Tương Lai Của Việc Làm Trong Kỷ Nguyên AI
Erik Brynjolfsson là giáo sư Đại học Stanford, đã dành 30 năm nghiên cứu chuyện công nghệ tác động lên việc làm. Ông vừa công bố nghiên cứu “Canaries in the Coal Mine” (Chim yến trong mỏ than), cho thấy AI đã xóa khoảng 16% việc làm cấp thấp, nhưng chỉ ở nhóm lao động dưới 25 tuổi.
Con số 16% đó nên hiểu thế nào?
Nó không chỉ nằm ở nhóm dưới 25 tuổi, mà tập trung vào những ngành chịu ảnh hưởng nặng nhất. Chúng tôi xếp hạng toàn bộ ngành nghề trong nền kinh tế theo mức độ AI có thể thay thế, rồi nhìn vào nhóm đứng đầu. Ở đó, tỷ lệ việc làm của người trẻ giảm tới hai chữ số. Nói thẳng ra: lập trình và tổng đài chăm sóc khách hàng đang mất việc rất nặng, kế đến là một phần mảng bán hàng và marketing.
Cách phân tích hiệu quả nhất là nhìn vào từng tác vụ, chứ không nhìn cả một nghề. Mỗi công việc là một tập hợp tác vụ. Geoff Hinton từng nói bác sĩ chẩn đoán hình ảnh sẽ bị thay thế, nhưng thực tế nghề đó gồm 26 tác vụ khác nhau.
Ở những lĩnh vực rủi ro cao nhất, AI đang làm bao nhiêu phần công việc?
Tùy từng tác vụ mà thay đổi rất khác nhau. Riêng lập trình thì mọi thứ đi quá nhanh. Lớp tôi dạy ở Stanford, năm ngoái sinh viên nộp bài cuối khóa bằng PowerPoint. Năm nay, bài nào cũng phải có mã nguồn chạy được, vì bây giờ ai cũng lập trình được, dù trước đó có biết code hay không. Với Replit, Cursor hay Claude Code, bạn chỉ cần có ý tưởng và mô tả nó ra.
Về tổng đài: vài năm trước tôi nghiên cứu cùng Lindsay Raymond và Danielle Lee, lúc đó LLM chủ yếu hỗ trợ nhân viên tư vấn, con người vẫn là người trực tiếp nói chuyện với khách. Giờ làm lại với chính công ty đó, một tỷ lệ lớn câu hỏi đã do AI trả lời thẳng.
Nhưng năng suất cao hơn thường khiến công ty tuyển thêm người mà?
Hãy nhìn vào đường cầu, một đường dốc xuống. Giá thấp hơn thì cầu cao hơn, ai cũng biết. Nhưng độ dốc mới là thứ quyết định. Nếu đường cầu quá dốc, giá giảm chỉ kéo cầu tăng nhẹ, tổng doanh thu vẫn co lại. Khoảng một nửa nền kinh tế rơi vào nhóm này: giá giảm thì chi tiêu cũng giảm. Nửa còn lại ngược lại, giá rẻ hơn kéo theo chi tiêu nhiều hơn. Nên thông điệp là: AI chắc chắn đang phá hủy việc làm và thu nhập ở một số nơi, nhưng cũng đang mở ra cơ hội ở nhiều nơi khác.
Có điều năng suất tổng thể vẫn chưa bùng nổ. Chỉ số AI của Stanford cho thấy năng lực thô của AI, kiểu giải toán hay đọc hiểu tài liệu, tăng vọt. Nhưng chuyển được thành hiệu quả kinh tế thì chưa.
Vì sao chậm vậy?
Một phần vì các công ty đang tạo ra rác công nghệ, hoặc đem AI vào những việc không quan trọng. Tôi từng dự một hackathon lớn ở một công ty, ai cũng hào hứng. Dự án đoạt giải nhất là dùng LLM để lên thực đơn bữa trưa. Tôi nghĩ bụng: cũng vui đấy, nhưng đó có phải giá trị cốt lõi của công ty bạn không?
Chuyện này lặp lại mỗi lần có công nghệ đột phá. Luận án tiến sĩ của tôi nghiên cứu việc đưa điện vào các nhà máy Mỹ 100 năm trước. Phải mất khoảng 30 năm kể từ khi động cơ điện xuất hiện trong nhà máy cho tới khi năng suất tăng rõ rệt. Với AI tôi nghĩ sẽ nhanh hơn nhiều, nhưng không thể xong sau một đêm.
Vậy giáo dục còn giá trị đến đâu? Có nên khuyên người trẻ học để làm kỹ sư phần mềm cấp thấp, lương 95.000 USD một năm không?
Không. Đó đúng là vị trí nằm ngay tâm điểm bị thay thế, nhất là khi bạn dùng chữ “cấp thấp”. Dữ liệu cho thấy chúng đang biến mất. Những khóa học dạy kiểu sách giáo khoa, kiểu “đây là cách đảo ngược ma trận, đây là quy trình từng bước”, đang mất dần giá trị.
Trợ lý pháp lý thì sao?
Còn tệ hơn. Tôi không tới đây để kể một câu chuyện màu hồng. Hàng triệu việc làm sẽ biến mất, và điều đó đang xảy ra rồi.
Những người mất việc sẽ đi đâu?
Họ phải học để làm những vị trí cao hơn. Tôi từng làm việc với Infosys, họ nói vẫn tuyển đủ nhân sự trẻ như trước, nhưng thay vì giao việc lặp đi lặp lại mà LLM làm được, họ để người mới dành nhiều thời gian hơn học quản lý dự án.
Hầu hết công ty không có tầm nhìn đó, và họ sẽ trả giá. Đa số tổ chức vận hành theo mô hình kim tự tháp: tuyển một lớp nhân sự trẻ, rồi chọn lọc dần lên cấp trung, cấp cao. Cắt bỏ phần đáy thì kim tự tháp thành hình thoi. Câu hỏi mà lúc này chưa ai trả lời được là: làm sao thành nhân sự cấp cao khi không còn vị trí cấp thấp nào để bắt đầu?
Đây là một bài toán phối hợp, kiểu nghịch lý người tù. Với từng công ty riêng lẻ, cắt tuyển cấp thấp là hợp lý về chi phí. Nhưng với cả xã hội, chúng ta cần những người đó có việc làm và học được nghề.
Điều gì khiến ông lo nhất?
Tôi khá lạc quan về tăng trưởng: năng suất sẽ cao hơn, của cải sẽ nhiều hơn. Nhưng tôi lo của cải đó dồn vào tay số ít, còn tập trung hơn bây giờ. Nếu AI tự động hóa phần lớn công việc mà quyền lực chỉ dồn vào vài công ty, hoặc một thực thể do nhà nước sở hữu, thì toàn bộ của cải và quyền lực bị thâu tóm.
Người bình thường có thể làm gì?
Mua cổ phiếu là một phần, nhưng thứ thực sự cần làm là tạo ra giá trị. Đừng chỉ làm người tuân thủ quy tắc, làm việc máy móc, vì như vậy bạn sẽ bị máy thay. Hãy là người biết đặt câu hỏi đúng và dùng AI để làm ra sản phẩm, dịch vụ mới. Một thế giới nhiều tinh thần khởi nghiệp là một thế giới mà quyền lực kinh tế còn được phân tán.
Tập trung của cải quá mức không có lợi cho ai, kể cả các tỷ phú. Tôi từng đến vài nước đang phát triển và vài vùng ở Mỹ Latinh, nơi người giàu sống trong khu biệt lập có tường rào, súng máy, trường riêng, bác sĩ riêng, cảnh sát tư nhân. Một người bạn sống ở Brazil nói cô ấy và đám bạn giàu có đều như đang ở tù. Tôi hỏi ý là sao. Cô ấy nói: một nhà tù do chính chúng tôi dựng lên. Tôi ngồi sau mấy bức tường này, ra ngoài thì có vệ sĩ kèm hai bên, vì xã hội bên ngoài không an toàn cho tôi.
Còn kịch bản xấu nhất?
Tôi phải nói thật: có nguy cơ thảm họa tiềm ẩn. Vi-rút tạo ra trong phòng thí nghiệm rồi phát tán. AI chiếm lĩnh mạng xã hội và thao túng con người để gom quyền lực. Chúng ta đã thấy drone do AI điều khiển săn người, những cảnh tượng như tận thế. Dù đứng về phe nào trong một cuộc chiến, tôi đều thấy thương người đang bị drone truy đuổi.
Nhưng điều tôi muốn nhấn mạnh là chúng ta còn quyền tự quyết rất lớn. Nên bớt hỏi “AI sẽ làm gì với chúng ta”, hỏi nhiều hơn “chúng ta muốn dùng AI để làm gì”. Công cụ càng mạnh thì sức thay đổi thế giới trong tay ta càng lớn. Vì vậy phải suy nghĩ như những nhà triết học về giá trị của mình: chúng ta muốn dựng lên một thế giới như thế nào?
Những người bi quan không sai khi nói rủi ro là có thật. Họ chỉ sai nếu cho rằng điều đó là tất yếu, bởi chúng ta vẫn còn lựa chọn.
— Silicon Valley Girl
