Đọc những dấu hiệu từ trà, chúng ta có thể thấy tương lai sẽ như thế nào. Công việc trong một thị trường có sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo (AI – artificial intelligence) sẽ ra sao và chúng ta cần chuẩn bị cho người học như thế nào? Kể từ khi ChatGPT xuất hiện, nhiều người có hiểu biết đã nói rằng bạn sẽ không bị thay thế bởi AI, nhưng bạn có thể bị thay thế bởi người khác sử dụng AI. Những nhà văn và người viết quảng cáo sử dụng AI có thể làm việc hiệu quả gấp ba đến năm lần. Điều này cũng đúng với các kỹ sư phần mềm sử dụng AI để sửa lỗi và hoàn thiện nhiều phần trong mã của họ. Những nhà thiết kế đồ họa sẽ có thể tạo ra năm mươi biến thể của một logo chỉ bằng cách điều chỉnh một loạt các yêu cầu dựa trên văn bản. Với sự gia tăng năng suất này, liệu chúng ta có cần nhiều nhà viết quảng cáo, kỹ sư và nhà thiết kế đồ họa như trước không? Tôi nghi ngờ rằng sẽ có sự pha trộn. Vì chúng ta đang ở một điểm chuyển giao công nghệ cho phép chúng ta làm nhiều hơn với AI sinh tạo (generative AI), nhu cầu về kỹ sư, đặc biệt là những người có năng suất cao gấp năm đến mười lần, sẽ chỉ tăng lên. Chúng ta đã thấy điều này xảy ra trong quá khứ. Vào đầu những năm 2000, toàn cầu hóa nhanh chóng đã cho phép nhiều công việc kỹ sư phần mềm được chuyển ra nước ngoài, chẳng hạn như Ấn Độ. Là một kỹ sư trẻ vào thời điểm đó, tôi nghĩ rằng mình phải đi học kinh doanh và chuyển sang nghề tài chính để tránh bị ảnh hưởng bởi lao động giá rẻ từ nước ngoài. Tôi đã sai. Kể từ đó, mức lương kỹ sư phần mềm đã tăng nhanh hơn nhiều so với tỷ lệ lạm phát. Điều này là do điện thoại thông minh và sự phát triển của internet đã tạo ra một môi trường thuận lợi cho các giải pháp phần mềm mới. AI sinh tạo đang tạo ra một môi trường còn thuận lợi hơn cho sự đổi mới. Từ góc nhìn của tôi, nhờ có AI sinh tạo, có vô số công việc cho các kỹ sư có thể sáng tạo áp dụng những công nghệ này để giải quyết các vấn đề mới trong hầu hết mọi ngành. Ngược lại, tôi không lạc quan cho những người hiện đang viết tóm tắt tin tức về biến động thị trường chứng khoán hàng ngày. Nếu điều này chưa xảy ra, thì những loại công việc này sẽ sớm được AI sinh tạo thực hiện. Những nhà viết quảng cáo và nhà viết kỹ thuật sẽ sống sót là những người tận dụng AI nhất để tăng năng suất của họ. 90% còn lại sẽ phải tìm việc khác. Tin tốt là, AI sinh tạo sẽ cần những loại công việc mới. Một trong những công việc hot nhất hiện nay là viết yêu cầu (prompt writer) hoặc kỹ sư yêu cầu (prompt engineer). Hai năm trước, không ai biết những công việc này là gì. Hóa ra, một nhà viết quảng cáo cởi mở và sáng tạo có thể chuyển đổi khá tốt vào một số vai trò này. AI sinh tạo cũng đang khiến chúng ta hình dung ra những cơ hội hoàn toàn mới liên quan đến an toàn, bảo mật và chống thiên lệch. Tôi nghi ngờ rằng khi nhiều tổ chức vật lộn với cách áp dụng công nghệ này, những cơ hội mới sẽ tiếp tục xuất hiện. Cũng giống như các giáo viên đang sử dụng AI để hỗ trợ những công việc nhàm chán hoặc đơn điệu của họ, các vị trí từ nhân sự đến quản lý sẽ bắt đầu giao cho AI sản xuất thư tuyển dụng hoặc báo cáo cuộc họp. Bề ngoài, điều này nghe có vẻ tốt và hữu ích, nhưng tôi cũng không thể không nghĩ đến những hậu quả lớn hơn. Không chỉ là về công việc cá nhân. Sự chọn lọc tự nhiên do AI gây ra cũng sẽ xảy ra ở cấp độ doanh nghiệp. Nếu chúng ta có hai công ty—một công ty nhỏ hơn, gọn nhẹ hơn và tự động hóa nhiều hơn, và một công ty lớn hơn, chậm hơn và phụ thuộc nhiều vào lao động con người—theo thời gian, công ty nhỏ hơn sẽ có thể cung cấp sản phẩm tương đương hoặc tốt hơn với giá thấp hơn và bắt đầu chiếm lĩnh thị trường từ công ty lớn hơn, điều này cuối cùng dẫn đến mất việc làm. Đây là một xu hướng phổ biến mà chúng ta thấy trong nhiều ngành, và điều này sẽ tiếp tục khi tự động hóa và công nghệ phát triển nhanh chóng. Một mặt, công ty nhỏ hơn có thể cung cấp hàng hóa hoặc dịch vụ hiệu quả hơn và với chi phí thấp hơn, điều này có thể có lợi cho người tiêu dùng. Mặt khác, việc mất việc làm có thể khó khăn cho những người bị ảnh hưởng trực tiếp. Điều này đã bắt đầu diễn ra một cách kịch tính. Năm 2006, công ty công nghệ giáo dục Chegg, Inc. ra mắt như một dịch vụ hỗ trợ gần ba triệu khách hàng với bài tập về nhà, cho thuê sách giáo khoa kỹ thuật số và vật lý, cũng như gia sư trực tuyến. Chỉ hai năm rưỡi trước khi ChatGPT xuất hiện, Forbes đã gọi công ty này là doanh nghiệp ed-tech (công nghệ giáo dục) có giá trị nhất tại Mỹ. Khi ChatGPT xuất hiện, Chegg đã chuyển hướng và bắt đầu tích hợp AI vào nền tảng của mình, nhưng không thể cạnh tranh với ChatGPT. Khi Chegg công bố thu nhập hàng quý vào tháng 5 năm 2023, Giám đốc điều hành đã thừa nhận rằng dịch vụ này đã gặp khó khăn trong việc theo kịp các sản phẩm của OpenAI, vì có quá nhiều sinh viên đang sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn để giúp họ làm bài tập. Công ty thừa nhận rằng họ không còn biết mình sẽ kiếm được bao nhiêu tiền trong năm đó vì ảnh hưởng của ChatGPT. Sự thừa nhận gây sốc này đã khiến cổ phiếu của Chegg giảm gần 50%. Kể từ khi AI sinh tạo xuất hiện, nhiều người đã lo lắng rằng những công cụ này sẽ làm đảo lộn các doanh nghiệp đã thành lập. Lo ngại này từng xa vời, nhưng giờ đây đã trở thành hiện thực với những câu chuyện như thế này. Những cảm xúc này không chỉ là của riêng tôi. “Nó sẽ ảnh hưởng đến mọi ngành khác nhau, mọi người khác nhau và mọi công việc khác nhau,” Ethan Mollick từ Wharton nói. “Công việc ít bị ảnh hưởng nhất bởi AI, theo nghiên cứu giai đoạn đầu mà chúng tôi có, là nghề lợp mái, và tôi đã nói chuyện với một vài thợ lợp mái, họ nói, ‘Thực ra, nghề lợp mái cũng sẽ thay đổi, vì giờ chúng tôi có thể làm tất cả các đề xuất của mình với sự trợ giúp của AI.’ ” Khi bạn phát triển trí tuệ nhân tạo có thể hiểu ngôn ngữ, nhận diện mẫu, và giải quyết vấn đề, cũng như AI có thể chẩn đoán bệnh, thực hiện giao dịch chứng khoán, sáng tác nhạc, chiến đấu trong các vụ kiện, hiểu cảm xúc, phân tích mã di truyền, xử lý yêu cầu bảo hiểm, kỹ thuật, và viết bài, không khó để tin rằng nhiều thay đổi hơn đang đến. Chiến lược thành công sẽ không phải là chống lại mà là thích ứng.
Giải thích ELI5:
– AI sinh tạo (generative AI): Là loại trí tuệ nhân tạo có khả năng tạo ra nội dung mới, như văn bản, hình ảnh, hoặc âm nhạc, dựa trên dữ liệu mà nó đã học.
– Nhà viết quảng cáo (copywriter): Là người viết nội dung quảng cáo, giúp thu hút khách hàng.
– Kỹ sư yêu cầu (prompt engineer): Là người tạo ra các yêu cầu cho AI, giúp AI hiểu và thực hiện nhiệm vụ tốt hơn.
Giải thích thuật ngữ khó hiểu:
– Trí tuệ nhân tạo (AI – artificial intelligence): Công nghệ cho phép máy tính thực hiện các nhiệm vụ mà thường cần trí tuệ con người, như hiểu ngôn ngữ, học hỏi và giải quyết vấn đề.
– AI sinh tạo (generative AI): Là một nhánh của AI, chuyên tạo ra nội dung mới dựa trên dữ liệu đã học.
– Công nghệ giáo dục (ed-tech): Là lĩnh vực sử dụng công nghệ để cải thiện quá trình học tập và giảng dạy.
Ông ấy kể cho tôi một câu chuyện về một sinh viên trẻ ở Stanford mà ông đang hướng dẫn, người đã vào văn phòng của ông. “Cô ấy rất buồn, nói rằng cô vừa mới học cách lập trình và giờ trí tuệ nhân tạo (AI – artificial intelligence) đã có thể làm điều đó tốt hơn,” Piech nói. “Cô ấy cảm thấy như mình đã bị gạt ra ngoài.” Trong hai mươi năm qua, kỹ sư phần mềm và khoa học dữ liệu đã là hai công việc hot nhất cho những người trẻ mới ra trường. Chúng tôi khuyến khích họ theo đuổi những nghề này nếu họ muốn trở thành một phần của tương lai. Chúng tôi khuyên sinh viên học cách lập trình để trở thành một phần của nền kinh tế số. Nhưng điều chúng tôi biết bây giờ là AI sinh ra (generative AI) có thể làm điều này rất tốt. Điều này tạo ra sự căng thẳng. Chúng tôi lo lắng khi cho phép trẻ em sử dụng các công cụ AI ở trường để tránh gian lận, mặc dù thực tế là họ sẽ có những công việc trong tương lai yêu cầu sự hợp tác chặt chẽ với những công cụ này. Điều này còn phức tạp hơn bởi cái mà Bill Gates gọi là một “nghịch lý khó hiểu” khác. Chúng ta hiện có một công cụ giúp việc học trở nên dễ dàng hơn, nhưng thật buồn, trong một số trường hợp, nó khiến mọi người tự hỏi liệu họ có cần những kỹ năng đó hay không. Tại sao sinh viên lại phải học những kỹ năng mà AI có thể làm tốt hơn? “Vậy bạn đã nói gì với cô ấy?” Tôi hỏi Piech. “Tôi nói tôi tin rằng khả năng lập trình sẽ rất quan trọng. Tôi bảo cô ấy rằng nếu muốn tạo ra bất kỳ giải pháp lớn nào, bao gồm cả giải pháp sử dụng AI sinh ra, ngay cả khi AI sinh ra có thể viết mã, bạn thực sự cần biết cách các phần đó có thể kết hợp với nhau.” Nói cách khác, ông ấy nói, sẽ rất quan trọng để học cách làm việc cùng với AI sinh ra. Để xây dựng bất cứ điều gì, bạn vẫn cần biết cách các phần kết hợp với nhau và chúng thực sự hoạt động như thế nào. Những nhân viên mới vào nghề hiểu biết về AI và sử dụng nó sẽ hiệu quả hơn nhiều so với những người không hiểu. Con trai tôi, 14 tuổi, rất thích lập trình và mong muốn một ngày nào đó làm trò chơi điện tử. Tôi nghĩ cậu ấy có khả năng lớn trong lĩnh vực này, nhưng tôi cũng khuyến khích cậu ấy sử dụng AI sinh ra để thực hiện những dự án tham vọng hơn mà cậu ấy thường không thể làm một mình. Cậu ấy sẽ có khả năng tạo ra những trò chơi mà trước đây, trước khi có AI sinh ra, cần một đội ngũ khoảng nửa tá kỹ sư chuyên nghiệp để tạo ra. Đã có nhiều tài liệu chứng minh rằng AI sinh ra có thể viết với khả năng thực sự. Điều này không có nghĩa là bạn không nên học cách viết. Nếu một trong những đứa trẻ của tôi đến và nói rằng chúng muốn trở thành biên kịch, tôi sẽ bảo chúng phải thật giỏi trong việc viết kịch bản. Sau đó, tôi sẽ khuyến khích chúng sử dụng AI sinh ra để thực hiện những dự án ngày càng táo bạo hơn. Bạn cần phải giỏi trong một nghề để biết chất lượng cao trông như thế nào. Hơn nữa, một người có cảm nhận tốt về câu chuyện và phim ảnh sẽ không còn phải dừng lại ở giai đoạn viết kịch bản. Một biên kịch có thể thực sự sản xuất bộ phim với sự trợ giúp của AI sinh ra. Công nghệ này đã có thể sản xuất nhạc và video. Nó thậm chí có thể chỉnh sửa các đoạn phim thô. Một bộ phim mà trước đây tốn một trăm triệu đô la và mất vài năm để sản xuất có thể sớm được thực hiện bởi một nhóm nhỏ sinh viên điện ảnh với một phần ngân sách đó. Chúng ta không biết các hệ thống này sẽ tốt hơn bao nhiêu, nhưng ngay cả thế hệ AI hiện tại cũng bắt đầu gây ra sự gián đoạn trong ngành công nghiệp điện ảnh, cũng như nhiều ngành khác. Các nghiên cứu ban đầu về cải thiện năng suất do AI của Trường Wharton cho thấy sự cải thiện hiệu suất từ 30 đến 80% trên nhiều nhiệm vụ phân tích cao cấp. Điều này bao gồm viết lách mạnh mẽ và súc tích hơn, phân tích, tư vấn và lập trình. “Nếu bạn muốn làm việc trong những lĩnh vực này, AI là, và sẽ vẫn là, một phần trong cuộc sống của bạn,” Mollick nói. “Bạn cần tìm cách sử dụng AI để tăng năng suất lên gấp mười lần—nghĩa là vẫn cần có con người tham gia. Nếu bạn đang cố gắng trở thành biên tập viên, lập trình viên, hoặc thậm chí là thợ lợp mái, bạn sẽ cần phải là một centaur, chỉ khác là thay vì nửa người nửa ngựa, bạn phải là nửa người nửa mô hình ngôn ngữ lớn.” Để đáp ứng nhu cầu của thế giới công việc mới này, các nhà giáo dục sẽ phải, một cách rõ ràng hoặc ngầm, tiếp tục làm cho sinh viên quen thuộc với những công cụ này và sức mạnh mà chúng có. AI sinh ra là một công nghệ đa mục đích, một công nghệ hiếm khi xuất hiện. Hãy nghĩ về những biến đổi do sức mạnh hơi nước, máy tính, hoặc internet mang lại. AI sinh ra có khả năng biến đổi cuộc sống của chúng ta nhanh hơn và sâu sắc hơn bất kỳ một trong những điểm chuyển giao trước đó. Cách mạng Công nghiệp chủ yếu là về chuyên môn hóa lao động. Chúng ta đã tạo ra dây chuyền lắp ráp và công nhân sau đó chuyên môn hóa trong những công việc nhất định trên dây chuyền đó. Xu hướng này đã tiếp tục cho đến bây giờ, khi các tổ chức phức tạp phát triển các hệ thống phức tạp. Lợi ích của việc chuyên môn hóa sẽ tiếp tục trong một thế giới AI. “Chính xác thì thị trường việc làm của ngày mai trông như thế nào rất khó dự đoán, nhưng càng có nhiều kỹ năng chuyên sâu, cho dù đó là tư vấn y tế, tư duy khoa học, hay hỗ trợ khách hàng, thì giá trị của nó sẽ càng cao, ngay cả trong một thế giới mà năng suất sẽ được cải thiện bởi AI,” Bill Gates nói với tôi. Không chỉ có lý do hơn bao giờ hết để trẻ em tiếp tục học về các lĩnh vực mà chúng quan tâm, ông nói, mà sinh viên cần phải tăng tốc học những kỹ năng này, và học chúng một cách tốt nhất có thể. “Các công việc đầu vào sẽ yêu cầu mọi người hiểu cách sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn và tất cả các công cụ mà chúng cung cấp. Bạn sẽ cần chúng để tạo ra mọi thứ từ hóa đơn đến kế hoạch kinh doanh. Nơi làm việc sẽ khuyến khích lực lượng lao động của mình đưa ra sản phẩm tốt nhất mà họ có thể. Càng cao kỹ năng của bạn, giá trị của kỹ năng đó trong lực lượng lao động sẽ càng lớn.”
Giải thích ELI5:
– AI sinh ra (generative AI): Là một loại trí tuệ nhân tạo có khả năng tạo ra nội dung mới, như văn bản, hình ảnh, âm nhạc, hoặc video, dựa trên dữ liệu mà nó đã học. Ví dụ, nếu bạn cho AI sinh ra một số hình ảnh của mèo, nó có thể tạo ra hình ảnh mới của mèo mà bạn chưa từng thấy.
– Mô hình ngôn ngữ lớn (large language model): Là một loại AI được huấn luyện để hiểu và tạo ra văn bản. Nó giống như một người bạn có thể trò chuyện với bạn và giúp bạn viết văn bản hay hơn.
Giải thích thuật ngữ khó hiểu:
– Trí tuệ nhân tạo (AI – artificial intelligence): Công nghệ cho phép máy tính thực hiện các nhiệm vụ mà thường cần trí tuệ con người, như học hỏi và giải quyết vấn đề.
– AI sinh ra (generative AI): Là một loại AI có khả năng tạo ra nội dung mới, như văn bản, hình ảnh, âm nhạc, hoặc video.
– Mô hình ngôn ngữ lớn (large language model): Là một loại AI được huấn luyện để hiểu và tạo ra văn bản, giúp con người viết tốt hơn.
– Chuyên môn hóa lao động: Là việc chia nhỏ công việc thành các phần nhỏ hơn để mỗi người có thể làm một phần tốt hơn, giống như trong dây chuyền lắp ráp.
– Năng suất: Là mức độ hiệu quả trong công việc, tức là làm được nhiều việc hơn trong cùng một khoảng thời gian.
