AI đang đảm nhiệm công việc của ai? 4 triệu bản ghi trò chuyện tiết lộ câu trả lời

Vào tháng 2 năm nay, Anthropic, công ty phát triển mô hình Claude, đã hoàn thành một "khảo sát thực địa về nơi làm việc" độc đáo. Họ đã phân tích hơn 4 triệu cuộc trò chuyện của người dùng và đối chiếu chúng với cơ sở dữ liệu nghề nghiệp O*NET của Bộ Lao động Hoa Kỳ, nơi ghi lại hàng nghìn nghề nghiệp và 19.530 loại trách nhiệm công việc một cách chi tiết. Việc đối chiếu dựa trên dữ liệu này lần đầu tiên cho thấy rõ ràng cách AI được tích hợp vào các công việc khác nhau và những vị trí nào bị ảnh hưởng.

(Để bảo vệ quyền riêng tư, nhóm nghiên cứu đã sử dụng hệ thống "bảo vệ quyền riêng tư" có tên là Clio, hệ thống này chỉ có thể phân tích dữ liệu tổng hợp và không thể truy cập vào các bản ghi trò chuyện cá nhân cụ thể.)

1. Những người hâm mộ cuồng nhiệt của AI: không phải ông chủ, mà là "lập trình viên" và "người viết"

Sau khi kết quả nghiên cứu được công bố, phát hiện đầu tiên là việc sử dụng AI cực kỳ "thiên vị". Gần một nửa số ứng dụng của nó tập trung vào hai lĩnh vực.

Nhà vô địch: Máy tính và Toán học (37,2%)

Đúng vậy, "quạt sắt" số một của AI chính là những người nông dân viết mã.

Hãy tưởng tượng cảnh này: Lập trình viên Xiao Zhang đang phát triển một ứng dụng thương mại điện tử, và đột nhiên chương trình bị sập, và thông báo lỗi giống như một cuốn sách trên trời không thể hiểu nổi. Trước đây, anh ta có thể phải mất nửa ngày gãi mái tóc vốn đã hạn chế của mình, vật lộn để tìm ra vấn đề trong biển mã. Bây giờ, anh ta ném mã và thông báo lỗi cho Claude: "Anh ơi, vấn đề là gì?" AI nhìn một cái rồi trả lời: "Vấn đề nằm ở dòng XX, định dạng tham số không đúng."

Từ "phát triển và bảo trì phần mềm" đến "gỡ lỗi lập trình" đến "thiết kế cơ sở dữ liệu", đây là những việc mà các lập trình viên thường yêu cầu AI giúp họ làm nhất. Đối với họ, AI không phải ở đây để cướp công việc của họ, mà giống như một đối tác lập trình không biết mệt mỏi, túc trực 24 giờ.

Á quân: Nghệ thuật và Truyền thông (10,3%)

Xếp thứ hai là những người kiếm sống bằng nghề viết lách. Lĩnh vực này nghe có vẻ rất "khoa học tự do", nhưng thực ra lại rất phù hợp với AI.

Ví dụ, Xiao Li từ phòng tiếp thị muốn viết một bản quảng cáo sản phẩm. Cô ấy có thể để AI "động não" một số tiêu đề trước, sau đó chọn tiêu đề hay nhất để tiếp tục viết. Sau khi viết xong bản thảo đầu tiên, cô ấy lại đưa bài viết cho AI xem: "Xin hãy kiểm tra giúp tôi. Ngôn ngữ có đủ hấp dẫn không? Có thể sinh động hơn không?" Và khi cô ấy cần xuất bản một bài viết theo một định dạng cụ thể, AI cũng có thể nhanh chóng hoàn thành việc sắp chữ.

Loại người dùng này bao gồm những người viết tài liệu kỹ thuật, người viết quảng cáo, biên tập viên và thậm chí là người lưu trữ. Đối với họ, AI là sự kết hợp hoàn hảo giữa thư viện cảm hứng, công cụ hiệu đính và công cụ sắp chữ.

Tuy nhiên, sự phân bổ nghề nghiệp của AI lại mất cân bằng nghiêm trọng. Tham khảo hình ảnh bên dưới. Các nghề liên quan đến máy tính và toán học, chỉ chiếm 3,4% trong tổng số tất cả các công việc tại Hoa Kỳ, chiếm 37,2% các cuộc trò chuyện về AI. Ngược lại, các công việc liên quan đến thực phẩm, bán hàng và vận tải, cùng nhau chiếm gần 30% trong tổng số tất cả các công việc tại Hoa Kỳ, chỉ chiếm 3% tổng số các cuộc trò chuyện.

Hình ảnh gốc được trích từ tập dữ liệu nghiên cứu của Anthropic. Hình ảnh này được tạo bằng công cụ dịch AI

Thứ hai, AI là "trình thay thế" hay "trình tăng cường"? Hiện tại giống như một "siêu trợ lý" hơn

Sau khi tìm ra "ai đang sử dụng nó", câu hỏi quan trọng tiếp theo là "sử dụng nó như thế nào". Báo cáo đưa ra dữ liệu quan trọng: 57% mức sử dụng thuộc về "trình tăng cường" và 43% thuộc về "tự động hóa".

Điều này cho thấy AI hiện tại giống một "trình tăng cường" hơn. Các nhà nghiên cứu chia sự hợp tác giữa người và máy thành năm chế độ:

Hành vi tự động (43%)

• Dựa trên lệnh: "Tự động hóa" đơn giản nhất, giống như sử dụng một công cụ. "Dịch đoạn văn này sang tiếng Anh", AI trực tiếp đưa ra kết quả, hầu như không có tương tác.

• Vòng phản hồi: Thường được các lập trình viên sử dụng. Người dùng đưa mã cho AI và sau khi chạy mã và báo cáo lỗi, người dùng phản hồi lại tình huống mới cho AI và chu kỳ tiếp tục cho đến khi vấn đề được giải quyết. Con người chủ yếu là "thông điệp".

Hành vi nâng cao (57%)

• Lặp lại nhiệm vụ: Hợp tác sâu. Bạn yêu cầu AI thiết kế một trang web. Sau khi AI đưa ra phiên bản đầu tiên, bạn nói: "Bố cục thì tốt, nhưng màu thì quá tối. Có thể sáng hơn không? Nút cũng nên lớn hơn." Giống như hai đồng nghiệp liên tục lặp lại và hoàn thành nhiệm vụ cùng nhau.

• Học: Không phải để hoàn thành nhiệm vụ, mà là để tiếp thu kiến ​​thức. "Bạn có thể giải thích 'mạng nơ-ron' là gì bằng một phép ẩn dụ đơn giản không?" AI là một giáo viên toàn diện ở đây.

• Xác minh: Bạn đã hoàn thành công việc, nhưng bạn muốn AI giúp bạn kiểm tra. Ví dụ, sau khi viết mã SQL, hãy để AI xem có vấn đề gì về logic không và có cách nào tốt hơn để viết không.

Tỷ lệ 57% so với 43% này cho thấy hầu hết thời gian chúng ta không bị "AI phục vụ" một cách thụ động, mà chủ động "kiểm soát" AI. Nó giống như một bộ não bên ngoài mạnh mẽ hơn, mà chúng ta sử dụng để học, lặp lại và xác minh công việc, và cuối cùng là khiến bản thân trở nên mạnh mẽ hơn.

Thứ ba, thu nhập càng cao, AI càng được sử dụng nhiều? Câu trả lời là "hình chữ U ngược"

Đây có thể là một khám phá phản trực giác. Mối quan hệ giữa tỷ lệ sử dụng AI và tiền lương không phải là một sự gia tăng thẳng, mà là một đường cong "hình chữ U ngược".

Đáy và đỉnh của kim tự tháp ít được sử dụng hơn

• Những nghề thu nhập thấp: bồi bàn nhà hàng, công nhân xây dựng, tài xế xe tải. Công việc của họ đòi hỏi rất nhiều sức mạnh thể chất và tương tác với thế giới thực. AI vẫn chưa mọc tay và chân nên tự nhiên rất khó để tham gia.

• Những nghề có thu nhập cực cao: bác sĩ phẫu thuật, thẩm phán, quản lý cấp cao. Những công việc này không chỉ đòi hỏi chuyên môn cấp cao mà còn đòi hỏi trách nhiệm và rủi ro rất lớn, quá trình ra quyết định phức tạp và đầy rẫy sự không chắc chắn. AI hiện còn lâu mới đạt đến trình độ này và còn nhiều hạn chế về mặt quy định và đạo đức.

• "Nhân viên văn phòng kỹ thuật" có thu nhập trung bình và cao là lực lượng chính tuyệt đối. Đỉnh cao của việc sử dụng AI xuất hiện ở những nghề đòi hỏi "nhiều sự chuẩn bị" nhưng không ở mức "chuyên gia hàng đầu", chẳng hạn như nhà phát triển phần mềm, nhà phân tích dữ liệu, nhà phân tích tài chính, giám đốc tiếp thị, v.v.

Phân phối "hình chữ U ngược" này cho thấy rõ ranh giới của các khả năng AI hiện tại. AI phù hợp nhất để xử lý các công việc dựa trên kiến ​​thức có các quy tắc cố định, tập trung vào thông tin và dữ liệu nhưng đòi hỏi đầu tư trí tuệ đáng kể.

Thứ tư, AI đang làm mờ ranh giới chuyên môn và gây ra "lạm phát kỹ năng"

Một phát hiện thú vị trong nghiên cứu là nhiều cuộc trò chuyện về AI được phân loại là nhiệm vụ chuyên môn cụ thể thực sự đến từ những người chuyên nghiệp không làm việc trong lĩnh vực này. Ví dụ, các truy vấn được phân loại là "công việc của chuyên gia dinh dưỡng" có thể đến từ những người bình thường tìm kiếm lời khuyên về chế độ ăn uống, thay vì các chuyên gia dinh dưỡng chuyên nghiệp.

Điều này thể hiện một xu hướng mới: AI đang làm mờ ranh giới chuyên môn, cho phép những người bình thường bước vào các lĩnh vực trước đây đòi hỏi phải đào tạo chuyên nghiệp. "Bình đẳng kiến ​​thức chuyên môn" này có thể dẫn đến phạm vi tiếp thu và ứng dụng kiến ​​thức rộng hơn, nhưng nó cũng đặt ra câu hỏi về giá trị chuyên môn và kiểm soát chất lượng. Khi AI cho phép mọi người trở thành "một nửa chuyên gia", ranh giới và giá trị của các dịch vụ chuyên nghiệp sẽ được định nghĩa lại như thế nào?

Điều này cũng cho thấy một xu hướng quan trọng khác: AI đang tạo ra một "lạm phát kỹ năng" mới. Khi AI có thể dễ dàng hoàn thành lập trình cơ bản, thì "biết cách lập trình" không còn là một lợi thế nữa. Điều này sẽ có tác động sâu sắc đến thị trường việc làm và thậm chí là định nghĩa về công việc trong xã hội này. Bản thân định nghĩa về công việc đã thay đổi. Nhiều thập kỷ trước, nếu bạn nói "đánh máy", mọi người biết bạn đang làm một công việc rất chuyên nghiệp. Nhưng bây giờ nếu bạn nói "đánh máy", mọi người sẽ nghĩ bạn đang nói nhảm, vì bản thân việc đánh máy không còn được coi là một kỹ năng chuyên nghiệp nữa, do đó ý nghĩa của "làm việc" từng được ngụ ý bởi ba từ "đánh máy" đã biến mất.

Với sự phát triển của AI, nhiều kỹ năng mà chúng ta coi là có giá trị ngày nay cũng có thể trải qua những thay đổi tương tự.

Kết luận: Đừng sợ AI đến cướp mất công việc của bạn, nhưng hãy học cách hòa nhập với nó

"Báo cáo chiến tranh" này từ 4 triệu cuộc trò chuyện thực tế vẽ nên một bức tranh phức tạp và thú vị hơn "lý thuyết thất nghiệp".

Nhìn chung, cuộc cách mạng AI không phải là xóa bỏ một nghề nghiệp nào đó ngay lập tức, mà là một "cuộc chiến thâm nhập". Nó đang âm thầm thay đổi mọi khía cạnh trong công việc của chúng ta với "nhiệm vụ" là các đơn vị. Nghiên cứu cho thấy rằng khoảng 36% nghề nghiệp có ít nhất một phần tư nhiệm vụ của họ bị ảnh hưởng bởi AI. Đối với 4% nghề nghiệp, tỷ lệ thâm nhập AI vào các nhiệm vụ công việc đã vượt quá 75%. Mặc dù tỷ lệ chung chưa đủ cao, nhưng xét đến việc đây chỉ mới là khởi đầu của kỷ nguyên AI, tốc độ thâm nhập này đã là đáng kinh ngạc.

Sự thâm nhập này diễn ra âm thầm và thậm chí diễn ra ở những lĩnh vực dường như không liên quan gì đến công nghệ. Ví dụ, luật sư có thể không bị AI thay thế hoàn toàn, nhưng những người không sử dụng AI để nghiên cứu vụ án và chuẩn bị tài liệu có thể bị những người đồng cấp sử dụng AI tốt hơn vượt qua.

Đối với mỗi người bình thường chúng ta, tiết lộ lớn nhất của báo cáo này là: ít nhất là trong ngắn hạn, thay vì lo lắng về việc bị chính AI cướp mất việc làm, chúng ta cũng có thể lo lắng về việc bị những người đồng cấp sử dụng AI giỏi hơn cướp mất việc làm.

Con đường phía trước đã trở nên rõ ràng:

Trong ngắn hạn, chúng ta phải học cách hợp tác với AI, coi nó như một phi công phụ có năng lực cao và một thực tập sinh không biết mệt mỏi, và để nó giúp chúng ta tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, lặp lại công việc sáng tạo, xác minh ý tưởng và học kiến ​​thức mới.

Trong trung hạn, chúng ta phải học cách trở thành "ông chủ" của AI. Điều này đòi hỏi công nghệ: hiểu được khả năng của AI, xác định chính xác các vấn đề, chia nhỏ các nhiệm vụ, đưa ra hướng dẫn, đánh giá và tích hợp kết quả và lãnh đạo quy trình công việc. Điều này không dễ dàng và đòi hỏi các kỹ năng và rất nhiều thực hành.

Trong lịch sử, mỗi làn sóng công nghệ đều tuân theo quy luật "xóa bỏ các công việc cũ và khai sinh các ngành công nghiệp mới". Động cơ hơi nước đã loại bỏ người đánh xe ngựa, nhưng đã tạo ra một ngành công nghiệp và hậu cần khổng lồ; điện khiến những người thắp đèn thất nghiệp, nhưng lại mở ra một kỷ nguyên mới của các thiết bị điện và giải trí.

Về lâu dài, AI sẽ thay thế công việc trí óc lặp đi lặp lại, nhưng điều này sẽ không làm giảm giá trị của con người, mà khiến chúng ta trở nên quý giá hơn. Chúng ta không chỉ thực hiện, mà còn đặt câu hỏi; không chỉ xử lý dữ liệu hiện có, mà còn dũng cảm khám phá những điều chưa biết; không hài lòng với sự bắt chước, mà theo đuổi những ý tưởng độc đáo; không dựa vào những tương tác lạnh lùng, mà sử dụng sự đồng cảm ấm áp để thiết lập những kết nối thực sự; cuối cùng, những gì chúng ta theo đuổi không phải là hiệu quả, mà là ý nghĩa. Đây là những đỉnh cao của nhân loại mà các thuật toán không thể leo lên.

Bạn không cần phải lo lắng về AI, nhưng bạn nên lo lắng về bản thân mình, những người không thể sử dụng AI.