Một thập kỷ sau, tỷ lệ thất nghiệp ở nước này đang ở mức thấp kỷ lục. Nhưng những tiêu đề nghiệt ngã hồi đó, như kiểu "Người giàu và những con rô-bốt của họ sắp khiến một nửa số việc làm trên thế giới biến mất", giờ xem ra có vẻ buồn cười.
Liệu công nghệ trí tuệ nhân tạo có làm biến mất những công việc hiện con người đang đảm nhiệm? Điều đó là chắc chắn nhưng bao nhiêu công việc sẽ bị mất đi? Câu trả lời thực sự chưa có. Ảnh Getty
Các tác giả của nghiên cứu nói rằng họ không thực sự có ý cho rằng 'ngày tận thế' đã cận kề. Thay vào đó, họ đang cố gắng mô tả khả năng phát triển của công nghệ.
Các nhóm chuyên gia, các nhóm nghiên cứu doanh nghiệp và các nhà kinh tế xuất bản hết bài báo này đến bài báo khác để xác định chính xác mức độ công việc "bị ảnh hưởng" hoặc "có liên quan" tới công nghệ.
Nói cách khác, họ cần phải làm rõ câu hỏi: Nếu chi phí của các công cụ không phải là một yếu tố và mục tiêu duy nhất cho việc tự động hóa, thì công nghệ cụ thể có thể thay thế cho bao nhiêu công việc?
Khi các nhà nghiên cứu của Oxford, gồm Carl Benedikt Frey và Michael A. Osborne, đang tiến hành nghiên cứu của họ, thì IBM Watson, một hệ thống trả lời câu hỏi được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo, lại vừa gây chấn động thế giới khi giành chiến thắng trong cuộc thi "Jeopardy!" (chương trình đố vui kiến thức truyền hình tại Mỹ).
Siêu máy tính IBM Watson đã chiến thắng trong một cuộc thi đố trên truyền hình. Ảnh Gary Null/NBCU Photo Bank via, Getty Images
Các phiên bản thử nghiệm của xe tự lái đã bắt đầu chạy vòng vòng trên đường. Giờ đây, một làn sóng nghiên cứu mới đã xuất hiện, theo sau sự gia tăng của các công cụ sử dụng trí tuệ nhân tạo AI.
Vào tháng 3 năm nay, Goldman Sachs ước tính rằng công nghệ đằng sau các công cụ AI phổ biến như DALL-E và ChatGPT có thể tự động hóa tương đương với 300 triệu công việc toàn thời gian.
Các nhà nghiên cứu tại Open AI, nhà sản xuất các công cụ đó và Đại học Pennsylvania nhận thấy rằng 80% lực lượng lao động ở Hoa Kỳ có thể nhận thấy tác động của AI đối với ít nhất 10% nhiệm vụ thường ngày trong công việc của họ.
David Autor, Giáo sư kinh tế tại Viện Công nghệ Massachusetts, người đã nghiên cứu sự thay đổi công nghệ và thị trường lao động trong hơn 20 năm, cho biết: "Có một sự không chắc chắn rất lớn và mọi người cần những câu trả lời chính xác".
Nhưng chính xác liệu có phải rằng, chẳng hạn, một số lượng tương đương với 300 triệu công việc toàn thời gian có thể bị AI gây ảnh hưởng?
Autor nói: "Nó còn tùy vào thực tế thế nào? Bị ảnh hưởng có thể có nghĩa là tốt hơn, tồi tệ hơn, biến mất hay nhân đôi".
Một yếu tố phức tạp là công nghệ có xu hướng tự động hóa các nhiệm vụ chứ không phải toàn bộ công việc.
Minh họa của Medium
Chẳng hạn, vào năm 2016, nhà tiên phong về AI Geoffrey Hinton đã xem xét công nghệ mới "học sâu" (deep learning) có khả năng đọc hình ảnh y tế (X-quang).
Hinton cho rằng phải cần tới 5 năm, thậm chí có thể là 10 năm, trước khi các thuật toán có thể "làm tốt hơn" con người.
Tuy nhiên, ông ấy có thể đã 'bỏ sót' một điều quan trọng rằng việc đọc các hình ảnh chỉ là một trong nhiều nhiệm vụ (30 nhiệm vụ, theo tiêu chuẩn của chính phủ Hoa Kỳ) mà các bác sĩ X-quang phải thực hiện hằng ngày.
Các bác sĩ X-quang cũng làm những việc như "trao đổi với các chuyên gia y tế" và "cung cấp các tư vấn cần thiết".
Ngày nay, một số người trong lĩnh vực này lo lắng về sự thiếu hụt bác sĩ X-quang. Và Hinton kể từ đó đã trở thành một nhà phê bình về chính công nghệ mà ông ấy đã giúp tạo ra.
Frey và Osborne đã tính toán con số 47% mà họ đưa ra một phần bằng cách yêu cầu các chuyên gia công nghệ đánh giá khả năng các công việc như "nhân viên tiếp thị qua điện thoại" hoặc "kế toán" sẽ được tự động hóa hoàn toàn.
Nhưng ba năm sau khi bài báo của họ được xuất bản, một nhóm các nhà nghiên cứu tại Trung tâm Nghiên cứu Kinh tế Châu Âu ZEW, có trụ sở tại Mannheim, Đức, đã công bố một nghiên cứu tương tự đánh giá các công việc như "giới thiệu sản phẩm hoặc dịch vụ" và họ nhận thấy rằng chỉ 9% số lượng việc làm trên 21 quốc gia có thể được tự động hóa.
Melanie Arntz, tác giả chính của bài báo ZEW cho biết: “Mọi người thích những con số. Nhưng những con số thực sự có thể rất dễ gây hiểu lầm".
Minh họa của ITPro
Trong một số trường hợp, AI về cơ bản đã tạo ra một công cụ chứ không phải là một sự thay thế hoàn toàn cho công việc.
Bạn là một thợ đào thì giờ đây có thể sử dụng máy xúc thay vì xẻng. Hoặc một học viên y tá có quyền truy cập vào hệ thống thông tin y tế để chẩn đoán bệnh nhân. Như vậy điều mà bạn có thể làm là cần tính thêm phí cho mỗi giờ làm việc, bởi vì bạn đã làm được nhiều việc hơn.
Trong các tình huống khác, công nghệ đang thay thế sức lao động của bạn thay vì trợ giúp cho nó. Hoặc biến việc làm của bạn từ một công việc đòi hỏi những kỹ năng đặc biệt thành một công việc đơn giản. Điều đó rõ ràng không tốt cho bạn.
Trong cả hai trường hợp, Autor cho biết, sự phát triển công nghệ trong suốt lịch sử có xu hướng ảnh hưởng chủ yếu đến tiền lương và phân phối của cải - chứ không phải số lượng việc làm có sẵn.
"Việc này giống kiểu chúng ta hay 'nhìn cây thấy rừng'", ông nói.
Điều mà ông tập trung nghiên cứu là trí thông minh nhân tạo sẽ thay đổi giá trị của các kỹ năng như thế nào?, mặc dù điều này rất khó dự đoán, bởi vì câu trả lời phụ thuộc một phần vào cách các công cụ mới được thiết kế, điều chỉnh và sử dụng.
Ví dụ như trong công việc dịch vụ khách hàng, nhiều công ty giao nhiệm vụ trả lời điện thoại cho một máy trả lời tự động, người điều hành chỉ được tham gia vào trong trường hợp khắc phục sự cố.
Nhưng một công ty phần mềm doanh nghiệp trong danh sách Fortune 500 đã tiếp cận vấn đề theo cách khác.
Công ty này tạo ra một công cụ AI tổng quát để cung cấp cho các khách hàng những gợi ý về những điều cần nói, tức là giữ cho con người và khả năng đọc các tín hiệu xã hội của họ luôn ở trong một vòng lặp.
Khi các nhà nghiên cứu tại Stanford và MIT so sánh hiệu suất của các nhóm được cung cấp công cụ này với những nhóm không được cung cấp, họ nhận thấy công cụ này đã cải thiện đáng kể hiệu suất làm việc.
Một báo cáo Future of Jobs của WEF (2000) cho thấy toàn bộ người lao động phải được đào tạo thêm kỹ năm vào thời điểm 2025
Daron Acemoglu, Giáo sư tại MIT và là tác giả của cuốn sách "Sức mạnh và Tiến bộ: Cuộc đấu tranh hàng nghìn năm của chúng ta đối với công nghệ và sự thịnh vượng" cho biết, ngay cả khi một công việc trở nên hoàn toàn tự động, mức độ thay thế của những người lao động sẽ phụ thuộc vào cách các công ty quyết định sử dụng công nghệ trong các loại công việc mới, đặc biệt là những công việc mà chúng ta chưa thể tưởng tượng được.
Những lựa chọn này sẽ bao gồm việc tự động hóa hoàn toàn công việc hay sử dụng công nghệ để nâng cao kiến thức chuyên môn của con người.
Ông nói rằng những con số có vẻ đáng sợ dự đoán có bao nhiêu công việc mà AI có thể loại bỏ là một "lời cảnh tỉnh", cho dù không rõ nó loại bỏ công việc bằng cách nào.
Ông tin rằng con người có thể "điều chỉnh theo hướng tốt hơn", nhưng ông ấy tỏ vẻ không lạc quan. Ông không nghĩ rằng AI đang đi trên con đường "thân thiện với con người".
Tất cả các ước tính về khối lượng công việc mà AI có thể đảm nhận đều phụ thuộc rất nhiều vào con người. Frey và Osborne đã mời các chuyên gia đến một hội thảo để đánh giá khả năng các công việc có thể được tự động hóa.
Nhiều nghiên cứu gần đây dựa trên thông tin như cơ sở dữ liệu theo dõi các khả năng của AI, do Electronic Frontier Foundation- một nhóm quyền kỹ thuật số phi lợi nhuận, tạo ra. Hoặc họ dựa vào việc các nhân viên sử dụng những nền tảng như CrowdFlower, kiếm tiền bằng cách hoàn thành các nhiệm vụ nhỏ.
Người ta chấm điểm các nhiệm vụ dựa trên những yếu tố khiến chúng dễ bị tự động hóa. Chẳng hạn, nếu đó là một công việc có khả năng mắc nhiều lỗi, thì ChatGPT là ứng cử viên sáng giá cho việc tự động hóa.
Michael Chui, một chuyên gia AI tại McKinsey cho biết: "Những gì dữ liệu mô tả, theo nghĩa đen hơn là cách giả định thì 'những thay đổi lớn đang đến và đáng để chú ý".
