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

• Kết quả từ một nghiên cứu quy mô lớn về thị trường lao động Đan Mạch cho thấy việc triển khai công cụ AI không tạo ra tác động lớn đến năng suất hay tiền lương
• 64~90% người dùng cho biết đã tiết kiệm được thời gian nhờ AI, nhưng 8,4% lại nói rằng công việc mới còn bị phát sinh thêm
• Mức tiết kiệm thời gian thực tế của người dùng chỉ khoảng 1 giờ mỗi tuần, và tỷ lệ dẫn đến tăng lương chỉ ở mức 3~7%
• Các công việc phụ như giám sát bài tập của học sinh, rà soát kết quả AI, viết prompt đã tăng lên, làm triệt tiêu hiệu quả tiết kiệm thời gian
• Nhóm nghiên cứu cho rằng đây vẫn mới là phân tích ở giai đoạn đầu và chỉ ra rằng tác động kinh tế của AI trong tương lai vẫn cần thêm nhiều nghiên cứu

---

Tổng quan nghiên cứu về thị trường lao động Đan Mạch

• Các nhà kinh tế học từ Đại học Chicago và Đại học Copenhagen đã phân tích dữ liệu của 25.000 lao động và 7.000 doanh nghiệp tại Đan Mạch trong giai đoạn 2023~2024
• Nghiên cứu tập trung vào 11 nghề dễ bị tự động hóa như kế toán, lập trình viên phần mềm và hỗ trợ khách hàng
• Nghiên cứu có tiêu đề “Large Language Models, Small Labor Market Effects”, và cho thấy tác động thực tế của AI lên tiền lương và thời gian lao động là rất nhỏ

AI được triển khai nhanh, nhưng hiệu quả còn hạn chế

• Trong các ngành nghề được khảo sát, đa số đã áp dụng chatbot và doanh nghiệp cũng khuyến khích việc này
• Tuy vậy, không có thay đổi có ý nghĩa thống kê nào về tiền lương hay số giờ lao động được ghi nhận
• Theo khoảng tin cậy thống kê, đã chứng minh được rằng tác động không vượt quá 1%

Những trường hợp công việc mới thậm chí còn tăng lên

• 64~90% người dùng báo cáo có tiết kiệm thời gian, nhưng 8,4% trong tổng số người dùng trả lời rằng đã phát sinh công việc mới
• Ví dụ: giáo viên phải phát hiện học sinh dùng ChatGPT, nhân viên phải rà soát kết quả AI, hoặc mất thêm thời gian nghĩ ra prompt tốt
• Thời gian thực sự tiết kiệm được chỉ trung bình 2,8% mỗi tuần (khoảng 1 giờ)

Mức tăng năng suất khác xa kỳ vọng

• Trước đó, một số nghiên cứu khác từng báo cáo mức tăng năng suất 15%, nhưng đó là các thí nghiệm chỉ giới hạn trong những công việc phù hợp với AI
• Ngược lại, công việc ngoài thực tế có nhiều nhiệm vụ mà AI khó tự động hóa, nên việc sử dụng AI hiện vẫn ở giai đoạn tích hợp ban đầu

Ai là người hưởng lợi từ thời gian tiết kiệm được?

• Chỉ 3~7% thời gian tiết kiệm được chuyển thành mức tăng lương
• Điều này đặt ra câu hỏi liệu lợi ích từ hiệu quả có thực sự quay lại với người dùng hay không

Kết luận và bài toán tiếp theo

• Nhóm nghiên cứu thừa nhận thời điểm khảo sát còn quá sớm và chỉ giới hạn ở thị trường Đan Mạch nên khó khái quát hóa
• Đặc biệt, ở nhóm sáng tạo làm việc tự do hoặc tại các quốc gia khác, kết quả có thể sẽ khác
• Dù vậy, nghiên cứu này vẫn cung cấp một lát cắt thực chứng quan trọng về tác động ban đầu của việc triển khai AI
• Tác động kinh tế dài hạn vẫn chưa rõ ràng, và trong tương lai sẽ cần thêm nhiều nghiên cứu bổ sung

[GN⁺]

Ý kiến Hacker News

• Tôi nhớ đã đọc một bài viết của Economist khoảng 10 năm trước nói rằng kết quả của tự động hóa không phải là xóa bỏ việc làm, mà là dẫn đến nhiều công việc hơn và ít cơ hội tuyển dụng cho nhân sự junior hơn

  • Bài viết đưa ra ví dụ rằng công cụ tìm kiếm và tài liệu số đã làm giảm mạnh số lượng luật sư junior
  • Trước đây, việc các luật sư junior tìm các án lệ liên quan trong kho lưu trữ vật lý là chuyện bình thường, nhưng giờ chỉ cần một luật sư junior với một chiếc laptop là đủ
  • Vì vậy, công ty có thể xử lý nhiều vụ việc hơn
  • Đây có vẻ là một mô hình phổ biến

• Có vẻ như mọi người trong phần bình luận đang hiểu sai phát hiện của bài viết

  • Không phải là dùng AI để tiết kiệm thời gian, mà là do dùng AI nên các công việc mới được tạo ra, khiến phần thời gian tiết kiệm được bị triệt tiêu
  • Trong ngành công nghệ, những lập trình viên giỏi nhất đang dành thời gian để xử lý AI và dataset, và kết quả là chất lượng phần mềm tiêu dùng đang đi xuống

• Các công cụ AI hiện đại thật đáng kinh ngạc, nhưng là kiểu đáng kinh ngạc giống như trình kiểm tra chính tả khi nó mới xuất hiện

  • Chúng hữu ích cho các tác vụ đơn giản, nhưng cũng tạo ra những tiêu chuẩn mới và rồi mọi người đều phải có những tiêu chuẩn đó
  • Hầu như không có bằng chứng nào cho thấy bạn có thể ngồi trên bãi biển trong khi AI vận hành công ty
  • Phần lớn sản phẩm AI có lợi nhuận thấp, nên họ sẽ sớm phải đối mặt với vấn đề này

• Đây là một ví dụ về nghịch lý Jevans đang thực sự phát huy tác dụng

  • Khi chi phí để thực hiện một công việc cụ thể giảm xuống, con người sẽ tăng nhu cầu để lấp đầy phần chênh lệch đó
  • Trái với lập luận cũ cho rằng công nghệ mới sẽ mang lại thiên đường không tưởng, thực ra chúng ta không hề muốn như vậy
  • Nhiều người không biết phải sử dụng thời gian nhàn rỗi như thế nào, và có xu hướng duy trì mức độ căng thẳng ở mức cao

• Tôi nghĩ AI đã tăng gấp đôi năng suất trong lập trình

  • Tôi có dành thời gian viết prompt để cho AI biết các sở thích lập trình của mình, nhưng đó là thứ có tính lâu dài
  • Hầu hết prompt đã được viết từ vài tháng trước, và giờ tôi chỉ đang tận dụng chúng

• Bố tôi từng có một nhận xét rất hay về máy tính và tự động hóa

  • Khi máy tính văn phòng xuất hiện vào những năm 1970, người ta nói rằng máy tính sẽ giúp tiết kiệm rất nhiều công sức
  • Rốt cuộc, nhờ có máy tính mà người ta làm được nhiều việc hơn mỗi ngày

• Vấn đề thực sự nằm ở các công việc yêu cầu kỹ năng thấp

  • Những người làm các vai trò dễ hơn hoặc các vị trí junior
  • Sẽ có một bộ phận dân số đáng kể trở nên không thể được tuyển dụng vì không có đủ vị trí phù hợp với kỹ năng của họ

• Đây chính là điều phe "AI sẽ trở thành một công nghệ bình thường" vẫn luôn nói với phe "AI sẽ khiến tất cả chúng ta mất việc"

  • Từ trước đến nay vẫn luôn là như vậy

• Chẳng phải chuyện này đã được bàn tới vài ngày trước rồi sao?

  • Một điểm ở đây là dữ liệu đến từ cuối năm 2023, khi LLM còn chưa tốt
  • Một điểm khác là dữ liệu được thu thập từ những nhân viên còn ở lại sau đợt sa thải

• Tôi cảm thấy mình đang dành nhiều thời gian hơn để tìm các easter egg ẩn trong code review

  • Easter egg ở đây là những lỗi nhỏ nhưng khó bắt, rõ ràng với người viết ra chúng
  • Vấn đề là vì LLM đã viết nó nên lợi thế của tác giả đoạn mã không còn tồn tại trong quá trình review hay kiểm thử nữa