Tác giả: Haziqa Sajid
ngày 31 tháng 5 năm 2024
Trí tuệ nhân tạo (AI) đã phát triển mạnh mẽ trong những năm gần đây, điều này đã tạo ra sự phấn khích và đồng thời cũng dấy lên những lo ngại về tương lai của việc làm. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) là ví dụ mới nhất về điều đó. Những tập hợp con mạnh mẽ này của AI được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu văn bản để hiểu và tạo ra ngôn ngữ giống con người.
Theo một báo cáo của LinkedIn, 55% thành viên toàn cầu của nền tảng này có thể trải qua một mức độ thay đổi nào đó trong công việc do sự gia tăng của AI.
Việc hiểu được AI và LLMs sẽ làm gián đoạn thị trường lao động như thế nào là điều quan trọng đối với các doanh nghiệp và nhân viên để thích ứng với sự thay đổi và duy trì tính cạnh tranh trong môi trường công nghệ phát triển nhanh chóng.
Bài viết này khám phá tác động của AI đối với việc làm và cách tự động hóa trong lực lượng lao động sẽ làm gián đoạn việc làm.
Các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn: Chất Xúc Tác cho Sự Gián Đoạn Thị Trường Lao Động
Theo Goldman Sachs, AI tạo sinh và các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) có thể tiềm ẩn khả năng gián đoạn 300 triệu việc làm trong tương lai gần. Họ cũng dự đoán rằng 50% lực lượng lao động có nguy cơ mất việc làm do việc tích hợp AI vào quy trình kinh doanh.
LLMs ngày càng tự động hóa các nhiệm vụ trước đây được coi là lĩnh vực riêng của con người. Ví dụ, các LLMs được huấn luyện trên các kho lưu trữ lớn của các tương tác trước đây, giờ đây có thể trả lời các câu hỏi về sản phẩm, tạo ra các phản hồi chính xác và thông tin.
Điều này giảm bớt khối lượng công việc của nhân viên con người và cho phép dịch vụ khách hàng nhanh hơn, hoạt động 24/7. Hơn nữa, các LLMs không ngừng phát triển, vượt ra ngoài dịch vụ khách hàng và được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau như phát triển nội dung, dịch thuật, nghiên cứu pháp lý, phát triển phần mềm, v.v.
Các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn và AI Tạo Sinh: Tự Động Hóa
Các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) và AI tạo sinh ngày càng trở nên phổ biến, điều này có thể dẫn đến tự động hóa một phần và khả năng thay thế một số công nhân, đồng thời tạo ra cơ hội cho những người khác.
1. Định Hình Lại Các Nhiệm Vụ Thường Lệ
AI và LLMs vượt trội trong việc xử lý các nhiệm vụ lặp đi lặp lại với các quy tắc xác định, chẳng hạn như nhập dữ liệu, lên lịch hẹn và tạo báo cáo cơ bản.
Sự tự động hóa này cho phép người lao động tập trung vào các nhiệm vụ phức tạp hơn nhưng cũng làm dấy lên lo ngại về việc mất việc làm. Khi AI và LLMs trở nên có khả năng tự động hóa các nhiệm vụ thường lệ hơn, nhu cầu về sự đóng góp của con người giảm đi, dẫn đến việc thay thế công việc. Tuy nhiên, những công việc đòi hỏi mức độ giám sát và đóng góp cao của con người sẽ bị ảnh hưởng ít nhất.
2. Các Ngành Công Nghiệp Có Nguy Cơ Bị Tự Động Hóa
Các lĩnh vực có khối lượng công việc thường lệ cao, như sản xuất và hành chính, dễ bị tự động hóa bởi AI và LLMs nhất. Do khả năng tối ưu hóa các hoạt động như nhập dữ liệu và lên lịch dây chuyền sản xuất, LLMs gây ra rủi ro cho công việc trong các lĩnh vực này.
Theo báo cáo của Goldman Sachs, tự động hóa AI sẽ chuyển đổi lực lượng lao động với hiệu suất và năng suất cao hơn, đồng thời đặt hàng triệu công việc thường lệ và thủ công vào nguy cơ cao.
3. Mất Mát Tiềm Tàng của Các Công Việc Đòi Hỏi Kỹ Năng Thấp
Tác động của AI đối với lực lượng lao động có kỹ năng thấp dự kiến sẽ gia tăng trong tương lai. Bản chất thiên vị kỹ năng của tự động hóa do AI điều khiển khiến cho những người có ít kiến thức kỹ thuật khó phát triển trong công việc hơn. Điều này là do tự động hóa mở rộng khoảng cách giữa công nhân có kỹ năng cao và thấp.
Công nhân có kỹ năng thấp chỉ có thể giữ được công việc của mình thông qua các chương trình giáo dục chất lượng cao, đào tạo và nâng cao kỹ năng. Họ cũng có thể gặp khó khăn khi chuyển sang các công việc mới, có lương cao hơn và đòi hỏi kỹ năng cao, sử dụng công nghệ AI.
Điều này càng trở nên rõ ràng hơn khi báo cáo mới nhất của McKinsey dự đoán rằng công nhân có lương thấp có khả năng cần chuyển đổi công việc cao hơn 14 lần. Nếu không nâng cao kỹ năng hoặc chuyển sang các vai trò mới, tương thích với AI, họ có nguy cơ bị bỏ lại phía sau trong thị trường lao động phát triển nhanh chóng.
4. Vai Trò của AI và LLMs trong Việc Tinh Giản Quy Trình
Một sự chuyển đổi đáng kể đang diễn ra trong cảnh quan kinh doanh do sự gia tăng áp dụng AI và LLMs. Báo cáo gần đây từ Workato tiết lộ một thống kê đáng chú ý: các nhóm vận hành đã tự động hóa đáng kể 28% quy trình của họ vào năm 2023.
AI và LLMs là những nhân tố thay đổi cuộc chơi, giúp giảm chi phí vận hành, tinh giản các nhiệm vụ thông qua tự động hóa và cải thiện chất lượng dịch vụ.
Tương Lai của Công Việc trong Thời Đại AI
Mặc dù AI là không thể tránh khỏi, với đủ nguồn lực và đào tạo thích hợp, nhân viên có thể sử dụng AI và các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) để tăng năng suất trong các nhiệm vụ thường nhật.
Ví dụ, theo Cục Nghiên cứu Kinh tế Quốc gia (NBER), các nhân viên hỗ trợ khách hàng sử dụng công cụ AI tạo sinh (GPT) đã tăng năng suất lên khoảng 14%. Điều này cho thấy tiềm năng của sự hợp tác giữa con người và máy móc.
Mặc dù AI chắc chắn thay đổi thị trường việc làm, nhưng sự tích hợp của nó nên được nhìn nhận như một cơ hội thay vì một mối đe dọa. Tiềm năng thực sự nằm ở sự kết hợp giữa trực giác, sáng tạo và cảm xúc của con người với khả năng phân tích của AI.
Tái Đào Tạo cho LLMs và AI Tạo Sinh
Trong khi GPT có thể tạo ra văn bản và hình ảnh, những phiên bản kế nhiệm của nó, như GPT-4o, có thể xử lý và tạo nội dung xuyên suốt các định dạng văn bản, âm thanh, hình ảnh và video.
Điều này cho thấy rằng các LLMs và công nghệ AI đa phương thức mới đang phát triển nhanh chóng. Tái đào tạo trở nên thiết yếu cho cả các tổ chức hiện đại và người lao động để tồn tại do tác động của trí tuệ nhân tạo lên tương lai của công việc. Một số kỹ năng quan trọng bao gồm:
- Kỹ thuật Đề Xuất: LLMs dựa vào các đề xuất để định hướng kết quả của chúng. Học cách tạo ra các đề xuất rõ ràng và súc tích sẽ là yếu tố then chốt để đạt được tiềm năng thực sự của chúng.
- Hiểu Biết về Dữ Liệu: Khả năng làm việc với và hiểu dữ liệu là cần thiết. Điều này bao gồm việc thu thập, phân tích và diễn giải dữ liệu, ảnh hưởng đến cách bạn tương tác với LLMs.
- Kiến Thức về AI: Kiến thức nền tảng về AI, bao gồm các khả năng và hạn chế của nó, sẽ rất cần thiết cho sự hợp tác và giao tiếp hiệu quả với những công cụ mạnh mẽ này.
- Tư Duy Phản Biện và Đánh Giá: Trong khi LLMs có thể rất ấn tượng, việc đánh giá các đầu ra của chúng là quan trọng. Đánh giá, cập nhật và phân tích công việc của LLM là điều cần thiết.
Hệ Quả Đạo Đức của AI trong Nơi Làm Việc
Sự hiện diện của AI trong nơi làm việc có cả mặt tích cực và tiêu cực, mà tất cả cần được xem xét cẩn thận. Mặt tích cực, tất nhiên, là tăng năng suất và giảm chi phí. Tuy nhiên, nếu được áp dụng không đúng cách, nó cũng có thể gây ra những tác động tiêu cực.
Dưới đây là một số cân nhắc đạo đức cần được đưa vào câu chuyện lớn hơn:
- Thiên Vị Thuật Toán và Công Bằng: Các thuật toán AI có thể củng cố những thiên vị có trong dữ liệu mà chúng được huấn luyện, điều này có thể dẫn đến những quyết định tuyển dụng không công bằng.
- Quyền Riêng Tư của Nhân Viên: AI dựa vào một lượng lớn dữ liệu của nhân viên, làm dấy lên lo ngại về việc sử dụng sai thông tin này, điều này có thể dẫn đến thất nghiệp.
- Bất Bình Đẳng: Việc sử dụng AI trong quy trình làm việc ngày càng gia tăng đặt ra những thách thức như bất bình đẳng hoặc không tiếp cận được. Các sáng kiến như chương trình nâng cao kỹ năng và tái đào tạo có thể giúp giảm thiểu tác động tiêu cực của AI đối với nhân viên trong các tổ chức.
Các mô hình làm việc đang thay đổi do sự tích hợp của AI và LLMs. Điều này sẽ ảnh hưởng lớn đến tương lai của công việc và sự nghiệp.
