Một luận điểm quen thuộc mà giới lãnh đạo công nghệ thường đưa ra là: AI sẽ cướp đi nhiều việc làm, nhưng cũng sẽ tạo ra vô số việc làm mới. Vấn đề là những nghề mới đó cụ thể là gì? Và quan trọng hơn, chúng có thể tồn tại được về lâu về dài không?

Rất ít người chỉ ra được những công việc nào sẽ thay thế hàng loạt công việc văn phòng có nguy cơ bị tự động hóa trong vài năm tới. Những công việc mới như nhà nghiên cứu AI hay kỹ sư viết prompt vẫn còn rất hiếm. Dữ liệu của Diễn đàn Kinh tế Thế giới cho thấy, từ nay đến năm 2030, thị trường lao động toàn cầu có thể tạo thêm khoảng 78 triệu việc làm. Tuy nhiên, nhóm tăng trưởng nhanh nhất lại là lao động nông nghiệp, tài xế giao hàng và công nhân xây dựng, những công việc chủ yếu đến từ biến động nhân khẩu học chứ không đến từ cú hích AI.

Trong kịch bản lý tưởng, AI sẽ tạo ra hiệu ứng dây chuyền giống như quá trình tự động hóa trong ngành sản xuất ô tô đầu thế kỷ 20: Khi số lượng xe tăng vọt, các lĩnh vực liên quan như vận tải và bán lẻ cũng bùng nổ, dù nhiều thợ thủ công lành nghề bị thay thế. Nhưng theo Daron Acemoglu, người đoạt giải Nobel Kinh tế năm 2024, các xu hướng AI hiện nay thiên nhiều hơn về việc cắt giảm chi phí. Trong cuốn Power and Progress, ông lập luận rằng nhiều công cụ AI chỉ làm tốt hơn con người một cách rất hạn chế, như chatbot chăm sóc khách hàng, nên mức tăng năng suất là không đáng kể. Và khả năng tạo ra việc làm mới vì thế cũng kém khả quan.

Tuy vậy, vẫn có một ví dụ khá rõ ràng về những “công việc mới” do AI tạo ra. Đó là những người huấn luyện mô hình phần mềm. Hàng loạt startup như Surge AI, được định giá 25 tỉ USD hồi năm ngoái, hay Turing, trị giá 2,2 tỉ USD theo PitchBook, đang góp phần hình thành một thị trường mới. Các công ty này tuyển dụng lao động trí óc để huấn luyện hệ thống AI, chủ yếu theo hình thức hợp đồng. Từ đó, một nền kinh tế gig kiểu văn phòng dần xuất hiện. Trong số đó, Mercor.io, được thành lập năm 2023 tại San Francisco, được định giá 10 tỉ USD và thường xuyên được nhắc đến như một trong những startup AI tăng trưởng nhanh nhất.

Hiện có khoảng 30.000 người thuộc nhiều ngành nghề khác nhau đang được Mercor trả lương theo giờ. Họ bao gồm luật sư, bác sĩ, tư vấn tài chính, đầu bếp và cả chuyên gia nắn xương, với nhiệm vụ giúp AI trở nên thành thạo hơn trong từng lĩnh vực chuyên môn. Khách hàng của Mercor bao gồm OpenAI, Anthropic và Google. Nhà sáng lập kiêm CEO Brendan Foody cho biết công ty đặt mục tiêu mở rộng đội ngũ cộng tác viên “theo cấp số nhân.”

Foody, 22 tuổi và là cựu thành viên chương trình học bổng danh giá Thiel Fellowship, nói rằng anh đã bị cuốn hút bởi thị trường lao động từ thời trung học. Để theo đuổi tốc độ tăng trưởng như “tên lửa” hiện nay, Foody giới hạn thời lượng của một số cuộc họp, kể cả buổi phỏng vấn này, trong vòng 15 phút. Anh yêu cầu nhân viên tuyến đầu phải làm việc sáu ngày mỗi tuần và cho phép làm việc tại nhà vào thứ Bảy. Quá trình tuyển chọn cộng tác viên của Mercor cũng được tự động hóa với các vòng phỏng vấn video do AI thực hiện.

Công việc này diễn ra trong bí mật, được bảo vệ bởi những thỏa thuận bảo mật nghiêm ngặt, và đòi hỏi trình độ kỹ thuật cao. Nhiều cộng tác viên xây dựng các bộ tiêu chí chấm điểm, hay “evals” và “rubrics”, để huấn luyện AI. Cách làm này giống như việc thiết kế kỳ thi luật sư nhằm kiểm tra con người. Dù nghe có phần u ám và nghịch lý khi phải đào tạo một AI có thể thay thế chính mình, các cộng tác viên của Mercor cho biết mức thù lao rất hậu hĩnh. Một người giấu tên nói rằng họ sẽ không bao giờ kiếm được nhiều tiền như bây giờ.

Tuy nhiên, câu hỏi vẫn đang treo lơ lửng: Cuộc chơi này sẽ kéo dài đến bao giờ? Trong khi những lãnh đạo công nghệ như Sam Altman hay Dario Amodei của Anthropic cho rằng AI siêu trí tuệ đã cận kề, Foody cho rằng sẽ cần ít nhất một thập kỷ nữa. Theo anh, các mô hình AI sẽ phát triển giống như phần mềm, tức tiến hóa qua nhiều thập kỷ với sự can thiệp liên tục của con người.

Dĩ nhiên, Foody có lý do để tin rằng startup của mình vẫn còn một chặng đường dài ở phía trước. Nhưng lập luận của anh không phải là không có cơ sở. Ban đầu, các mô hình ngôn ngữ lớn được huấn luyện trên khối lượng khổng lồ văn bản và hình ảnh thu thập từ Internet. Sau đó, chúng được tinh chỉnh nhờ đội ngũ gán nhãn dữ liệu giá rẻ tại các thị trường mới nổi như Kenya. Chính những cộng tác viên này từng đảm nhiệm việc lọc nội dung độc hại cho ChatGPT trong giai đoạn đầu. Giờ đây, các công ty công nghệ ngày càng muốn thuê chuyên gia thực thụ để giúp AI “thông minh” hơn.

Scale AI, công ty từng trả cho lao động ở Philippines và Ấn Độ chỉ một cent cho mỗi tác vụ, hiện tuyển cả thạc sĩ và tiến sĩ cho những khâu huấn luyện phức tạp hơn. Mùa Hè năm ngoái, Meta Platforms đã mua 49% cổ phần của Scale và chi 14,3 tỉ USD để chiêu mộ CEO của công ty này. Surge AI thậm chí trả tới 1.000 USD mỗi giờ cho các nhà sáng lập startup và nhà đầu tư mạo hiểm, và đã ký hợp đồng với hơn 20.000 chuyên gia có bằng tiến sĩ. Thị trường huấn luyện AI trình độ cao rõ ràng là đang được mở rộng: Foody cho biết các “khách hàng tuyến đầu” của anh đã tăng ngân sách thuê con người lên từ 5 đến 10 lần.

Tuy nhiên, hiện nay chỉ có khoảng 100.000 người làm công việc huấn luyện AI ở mức chuyên sâu, trong khi lực lượng gán nhãn dữ liệu truyền thống vẫn lên tới hàng triệu. Vẫn còn quá sớm để khẳng định liệu đây có phải là dạng việc làm mới đủ sức bù đắp khoảng trống mà AI có thể tạo ra trên thị trường lao động không. Những thay đổi này thường mơ hồ và khó có thể theo dõi.

“Trước đây, bạn có thể thấy một marketer làm việc cùng một kỹ sư và một nhà thiết kế trong cùng một dự án,” Wade Foster, CEO của Zapier, nói. “Giờ thì có khi chỉ cần một người. Ranh giới giữa các vai trò sẽ dần mờ đi, khi một người đảm nhiệm ngày càng nhiều việc khác nhau.” Mark Zuckerberg gần đây cũng cho biết một kỹ sư giỏi tại Meta giờ có thể làm khối lượng công việc mà trước đây cần cả một nhóm lớn, nhờ AI.

Tuy nhiên, chưa ai biết liệu hiệu quả tăng lên có đồng nghĩa với việc các doanh nghiệp sẽ tuyển dụng ít người hơn không. Tại Anh, Sage Group ghi nhận doanh thu tăng 10% trong quý vừa qua, một phần nhờ sử dụng AI nội bộ, theo CEO Steve Hare. Công ty sau đó vẫn tuyển thêm nhân sự, với tổng số lao động tăng 2%.

Tuy nhiên, khi nhìn vào số phận của lớp lao động gán nhãn dữ liệu lương thấp trước đây, tương lai của thế hệ lao động gig trí thức mới trở nên mờ mịt hơn hẳn. Nhiều người trong nhóm này đang dần bị loại khỏi thị trường, khi phần mềm xử lý các tác vụ đơn giản và các chuyên gia có thể thay thế họ ở những khâu phức tạp hơn. Các luật sư, bác sĩ hay cựu nhà báo làm việc cho những công ty như Mercor có thể cũng đi theo quỹ đạo tương tự. Một người trong số đó nói với tôi rằng họ kỳ vọng công việc này còn kéo dài thêm hai năm nữa. Tốt hơn nữa thì thêm năm năm. Nhưng dù sao đi nữa thì ngay cả những người huấn luyện AI trình độ cao nhất cũng khó tránh khỏi vòng xoáy tự động hóa.