OpenAI 900 nghề nghiệp nghiên cứu vùi dập hoảng loạn thất nghiệp AI: Nhóm nguy cơ cao 18% lại có công việc ổn định nhất? Chuyện gì đang xảy ra

OpenAI về việc phát hành nghiên cứu mới về hơn 900 loại nghề nghiệp, kết luận tích cực hơn nhiều so với dự đoán của đa số người. Các nghề nghiệp có nguy cơ tự động hóa cao như nhập dữ liệu, kế toán, dịch vụ khách hàng (chiếm 18% tổng số việc làm) lại có tốc độ thất nghiệp tăng chậm hơn so với các nghề có rủi ro thấp.
（Tiền đề: DWF Ventures: AI đã chiếm 19% khối lượng giao dịch DeFi, nhưng trong các giao dịch phức tạp, AI thể hiện chưa tốt bằng 1/5 con người）
（Bổ sung bối cảnh: Perplexity Personal Computer chính thức ra mắt: AI tiếp quản máy Mac, $200 tháng phí mở cho người dùng Max）

Mục lục bài viết

Toggle

• Liệu nhóm nghề rủi ro cao lại giữ vững được công việc nhất?
• Chỉ số nhu cầu tăng trưởng đã bù đắp áp lực giảm nhân sự
• Nhóm nghề rủi ro cao mới dùng 1/4 khả năng lý thuyết của AI, tác động thực sự vẫn chưa bắt đầu

18% các nghề nghiệp được OpenAI xếp vào nhóm nguy cơ tự động hóa cao, nhưng nhóm người này không thất nghiệp sớm nhất, ngược lại là nhóm có tốc độ thất nghiệp tăng chậm nhất? Đây là quan điểm trong báo cáo nghiên cứu về 900 nghề của OpenAI phát hành ngày 16, và cũng là điểm khiến người đọc phải ngẩn ngơ sau khi xem xong báo cáo này. （Hoặc có thể là do lựa chọn quan điểm có lợi cho AI một cách cố ý?）

Nhân viên đăng nhập dữ liệu, nhân viên kế toán, nhân viên dịch vụ khách hàng, ba nhóm nghề này đã bị lý thuyết thay thế bằng AI từ lâu. Nhưng báo cáo của OpenAI cho thấy, họ đã sử dụng AI để xử lý khoảng gấp ba lần khối lượng nhiệm vụ so với các nghề khác, và tốc độ tăng thất nghiệp của họ còn chậm hơn các nghề có rủi ro thấp.

Liệu nhóm nghề rủi ro cao lại giữ vững được công việc nhất?

Báo cáo của OpenAI năm 2023 từng gây tranh luận rộng rãi, điểm gây tranh cãi là: nó chỉ đo lường “mức độ phơi nhiễm”, chưa theo dõi tỷ lệ sử dụng thực tế và dữ liệu thất nghiệp. Lần này, ngày 16 tháng 4, báo cáo mới bổ sung hai khía cạnh này, kết luận gần như đảo ngược.

Bốn nhóm phân loại chính như sau:

• 18% là nhóm có nguy cơ tự động hóa cao (nhập dữ liệu, kế toán, dịch vụ khách hàng)
• 46% là nhóm ảnh hưởng rất nhỏ (giáo viên, nhân viên nội trợ, v.v.)
• 24% là nhóm cắt giảm nhân sự nhưng vẫn cần có sự dẫn dắt của con người
• 12% là nhóm mở rộng (phát triển phần mềm, v.v.)

Nhưng “nguy cơ tự động hóa cao” không đồng nghĩa với “mất việc sẽ xảy ra sớm”, OpenAI đã đưa ra một ví dụ phản biện dựa trên nghiên cứu của chính mình. Nhóm rủi ro cao không những không thất nghiệp sớm nhất, mà còn là nhóm các nhân viên sử dụng AI mật độ cao nhất hiện nay.

Nhu cầu tăng trưởng đã bù đắp áp lực giảm nhân sự

Lập luận của báo cáo là khi AI làm cho một dịch vụ trở nên rẻ hơn, nhanh hơn, thị trường thường sẽ tăng trưởng theo cấp số nhân về tổng cầu đối với dịch vụ đó, từ đó bù đắp cho áp lực giảm nhân sự do nâng cao hiệu quả.

Ví dụ về lập trình: Chi phí lập trình giảm, nhu cầu về lập trình tăng vọt, từ đó mở rộng quy mô các vị trí phát triển phần mềm, chính là nguyên nhân của nhóm mở rộng 12%.

Nói đơn giản: tăng trưởng nhu cầu đã bù đắp cho hiệu quả nâng cao, đó là điểm cốt lõi của báo cáo này.

Nhóm nghề rủi ro cao mới dùng 1/4 khả năng lý thuyết của AI, tác động thực sự vẫn chưa bắt đầu

Nhưng sự phòng thủ không đồng nghĩa với an toàn vĩnh viễn. Báo cáo chỉ ra rằng, hiện tại, các nhân viên trong các nghề có nguy cơ tự động hóa cao mới chỉ sử dụng chưa tới một phần tư khả năng lý thuyết của AI. Nói cách khác, thử thách thực sự vẫn chưa đến.

DWF Ventures mới ngày 17 tháng 4 đã báo cáo rằng AI đã chiếm 19% khối lượng giao dịch DeFi, nhưng trong các giao dịch phức tạp, AI vẫn chưa thể thể hiện tốt bằng 1/5 con người. Làm việc nhiều hơn, thay thế ít hơn, báo cáo của OpenAI đã đưa kịch bản này lên sân khấu lớn hơn của 900 nghề, đưa ra tín hiệu tương tự: mức độ thâm nhập của AI còn cao hơn nhiều so với suy nghĩ của đa số người, nhưng khả năng thay thế vẫn còn hạn chế bởi giới hạn năng lực.

Một khi tỷ lệ sử dụng tiếp tục tăng, hoặc khả năng của AI mở rộng nhanh chóng, thì cân bằng dựa trên độ đàn hồi tiêu dùng hiện tại có thể bị phá vỡ. Nhóm nghề rủi ro cao có sự phòng thủ thật sự, nhưng nó dựa trên giả định rằng tăng trưởng nhu cầu vẫn tiếp tục theo kịp nâng cao hiệu quả, và giả định này không đảm bảo sẽ luôn đúng.