Thời gian tiết kiệm nhờ AI cuối cùng bị bù trừ bởi công việc mới

• Dữ liệu thị trường lao động Đan Mạch giai đoạn 2023~2024 cho thấy các chatbot AI tạo sinh như ChatGPT đã được triển khai nhanh chóng, nhưng hầu như vẫn chưa xuất hiện thay đổi đáng kể về tổng tiền lương hay việc làm
• Các nhà kinh tế học của University of Chicago và University of Copenhagen đã phân tích dữ liệu của 25.000 lao động và 7.000 nơi làm việc trong 11 nhóm nghề được cho là dễ bị tự động hóa tác động
• Có 64~90% người dùng AI cho biết họ tiết kiệm được thời gian, nhưng mức tiết kiệm trung bình chỉ là 2,8% thời gian làm việc, tương đương khoảng 1 giờ mỗi tuần
• Với 8,4% người lao động, công việc mới đã xuất hiện như phát hiện việc học sinh dùng ChatGPT làm bài tập, rà soát chất lượng đầu ra của AI, hay viết prompt, khiến hiệu quả tiết kiệm bị bù trừ một phần
• Dữ liệu chỉ giới hạn ở giai đoạn triển khai ban đầu và trong phạm vi Đan Mạch nên cần thận trọng khi khái quát hóa, nhưng cũng phần nào kìm hãm kỳ vọng rằng AI tạo sinh sẽ ngay lập tức tạo ra biến động lớn trên thị trường lao động

---

Tác động ban đầu của AI tạo sinh qua dữ liệu thị trường lao động Đan Mạch

• Nghiên cứu mới phân tích rằng trong thị trường lao động Đan Mạch giai đoạn 2023~2024, mô hình AI tạo sinh như ChatGPT vẫn chưa tạo ra tác động có ý nghĩa đáng kể lên tổng tiền lương hay việc làm
• Tiêu đề working paper của hai nhà kinh tế Anders Humlum và Emilie Vestergaard thuộc University of Chicago và University of Copenhagen là “Large Language Models, Small Labor Market Effects”
• Đối tượng phân tích là 11 nhóm nghề được xem là dễ bị tự động hóa tác động, bao gồm kế toán, lập trình viên phần mềm và chuyên viên hỗ trợ khách hàng
• Quy mô dữ liệu gồm 25.000 lao động và 7.000 nơi làm việc tại Đan Mạch

Triển khai nhanh nhưng thay đổi kinh tế nhỏ

• Đầu tư AI của doanh nghiệp đã làm tăng việc triển khai công cụ, và 64~90% người dùng trong các nhóm nghề được nghiên cứu cho biết đã tiết kiệm được thời gian
• Tuy nhiên, trong thời gian nghiên cứu, các chatbot AI không tạo ra ảnh hưởng có ý nghĩa lên thu nhập hay số giờ làm việc được ghi nhận ở bất kỳ nhóm nghề nào
• Khoảng tin cậy của phân tích thống kê loại trừ khả năng hiệu ứng trung bình vượt quá 1%
• Humlum nói với The Register rằng phần lớn lao động trong các nhóm nghề phơi nhiễm đã áp dụng chatbot, nhưng về kết quả kinh tế thì nó “không làm thay đổi cục diện”

Công việc mới bào mòn phần thời gian tiết kiệm

• Chatbot AI đã tạo ra công việc mới cho 8,4% người lao động, và ngay cả những người không trực tiếp dùng công cụ cũng bị ảnh hưởng
• Ví dụ về công việc mới gồm:
  • Thời gian giáo viên dùng để phát hiện học sinh có dùng ChatGPT làm bài tập hay không
  • Công việc rà soát chất lượng đầu ra của AI do những lao động khác thực hiện
  • Việc thử đi thử lại để tạo ra prompt hiệu quả
• Mức tăng năng suất do người dùng tự báo cáo trung bình là 2,8% thời gian làm việc, tương đương khoảng 1 giờ mỗi tuần
• Không phải toàn bộ thời gian tiết kiệm đều chuyển thành phần thưởng kinh tế, và ước tính chỉ 3~7% phần tăng năng suất được chuyển hóa thành thu nhập cao hơn cho người lao động

Khoảng cách giữa kết quả trong phòng thí nghiệm và công việc thực tế

• The Register chỉ ra rằng kết quả này mâu thuẫn với một thử nghiệm đối chứng ngẫu nhiên được công bố vào tháng 2
• Trong thử nghiệm đối chứng ngẫu nhiên đó, AI tạo sinh được cho là đã nâng năng suất lao động trung bình 15%
• Humlum cho rằng khác biệt xuất hiện vì các thí nghiệm khác tập trung vào những công việc đặc biệt phù hợp với AI
• Phần lớn công việc thực tế bao gồm các nhiệm vụ mà AI không thể tự động hóa hoàn toàn, và các tổ chức cũng vẫn đang học cách tích hợp công cụ một cách hiệu quả

Bức ảnh chụp giới hạn và những câu hỏi còn lại

• Kết luận lần này có thể sẽ phải được xem xét lại trong tương lai do giới hạn về thời điểm và phạm vi
• Dữ liệu 2023~2024 chỉ ghi nhận giai đoạn đầu của việc triển khai AI tạo sinh, nên có thể bỏ sót các hiệu ứng trễ hoặc tác động của việc sử dụng AI tạo sinh được tích hợp sâu hơn ngoài chatbot
• Việc tập trung vào dữ liệu Đan Mạch cũng có thể bỏ lỡ các tác động cục bộ đã xuất hiện ở thị trường lao động khác hoặc trong các lĩnh vực cụ thể như công việc sáng tạo tự do
• Dù vậy, nghiên cứu này vẫn có thể được xem là một ảnh chụp ban đầu thách thức câu chuyện cho rằng AI tạo sinh đã tạo ra thay đổi tức thì và trên diện rộng ở thị trường lao động
• Tác động kinh tế dài hạn của AI tạo sinh vẫn là chủ đề còn nhiều bất định và gây tranh cãi do tốc độ phát triển công nghệ quá nhanh

[GN⁺]

Ý kiến trên Hacker News

• Tôi nhớ gần 10 năm trước đã đọc một bài trên Economist nói rằng hệ quả của tự động hóa không phải là xóa bỏ việc làm, mà là công việc nhiều hơn và tuyển dụng junior ít hơn
  Ví dụ khi đó là công cụ tìm kiếm và tài liệu số đã làm giảm mạnh số luật sư junior cần thiết. Trước đây, khi chuẩn bị xét xử, người ta giao cho một nhóm 3–10 junior đến kho lưu trữ tài liệu thật để tìm các án lệ liên quan, nhưng giờ chỉ cần một junior với laptop là đủ. Kết quả là các hãng luật cũng xử lý được nhiều vụ hơn. Có vẻ đây là một mô hình khá phổ biến

  • Dwarkesh gần đây đưa ra một ví dụ thú vị trong cuộc phỏng vấn với Zuck. Facebook từ lâu đã muốn có một call center cho 3,5 tỷ người dùng, nhưng như vậy sẽ trở thành quy mô lớn nhất trong lịch sử và tốn khoảng 15 tỷ USD mỗi năm, cực kỳ kém hiệu quả
    Nhưng nhờ AI nội bộ của Facebook, họ bắt đầu nghĩ rằng giờ có thể xây được call center. Phần lớn các cuộc gọi chỉ là những nội dung như “quên mật khẩu” hay “bị lỗi”, nên một robot hướng dẫn FAQ bằng hơn 50 ngôn ngữ là đủ cho khoảng 90%. Chỉ những ca khó hơn mới chuyển cho con người
    Vì vậy, tôi cho rằng quan hệ giữa công nghệ mới và lao động không mang tính thứ bậc, mà gần với fractal hơn. Trước đây Zuck sẽ không nghĩ đến chính call center, và cũng sẽ không có nhiều việc làm đến thế, nhưng nhờ công nghệ mới lại xuất hiện một call center nhỏ hơn, nơi con người chỉ xử lý các vấn đề khó. Hình dạng thì tương tự nhưng hơi khác
    Nói vậy không có nghĩa công nghệ không mang tính phá hủy. Chỉ là nhìn chung công nghệ tạo ra việc làm mới, và những việc đó chuyển sang xử lý các vấn đề khó hơn. Ranh giới được chia nhỏ hơn, còn với trí óc thì môi trường trở nên chuyên biệt và vất vả hơn. Vấn đề là phải tin rằng người làm việc ở ranh giới đó thật sự đang làm việc hay chỉ đang khoác lác, giống như ta tin nghiên cứu sinh vậy. Cal Newport cũng thường nói rằng lao động tri thức trong thời gian dài trông như không có thành quả gì, rồi bất chợt xuất hiện khoảnh khắc thiên tài. Tôi nghĩ đây gần như không phải vấn đề trí tuệ mà là vấn đề cảm xúc
  • Giống như một phiên bản thu nhỏ của Cách mạng Công nghiệp. Nhiều nơi bắt đầu với lực lượng lao động lớn và không có kỹ năng, chẳng hạn bước vào ngành dệt may, rồi có tỷ suất lợi nhuận tốt hơn nông nghiệp
    Sau đó khi tự động hóa đến, các việc làm mới như bảo trì máy móc xuất hiện, nhưng rất nhiều người vẫn không có kỹ năng sẽ mất việc
  • Chẳng phải đây đúng nghĩa là tăng năng suất sao? Tức là với cùng số người có thể làm nhiều việc hơn, và điều đó khá gần với định nghĩa năng suất trong kinh tế học
  • Tôi không biết trong ngành luật thế nào, nhưng trong nghiên cứu kỹ thuật thì giờ có thể giao khảo sát tài liệu về bất kỳ chủ đề nào cho Deep Research của ChatGPT. Trước đây việc này từng tốn khá nhiều thời gian và công sức
  • Khả năng “tạo ra” công việc của chúng ta là vô hạn. Nó chỉ chuyển từ năng suất thực sang việc vì việc và chi phí quản lý mà thôi
    Những lãnh địa phong kiến nhỏ và các đế chế sẽ tiếp tục tồn tại

• Có vẻ mọi người đang hiểu nhầm kết quả của bài viết. Không phải là tiết kiệm thời gian nhờ AI rồi dùng thời gian đó cho công việc mới, mà là các công việc mới phát sinh do dùng AI như kiểm chứng đầu ra, viết prompt, phát hiện gian lận, debug đã bù trừ phần tiết kiệm mà ta cảm nhận được
  Quan sát trong ngành công nghệ cũng thấy có vẻ đúng. Những lập trình viên và kỹ sư giỏi nhất thế giới bị trói vào việc xử lý transformer, dataset và đánh giá, nhờ đó những lập trình viên tệ nhất có thể làm qua loa bộ chuyển đổi nhiệt độ và bản sao Twitter không bảo mật. Trong lúc đó chất lượng phần mềm mà người tiêu dùng thật sự dùng đang lao dốc

  • Vài ngày trước tôi quá mệt nên thay vì tự code, tôi thử vibe coding một framework kiểm thử cho API C/C++ mà mình bảo trì. Trước đây tôi cũng đã thử vài lần nhưng kết quả không tốt, lần này hình như dùng Claude 3.5
    AI bất ngờ khá giỏi trong việc lấp các khoảng trống trong đặc tả, và đã tạo ra nhiều mã C++ thực sự biên dịch được. Nhưng nó lại bỏ sót các #include cần thiết. Khi build và chạy thử thì output hoàn toàn sai
    Giờ để tìm lý do sai, tôi phải đọc và hiểu hoàn toàn hàng trăm dòng C++. Nó khiến tôi suy nghĩ về vấn đề và cũng cho thấy vài cách giải quyết thú vị, nên không hẳn là phí thời gian hoàn toàn, nhưng có tiết kiệm được nhiều thời gian không thì không. Ngược lại có khi còn tốn thêm thời gian để hiểu nó đang làm gì
    Nói một cách lịch sự với những người làm web và app di động, tôi vẫn có cảm giác AI rất tuyệt với các vấn đề lặp lại ở mức cao, nhưng với lập trình hệ thống thì phần lớn vẫn vô dụng
  • Sau khoảng 7 năm làm phần mềm enterprise chuyên nghiệp, tôi đi đến một kết luận khá dứt khoát. Phần lớn phần mềm lẽ ra không nên tồn tại
    Không phải theo nghĩa thẩm mỹ kiểu “nó lộn xộn”, mà thuần túy xét từ góc độ hiệu quả kiếm tiền, hơn 90% mã tôi đã viết trong thời gian qua không đóng góp đáng kể cho doanh nghiệp. Dù tôi đã thật sự cố gắng giảm tỷ lệ đó, kết quả vẫn vậy. Đây là nói về phần mềm chuyên nghiệp, còn nếu tính cả các vibe coder thì tôi nghĩ con số đó còn cao hơn nhiều
    Cả cách chúng ta nhét điện toán vào thế giới có cảm giác đã lệch hướng. Chúng ta dành nhiều ngày để làm UI, nhưng UI đó không giúp được người dùng thật sự và chỉ cần quy trình thay đổi một chút là vỡ. Rồi vì phải hỗ trợ UI đó, rốt cuộc gần như không tự động hóa được gì
    Tôi vẫn nghĩ máy tính cực kỳ hữu ích cho nhân loại, nhưng chúng ta đã quên mất cách dùng máy tính
  • Tôi nghĩ sự suy giảm chất lượng phần mềm đã bắt đầu từ lâu trước AI tạo sinh
    Vẫn còn quá sớm để nói AI đang làm vấn đề tệ hơn, cải thiện nó, hay chỉ giữ nguyên hiện trạng. Tôi đồng cảm với quan điểm rằng nó làm tệ hơn, nhưng khó khẳng định chắc chắn
  • Việc thời gian tưởng như tiết kiệm nhờ dùng AI bị các công việc mới phát sinh vì dùng AI bù trừ là điều có vẻ hiển nhiên nếu nhìn vào sản lượng và tăng trưởng kinh tế. CEO Shopify gần đây trong một memo nói những người có hiệu suất cao đã chứng kiến “tăng trưởng 100 lần”, nhưng kỳ lạ là điều đó không thể hiện trong vốn hóa thị trường của Shopify
    Họ đã sa thải 99% kỹ sư à? Có khi chính memo đó cũng do AI viết. Có công ty phần mềm nào mà 5 người làm được việc của 50 người không? Tôi chưa thấy. Tôi tò mò trạng thái khoảng cách lớn như vậy giữa câu chuyện mọi người tự thuyết phục mình tin và dữ liệu vĩ mô ngoài thực tế sẽ kéo dài bao lâu

• Các công cụ AI hiện đại rất đáng kinh ngạc, nhưng cũng giống như lúc trình kiểm tra chính tả mới xuất hiện từng gây kinh ngạc. Nếu hỏi có giúp được việc vặt không thì có, nhưng rốt cuộc nó chỉ tạo ra một mức chuẩn mới mà ai cũng có, rồi chỉ nâng chuẩn lên mà thôi
  Gần như không có bằng chứng nào cho thấy chẳng bao lâu nữa AI sẽ vận hành công ty còn chúng ta nằm dài trên bãi biển. Cũng gần như không có dấu hiệu nào cho thấy bất kỳ công ty AI nào đang tạo ra thứ gì đó sẽ không biến thành một sản phẩm chuẩn mới, và phần lớn sản phẩm AI có khả năng sinh lời tệ hại. Thực tế này rồi cũng sẽ sớm phải đối mặt

  • Tôi tự hỏi liệu việc mình đang chăm chỉ làm có thực sự có ý nghĩa không. Hay đó chỉ là công việc bận rộn vô nghĩa được phát minh sau Cách mạng Công nghiệp để tạo việc làm cho mọi người, và trên thực tế chỉ cần 5% xã hội làm việc, phần còn lại chơi cũng ổn?
    Có lẽ video game sẽ không nhiều như bây giờ, nhưng bù lại ta sẽ có thời gian để chơi. Tôi cho rằng thời gian có giá trị hơn game. Mượn ý Lee Iacocca mà nói, chúng ta nên dừng lại và tự hỏi: thật sự chúng ta cần video game đến mức nào?
  • Đó là lý do ban lãnh đạo phát cuồng vì AI. Nếu có thể viết nhiều code gấp 2 lần thì đại khái sẽ nhận được gấp 2 lần sản phẩm đầu ra, nhưng người lao động sẽ không được trả công gấp đôi
  • Kiểm tra chính tả và tự động hoàn thành cũng giống AI ở chỗ chúng giải quyết một vấn đề đồng thời tạo ra vấn đề khác
    Giờ đây thay vì lỗi chính tả, lại xuất hiện từ sai ở vị trí lẽ ra phải là từ đúng. Ngày nay, hễ nhìn thấy bài viết dài trên bất kỳ website nào, kể cả các trang báo chí truyền thống, khả năng cao là đầy lỗi
  • AI chưa thể làm công việc của chúng ta ngay hôm nay, nhưng kể từ khi ChatGPT ra mắt mới chỉ 2,5 năm. Hiệu năng mô hình có thể sẽ chững lại từ hôm nay, nhưng chúng ta không biết
    Nếu tiếp tục cải thiện thêm 3–5 năm nữa với tốc độ hiện tại, thật khó tưởng tượng đầu vào của con người trong kỹ thuật còn hữu ích đến mức nào

• Đây thực chất là cách nghịch lý Jevons vận hành
  Chi phí để hoàn thành một loại công việc nhất định giảm xuống, dù là tiền hay thời gian. Khi đó con người tăng nhu cầu để lấp khoảng trống đó, và người lao động trở thành trạng thái “vận hành hết công suất”
  Lập luận rằng công nghệ tiếp theo sẽ mang lại một utopia nơi chúng ta không phải làm việc, hoặc làm ít hơn nhiều, đã có từ rất lâu. Nhưng hết lần này đến lần khác, chúng ta chứng minh rằng trên thực tế mình không muốn điều đó
  Giả thuyết của tôi có lẽ không mới hay độc đáo, nhưng là rất ít người biết phải làm gì khi tay trắng không có việc gì. Chúng ta có xu hướng duy trì mức căng thẳng cao để phân tán sự chú ý, và khi căng thẳng thấp, không có việc gì “phải làm”, ta trở nên bất ổn theo nhiều cách
  https://en.m.wikipedia.org/wiki/Jevons_paradox

  • Công nghệ thực sự có thể tạo ra một utopia làm việc ít hơn, nhưng vì phần thưởng sinh ra từ công nghệ và tự động hóa bị phân phối sai, nó thường không có tác dụng với người bình thường
    Nói đơn giản, hãy giả sử tôi, bạn và 8 người dùng HN làm việc 8 giờ mỗi ngày trong kho của Bezos. Một ngày nọ, có máy móc mới làm cùng việc với chúng ta được đưa vào, và một máy làm phần việc của 2–4 người chúng ta. Nếu Bezos mua 4 máy và vận hành mỗi máy với công suất gấp đôi, 8 người chúng ta sẽ có 8 giờ/ngày × 5 ngày/tuần × 4 tuần = 160 giờ nhàn rỗi
    Vấn đề là 8 người chúng ta vẫn cần tiền để sống. Có tiền ăn, tiền thuê nhà, hóa đơn tiện ích, chi phí y tế. Theo những người theo thuyết utopia công nghệ, giờ đây chúng ta chỉ cần dùng 160 giờ tự do đó để làm những việc quan trọng và đáng làm hơn. Cùng mạch với việc các bên bán AI nói rằng AI sẽ giúp ta làm những việc quan trọng và đáng làm hơn. Nhưng để sinh tồn, công việc đáng làm của tôi sẽ trở thành gig work, hoặc công việc có cường độ tương đương, thậm chí thời gian dài hơn
    Về lý thuyết, chủ sở hữu kiểm soát tự động hóa sẽ có thêm thời gian rảnh để đi phỏng vấn và tham dự các sự kiện chính trị, xã hội. Những người bị tự động hóa đẩy ra ngoài sẽ rơi xuống thấp hơn và phải làm việc vất vả hơn để duy trì sinh tồn. Tôi hy vọng những người nhiệt tình trả tiền cho nhà cung cấp LLM để huấn luyện chính kẻ thay thế mình sẽ sớm nhận ra phương trình này. Cũng như trong lúc tự động hóa được đưa vào, kho của Bezos cần một cơ chế an toàn tạm thời nên trao cho một số người chút thời gian rảnh, mong rằng họ đừng lại bị bán cho câu chuyện “thời gian tự do để làm việc có ý nghĩa hơn”
  • Nếu có một mức sống được đảm bảo, tôi nghĩ nhiều người cũng sẽ chấp nhận ăn không ngồi rồi khá ổn. Khi tôi thất nghiệp một thời gian, nhìn chung tôi khá hạnh phúc, chỉ căng thẳng vì sợ hết tiền
    Nếu không có vấn đề tiền bạc, tôi sẽ không muốn bán thời gian của mình cho những doanh nghiệp vô hồn. Tôi có đủ mối quan tâm để luôn bận rộn. Công việc chỉ hút mất thời gian mà tôi muốn dùng cho những việc tốt đẹp hơn
  • Sản xuất lương thực là ví dụ điển hình: khi năng suất tăng đủ cao thì số nông dân giảm xuống
    Các công cụ AI hiện tại vẫn còn kém xa so với một thay đổi làm năng suất tăng đúng nghĩa 1.000 lần, nên chúng ta vẫn còn cách xa biến đổi như vậy. Vì thế trong chưa đầy 100 năm nữa, lập trình cũng có thể trở thành một lĩnh vực cực kỳ ngách
  • Tôi không cho rằng đây chủ yếu là kết quả từ sở thích cá nhân. Tôi nghĩ là vì tầng lớp giàu có có ảnh hưởng chính trị mất cân đối, và họ có động cơ mạnh để tối đa hóa giờ lao động
    Nhìn chung người sử dụng lao động có động cơ đó, và hệ thống chính trị cũng không cấm rõ ràng điều này, nên người lao động muốn giờ làm ngắn hơn không có nhiều lựa chọn tốt
  • Làm được nhiều việc hơn trong cùng thời gian thì ở mức nào đó cũng ổn. Nhưng nếu tôi trở nên hiệu quả hơn nhiều, có lẽ tôi sẽ thúc đẩy mạnh hơn tuần làm việc 4 ngày mà hiện tôi đã đang bàn với ban lãnh đạo
    Hiện giờ đang nghĩ tới 4×10 giờ, nhưng cũng có thể thử đàm phán kiểu “thay vì tăng lương, cứ giữ nguyên và chuyển sang 4×8 giờ”. Nếu AI giúp làm được nhiều việc hơn trong cùng thời gian thì ổn. Ngược lại, vì công ty đang ngân sách 30 USD/tháng cho công cụ AI, nên tôi coi thời gian mà công cụ AI tôi tự mua giúp tiết kiệm là phần được trừ khỏi tuần làm việc
    “Hàng triệu người thèm muốn sự bất tử, trong khi thậm chí còn không biết phải dùng thời gian của mình thế nào vào một chiều Chủ nhật mưa” — Susan Ertz

• Cha tôi từng nói một câu hay về máy tính và tự động hóa. Khi máy tính văn phòng bắt đầu xuất hiện vào thập niên 1970, ông nghe người ta nói rằng “máy tính sẽ tiết kiệm quá nhiều công sức đến mức chúng ta sẽ không biết dùng thời gian dư ra vào việc gì”
  Thực tế là nhờ máy tính, chúng ta chỉ làm được nhiều việc hơn trong một ngày mà thôi

  • Đây là nghịch lý Solow. “Thời đại máy tính có thể được nhìn thấy ở khắp mọi nơi, ngoại trừ trong các thống kê năng suất” — Robert Solow, người đoạt giải Nobel Kinh tế năm 1987

• Về lập trình, có thể nói AI đã tăng năng suất của tôi lên khoảng 2 lần cho đến nay
  Tất nhiên tôi có dành thời gian để viết prompt. Kiểu như nói cho AI biết sở thích lập trình của tôi: “tuyệt đối đừng làm thế này, tuyệt đối đừng làm thế kia, luôn làm như thế này, hãy kiểm tra cái kia”. Nhưng các prompt đó vẫn được giữ lại. Phần lớn là những thứ tôi đã viết từ vài tháng trước, nên bây giờ tôi đang hưởng lợi từ chúng

  • Tôi luôn hơi hoài nghi khi nghe ai đó nói rằng nhờ AI mà năng suất cá nhân tăng hơn 50%
    Nếu dừng lại suy nghĩ một chút, nói AI làm năng suất tăng gấp đôi nghĩa là thực sự đang làm được gấp đôi so với trước đây. Có thể chứng minh điều đó bằng chỉ số không?
    Tôi tin rằng trong một số tác vụ cụ thể như viết điều kiện kiểm thử hay tạo nguyên mẫu nhanh để rồi bỏ đi, AI có thể khiến ta năng suất hơn rất nhiều. Nhưng nói rằng tổng thể làm được gấp đôi so với trước đây là một tuyên bố rất lớn
    Trên thực tế, khả năng cao hơn là mọi người cảm thấy mình năng suất hơn so với trước. Vì vậy mới có khoảng cách: cá nhân thì nói mình năng suất hơn 2–10 lần, còn các nghiên cứu tại nơi làm việc thì ngay cả mức cao cũng chỉ khoảng 25% cải thiện năng suất
  • Tôi tò mò liệu bạn có thể chia sẻ đôi chút về loại công việc bạn làm không. Tôi chủ yếu viết mã iOS bằng Swift, và trong lĩnh vực đó tôi cảm thấy AI không giúp được nhiều lắm
    Nó thường đưa ra mã sai một cách rất tự tin; kể cả khi biên dịch được thì kết quả cũng tệ và không giải quyết đúng vấn đề tôi muốn sửa. Ngược lại, hồi đầu năm khi tôi phải viết một dự án Terraform cho backend, AI tạo sinh thực sự tỏa sáng
  • Chúc mừng. Cùng một mức lương nhưng làm việc gấp đôi, gánh nặng tinh thần cũng gấp đôi. Thay vì làm chủ kỹ năng, bạn dành thời gian viết prompt nên năng lực cạnh tranh với tư cách chuyên gia lại giảm. Ai cũng có thể dùng AI, nên giờ đó trở thành mức cơ bản
    Nghe như một chiến thắng trọn vẹn
  • Trong trường hợp của tôi, có những việc nhanh hơn 10–100 lần, đặc biệt là khi bắt đầu từ con số không
    Mới hôm qua tôi đã đại tu một scraper khá lớn; nếu làm thủ công thì ít nhất cũng mất 1 tuần. Mỗi ngày 2–4 giờ trong 5 ngày, tức khoảng 15 giờ. Nhờ ChatGPT, tôi hoàn thành trong chưa đầy 2 giờ
    Vì vậy khối lượng công việc cũng giảm, thời gian bàn giao ngắn hơn nhiều, và căng thẳng cũng ít hơn hẳn
  • Tôi tò mò liệu bạn đã kiểm chứng chuyện các prompt đó “tồn tại mãi” trên các mô hình khác chưa
    Bạn có thể dỗ một mô hình cụ thể hành xử theo một cách nhất định, nhưng mô hình khác có thể rơi vào trạng thái hoàn toàn khác với cùng đầu vào, nên có lẽ cần prompt hoàn toàn khác. Khi đó, mỗi lần nhà cung cấp cập nhật mô hình, toàn bộ prompt có thể trở nên vô dụng

• Vấn đề thật sự nằm ở các công việc kỹ năng thấp. Đó là những người đảm nhiệm vai trò dễ hơn hoặc các junior. Cuối cùng, vì thiếu vị trí phù hợp với trình độ kỹ năng của họ, một tỷ lệ đáng kể dân số sẽ trở nên không thể được tuyển dụng

  • Ý bạn là kỹ năng còn thấp hơn cả nhân viên văn phòng và nhân viên hỗ trợ khách hàng à? Những công việc đó cũng đã được đưa vào nghiên cứu
  • Vài tháng trước, trong podcast của Ezra Klein có nói về giáo dục, và tôi nhớ đoạn rằng trong thế hệ học sinh tiếp theo, người thành công sẽ là người có thể dùng AI như công cụ, chứ không phải như thứ để phụ thuộc
    Kết quả đó có thể phụ thuộc rất lớn vào việc hệ thống giáo dục thay đổi ra sao để phù hợp với thời đại
  • Trước đây cũng có nhiều người mù chữ, nhưng ngày nay hầu như ai cũng biết đọc biết viết
    Tôi nghĩ kỹ năng dùng AI để hỗ trợ công việc cũng sẽ trở thành một dạng năng lực đọc viết mới

• Đây là câu chuyện của mọi công nghệ, và những dự đoán của pmarca cùng những người khác rằng AI sẽ không cướp việc làm cũng dựa trên logic này. Trọng tâm của chúng ta có thể dịch chuyển sang những lĩnh vực ngày càng hẹp hơn
  Điện ảnh 100 năm trước gần như chưa tồn tại. Sau 100 năm nữa, nhờ lao động được giải phóng, những ngành hoàn toàn mới sẽ xuất hiện

  • Do đặc tính của phần mềm, càng có nhiều phần mềm được viết ra thì càng cần phần mềm bổ sung để quản lý, tích hợp và khai thác tất cả số phần mềm đó
    Nếu AI tự động hóa sản xuất phần mềm, nhu cầu phần mềm có thể tăng khổng lồ. Điều tương tự đã xảy ra khi ngôn ngữ bậc cao thay thế việc viết mã assembly thủ công. Chúng ta có thể tạo ra nhiều phần mềm hơn rất nhiều, phức tạp hơn và thú vị hơn, và ngành này cũng lớn mạnh hơn
  • Điện ảnh tạo ra việc làm chứ không làm giảm việc làm. Hơn nữa, giá trị của điện ảnh là hiển nhiên. Muốn bán LLM cho ai đó thì phải kèm theo cực kỳ nhiều gợi ý và ràng buộc
  • Cách mạng nông nghiệp thực sự đã làm giảm đáng kể lượng lao động của xã hội. Vì vậy thay vì làm việc không ngừng từ năm 12 tuổi đến lúc chết như 150 năm trước, chúng ta có cuối tuần, kỳ nghỉ, nghỉ hưu và học tập
    Việc giảm lượng công việc con người phải làm thực ra là điều tốt. Chỉ là để sự giảm đó được phân bổ cho toàn xã hội, thay vì biến thành thất nghiệp hàng loạt, không thể nghỉ hưu trước 70 tuổi và làm việc 50 giờ/tuần, thì cấu trúc thể chế phải thay đổi. Vấn đề có thể không phải là AI, mà là chủ nghĩa tư bản không được kiểm soát
  • Lập luận này dựa trên giả định rằng chúng ta không đạt được AGI. Nếu AGI xuất hiện thì mọi tiền đề đều sụp đổ. Có lẽ phần cứng neuromorphic cũng có thể đưa chúng ta tới đó

• Điều tương tự cũng áp dụng cho tự động hóa và mọi thứ khác. Từ lâu chúng ta đã có công nghệ để làm việc ít hơn, nhưng có vẻ điều đó không phù hợp với tâm lý của chúng ta
  Tôi không có ý nói rằng chúng ta cố ý chọn tuần làm việc 40 giờ một cách vô cớ. Chỉ là có cảm giác hơi bị mắc kẹt; nếu một cá nhân cố làm ít hơn thì sẽ tụt lại so với người khác, nên không ai có thể nhúc nhích

  • Nếu có đủ ý chí chính trị thì có thể thay đổi. Các đợt phong tỏa COVID đã chứng minh rằng trong nền kinh tế ngày nay, phần lớn công việc không thiết yếu

• Không ngạc nhiên. Điều tương tự cũng có thể xảy ra trong IT. Tôi còn nhớ thời trước PC, khi phần lớn công việc được xử lý bằng mainframe, giấy tờ và tủ hồ sơ
  So với bây giờ, lượng công việc gần như tương đương, thậm chí còn nhiều hơn một chút. Khác biệt lớn là lượng dữ liệu được xử lý và lưu trữ; lượng đó đã tăng theo cấp số nhân kể từ thời đó và vẫn đang tăng
  Vì vậy tôi dự đoán AI cũng sẽ như vậy. Hình thức công việc có thể thay đổi đôi chút, nhưng khi dữ liệu tăng lên, công việc sẽ vẫn như cũ hoặc nhiều hơn

  • Tôi hiểu ý chính, nhưng nói vậy không chính xác ở điểm mainframe, giấy tờ và tủ hồ sơ là công cụ mang tính quyết định. AI vừa không mang tính quyết định, vừa không phải là công cụ