Làn sóng sa thải hàng loạt lao động văn phòng là một phần của bầu không khí cường điệu về AI

• Gần đây, sa thải lao động văn phòng đang gia tăng
• Nhiều công ty giải thích việc cắt giảm nhân sự là do sự phát triển của AI
• Trên thực tế, nguyên nhân sa thải là cắt giảm chi phí và tái cơ cấu
• Số công việc thực sự bị AI thay thế vẫn không nhiều
• Hiện tượng cường điệu về AI đang được tận dụng như một phần trong chiến lược doanh nghiệp

---

Tổng quan

• Gần đây, các tập đoàn lớn tại Mỹ và nhiều nơi khác đã tiến hành sa thải hàng loạt nhân viên văn phòng
• Truyền thông và doanh nghiệp nhấn mạnh rằng sự phát triển của trí tuệ nhân tạo đang thay thế việc làm
• Tuy nhiên, nguyên nhân thực sự của phần lớn các đợt sa thải là tái cơ cấu truyền thống như tối ưu hóa vận hành, cắt giảm chi phí và điều chỉnh theo chu kỳ kinh tế

Mối quan hệ thực tế giữa AI và sa thải

• Các doanh nghiệp có xu hướng gói ghém lý do sa thải dưới danh nghĩa đổi mới AI
• Trên thực tế, những ngành nghề thật sự bị AI thay thế hoặc những việc làm biến mất do tự động hóa vẫn chỉ chiếm một phần rất nhỏ
• Diễn ngôn về AI đang được phủ lên các vấn đề chuyển đổi quản trị hiện có hoặc chiến lược cải thiện lợi nhuận

Sự cường điệu về AI và chiến lược doanh nghiệp

• Doanh nghiệp đang tận dụng kỳ vọng và nỗi sợ của công chúng đối với AI để biện minh cho việc tái tổ chức
• Diễn ngôn AI bị cường điệu được sử dụng để thuyết phục nhà đầu tư hoặc nâng cao mức độ chấp nhận của xã hội
• Trên thực tế, hiếm khi người lao động bị sa thải được thay thế ngay lập tức bằng AI

Kết luận

• Các đợt sa thải hàng loạt trong nhóm nghề lao động văn phòng hiện nay là biểu hiện của hiện tượng “cỗ máy thổi phồng AI” đang phóng đại tác động của AI
• Để hiểu đúng hiện tượng này, cần phân biệt giữa thực trạng sa thải và hiệu quả thực tế của việc triển khai AI

[GN⁺]

Ý kiến trên Hacker News

• Tôi từng làm việc tại hai công ty có vốn hóa thị trường trên 10 tỷ USD trong thời kỳ ZIRP (chính sách lãi suất 0). Hơn một nửa số lao động trí óc tham dự phần lớn các cuộc họp thực chất là không cần thiết. Lịch dày đến mức công ty còn tuyển riêng người chỉ để đi họp. Việc tăng tuyển dụng hoàn toàn không gây vấn đề gì cho giá cổ phiếu trong quá trình duy trì đà tăng trưởng của công ty, ngược lại còn giúp các VP có thêm quyền lực nhờ mở rộng quân số. Khi đó thị trường chỉ coi trọng tăng trưởng hơn hiệu quả, nhưng rốt cuộc thị trường luôn quay về với giá trị. Theo thời gian, những vị trí được “nhét thêm” này trở thành đối tượng cắt giảm. Cả hai công ty sau đó đều sa thải hơn 10.000 nhân viên; AI được dùng làm cái cớ cho các đợt sa thải, nhưng thực tế phần lớn những lao động trí óc được cho là bị AI thay thế vốn dĩ đã không tạo ra nhiều giá trị
  • Tôi thật sự đồng cảm với điều này. Trong thời kỳ lãi suất tăng, tôi từng hoài nghi gọi họ là “Zero Interest Rate Product Managers”. PM giỏi thì xứng đáng với giá trị họ tạo ra, nhưng thời ZIRP có quá nhiều PM chỉ quản lý Jira và điều phối lịch trình. Nhiều nhân sự IT hiện đang chật vật tìm việc lại tập trung ở các vai trò mang tính phụ trợ như vậy (agile coach, TPM, v.v.). Dĩ nhiên tôi cũng rất cảm thông vì những người ở các vị trí này vẫn đã làm việc chăm chỉ. Vấn đề không chỉ là tuyển quá tay; tôi còn cho rằng offshoring ảnh hưởng đến sự sụt giảm việc làm công nghệ tại Mỹ nhiều hơn AI rất nhiều. Từ sau khi làm việc từ xa lan rộng, công nghệ họp video đã khiến offshoring sang Mỹ Latinh, châu Âu... tăng mạnh. Khi làm việc từ xa đã là bình thường, vị trí địa lý ngày càng kém quan trọng
  • Tôi nghi phần lớn các đợt cắt giảm vì AI thực chất chỉ là cách gói lại các đợt cắt giảm do lãi suất tăng. Ngành phần mềm đã từng thật sự điên rồ. Cái thời sinh viên mới ra trường từ trường vô danh cũng nhận ngay 120.000-150.000 USD thì rõ ràng không thể kéo dài mãi
  • Không nghi ngờ gì việc có nhiều lao động trí óc không tạo thêm giá trị nếu không bị thúc ép. Nhưng điều đáng lo là cơ hội cho người junior đang ngày càng ít đi
  • Việc phải có người chuyên đi họp vì lịch quá dày nghe như một trò châm biếm về tổ chức doanh nghiệp trở thành hiện thực
  • Tôi cũng từng làm ở startup, và rất nhiều trường hợp gần một nửa người trong cuộc họp tham gia mà chẳng có việc gì để làm. Họ hiện diện vì vai trò “quan sát viên”, “người ghi chép”, nên ảnh hưởng thực tế gần như bằng không
• Rõ ràng vấn đề vai trò của người mới và thực tập sinh bị AI thay thế là một vấn đề có tính tầng lớp rất lớn. AI nhiều khi nhanh hơn và thông minh hơn người mới chưa có kinh nghiệm hay chuyên môn. Tất nhiên AI đôi lúc cũng tốn công, nhưng cuối cùng nó rẻ hơn hoặc thông minh hơn. Vẫn có những người mới có tiềm năng phát triển, nhưng để nuôi họ lớn lên cần quá nhiều thời gian và nguồn lực. Tôi nhận ra bản thân cũng đang giao cả những việc đơn giản cho AI thay vì cho người mới. Nếu giao cho người mới thì cần nhiều vòng phản hồi và chỉnh sửa, kéo dài thêm vài ngày; còn AI có thể xong trong 3 giờ. Từ góc nhìn của người mới và nhân sự entry-level, triển vọng thật sự rất ảm đạm
  • Sự thiếu trung thành từ cả phía công ty lẫn nhân viên làm tình hình này tệ hơn. Về bản chất, internship là vị trí có năng suất âm với mục tiêu thuần túy là “đào tạo”. Việc công ty đào tạo thực tập sinh vốn là một khoản đầu tư để chuẩn bị cho tương lai của cả tổ chức lẫn cả ngành. Nhưng do niềm tin lẫn nhau giữa HR và nhân viên mất đi, cộng thêm văn hóa nhảy việc thường xuyên, cấu trúc đó dần trở nên vô nghĩa. Từng có kinh nghiệm đào tạo thực tập sinh bài bản ở một công ty Nhật, tôi tin chắc giá trị của hệ thống này là rất lớn
  • Người mới và nhân sự entry-level có thể là gánh nặng ngắn hạn cho tổ chức, nhưng sau vài tháng đến vài năm họ sẽ trưởng thành thành nhân tài cốt lõi có năng suất rất cao. Và người mới cũng có thể dùng AI. Nếu việc áp dụng AI thật sự giúp năng suất tăng vọt, thì phần năng lực dư ra đó sẽ được chuyển hóa thành nhiều phần mềm hơn, nhiều tính năng hơn, nhiều tối ưu hóa hơn. Lập luận này tương tự kiểu ngày xưa người ta hỏi vì sao còn tuyển junior khi đã có compiler
  • Tôi hoàn toàn không đồng ý với lập luận này. Nếu người mới hôm nay cần nhiều công sức kèm cặp, thì người mới ngày mai sẽ mặc nhiên coi việc dùng AI là điều tự nhiên và tạo ra tác động lớn hơn. Góc nhìn “entry-level đã chết” chỉ đúng nếu công ty chỉ nhìn vào “nhược điểm” của người mới và giả định rằng lượng việc cần làm là hữu hạn. Nhưng trong mọi tổ chức tôi từng trải qua, luôn có quá nhiều việc phải làm. Vì thế nếu người mới có thể tạo ra khối lượng công việc gấp 6 lần nhờ AI thì đó lại càng là lựa chọn tốt hơn
  • Việc so sánh “intern” và “entry-level” chỉ là cách gọi đại diện cho sự phức tạp; thực tế không phải các vị trí sơ cấp sẽ biến mất, mà là vai trò của chúng sẽ thay đổi
  • Đúng là AI làm việc nhanh và hiệu quả hơn entry-level, nhưng về bản chất đó không phải là “ủy quyền” mà là tự mình xử lý công việc bằng công cụ. Ủy quyền là quá trình chuyển giao trách nhiệm và khả năng phán đoán, trong khi AI thiếu đào tạo, thiếu phản hồi, thiếu hiểu ngữ cảnh và cũng không có động cơ chủ thể. Thực sự không thể ủy quyền cho AI, và nó cũng không chịu trách nhiệm với kết quả. Trong khi đó, nhân sự mới là con người có thể hấp thụ mục tiêu và ngữ cảnh để phát triển thành thành viên thực thụ của tổ chức. Hơn nữa, junior và intern cũng có thể dùng công cụ AI
• Tôi nghĩ nhóm công việc mà AI sẽ dọn dẹp là những vị trí cổ cồn trắng dành cả ngày làm chuyện linh tinh và làm việc qua loa. Đến năm 2025, LLM sẽ thay cả những việc như thế. Vấn đề là các lãnh đạo không phân biệt được công việc thật với công việc chỉ có bề ngoài có thể sa vào ảo tưởng này và làm hỏng cả tổ chức. Người sống sót cuối cùng thì lúc nào cũng là CEO
  • Lý do duy nhất những vị trí cổ cồn trắng như vậy tồn tại là vì việc đánh giá hiệu suất vốn dĩ cực kỳ khó. Nếu AI không giải quyết được chuyện này, thì dù có cắt một nửa nhân sự cũng không phải là cắt đúng 50% kém nhất mà chỉ là sa thải ngẫu nhiên, và trong trường hợp xấu nhất còn phản tác dụng
  • Điều này cũng làm tôi liên tưởng tới làm việc từ xa: một số quản lý không hiểu giá trị thực của công việc lại nhầm chuyện tán gẫu ở văn phòng là đang làm việc. Vấn đề là họ bỏ qua việc công việc có thể được thực hiện theo nhiều cách khác nhau
  • CEO rốt cuộc cũng chẳng được lợi gì nếu khách hàng biến mất. Suy cho cùng AI đâu thể tự bấm quảng cáo rồi mua sản phẩm
  • AI đặc biệt giỏi trong việc tạo ra công việc vô nghĩa. Điều thực sự cần không phải là tăng năng suất, mà là loại bỏ tận gốc những việc không cần thiết
  • Tôi chưa từng làm ở công ty Mỹ, nhưng ở những nơi tôi từng làm thì lúc nào cũng thiếu người. Câu chuyện về nhân sự kém hiệu quả khá xa lạ với tôi. Dù vậy, tôi đoán ở các đại công ty Mỹ thừa vốn thì chuyện đó có thể xảy ra
• Kể từ khi máy tính xuất hiện, quy mô tự động hóa công việc văn phòng đã vô cùng lớn. Nếu so công việc văn phòng những năm 1960 với hiện tại thì bản thân công việc đã hoàn toàn khác. Phần mềm đã tăng tốc độ lên gấp 1000 lần, và vì thế lại còn sinh ra nhiều nghề cổ cồn trắng hơn. Năng suất mới tạo ra thêm nhiều đầu việc hơn
  • Lý do tôi không thích kiểu lập luận này là thứ nhất, nó không tính đến cú sốc xã hội của thất nghiệp quy mô lớn; thứ hai, không có quy luật tự nhiên nào đảm bảo rằng việc làm biến mất sẽ nhất định được thay bằng việc làm mới. Ngay cả thời Đại Suy thoái, tỷ lệ thất nghiệp cũng chỉ khoảng 30%, còn bây giờ có thể nhiều hơn mức đó sẽ trở thành thất nghiệp vĩnh viễn. Khi những người Luddite nói tiến bộ công nghệ sẽ xóa sổ việc làm, đã có không ít người hy sinh trong nỗ lực ngăn điều đó. Ngoài ra, xã hội có rất nhiều vấn đề và nhu cầu, nhưng vì không có mô hình kinh tế phù hợp nên người bị sa thải trên thực tế rất khó tạo ra giá trị mới, và tương lai vấn đề đó sẽ còn nghiêm trọng hơn
  • Những năm 1960 từng có cả một nghề gọi là “computer”, nhưng ngày nay nghề đó đã biến mất
• Khi nhìn các nhà phân tích cho rằng cuộc cách mạng AI chỉ là thổi phồng vì thiếu dữ liệu thực chứng, tôi lại nhớ đến những người hoài nghi đầu thời COVID đã bỏ qua khả năng tăng trưởng theo cấp số nhân vì số ca khi đó còn ít. Ngoài ra, tôi cũng thắc mắc vì sao những bài như bài CNN này lại được gọi là phân tích. Nó chỉ lặp lại vài ý như ý kiến của các nhà kinh tế lao động, lý thuyết bong bóng AI, v.v. mà hoàn toàn không có phân tích cụ thể hơn về dữ liệu, tài nguyên, dòng vốn VC hay chính sách thuốc mới của FDA
  • Phép so sánh kiểu “đánh giá thấp COVID giai đoạn đầu” là một bước nhảy logic vì nó nối một hiện tượng đã được kiểm chứng hàng trăm lần với sự tăng trưởng của AI, một thứ hoàn toàn mới, chỉ dựa trên điểm chung là tăng trưởng phi tuyến
  • Có ý kiến cho rằng giả định tăng trưởng theo hàm mũ được đảm bảo, giống như bong bóng giá nhà sụp đổ, có thể gây cú sốc lớn hơn cho ngành IT. Và nếu bong bóng lần này nổ, ngành IT có thể suy thoái nhiều năm như những năm 2000
  • Lịch sử có rất nhiều trường hợp công chúng dự đoán sai, nhưng tranh cãi bằng phép tương tự như vậy không đem lại phân tích thực chất mà chỉ củng cố lập trường sẵn có của mỗi bên
  • So sánh AI với virus corona để thuyết phục người khác không phải là ví dụ phù hợp
  • Thực ra ở giai đoạn đầu của COVID, cả những người vẽ đồ thị tăng trưởng dốc đứng cũng đã sai. Hầu như mọi bình luận viên thời điểm đó đều dự đoán sai
• Tôi không hiểu được bầu không khí kỳ vọng vào chuyện AI thay thế con người rồi kéo theo giảm tiêu dùng và suy thoái kinh tế. Nếu ai cũng thất nghiệp thì ai sẽ mua sản phẩm? Khi thất nghiệp tăng thì tiêu dùng giảm, suy thoái là điều khó tránh, vậy tại sao giới điều hành lại đón nhận điều đó?
  • Có thể áp dụng các khái niệm như game theory, cân bằng Nash, thế tiến thoái lưỡng nan của tù nhân, hay suy luận quy nạp kiểu con gà tây để giải thích động cơ kinh tế. Mỗi tổ chức đưa ra quyết định này vì lợi ích trực tiếp là tiết kiệm chi phí nhờ tự động hóa. Vấn đề là rất dễ rơi vào ảo tưởng rằng cấu trúc này sẽ tiếp diễn mãi. Những lập luận như nghịch lý Jevons (hiệu quả tăng lại có thể làm tổng cầu tăng) cũng dễ khiến người ta bị mê hoặc
  • Tế bào ung thư cuối cùng cũng phá hủy toàn bộ cơ thể, nhưng nó vẫn chỉ theo đuổi lợi ích riêng của nó. Tự mãn vì kết quả ngắn hạn đẹp lên cũng cùng một logic đó
  • Bi kịch tài nguyên chung. Mọi người đều thấy có lợi khi cắt lao động để tiết kiệm chi phí nên hành xử ích kỷ, nhưng xét trên toàn cục thì lại làm xã hội suy kiệt
  • Nếu giả định AI sẽ lấy đi việc làm của tất cả mọi người, thì cũng có khả năng đối thủ cạnh tranh được vũ trang bằng AI sẽ cướp thị trường bất cứ lúc nào. Rốt cuộc năng lực xây dựng hạ tầng AI sẽ trở thành rào cản gia nhập
  • Ngay cả khi việc làm giảm, vẫn có thể còn việc làm nhà nước, lao động chân tay, tự doanh, freelancer, chợ đen và nhiều chủ thể tạo việc làm khác. Có thể tồn tại kịch bản việc làm giảm mạnh nhưng chất lượng sống không xấu đi. Cũng nên tính đến các trường hợp trong quá khứ khi tiến bộ công nghệ rốt cuộc lại làm số việc làm tăng lên. Cuối cùng ai cũng có xu hướng nhìn theo cách mình muốn nhìn. Kịch bản nào đúng còn tùy tình hình
• Kiểu lập luận về bong bóng AI như thế này quả thật khá kỳ lạ. Nếu mục tiêu là thúc đẩy việc áp dụng AI trên khắp các nhóm cổ cồn trắng, thì tại sao lại marketing theo kiểu khiến chính đối tượng tạo ra output cũng phải sợ hãi? Hay là họ chỉ định bán cho tầng C-level mà thôi?
  • AI đang được bán bằng chiến lược chỉ nhắm vào C-level. Không ai quan tâm đến việc bảo vệ việc làm cổ cồn trắng cả
  • Chiến lược kích động FOMO (nỗi sợ bị bỏ lại phía sau) dẫn đến tăng doanh thu
• Tôi thích bài này ở chỗ nó nhấn mạnh rằng “tuyên bố càng lớn thì càng cần bằng chứng lớn”. Tôi thực sự rất thích công nghệ ML, nhưng không tin đến mức thay thế con người hoàn toàn. Tăng cường năng lực là viễn cảnh thực tế, còn thay thế hoàn toàn là ảo tưởng bị thổi phồng
• Giá trị thật có thể được tìm thấy ở những lĩnh vực mà cả máy móc lẫn con người trước đây đều chưa làm được
• Tôi cảm giác có điều gì đó đang thiếu trong tranh luận về AI thay thế con người. Đợt bùng nổ AI lại trùng với lúc lãi suất tăng vọt, và đúng lúc AI biết code xuất hiện thì vốn VC cũng cạn dần còn tuyển dụng startup cũng giảm. Nếu hiện tại tiền vẫn dồi dào như thời lãi suất thấp, có lẽ bản thân cuộc tranh luận này đã khác chăng? Tôi muốn nghe ý kiến từ người trong ngành
  • Từ góc nhìn “cách mạng AI diễn ra đồng thời với lãi suất tăng mạnh”, có thể việc C-level nhìn AI như một giải pháp thay thế để cắt chi phí nhân sự là hệ quả của việc tiền miễn phí không còn nữa. Tuy nhiên lãi suất 0% mới là ngoại lệ trong lịch sử, và chính sách đó đã gây méo mó đầu tư trên toàn cầu. Coi việc bình thường hóa lãi suất là điều bất thường thì lại khá nghịch lý. Liên kết dữ liệu lịch sử lãi suất
  • Lý do góc nhìn này không trở thành trung tâm của cuộc trò chuyện là vì trên thực tế ảnh hưởng của nó không lớn đến vậy (1), và cũng vì nhiều người không hình dung được VC thực sự đang vận hành bao nhiêu tiền (2). 1) Đầu tư seed và Series A vốn dĩ không quá nhạy theo chu kỳ kinh tế, còn các bước tiến công nghệ AI chủ chốt thường do một vài nhóm nhỏ với ít tiền thực hiện. GPT2→3 được Microsoft đầu tư. 2) Vốn VC chỉ chững lại trong giai đoạn 2022-2023, còn năm nay đã tăng trở lại tới 70%. Thực tế là tiền vẫn đang được bơm từ Big Tech, SoftBank và các nguồn tương tự