt qua các kỳ thi khó như Kỳ thi Đầu vào Trường Luật Hoa Kỳ hay kỳ thi MBA của Ivy League, tạo ra các bài viết chất lượng cao mà ngay cả giáo sư cũng khó phân biệt với bài của sinh viên. Tuy nhiên, sau hơn hai năm, thực tế lại cho thấy AI chưa gây ra sự gián đoạn lớn trên thị trường lao động, ngay cả ở những ngành nghề được dự đoán là dễ bị ảnh hưởng. Điều gì đang xảy ra? Hai nghiên cứu gần đây đã làm sáng tỏ nghịch lý này, đồng thời chỉ ra những ngành nghề có nguy cơ cao và lý do tại sao.
AI tạo sinh đại diện là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT đã chứng minh khả năng vượt trội trong các nhiệm vụ đòi hỏi tư duy logic và sáng tạo tuyến tính. Theo một nghiên cứu của OpenAI năm 2023, ChatGPT có thể vượt qua các bài kiểm tra học thuật phức tạp với kết quả ấn tượng, từ luật đến y khoa. Các mô hình mới nhất còn tạo ra văn bản, mã lập trình, thậm chí nội dung sáng tạo với chất lượng cao, khiến nhiều người lo ngại về tương lai của các ngành nghề như viết lách, lập trình, giáo dục.
Tuy nhiên, nghiên cứu của John Burn-Murdoch, dựa trên dữ liệu từ Brookings Institution và OpenAI, cho thấy thị trường lao động tại Mỹ không phản ánh sự gián đoạn lớn như dự đoán. Các ngành nghề như kế toán, bảo hiểm, đại lý du lịch, và thư ký pháp lý – vốn được cho là dễ bị AI thay thế do tính chất lặp lại và dựa trên dữ liệu – vẫn duy trì số lượng việc làm ổn định trong hai năm qua. Điều này trái ngược với kỳ vọng rằng AI sẽ nhanh chóng chiếm lĩnh các công việc đòi hỏi xử lý thông tin cơ bản.
Dù vậy, nghiên cứu của Burn-Murdoch chỉ ra hai ngành nghề đang chịu tác động rõ rệt: lập trình viên và người viết nội dung marketing (content writer). Số lượng việc làm trong hai lĩnh vực này đã giảm mạnh so với xu hướng hai năm qua, trong khi các ngành liên quan như điện toán, xuất bản, và tiếp thị không ghi nhận sự suy giảm tương tự. Điều này cho thấy AI không ảnh hưởng đồng đều, mà tập trung vào những công việc có đặc điểm cụ thể.
Một nghiên cứu khác từ METR, một công ty nghiên cứu AI tại San Francisco, cung cấp thêm góc nhìn. METR phát hiện rằng khả năng của AI không phụ thuộc vào độ khó trí tuệ hay trình độ chuyên môn của công việc, mà vào thời gian con người hoàn thành nhiệm vụ và mức độ “lộn xộn” (phi cấu trúc) của quy trình làm việc. Các công việc như lập trình và viết nội dung thường có quy trình tuyến tính, tuần tự, và dễ dự đoán – giống như làm bài thi – nên AI có thể thực hiện nhanh và chính xác. Hơn nữa, hai nghề này có tỷ lệ làm tự do (freelance) cao, khiến việc thay thế bằng AI dễ dàng hơn mà không cần qua các quy trình nhân sự phức tạp.
Ngược lại, các công việc như trợ lý điều hành, đại lý du lịch, hay nhân viên kế toán, dù chỉ đòi hỏi kỹ năng cơ bản, lại khó bị AI thay thế. Lý do là chúng yêu cầu xử lý nhiều luồng thông tin cùng lúc, phản hồi trong môi trường động, làm việc với mục tiêu không rõ ràng hoặc thay đổi liên tục, và đặc biệt là khả năng đa nhiệm. Đây là những khía cạnh mà ngay cả AI tiên tiến nhất hiện nay cũng gặp khó khăn. Theo METR, “sự lộn xộn” trong quy trình làm việc – vốn xuất phát từ sự tương tác và tính khó đoán của con người – đang bảo vệ nhiều ngành nghề khỏi sự xâm nhập của AI.
Ví dụ, một trợ lý điều hành phải quản lý lịch trình, xử lý email, và phản ứng với các yêu cầu bất ngờ từ sếp – những nhiệm vụ đòi hỏi sự linh hoạt mà AI chưa thể đáp ứng. Tương tự, công việc của đại lý du lịch thường xuyên thay đổi theo nhu cầu khách hàng, một điều mà AI khó theo kịp trong bối cảnh thời gian thực.
Mặc dù AI chưa gây gián đoạn lớn, lo ngại về việc thay thế con người vẫn hiện hữu. Theo một báo cáo của Goldman Sachs năm 2023, AI có thể ảnh hưởng đến 300 triệu việc làm toàn cầu vào năm 2030, đặc biệt là các công việc văn phòng (white-collar) như lập trình, viết lách, và phân tích dữ liệu. Báo cáo của PwC năm 2024 cũng chỉ ra rằng 30% lao động toàn cầu lo ngại AI sẽ thay thế công việc của họ trong ba năm tới, với tỷ lệ cao hơn ở các nước như Ấn Độ (74%).
Tuy nhiên, thực tế cho thấy AI không chỉ thay thế mà còn tạo ra việc làm mới. Theo World Economic Forum, dù AI có thể làm mất 85 triệu việc làm vào năm 2025, nó cũng sẽ tạo ra 97 triệu việc làm mới trong các lĩnh vực như phát triển AI, phân tích dữ liệu, và quản lý công nghệ. Điều này cho thấy AI không phải là mối đe dọa tuyệt đối, mà là một công cụ có thể tăng năng suất nếu được sử dụng đúng cách.
Một điểm đáng chú ý từ nghiên cứu của METR là sự mỉa mai trong triết lý “tối ưu hóa quy trình làm việc” – một phương châm phổ biến ở Silicon Valley. Những công việc được tối ưu hóa để trở nên tuyến tính và dễ dự đoán, như lập trình dữ liệu hay viết nội dung, lại dễ bị AI thay thế hơn. Trong khi đó, các công việc “lộn xộn” với nhiều tương tác con người lại trở thành lá chắn tạm thời. Điều này đặt ra câu hỏi: liệu việc theo đuổi hiệu quả tối đa có đang vô tình khiến một số ngành nghề trở nên dễ tổn thương hơn trước AI?
Dựa trên các nghiên cứu, những công việc có nguy cơ cao nhất hiện nay là các nhiệm vụ lặp lại, tuyến tính, và dễ dự đoán. Một ví dụ điển hình là nghề “data-driven columnist” – những người viết bài phân tích dữ liệu và tổng hợp thành báo cáo cho các trang tin kinh tế. Công việc này đòi hỏi xử lý dữ liệu, viết bài, trình bày kết quả – tất cả đều là những nhiệm vụ mà AI có thể thực hiện nhanh chóng và chính xác. Ngược lại, các công việc như trợ lý hành chính yêu cầu đa nhiệm và xử lý tình huống linh hoạt, có thể an toàn hơn trong vài năm tới.
AI tạo sinh đại diện là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT đã chứng minh khả năng vượt trội trong các nhiệm vụ đòi hỏi tư duy logic và sáng tạo tuyến tính. Theo một nghiên cứu của OpenAI năm 2023, ChatGPT có thể vượt qua các bài kiểm tra học thuật phức tạp với kết quả ấn tượng, từ luật đến y khoa. Các mô hình mới nhất còn tạo ra văn bản, mã lập trình, thậm chí nội dung sáng tạo với chất lượng cao, khiến nhiều người lo ngại về tương lai của các ngành nghề như viết lách, lập trình, giáo dục.
Tuy nhiên, nghiên cứu của John Burn-Murdoch, dựa trên dữ liệu từ Brookings Institution và OpenAI, cho thấy thị trường lao động tại Mỹ không phản ánh sự gián đoạn lớn như dự đoán. Các ngành nghề như kế toán, bảo hiểm, đại lý du lịch, và thư ký pháp lý – vốn được cho là dễ bị AI thay thế do tính chất lặp lại và dựa trên dữ liệu – vẫn duy trì số lượng việc làm ổn định trong hai năm qua. Điều này trái ngược với kỳ vọng rằng AI sẽ nhanh chóng chiếm lĩnh các công việc đòi hỏi xử lý thông tin cơ bản.
Dù vậy, nghiên cứu của Burn-Murdoch chỉ ra hai ngành nghề đang chịu tác động rõ rệt: lập trình viên và người viết nội dung marketing (content writer). Số lượng việc làm trong hai lĩnh vực này đã giảm mạnh so với xu hướng hai năm qua, trong khi các ngành liên quan như điện toán, xuất bản, và tiếp thị không ghi nhận sự suy giảm tương tự. Điều này cho thấy AI không ảnh hưởng đồng đều, mà tập trung vào những công việc có đặc điểm cụ thể.
Một nghiên cứu khác từ METR, một công ty nghiên cứu AI tại San Francisco, cung cấp thêm góc nhìn. METR phát hiện rằng khả năng của AI không phụ thuộc vào độ khó trí tuệ hay trình độ chuyên môn của công việc, mà vào thời gian con người hoàn thành nhiệm vụ và mức độ “lộn xộn” (phi cấu trúc) của quy trình làm việc. Các công việc như lập trình và viết nội dung thường có quy trình tuyến tính, tuần tự, và dễ dự đoán – giống như làm bài thi – nên AI có thể thực hiện nhanh và chính xác. Hơn nữa, hai nghề này có tỷ lệ làm tự do (freelance) cao, khiến việc thay thế bằng AI dễ dàng hơn mà không cần qua các quy trình nhân sự phức tạp.
Ngược lại, các công việc như trợ lý điều hành, đại lý du lịch, hay nhân viên kế toán, dù chỉ đòi hỏi kỹ năng cơ bản, lại khó bị AI thay thế. Lý do là chúng yêu cầu xử lý nhiều luồng thông tin cùng lúc, phản hồi trong môi trường động, làm việc với mục tiêu không rõ ràng hoặc thay đổi liên tục, và đặc biệt là khả năng đa nhiệm. Đây là những khía cạnh mà ngay cả AI tiên tiến nhất hiện nay cũng gặp khó khăn. Theo METR, “sự lộn xộn” trong quy trình làm việc – vốn xuất phát từ sự tương tác và tính khó đoán của con người – đang bảo vệ nhiều ngành nghề khỏi sự xâm nhập của AI.
Ví dụ, một trợ lý điều hành phải quản lý lịch trình, xử lý email, và phản ứng với các yêu cầu bất ngờ từ sếp – những nhiệm vụ đòi hỏi sự linh hoạt mà AI chưa thể đáp ứng. Tương tự, công việc của đại lý du lịch thường xuyên thay đổi theo nhu cầu khách hàng, một điều mà AI khó theo kịp trong bối cảnh thời gian thực.
Mặc dù AI chưa gây gián đoạn lớn, lo ngại về việc thay thế con người vẫn hiện hữu. Theo một báo cáo của Goldman Sachs năm 2023, AI có thể ảnh hưởng đến 300 triệu việc làm toàn cầu vào năm 2030, đặc biệt là các công việc văn phòng (white-collar) như lập trình, viết lách, và phân tích dữ liệu. Báo cáo của PwC năm 2024 cũng chỉ ra rằng 30% lao động toàn cầu lo ngại AI sẽ thay thế công việc của họ trong ba năm tới, với tỷ lệ cao hơn ở các nước như Ấn Độ (74%).
Tuy nhiên, thực tế cho thấy AI không chỉ thay thế mà còn tạo ra việc làm mới. Theo World Economic Forum, dù AI có thể làm mất 85 triệu việc làm vào năm 2025, nó cũng sẽ tạo ra 97 triệu việc làm mới trong các lĩnh vực như phát triển AI, phân tích dữ liệu, và quản lý công nghệ. Điều này cho thấy AI không phải là mối đe dọa tuyệt đối, mà là một công cụ có thể tăng năng suất nếu được sử dụng đúng cách.
Một điểm đáng chú ý từ nghiên cứu của METR là sự mỉa mai trong triết lý “tối ưu hóa quy trình làm việc” – một phương châm phổ biến ở Silicon Valley. Những công việc được tối ưu hóa để trở nên tuyến tính và dễ dự đoán, như lập trình dữ liệu hay viết nội dung, lại dễ bị AI thay thế hơn. Trong khi đó, các công việc “lộn xộn” với nhiều tương tác con người lại trở thành lá chắn tạm thời. Điều này đặt ra câu hỏi: liệu việc theo đuổi hiệu quả tối đa có đang vô tình khiến một số ngành nghề trở nên dễ tổn thương hơn trước AI?
Dựa trên các nghiên cứu, những công việc có nguy cơ cao nhất hiện nay là các nhiệm vụ lặp lại, tuyến tính, và dễ dự đoán. Một ví dụ điển hình là nghề “data-driven columnist” – những người viết bài phân tích dữ liệu và tổng hợp thành báo cáo cho các trang tin kinh tế. Công việc này đòi hỏi xử lý dữ liệu, viết bài, trình bày kết quả – tất cả đều là những nhiệm vụ mà AI có thể thực hiện nhanh chóng và chính xác. Ngược lại, các công việc như trợ lý hành chính yêu cầu đa nhiệm và xử lý tình huống linh hoạt, có thể an toàn hơn trong vài năm tới.
