- Một tân cử nhân ngành khoa học máy tính đã trải qua thực tập và dự án nhưng vẫn thất bại trong việc tìm việc dù đi đúng lộ trình “chuẩn”
- Thị trường việc làm hiện nay được gọi là “suy thoái cổ cồn trắng” và “khủng hoảng việc làm cho sinh viên mới tốt nghiệp”, trong đó tỷ lệ thất nghiệp của sinh viên khoa học máy tính đặc biệt cao
- Tự động hóa, robot và lao động từ xa (teleoperation) đang kết hợp với nhau, đẩy doanh nghiệp sang cấu trúc giảm thiểu chính việc tuyển dụng nhân lực
- Khi mô hình AI và robot thay thế công việc lặp lại của con người, các vị trí “bình thường” dần biến mất, chỉ còn lại “con người ngoài phân phối (out-of-distribution human)” — tức lao động sáng tạo, phi cấu trúc, không thể bị thay thế bằng dữ liệu
- Khác với xã hội công nghiệp thế kỷ 20 lấy lao động làm trung tâm của đời sống, nền kinh tế thế kỷ 21 đang chuyển sang một hệ thống cần ít lao động con người hơn
Thực tế tìm việc của tân cử nhân
- Tác giả sau khi tốt nghiệp đại học, có 3 kỳ thực tập, kinh nghiệm tư vấn và thành tích học tập tốt, vẫn ở trong tình trạng thất nghiệp dù đi theo con đường thành công điển hình
- Trước đây, với cùng hồ sơ như vậy, có thể kiếm được một công việc ổn định, nhưng hiện tại cơ hội hiếm đến mức thị trường bị gọi là “thị trường hỏng”
- Tỷ lệ thất nghiệp chính thức vẫn được duy trì ở mức thấp, nhưng mật độ cơ hội cảm nhận tại hiện trường đã giảm mạnh
- Tin tuyển dụng vẫn tồn tại, nhưng số người ứng tuyển so với số vị trí thực sự được tuyển tăng bùng nổ, khiến lời khuyên kiểu “hãy nộp nhiều hơn” trở nên vô nghĩa
- Ngoài các yếu tố vĩ mô như lãi suất tăng và vốn suy giảm, sự kết hợp giữa phần mềm, robot và lao động ở nước ngoài cũng đang tạo ra thay đổi mang tính cấu trúc làm giảm tuyển dụng mới
Khoảng cách giữa dự báo tự động hóa và thực tế
- Một nghiên cứu cách đây 10 năm từng dự đoán một nửa số việc làm ở Mỹ thuộc nhóm rủi ro tự động hóa cao, nhưng khi OECD phân tích lại theo đơn vị tác vụ, tỷ lệ rủi ro cao đã giảm xuống mức thấp hơn rất nhiều
- Tự động hóa không vận hành như một vực thẳm mà như áp lực tăng dần, và ngay cả các nghề rủi ro cao cũng không biến mất hoàn toàn mà chỉ tăng trưởng chậm hơn
- Việc đưa robot công nghiệp vào Mỹ đã gây ra sự sụt giảm đáng kể về việc làm và tiền lương, và các công việc càng thường nhật, càng có thể quy chuẩn hóa thì càng bị ảnh hưởng nặng
- Với người mới tốt nghiệp, thứ họ cảm nhận không phải là sự tăng dần trong thống kê mà là cánh cửa gia nhập ngày càng hẹp, như thể đang phải cạnh tranh với toàn bộ dữ liệu quá khứ và hồ sơ quy trình đã được ghi lại
Trường hợp Amazon: robot và cắt giảm nhân lực
- Tài liệu nội bộ và báo cáo phân tích cho thấy Amazon có kế hoạch thay thế phần lớn công việc kho bãi bằng robot trong 10 năm tới và tiết kiệm chi phí ở quy mô lớn
- Công ty nói robot đang hỗ trợ con người, nhưng số lượng robot tăng vọt trong khi tổng việc làm tại các trung tâm tự động hóa lại đình trệ hoặc giảm
- Trước đây, các vận hành vật lý như kho bãi được xem là mặc nhiên cần một lượng nhân lực nhất định, còn hiện nay điểm xuất phát của mô hình kinh doanh là “có thể vận hành với ít người đến mức nào”
Điều khiển từ xa và “lao động vô hình”
- Teleoperation (điều khiển từ xa) là một dạng tự động hóa khác, nhưng trên thực tế là cấu trúc trong đó lao động ở các nước lương thấp điều khiển robot từ xa
- Một lao động tại văn phòng ở Manila, Philippines đội kính VR và điều khiển từ xa robot kiểm kê trong cửa hàng tiện lợi ở Nhật Bản
- Lao động ở một quốc gia điều khiển xe nâng ở quốc gia khác bằng nhiều màn hình và vô lăng, chỉ can thiệp khi phần mềm bán tự động bị lúng túng
- Đây là một hình thức nhập cư không cần nhập cư, nơi các quốc gia giàu có có thể mua được lao động ở mức Tokyo với tiền lương mức Manila mà không cần lo về nhà ở, trường học hay hòa nhập văn hóa
- Người lao động vẫn là con người, nhưng về mặt địa lý họ bị đối xử như một phần của mạng lưới, là một nấc trong chiếc thang kéo dài từ call center đến các nền tảng microtask
Mục đích ẩn của teleoperation: thu thập dữ liệu
- Nhiều công việc điều khiển từ xa có mục đích không chỉ là hoàn thành tác vụ mà là thu thập dữ liệu cho tự động hóa không người lái trong tương lai
- Robot gia dụng Neo ở “chế độ chuyên gia” cho phép người điều khiển từ xa mở cửa, nhặt đồ vật..., rồi dùng đó làm dữ liệu huấn luyện cho mô hình điều khiển
- Tesla Optimus cũng để người thao tác mặc rig, lặp đi lặp lại việc cầm cốc hay lau bàn để tạo ra các mẫu cho robot bắt chước
- Điều này tương tự công việc dữ liệu cho xe tự lái và mô hình ngôn ngữ lớn, tức ghost work hiện thân trong thế giới vật lý
Suy thoái cổ cồn trắng và sự biến mất của công việc đầu vào
- Trong vài năm qua, các vị trí cổ cồn trắng cấp đầu vào trong công nghệ, tài chính, tư vấn... đã giảm mạnh, làm thu hẹp các lĩnh vực từng hấp thụ sinh viên tốt nghiệp khoa học máy tính
- Khoa học máy tính, từng được xem là tấm bằng an toàn nhất, nay lại trở thành một trong những chuyên ngành có kết quả việc làm tệ nhất
- Bảng tuyển dụng cho vị trí đầu vào ngày càng lệch sang vai trò tầm trung và cấp cao thay vì junior developer; doanh nghiệp ngại tuyển người mới và thích tổ hợp nhân sự có kinh nghiệm + công cụ AI hơn
- Nhà tuyển dụng còn công khai nói với truyền thông rằng họ đang hoãn tuyển junior và dùng tự động hóa để thay thế phần việc trước đây do junior đảm nhận
Khác biệt về khả năng mở rộng giữa con người và phần mềm
- Con người chỉ có thể mở rộng theo chiều ngang một cách hạn chế, trong khi phần mềm có thể sao chép vô hạn một mô hình mạnh để tạo thành bầy tác tử
- Các bài báo và demo về agent gần đây đang xây dựng một xã hội thu nhỏ nơi nhiều bản sao của cùng một mô hình tranh luận, đàm phán, lập kế hoạch và thực thi
- Các nhà quản lý đã bắt đầu yêu cầu nêu rõ vì sao không thể thay thế bằng hệ thống AI khi xin tăng headcount
- CEO Shopify cũng yêu cầu các nhóm hãy thử AI trước khi xin thêm người, và một số công ty đang theo đuổi khẩu hiệu “AI-first” để thu hẹp quy mô nhân sự
Khái niệm “con người ngoài phân phối (out-of-distribution human)”
- Phần lớn công việc được cấu thành từ các tác vụ lặp lại có thể được học từ dữ liệu
- Chúng nằm ở phần giữa của đường cong hình chuông, nơi công việc lặp lại với những biến thể nhỏ
- Mô hình học rất tốt phần giữa này và có thể dễ dàng bắt chước từ dữ liệu quá khứ (log, email, hồ sơ, kho mã)
- Chỉ những công việc phi cấu trúc và sáng tạo mà mô hình không học được mới còn lại ở phần đuôi của đường cong tự động hóa
- Con người ngoài phân phối là người có công việc nằm ở phần đuôi đó, không thể bị nén bằng dữ liệu huấn luyện hiện có
- Ví dụ như xử lý các vấn đề thực sự mới, làm việc trong môi trường vật lý nhỏ lẻ nơi cảm biến còn thiếu, hoặc có gu thẩm mỹ không thể quy về log click
- Tác giả đã xây dựng sự nghiệp để nhắm tới “trung tâm của phân phối chuẩn”, nhưng chính phần trung tâm đó đang biến mất rất nhanh
- Hầu hết sinh viên mới tốt nghiệp chăm chỉ đều cố gắng bước vào phần trung tâm, vốn từng là vùng lõi hợp lý và đáng kính của thị trường lao động trong lịch sử
- Ba kỳ thực tập và chút kinh nghiệm tư vấn lẽ ra là một hồ sơ tiêu chuẩn nhắm đến việc làm bình thường, nhưng giờ phần trung tâm đang bị rỗng hóa
- Nhà tuyển dụng vẫn nói về kỹ năng và nỗ lực, nhưng câu hỏi thực sự là “đóng góp của bạn có đủ độc đáo để không thể lắp ghép bằng agent và lao động giá rẻ hay không?”
- Ngay cả khi được tuyển, công việc thường ngày về bản chất cũng có thể chỉ là lao động gắn nhãn, tức tạo dữ liệu để huấn luyện kẻ thay thế mình trong tương lai
- Cấu trúc việc làm hiện nay là trạng thái mà “sự bình thường” trở nên nguy hiểm, và ngay cả công việc do con người làm cũng có thể bị hạ cấp thành sản xuất dữ liệu cho mô hình tương lai
Sự chậm trễ trong phản ứng chính trị và xã hội
- Các quốc gia công nghiệp thế kỷ 20 từng lấy lao động làm giá trị trung tâm của đời sống, và chính trị, tôn giáo lẫn kinh tế đều dựa trên tiền đề đó
- Nhưng ngày nay, dù nhu cầu lao động tự thân đã giảm, các thiết chế vẫn bám vào mục tiêu “cung cấp việc làm cho mọi người”
- Ví dụ: các chương trình hỗ trợ việc làm kém hiệu quả, hay việc duy trì mang tính biểu tượng những “công việc zombie”
Vai trò và thế lưỡng nan của công đoàn
- Trong một số trường hợp, công đoàn làm chậm tự động hóa, nhờ đó giữ được tiền lương và quyền thương lượng lâu hơn thị trường
- Các tuyến metro ở châu Âu, dù đã có tuyến không người lái trong cùng thành phố và công nghệ đã được kiểm chứng, vẫn vận hành cùng tài xế
- Công nhân cảng đã thành công trong việc đưa vào hợp đồng các điều khoản hạn chế cần cẩu tự động và điều khiển từ xa
- Doanh nghiệp liên tục lặp lại rằng tổng thể việc làm vẫn ổn, còn công đoàn và giới chính trị thì nói rằng ngay cả những việc làm không còn cần thiết về mặt kỹ thuật cũng phải được bảo tồn
- Không phe nào diễn đạt rõ được ý nghĩa của việc bản thân lao động đang thu hẹp với tư cách một đại tự sự trung tâm, mà chỉ tranh cãi về vị trí và người nắm giữ các công việc còn lại
Thực tế ở các cường quốc tự động hóa: Hàn Quốc, Trung Quốc, Nhật Bản
- Theo thống kê của Liên đoàn Robot Quốc tế (IFR), Hàn Quốc, Singapore, Nhật Bản và Đức đã đổ robot công nghiệp vào nhà máy với mật độ cao suốt nhiều năm
- Trung Quốc khởi đầu muộn hơn nhưng hiện chiếm hơn một nửa số robot công nghiệp được lắp đặt trên toàn thế giới, đồng thời vượt Đức về mật độ robot trong sản xuất
- Trong khi đó, GDP bình quân đầu người của Trung Quốc chỉ bằng khoảng 1/3 Mỹ, và tỷ lệ thất nghiệp thanh niên nằm ở vùng giữa đến cao của mức hai chữ số (ước tính không chính thức còn cao hơn)
- Tỷ lệ thất nghiệp thanh niên ở Trung Quốc ở mức hai chữ số, kéo theo sự lan rộng của văn hóa “lying flat”
- Dù đã rót lượng lớn tiền bạc và chính sách cho tự động hóa, người trẻ tốt nghiệp vẫn than phiền trên mạng xã hội rằng họ đang “thối rữa” trong các việc dịch vụ lương thấp hoặc nghề tay trái online
Kinh tế gig và nỗi bất an đi trước từ robotaxi
- Robotaxi hiện vẫn chỉ chiếm một phần rất nhỏ trong tổng số dặm xe chạy, và Waymo cũng chỉ xử lý một phần cực nhỏ số chuyến đi ở các thành phố đang vận hành
- Nhưng tài xế gọi xe ở San Francisco và Phoenix đã trải qua tình trạng giảm thu nhập trong những thị trường có robotaxi hoạt động
- Các ngân hàng cũng đã phát đi cảnh báo rằng các nền tảng gọi xe đô thị đang đối mặt với “rủi ro xe tự hành”
- Dù thị phần thực tế còn thấp, mô hình này cho thấy câu chuyện về việc làm biến mất vì công nghệ đến trước cả sự biến mất thực tế của việc làm
Triển vọng cá nhân và lời cảnh báo
- Không ai biết 20 năm nữa sẽ còn bao nhiêu việc làm, hay công việc của chính mình có nằm đủ sâu ở phần đuôi phân phối hay không
- Tác giả sẽ thử nhiều kiểu công việc khác nhau, không chỉ bám ở phần trung tâm, và cố gắng trở thành một con người ngoài phân phối
- Nếu toàn bộ kế hoạch cuộc đời của bạn phụ thuộc vào việc trở thành một lao động mẫu mực, đáng kính trong một công ty chuẩn với công việc chuẩn, thì cần nhìn thẳng vào mức độ tập trung của các nỗ lực đang bào mòn chính phạm trù đó
- Chính trị dựa trên giả định rằng mọi người đều làm việc toàn thời gian và tìm thấy phẩm giá từ đó cũng cần được xem xét lại
- Ở thế kỷ 20, vì nền kinh tế cần con người mỗi ngày nên xã hội đã dồn nhiều nỗ lực trí tuệ và đạo đức để tôn vinh lao động; nhưng thế kỷ 21 đang xây dựng các cỗ máy và hệ thống không cần đến nhiều người như vậy
Kết luận: tính trung tâm của lao động đang suy yếu
- Các giải thích kỹ thuật nói rằng tự động hóa là tiệm tiến và có yếu tố bù trừ, nhưng thực tế cảm nhận được là sự biến mất của các công việc trung tâm
- Câu hỏi cốt lõi của thị trường lao động tương lai là “đâu là phần việc của con người mà mô hình không thể học được?”
- Nền kinh tế thế kỷ 21 đang dịch chuyển sang một hệ thống cần ít con người hơn, và
hệ giá trị thế kỷ 20 từng đặt lao động vào trung tâm đời sống đang bị lung lay tận gốc
3 bình luận
Có lẽ sẽ hay hơn nếu đọc cùng bài viết và các bình luận trên Hacker News được đăng cách đây không lâu này: https://vi.news.hada.io/topic?id=24260
Ý kiến trên Hacker News
Đọc bài này khiến tôi có hai suy nghĩ.
Thứ nhất, tác giả này thật sự có khả năng viết lách xuất sắc. Những cách diễn đạt như “cạnh tranh với quá khứ của nền kinh tế”, “hành vi tàn dư của một thế giới từng tôn thờ lao động”, hay “nhập cư không có người nhập cư” rất giàu tính văn chương.
Thứ hai, thiết kế CV lại không ổn. Nó dài như một bài luận và thiếu trọng tâm. Giờ là thời đại của TikTok và Instagram Reels, nên cần cắt bớt 70% chữ và chỉ cho thấy ý chính
Dù vậy, người này rõ ràng có tài viết đến mức có thể viết sách. Có lẽ việc những nhân tài như vậy đi theo con đường sáng tạo thay vì Big Tech hay tài chính còn tốt hơn cho xã hội
Tham khảo, CV của anh ấy có thể xem tại đây
Bài viết rất hay nên tôi thấy ấn tượng. Nếu đang tuyển người, tôi hẳn đã cân nhắc phỏng vấn.
Ahmed ở Anh nên vấn đề visa H1B của Mỹ không áp dụng. Tuy vậy, sự gia tăng nhập cư trong nội bộ nước Anh có thể đã khiến cạnh tranh cho các việc làm chất lượng cao trở nên khốc liệt hơn.
Kinh nghiệm tập trung vào AI như thực tập ở DeepMind lại mang tính mỉa mai ở chỗ, công nghệ mà anh ấy góp phần tạo ra đang tự động hóa chính công việc của anh ấy.
Ngoài ra, kinh tế Anh hiện đang trì trệ, và đó cũng có thể là một trong những lý do khiến anh ấy khó tìm việc
Tôi là chính tác giả bài viết. Tôi không ngờ bài viết được viết trong lúc chán nản vài ngày trước lại nhận được nhiều chú ý như vậy.
Tôi đang tìm các vai trò nằm ở giao điểm giữa ML, sản phẩm và nghiên cứu. Tôi thích kiểu PM thiên về builder, gần với người dùng và sản phẩm.
Nếu có ai đang làm trong lĩnh vực liên quan, tôi rất muốn được trò chuyện. Cảm ơn tất cả mọi người đã đọc và góp ý
Cho tới gần đây tôi vẫn làm tuyển dụng ở Anh. Tôi đã thấy rất nhiều kiểu CV như thế này, và ở các vị trí junior có hơn 250 người ứng tuyển thì nó sẽ bị loại ngay.
Tiêu chí sàng lọc là (a) có ghi rõ bằng cấp và visa tại Anh hay không, (b) chuyên ngành có phù hợp không, (c) danh tiếng trường đại học.
Ngay cả thực tập ở DeepMind cũng không có gì đặc biệt vì đó là thực tập trong khuôn khổ đại học.
Thực tế mà nói, chỉ riêng các ứng viên từ những trường như Bristol, Birmingham, UCL cùng kinh nghiệm thực tập ở doanh nghiệp lớn cũng đã đủ khiến thị trường bão hòa
Xin nói trước đây là một bài viết hơi đầy giận dữ.
Thật buồn khi thế hệ người mới bước vào nghề đã trở thành một thế hệ bị ngành công nghiệp bóc lột rồi vứt bỏ.
Nhờ công cụ AI, người mới cũng có thể nhanh chóng tạo ra năng suất, vậy mà doanh nghiệp lại chỉ chăm chăm vào sa thải và tái cơ cấu.
Giới điều hành nhìn con người như chi phí chứ không phải tài sản, và đối xử với phần mềm như một nhà máy.
Kết quả là phần lớn sản phẩm đều trở thành rác rưởi không thân thiện với người dùng.
Tôi muốn tạo ra phần mềm phục vụ con người. Nhưng thị trường việc làm hiện giờ giống như một trò chơi tranh ghế
Với những người ở tầng trên cùng, thị trường lao động chỉ là những con số thống kê. Họ thiếu khả năng đồng cảm và cũng không có ý chí giải quyết vấn đề.
Đổi mới công nghệ lẽ ra có thể tạo ra một xã hội nơi mọi người làm ít hơn mà nhận được nhiều hơn, nhưng thực tế chỉ làm tăng công việc vô nghĩa và sự tập trung của cải
Thật tiếc khi thấy các sinh viên CS hiện nay phải chịu khó khăn trong tìm việc như vậy.
Vào thập niên 90, người ta còn nói lập trình viên không phải nghề gì quá tốt, nhưng sau đó đã có thời hoàng kim.
Tôi tự hỏi lần này có phải cũng chỉ là một chu kỳ lặp lại, hay là một thời đại hoàn toàn khác
Điều khó hiểu là, trong khi những người mới này không tìm được việc, thì lao động visa H1B vẫn tiếp tục được đưa vào
Tôi đồng cảm với việc tìm việc khó khăn.
Nhưng cũng cần hiểu giới hạn của tự động hóa. Ví dụ, Ocado ở Anh có hệ thống logistics tự động hóa, nhưng trong đại dịch lại thiếu khả năng mở rộng nên không thể nhận khách hàng mới.
Ngược lại, các siêu thị truyền thống có thể phản ứng nhanh bằng cách thuê thêm người.
Cuối cùng, điều quan trọng là cân bằng giữa hiệu quả và tính linh hoạt
Vấn đề là hiệu quả có thể đo bằng số, còn tính linh hoạt thì không
Tôi đã suy nghĩ về chiến lược “out of distribution” mà tác giả nhắc đến.
Khi khiến năng lực của mình trở nên quá đặc thù, công việc phù hợp cũng trở nên đặc thù theo. Tức là cơ hội ít đi và ràng buộc địa lý tăng lên.
Khi làm tiến sĩ, tôi cũng nghiên cứu một chủ đề mà trên toàn thế giới chỉ có khoảng 10 phòng thí nghiệm làm, nên số việc tương ứng cũng cực hiếm.
Rốt cuộc, nghiên cứu đổi mới về bản chất là tự xóa bỏ chính công việc của mình.
Chi phí tiết kiệm được nhờ tự động hóa không nhất thiết quay lại với lao động trình độ cao, mà phần lớn có khả năng bị hấp thụ thành lợi nhuận
Hiệu suất được đo bằng con số, nhưng sự linh hoạt thì không —> câu này thật ấn tượng.