Gần đây, Anthropic đã công bố một nghiên cứu mô tả chính xác những công việc nào hiện đang bị AI thay thế. Nhóm dễ bị ảnh hưởng nhất lại khiến mọi người bất ngờ: họ già hơn, có trình độ học vấn cao hơn và thu nhập cao hơn (cao hơn 47% so với mức trung bình). Hơn nữa, xác suất họ có bằng sau đại học gần như gấp bốn lần so với những người chưa bị AI tác động.
Tuy nhiên, các nghiên cứu cho thấy AI vẫn chưa đạt đến giới hạn năng lực lý thuyết của nó, và phạm vi ứng dụng thực tế hiện tại chỉ chiếm một phần nhỏ trong số các tình huống có thể triển khai. Cụ thể, một số nhiệm vụ dù có tính khả thi về mặt lý thuyết để áp dụng AI, nhưng vẫn chưa được triển khai quy mô lớn, với các rào cản chính bao gồm hạn chế về chức năng của mô hình, ràng buộc pháp lý và quy định, ngưỡng thích ứng phần mềm chuyên dụng, yêu cầu kiểm tra thủ công, và nhiều trở ngại khác.
Đáng chú ý, công ty công bố nghiên cứu này chính là công ty bán mô hình lớn nổi tiếng Claude. Một công ty bán AI đã công bố dữ liệu bất lợi nhất cho chính mình. Anthropic có thể đã chọn làm suy yếu các kết luận này vì động cơ thương mại, nhưng họ vẫn lựa chọn công khai.
10 nghề nghiệp “nguy cơ cao” đã được công bố, những công việc nào nằm ngoài ranh giới?
Trước khi trình bày kết quả nghiên cứu, Anthropic đầu tiên giới thiệu: “Hiện tại, bằng chứng về tác động của AI đến việc làm vẫn còn hạn chế. Mục tiêu của chúng tôi là xây dựng một phương pháp đo lường cách AI ảnh hưởng đến việc làm và cập nhật phân tích này định kỳ trong tương lai. Phương pháp này không thể ghi nhận tất cả các con đường AI tái cấu trúc thị trường lao động, nhưng bằng cách thiết lập nền tảng trước khi những tác động đáng kể xuất hiện, chúng tôi hy vọng có thể nhận diện các cú sốc kinh tế một cách đáng tin cậy hơn trong tương lai, thay vì chỉ gán ghép nguyên nhân sau khi sự việc đã xảy ra. Tác động của AI có thể cuối cùng trở nên rất rõ ràng. Tuy nhiên, khi tác động vẫn chưa rõ ràng, khung phân tích này đặc biệt hữu ích trong việc xác định những vị trí dễ bị tổn thương nhất trước khi sự thay thế thực sự xảy ra.”
Logic của họ rất trực tiếp. Anthropic đã xây dựng một chỉ số mới gọi là "mức độ tiếp xúc thực tế (observed exposure)", không xem xét những gì AI "có thể làm" về mặt lý thuyết, mà chỉ tập trung vào những gì nó "đang làm" trong môi trường nghề nghiệp thực tế. Hiện tại, chỉ số này được đo lường dựa trên hàng triệu cuộc hội thoại thực tế của Claude từ người dùng doanh nghiệp. Nếu bạn đã dành bốn năm và 200.000 USD để lấy bằng cấp chỉ nhằm vào các nghề văn phòng, thì công ty phát triển Claude vừa xác nhận: mức độ tiếp xúc nghề nghiệp của bạn có thể cao hơn cả pha rượu cho bạn trong lễ tốt nghiệp của bạn.
Ví dụ, trong các vị trí liên quan đến máy tính và toán học, tỷ lệ phù hợp với nhiệm vụ lý thuyết của mô hình lớn là 94%, nhưng hiện tại chỉ mới đạt 33%; trong các vị trí văn phòng và hành chính, năng lực lý thuyết là 90%, nhưng việc sử dụng thực tế hiện nay chỉ ở mức 40%. Khoảng cách giữa “AI có thể làm gì” và “AI đang làm gì thực tế” vẫn còn rất lớn. Các nhà nghiên cứu cũng đã chỉ rõ điều sẽ xảy ra tiếp theo: khi năng lực được nâng cao và ứng dụng được mở rộng, việc sử dụng thực tế sẽ dần lấp đầy năng lực lý thuyết.
Dữ liệu cho thấy, trong danh sách 10 nghề có mức độ tiếp xúc thực tế cao với AI, lập trình viên dẫn đầu với tỷ lệ bao phủ nhiệm vụ 74,5% (phù hợp với đặc điểm sử dụng AI cao trong phát triển mã); nhân viên dịch vụ khách hàng xếp thứ hai với 70,1% nhờ ứng dụng thường xuyên các giao diện API chính thức; và nhân viên nhập liệu đứng thứ ba với tỷ lệ bao phủ 67% do quy trình nhập liệu được tự động hóa cao.
Tiếp theo, chuyên viên hồ sơ y tế chiếm 66,7%; chuyên viên nghiên cứu thị trường và chuyên viên tiếp thị chiếm 64,8%; đại diện bán hàng bán sỉ và sản xuất (không bao gồm sản phẩm kỹ thuật và khoa học) chiếm 62,8%; chuyên viên tài chính và đầu tư chiếm 57,2%; chuyên viên đảm bảo chất lượng phần mềm và kiểm thử chiếm 51,9%; chuyên viên phân tích an ninh thông tin chiếm 48,6%; chuyên viên hỗ trợ người dùng máy tính chiếm 46,8%.
Những điều trên không phải là dự đoán, mà là những tình huống thay thế công việc thực tế đang xảy ra trên các nền tảng AI.
Ngoài ra, công nghệ đang tái định hình nghề nghiệp văn phòng này lại gần như không ảnh hưởng đến khoảng một phần ba lực lượng lao động. Xét từ nhóm cuối, 30% người lao động hoàn toàn không có sự tiếp xúc với AI, vì các nhiệm vụ công việc của họ có tần suất quá thấp trong mẫu thống kê, không đạt ngưỡng tính toán, dẫn đến tỷ lệ phủ sóng nhiệm vụ AI bằng 0. Các vị trí điển hình bao gồm đầu bếp, thợ sửa xe máy, nhân viên cứu hộ, pha chế cocktail, nhân viên rửa chén, và nhân viên phục vụ phòng thay đồ. Đồng thời, vẫn còn rất nhiều công việc vẫn nằm ngoài giới hạn khả năng của AI trong thời gian dài, bao gồm các công việc nông nghiệp lao động chân tay như cắt tỉa cây cối, vận hành máy móc nông nghiệp, cũng như các công việc thực tiễn pháp lý như đại diện tòa án.
Sự phân hóa không còn là “kỹ năng cao vs kỹ năng thấp”, mà là “có bị AI bao phủ hay không”. Khi thực hiện phân tích hồi quy ở cấp độ nghề nghiệp với quy mô việc làm hiện tại làm trọng số, kết quả cho thấy: mức độ tiếp xúc thực tế với AI càng cao, kỳ vọng tăng trưởng việc làm càng yếu. Cứ mỗi khi tỷ lệ bao phủ nhiệm vụ tăng 10 điểm phần trăm, dự báo tăng trưởng việc làm của BLS giảm tương ứng 0,6 điểm phần trăm. Mối tương quan yếu này xác nhận tính nhất quán của chỉ số này với dữ liệu đánh giá thị trường lao động chuyên nghiệp; đáng chú ý là, chỉ dựa vào hệ số năng lực truyền thống β, không thể quan sát được đặc điểm liên kết này.
Trình độ học vấn cao hơn, nhưng lại dễ thất nghiệp hơn
Điều thực sự gây lo ngại là những phát hiện ở cấp độ cấu trúc dân số. Khi so sánh hình ảnh người lao động giữa nhóm 25% có mức độ tiếp xúc cao nhất và nhóm 30% có mức độ tiếp xúc bằng không, sự khác biệt giữa hai nhóm rõ rệt: tỷ lệ nữ trong nhóm có mức độ tiếp xúc cao cao hơn 16 điểm phần trăm, tỷ lệ người da trắng cao hơn 11 điểm phần trăm, và tỷ lệ người châu Á gần như gấp đôi.
Hơn nữa, nhóm có mức độ tiếp xúc với AI cao nhất có thu nhập trung bình cao hơn 47% so với nhóm có mức độ tiếp xúc thấp nhất, đồng thời có trình độ học vấn cao hơn tổng thể. Trong đó, tỷ lệ người có bằng thạc sĩ trong nhóm không có mức độ tiếp xúc nào chỉ là 4,5%, trong khi nhóm có mức độ tiếp xúc cao đạt 17,4%, chênh lệch gần bốn lần.
Các phép tính tình huống cực đoan cho thấy, nếu nhân viên ở các vị trí có mức độ phơi nhiễm cao nhất trong top 10% bị sa thải hàng loạt, tỷ lệ thất nghiệp của nhóm có mức độ phơi nhiễm cao nhất trong top 25% sẽ tăng từ 3% lên 43%, và tỷ lệ thất nghiệp tổng thể cũng sẽ tăng từ 4% lên 13%.
Những người này lại chính là nhóm vốn được cho là “được giáo dục bảo vệ”. Một người dùng mạng nhận xét: “Nói thật, điều này khá khiến người ta ngạc nhiên, nhưng cũng hợp lý, vì họ có thể sở hữu những kỹ năng có thể dễ dàng chuyển đổi sang các lĩnh vực công nghệ đang phát triển nhanh.”
Lao động trẻ cần được quan tâm đặc biệt; Brynjolfsson và các cộng sự báo cáo rằng trong nhóm tuổi 22 đến 25, quy mô việc làm trong các nghề có mức độ tiếp xúc cao đã giảm 6%~16%. Nghiên cứu cho rằng nguyên nhân chính dẫn đến giảm việc làm là do doanh nghiệp chậm lại trong tuyển dụng, chứ không phải do số lượng người nghỉ việc hoặc sa thải tăng lên.
Ngoài ra, các nhà nghiên cứu của Anthropic phát hiện rằng, sau khi loại bỏ chu kỳ biến động đặc biệt từ năm 2020 đến 2021, xu hướng tuyển dụng thanh niên cho hai nhóm vị trí vào năm 2024 có sự phân hóa rõ rệt: ý định tuyển dụng thanh niên vào các vị trí có mức độ tiếp xúc AI cao của doanh nghiệp giảm đáng kể. Trong đó, tỷ lệ gia nhập hàng tháng cho các nghề có mức độ tiếp xúc thấp duy trì ổn định ở mức 2%, trong khi tỷ lệ người mới vào làm ở các vị trí có mức độ tiếp xúc cao giảm khoảng 0,5 điểm phần trăm. Theo tính toán tổng hợp, kể từ khi ChatGPT được phổ biến, tỷ lệ thanh niên vào làm ở các nghề có mức độ tiếp xúc cao giảm 14% so với năm 2022, kết quả này ở mức ý nghĩa thống kê ở biên; trong khi đó, người lao động trên 25 tuổi không ghi nhận hiện tượng thu hẹp tuyển dụng tương tự.
Các vị trí cấp sơ cấp không bao giờ chỉ đơn thuần là “công việc”, mà là trường huấn luyện: các phân tích viên cấp sơ cấp ở đây trở thành các phân tích viên cấp cao, các luật sư cấp sơ cấp ở đây học cách xây dựng lập luận. Nếu tầng lớp này biến mất, thì những chuyên gia cấp cao trong tương lai sẽ đến từ đâu? Câu hỏi này hiện vẫn chưa có câu trả lời.
Đồng thời, một số người dùng mạng đã bày tỏ: “Nếu AI thay thế tất cả những người lao động tri thức và nhân tài kỹ thuật, thì khi dữ liệu huấn luyện hiện tại của mô hình trở nên lỗi thời, ai sẽ sản xuất dữ liệu huấn luyện thế hệ tiếp theo? Ai sẽ sáng tạo ra lượng nội dung khổng lồ có thể tìm kiếm trên mạng — những nội dung chính là nguyên liệu cốt lõi để AI tạo ra đầu ra? Ngoài ra, khi đa số người dùng chính của AI đối mặt với nguy cơ thất nghiệp, ai sẽ tiếp tục gánh vác chi phí tính toán khổng lồ để cung cấp vốn hỗ trợ cho việc vận hành và cải tiến AI?”
Liên kết tham khảo: https://www.anthropic.com/research/labor-market-impacts
Bài viết này đến từ tài khoản công chúng WeChat "AI Tiền Tuyến", biên tập: Hoa Vệ