Anthropic công bố báo cáo về tác động của AI đến việc làm: Các vị trí trong lĩnh vực giáo dục đại học bị ảnh hưởng nhiều nhất

Tác giả gốc: New Intelligence Yuan

Giá trị công việc của bạn đang bị AI rút cạn. Báo cáo mới nhất từ Anthropic đã tiết lộ một sự thật ngược với trực giác: những công việc càng phức tạp theo tiêu chuẩn số năm học, lại càng bị AI tăng tốc mạnh mẽ hơn. So với việc bị thay thế trực tiếp, điều đáng sợ hơn chính là "phi kỹ năng hóa" – AI lấy đi niềm vui suy nghĩ, để lại cho bạn chỉ còn những công việc vặt. Tuy nhiên, dữ liệu cũng chỉ ra con đường duy nhất để vượt qua: nắm vững cách hợp tác giữa con người và máy móc, tỷ lệ thành công có thể tăng gấp mười lần. Trong thời đại dư thừa sức mạnh tính toán này, đây là một bản hướng dẫn sinh tồn mà bạn nhất định phải đọc.

Anthropic vừa đăng tải Báo cáo Chỉ số Kinh tế trên trang web chính thức của họ hôm qua.

Báo cáo không chỉ tập trung vào những điều mà con người đang làm với AI, mà còn chú trọng đến việc AI thực sự thay thế suy nghĩ của con người đến mức độ nào.

Lần này, họ giới thiệu một hệ thống các khái niệm mới được gọi là "Các yếu tố kinh tế" (Economic Primitives), nhằm cố gắng đo lường mức độ phức tạp của công việc, trình độ giáo dục cần thiết và mức độ tự chủ của AI.

Tương lai nơi làm việc được phản ánh qua dữ liệu phức tạp hơn nhiều so với những quan điểm đơn thuần như "lý thuyết thất nghiệp" hay "lý thuyết thiên đường".

Trong nhận thức truyền thống của chúng ta, máy móc thường giỏi trong các công việc lặp lại đơn giản, nhưng lại tỏ ra vụng về trong các lĩnh vực liên quan đến tri thức sâu sắc.

Nhưng dữ liệu của Anthropic lại đưa ra một kết luận hoàn toàn ngược lại: nhiệm vụ càng phức tạp, sự "tăng tốc" mà AI mang lại lại càng đáng kinh ngạc.

Báo cáo cho thấy, đối với những nhiệm vụ chỉ cần trình độ trung học phổ thông để hiểu, Claude có thể tăng tốc độ làm việc lên 9 lần;

Và ngay khi độ khó của nhiệm vụ tăng lên mức yêu cầu có bằng đại học, tỷ lệ tăng tốc này lập tức tăng vọt lên 12 lần.

Điều này có nghĩa là, những công việc dành cho tầng lớp trí thức trắng tay vốn đòi hỏi con người phải suy nghĩ chăm chú hàng giờ, chính là lĩnh vực mà AI hiện nay đạt hiệu suất "thu hoạch" cao nhất.

Ngay cả khi chúng ta tính đến tỷ lệ lỗi thỉnh thoảng AI tạo ra các ảo giác, kết luận vẫn không thay đổi: Hiệu suất tăng vọt mà AI mang lại cho các nhiệm vụ phức tạp hoàn toàn có thể bù đắp cho chi phí sửa chữa khi AI mắc sai lầm.

Điều này giải thích lý do vì sao các lập trình viên, các nhà phân tích tài chính hiện nay không thể tách rời Claude —— bởi vì trong những lĩnh vực đòi hỏi mật độ trí tuệ cao này, hiệu ứng đòn bẩy mà AI thể hiện là mạnh nhất.

Dữ liệu gây sốc nhất trong báo cáo này chính là các kết quả kiểm tra "khả năng bền bỉ" (thời gian hoàn thành nhiệm vụ, Task horizons, được đo lường dựa trên tỷ lệ thành công 50%) của AI.

Các bài kiểm tra chuẩn mực như METR (Model Evaluation & Threat Research - Đánh giá Mô hình và Nghiên cứu Nguy cơ) cho rằng, các mô hình hàng đầu hiện nay (ví dụ như Claude Sonnet 4.5) có tỷ lệ thành công dưới 50% khi xử lý các nhiệm vụ mà con người cần khoảng 2 giờ để hoàn thành.

Tuy nhiên, trong dữ liệu người dùng thực tế của Anthropic, giới hạn thời gian này đã bị kéo dài đáng kể.

Trong các tình huống thương mại liên quan đến gọi API, Claude có thể duy trì tỷ lệ thắng trên 50% trong các nhiệm vụ đòi hỏi 3,5 giờ làm việc.

Tuy nhiên, trên giao diện trò chuyện của Claude.ai, con số này đáng kinh ngạc đã tăng lên tới 19 giờ.

Tại sao lại có khoảng cách lớn như vậy? Bí mật nằm ở sự can thiệp của "con người".

Việc kiểm tra hiệu năng là AI đối mặt với bài kiểm tra một cách độc lập, nhưng trong thực tế, người dùng sẽ phân rã một dự án phức tạp và quy mô lớn thành hàng loạt các bước nhỏ, liên tục điều chỉnh hướng đi của AI thông qua các vòng phản hồi không ngừng.

Luồng công việc hợp tác giữa con người và máy tính này đã nâng giới hạn thời gian thực hiện nhiệm vụ (được đo lường theo tỷ lệ thành công 50%) từ 2 giờ lên khoảng 19 giờ, tức là gần gấp 10 lần.

Đây có lẽ mới là hình mẫu của công việc trong tương lai:Không phải AI độc lập thực hiện mọi thứ, mà con người đã học cách khai thác nó để hoàn thành một cuộc marathon.

Nếu mở rộng tầm nhìn ra toàn cầu, chúng ta sẽ thấy rõ một đường cong "sự chấp nhận" vừa rõ ràng vừa mang chút mỉa mai.

Ở các nước phát triển có GDP bình quân đầu người cao, AI đã thâm nhập sâu rộng vào năng suất lao động và cuộc sống cá nhân.

Người ta sử dụng nó để viết mã, lập báo cáo, thậm chí lên kế hoạch cho các chuyến du lịch.

Tuy nhiên, ở những quốc gia có GDP bình quân đầu người thấp hơn, vai trò chính của Claude là "giáo viên", với rất nhiều ứng dụng tập trung vào bài tập học đường và hướng dẫn giáo dục.

Ngoài sự chênh lệch giàu nghèo, điều này còn là biểu hiện của sự chênh lệch thế hệ công nghệ.

Anthropic cho biết họ đang hợp tác với chính phủ Rwanda, nhằm giúp người dân tại đây vượt qua giai đoạn "học tập" ban đầu và tiến vào các lớp ứng dụng rộng rãi hơn.

Bởi vì nếu không can thiệp,Trí tuệ nhân tạo có khả năng trở thành rào cản mới: những người ở khu vực giàu có dùng nó để tăng sản lượng theo cấp số nhân, trong khi những người ở khu vực kém phát triển vẫn còn đang dùng nó để ôn tập những kiến thức cơ bản.

Phần gây tranh cãi và đáng lo ngại nhất trong báo cáo là phần thảo luận về "mất kỹ năng" (Deskilling).

Dữ liệu cho thấy, nhiệm vụ mà Claude hiện đang thực hiện yêu cầu trung bình 14,4 năm giáo dục (tương đương bằng cao đẳng), cao hơn nhiều so với mức trung bình 13,2 năm yêu cầu cho các hoạt động kinh tế nói chung.

AI đang loại bỏ một cách hệ thống các phần "trí tuệ cao" trong công việc.

Đối với các nhà viết lách công nghệ hoặc các đại lý du lịch, điều này có thể là thảm họa.

Trí tuệ nhân tạo đảm nhận những công việc cần "đầu óc" như phân tích xu hướng ngành và lập kế hoạch cho các chuyến đi phức tạp, có thể chỉ còn lại những công việc vụn vặt như vẽ phác thảo, nhận hóa đơn cho con người.

Công việc của bạn vẫn còn đó, nhưng "giá trị" của công việc đó đã bị rút sạch.

Tất nhiên, cũng có người được lợi.

Ví dụ như quản lý bất động sản, khi AI xử lý các công việc hành chính tẻ nhạt như kế toán và đối chiếu hợp đồng, họ có thể tập trung vào các công việc đòi hỏi kỹ năng cảm xúc cao như đàm phán với khách hàng và quản lý các bên liên quan – đây thực chất là một hình thức "nâng cao tay nghề" (Upskilling).

Anthropic thận trọng cho rằng đây chỉ là một kịch bản dựa trên tình hình hiện tại, chứ không phải là một dự đoán chắc chắn.

Nhưng hồi chuông cảnh báo mà nó đánh lên là thật.

Nếu năng lực cạnh tranh cốt lõi của bạn chỉ là xử lý thông tin phức tạp, thì bạn đang ở trung tâm cơn bão.

Cuối cùng, hãy để chúng ta quay trở lại góc nhìn vĩ mô.

Anthropic đã điều chỉnh dự báo về năng suất lao động của Hoa Kỳ.

Sau khi loại bỏ các sai sót và thất bại tiềm tàng của AI, họ dự đoán AI sẽ thúc đẩy tăng trưởng năng suất từ 1,0% đến 1,2% mỗi năm trong thập kỷ tới.

Điều này có vẻ giảm một phần ba so với ước tính lạc quan trước đây là 1,8%, nhưng đừng bao giờ xem thường con số 1%.

Điều này đủ để tốc độ tăng trưởng năng suất của Mỹ quay trở lại mức như thời kỳ bùng nổ internet cuối thập niên 1990.

Hơn nữa, con số này chỉ dựa trên khả năng của mô hình đến tháng 11 năm 2025. Khi Claude Opus 4.5 ra mắt, cùng với việc "chế độ tăng cường" (tức là người dùng không còn cố gắng giao toàn bộ công việc cho AI mà thay vào đó là hợp tác thông minh hơn với AI) dần trở thành xu hướng chủ đạo trong hành vi người dùng, con số này vẫn còn rất nhiều tiềm năng tăng trưởng.

Đọc qua toàn bộ báo cáo, điều khiến người ta cảm khái sâu sắc không hẳn là AI đã trở nên mạnh mẽ đến đâu, mà còn là con người đã thích nghi nhanh chóng đến mức nào.

Chúng ta đang trải qua một cuộc di cư từ "tự động hóa bị động" sang "củng cố chủ động".

Trong cuộc cách mạng này, AI giống như một chiếc gương, nó tiếp quản những công việc đòi hỏi trình độ học vấn cao nhưng có thể hoàn thành thông qua lập luận logic, qua đó buộc chúng ta phải tìm kiếm những giá trị không thể được lượng hóa bởi thuật toán.

Trong thời đại dư thừa năng lực tính toán này, năng lực khan hiếm nhất của con người không còn là tìm kiếm câu trả lời, mà là xác định vấn đề.

Tài liệu tham khảo:

https://www.anthropic.com/research/economic-index-primitives

https://www.anthropic.com/research/bao-cao-chi-so-kinh-te-anthropic-thang-1-2026