99% công việc sắp biến mất: Tận thế việc làm hay thiên đường nhàn rỗi?

(Dân trí) - AI đang giáng đòn chí tử vào thị trường lao động, đe dọa 99% việc làm. Liệu đây là tận thế việc làm hay cơ hội mở ra một kỷ nguyên sống mà không cần lao động?

Trong khi các nhà lãnh đạo doanh nghiệp vẫn đang bàn về việc AI sẽ "bổ sung" cho con người, một giáo sư khoa học máy tính lại đưa ra lời tiên tri lạnh gáy: trong vòng 5 năm tới, 99% công việc trên thế giới sẽ bị AI và robot hình người đảm nhận.

Khi AI thay thế tất cả, không còn “kế hoạch B” nào nữa

Đó là nhận định của Tiến sĩ Roman Yampolskiy, một trong những tiếng nói hàng đầu về an toàn AI. Lời cảnh báo của ông, được đưa ra trong podcast The Diary of a CEO, đã đi ngược lại mọi quan điểm lạc quan quen thuộc. Yampolskiy không cho rằng chúng ta nên bắt đầu lo lắng, mà thay vào đó, hãy chấp nhận thực tại: "Câu hỏi không còn là liệu điều đó có xảy ra hay không. Vấn đề chỉ là: bao lâu nữa thì bạn bị sa thải?".

Quan điểm này khác hẳn với lập luận phổ biến cho rằng con người có thể chuyển dịch sang những nghề mới chưa bị AI tác động. Yampolskiy nhấn mạnh: "Trước đây chúng ta vẫn nói: Nghề này sẽ bị thay thế, hãy học nghề khác. Nhưng nếu tôi nói rằng mọi nghề đều sẽ bị thay thế, thì không còn kế hoạch B nào nữa. Bạn không thể tái đào tạo".

Ông chỉ ra một thực tế tàn khốc: sự thay thế diễn ra như một hiệu ứng domino bất tận. Nghề này biến mất, nghề mới ra đời cũng nhanh chóng bị AI tự động hóa. Ví dụ ngành khoa học máy tính, chỉ vài năm trước người ta còn khuyên giới trẻ theo học lập trình. Thế rồi, AI học viết code và ngày càng trở nên giỏi hơn. Người ta lại chuyển sang nghề "kỹ sư tạo lệnh" (prompt engineer), nhưng giờ đây, AI thậm chí còn giỏi thiết kế gợi ý cho chính nó hơn cả con người. Kết quả là, cả hai nghề này đều đứng trước nguy cơ biến mất.

Yampolskiy dự báo một kỷ nguyên thất nghiệp kỷ lục, khi cả lao động trí óc lẫn lao động tay chân đều bị robot và AI thay thế. “Chúng ta đang nhìn vào một thế giới với mức thất nghiệp chưa từng thấy trong lịch sử”, ông nói. “Không phải 10% thất nghiệp, con số vốn đã rất đáng sợ, mà là 99%”. Thứ duy nhất còn sót lại chỉ là những công việc mà con người vẫn muốn được phục vụ bởi đồng loại vì cảm xúc hoặc lý do cá nhân.

Lời cảnh báo của Yampolskiy không phải là duy nhất. Ông đã gia nhập hàng ngũ các lãnh đạo công nghệ khác như CEO Anthropic Dario Amodei và nhà đầu tư Vinod Khosla, những người cũng gióng lên hồi chuông cảnh báo về "tận thế việc làm". Dù có những khác biệt về con số (Amodei dự báo AI sẽ cướp đi một nửa số công việc văn phòng trong 5 năm, đẩy tỷ lệ thất nghiệp lên 20%), tất cả đều đồng ý rằng chúng ta đang đứng trước một cuộc khủng hoảng việc làm chưa từng có.

Nghịch lý của dữ liệu: Lập trình viên dễ bị thay thế hơn tài xế

Điều gì quyết định tốc độ AI thay thế một công việc? Nhiều người tin rằng đó là độ phức tạp. Tuy nhiên, một phân tích sâu hơn lại cho thấy một nghịch lý đáng kinh ngạc: nghề nghiệp giàu dữ liệu dễ bị thay thế nhất, bất kể độ phức tạp của nó.

Hãy nhìn vào hai ví dụ tưởng chừng đối lập: lái xe và lập trình. Hầu hết chúng ta đều cho rằng lập trình đòi hỏi tư duy phức tạp hơn. Thế nhưng, trong cuộc đua AI, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) lại tiến xa hơn nhiều so với công nghệ xe tự hành.

Nguyên nhân chính nằm ở nguồn dữ liệu. Để huấn luyện một chiếc xe tự lái, AI cần hàng nghìn giờ lái xe trong vô số tình huống khác nhau, bao gồm cả những sự cố cực kỳ hiếm gặp, gần như không thể tái tạo. Ngược lại, LLM có thể học từ cả kho dữ liệu khổng lồ trên Internet.

Nói cách khác, AI giống như một sinh viên được tiếp cận với toàn bộ đề thi và đáp án cũ, trong khi người khác chỉ có vài tờ ghi chú rời rạc. Đây chính là "nghịch lý dữ liệu" – AI có thể thay thế lập trình viên nhanh hơn tài xế, không phải vì lập trình dễ hơn, mà vì dữ liệu dồi dào hơn.

Nhiều ngành công nghiệp đang phải đối mặt với thực tế này:

Phát triển phần mềm: Với hơn 420 triệu kho lưu trữ trên GitHub, AI đã được cung cấp một kho dữ liệu khổng lồ để học viết code. Theo ước tính, 75% lập trình viên hiện đã sử dụng trợ lý AI, cho thấy tốc độ xâm nhập chóng mặt của công nghệ này vào ngành.

Chăm sóc khách hàng: Dữ liệu từ các cuộc gọi, email và phiếu hỗ trợ giúp AI dễ dàng tự động hóa quy trình. Đơn cử, IBM đã ghi nhận chi phí giảm 23,5% nhờ ứng dụng AI trong lĩnh vực này.

Tài chính: Giao dịch thuật toán, dựa trên dữ liệu thị trường khổng lồ, hiện chiếm khoảng 70% khối lượng thị trường cổ phiếu tại Mỹ. Đây là bằng chứng rõ nhất về việc AI đã chiếm lĩnh một lĩnh vực phức tạp như tài chính.

Ngược lại, các ngành thiếu dữ liệu lại "kháng AI" một cách tự nhiên. Y tế, xây dựng và giáo dục là những ví dụ điển hình. Dữ liệu bệnh nhân phân tán, hồ sơ xây dựng rời rạc và các luật bảo mật như FERPA trong giáo dục khiến AI khó phát huy hết tiềm năng. Tuy nhiên, để bù đắp, các ngành này đang phải dùng những biện pháp “xâm lấn” dữ liệu, như gắn camera theo dõi phòng mổ hay giám sát sinh viên bằng AI, dấy lên những lo ngại về quyền riêng tư và đạo đức.

Tận thế hay thiên đường nhàn rỗi?

Kịch bản thất nghiệp 99% nghe có vẻ u ám, nhưng nhiều chuyên gia lại nhìn thấy một tương lai lạc quan hơn. Họ tin rằng làn sóng tự động hóa khổng lồ này sẽ mở ra một kỷ nguyên làm việc ít hơn, thậm chí không còn phải làm việc.

Cựu CEO Microsoft Bill Gates từng dự báo rằng trong 10 năm tới, con người chỉ cần làm việc 2 ngày/tuần. CEO Nvidia Jensen Huang thì tin rằng tuần làm việc 4 ngày sẽ trở thành chuẩn mực.

Yampolskiy thậm chí còn lạc quan hơn khi tin rằng khái niệm “công việc” sẽ biến mất hoàn toàn. Ông đặt ra một câu hỏi lớn cho toàn nhân loại: chúng ta sẽ làm gì với 60 - 80 giờ rảnh rỗi mỗi tuần? Liệu chúng ta sẽ sống thế nào về mặt tài chính, ai sẽ trả tiền cho chúng ta, và quan trọng hơn, chúng ta tìm thấy ý nghĩa cuộc sống ở đâu?

Tuy nhiên, câu hỏi về nguồn tiền lại gây ra một cuộc tranh luận nảy lửa. Một số người như Elon Musk và Sam Altman ủng hộ ý tưởng về "thu nhập cao toàn cầu" (Global High Income) hoặc thu nhập cơ bản toàn cầu (Universal Basic Income - UBI). Họ tin rằng sự dư thừa hàng hóa và dịch vụ do AI tạo ra sẽ đủ để nuôi sống tất cả mọi người, giải phóng con người khỏi gánh nặng mưu sinh.

Musk từng nói: "Chúng ta sẽ không có thu nhập cơ bản toàn cầu, mà sẽ có thu nhập cao toàn cầu. Ở một khía cạnh nào đó, nó sẽ là công cụ san bằng, tạo ra sự bình đẳng hơn".

Nhưng Geoffrey Hinton, “cha đẻ của AI”, lại đưa ra một quan điểm trái ngược sâu sắc. Ông cho rằng UBI không giải quyết được vấn đề phẩm giá con người. Hinton nhấn mạnh rằng công việc không chỉ là nguồn thu nhập, mà còn là nguồn gốc của cảm giác có giá trị và ý nghĩa sống. Khi con người không còn công việc, họ sẽ mất đi thứ căn bản nhất để định vị bản thân trong xã hội.

"UBI sẽ không giải quyết được vấn đề phẩm giá con người", ông khẳng định, "tiền mặt không thể thay thế cảm giác hữu ích mà công việc mang lại".

Như vậy, thị trường lao động đang đứng trước hai kịch bản đối lập. Một mặt là “tận thế việc làm” nơi AI sẽ cướp đi sinh kế của phần lớn nhân loại. Mặt khác là một “kỷ nguyên dư dả”, nơi con người được giải phóng khỏi gánh nặng lao động để theo đuổi những giá trị cao hơn.

Tuy nhiên, cả hai kịch bản đều ẩn chứa những thách thức lớn. Nếu không có việc làm, con người sẽ sống thế nào về mặt tài chính, và quan trọng hơn, làm thế nào để tìm thấy ý nghĩa sống khi đã mất đi “nguồn gốc của phẩm giá”?

Con đường sống sót

Thay vì hoảng sợ, đây là lúc chúng ta phải thích nghi. Cơ hội sẽ không còn nằm ở việc thuần thục một kỹ năng hay một phần mềm mà ở khả năng kết hợp giữa tư duy con người và sức mạnh của AI.

Dưới đây là một vài lời khuyên từ các chuyên gia:

Chấp nhận sự giao thoa ngành nghề: Đừng chỉ bám theo lộ trình truyền thống. Hãy tìm kiếm những vai trò kết hợp giữa phán đoán của con người với năng lực của AI, hay những vị trí kết nối công nghệ với nhu cầu kinh doanh. Ví dụ, thay vì chỉ là một bác sĩ, hãy trở thành một chuyên gia phân tích dữ liệu y tế.

Đặt trọng tâm vào khả năng thích nghi: Nhà tuyển dụng sẽ không còn đánh giá bạn dựa trên những gì bạn đã biết mà là khả năng học hỏi và thích ứng với thay đổi. Hãy chứng minh rằng bạn có thể làm việc hiệu quả trong một môi trường luôn biến đổi và có thể nhanh chóng nắm bắt các công nghệ mới.

Nhắm vào “điểm chạm”: Các công ty triển khai AI đều gặp khó khăn trong việc hòa hợp công nghệ với quy trình con người. Những vai trò quản lý, huấn luyện, tối ưu quy trình là những cơ hội mới, không đòi hỏi kỹ thuật quá sâu nhưng cần hiểu cách tổ chức vận hành. Đây là những vị trí mà sự linh hoạt của con người vẫn là yếu tố quyết định.

Tận dụng “khoảng cách cuối cùng”: Dù AI có thông minh đến đâu, nó vẫn cần một người để kết nối với thực tiễn địa phương. Trong sản xuất, đó là công nhân biết phối hợp với hệ thống tự động; trong giáo dục, đó là giáo viên hiểu cách tận dụng AI để cá nhân hóa việc học. Chính sự kết hợp giữa kiến thức ngành và hiểu biết cơ bản về AI có thể mở ra nhiều cơ hội hơn việc bắt đầu lại từ đầu ở một lĩnh vực xa lạ.

AI có thể là một công cụ cực kỳ tốt đẹp, nhưng cũng có thể cực kỳ tồi tệ, như lời cảnh báo của Geoffrey Hinton. Tương lai của lao động và ý nghĩa cuộc sống sẽ phụ thuộc vào cách chúng ta lựa chọn. Đây không phải là lúc để lo sợ, mà là lúc để hành động và định hình tương lai của chính mình.