Sự ảnh hưởng của AI đến thị trường việc làm - Một báo cáo của Anthropic

Giờ này tuần trước, một anh bạn gửi cho tôi một tin đồn rằng Amazon đã layoff hàng chục nghìn người, chủ yếu là kỹ sư máy tính. Điều đáng chú ý ở đây là họ được yêu cầu viết tất cả chú giải cho code của họ, trong ngành thì gọi là viết docs, trong hàng tháng trời trước khi bị cho thôi việc. Hẳn là bạn đọc đến đây đã hiểu được phần nào lý do. Điều tương tự cũng xảy ra ở một big tech khác là Atlassian. Nguồn cơn của sự việc, khả năng cao là do AI - theo ý kiến chủ quan của nhiều người trong đó có tôi. Mặc dù không xem thời sự và ít cập nhật báo chí ở Việt Nam, song tôi đoán rằng cơn sốt AI cũng đã phát tán rộng khắp trong không chỉ giới trẻ Việt Nam mà thậm chí thế hệ 8x, 9x cũng đã cảm nhận được sự ảnh hưởng của “công nghệ thay đổi” trong công việc và cuộc sống. Những ví dụ đơn giản như chuyển tiền ngân hàng thì phải quét khuôn mặt, đi làm thì phải dùng chatgpt hoặc gemini để nhanh chóng hoàn thành các tác vụ đơn giản; đến các vấn đề vĩ mô ảnh hưởng cao trong buổi đàm đạo trà đá như là liệu video mới đăng của tổng thống Israel là thật hay là sinh bởi AI.

Nhưng, có những ví dụ thực tế khác đáng quan tâm mà mọi người phải nhìn nhận:

Bộ phim Hoắc Khứ Bệnh (danh tướng trung quốc) gồm 80 tập được một đoạn diễn trẻ tên Dương Hàn Hán (9x) sử dụng AI để hoàn thiện chỉ trong 5 ngày, với chi phí là 3000 NDT (khoảng dưới 12 triệu VND). Và nó thành công, rất thành công với ít nhất 500 triệu lượt xem. (vui lòng tự fact check).

OpenClaw và các biến thể đang được sử dụng để kiếm tiền thật với vốn rất nhỏ và chi phí vận hành là chỉ tiền điện. Các đồng nghiệp AI (AI co-worker) này sẽ tự trả tiền phí cho việc sử dụng Gemini hay ChatGPT bằng chính tiền nó kiếm được.

Gần gũi hơn là các chatbot chăm sóc khách hàng của các cửa hàng trực tuyến ở Việt Nam như điện máy xanh, viettel, etc. đang dần thông minh hơn so với ngày xưa.

Vậy thì, đâu là giới hạn của AI, ảnh hưởng thực tế của nó lớn đến mức nào, AI thay thế con người đến chừng nào? Gần gũi hơn thì liệu làn sóng AI này có ảnh hưởng đến lượng thịt trong bánh trưng nhà bạn trong năm nay, năm tới, hay chục năm nữa hay không? Câu trả lời thường được các cơ quan truyền thông, báo chí giật tít tạo ra sự lo lắng không cần thiết thiếu cơ sở. May mắn là mới đây, một báo cáo từ Anthropic được nhiều người đồng thuận đã làm rõ hơn nhiều vấn đề về sức ảnh hưởng của AI đối với lực lượng lao động trong tương lai gần. Đến đây, bạn đọc có thể đã hiểu mục tiêu của bài viết này chỉ là tôi đọc dài để bạn đọc ngắn. Tuy nhiên, nếu bạn quan tâm, báo cáo này rất đáng đọc nên tôi sẽ treo link ngay tại đây để bạn đọc luôn nếu thích đọc dài: https://www.anthropic.com/research/labor-market-impacts

Nhớ lại thời điểm đại dịch COVID19 bùng nổ. Lý do gần như duy nhất của sự nghỉ việc đột ngột là do sự ảnh hưởng của con virus này. Từ đó, thống kê, tính toán, đánh giá, đo đạc rất đơn giản. Tuy nhiên, để khảo sát chính xác sự ảnh hưởng của AI đối với tỉ lệ thất nghiệp lại là một vấn đề nan giải hơn rất nhiều. Hơn nữa, sự tận dụng AI trong các tác vụ nhỏ hàng ngày (micro) đang dần thay đổi cách xã hội vận hành (macro). Và các bức tranh này thường khó được vẽ ra rõ ràng ngay từ đầu. Vì để rõ ràng, bạn đọc nên chú ý đến các định nghĩa ban đầu của “sự ảnh hưởng” trong các báo cáo dạng thế này. Ở đây, Anthropic đề xuất một cách đo đạc như sau:

Một công việc bị ảnh hưởng bởi AI lớn hơn nếu:

- Trên lý thuyết, tác vụ của công việc này có thể hoàn thành bởi AI. Ví dụ như: kê đơn thuốc mặc dù có thể hoàn thành bởi AI nhưng thực tế thì hiếm AI dám tin tưởng để uống thuốc một con AI kê cả. - Tác vụ của cộng việc này được hoàn thành thực sự nhiều trên AI, cụ thể trong báo cáo là AI do Anthropic cung cấp (1 trong số đó là Claude). - Tác vụ của công việc này được thực hiện trong hoàn cảnh công việc. - Công việc này có mức độ tự động hoá tương đối cao - Phần việc sử dụng AI chiếm phần lớn trong tổng thể công việc

Từ Hình 2, bạn đọc chỉ cần nắm 3 điểm chính. Phần màu xanh là tỉ lệ tác vụ của công việc có thể bị thay thế về mặt LÝ THUYẾT. Phần màu đỏ là thực tiễn đang diễn ra. Và, phần màu đỏ còn xa mới tiệm cận được phần màu xanh. Nói cách khác, AI thực sự chưa chạm sâu vào cốt lõi của các công việc quá nhiều.

Cục thống kê lao động Hoa Kỳ (BLS) đưa ra một dự báo về việc thay đổi trong tăng trưởng việc làm khoảng từ 2024 tới 2034 so với sự ảnh hưởng của AI như sau. Phần nào, cho thấy củng cố cho cách đo của Anthropic.

Đây là một trong những phát hiện thú vị và có phần bất ngờ nhất trong toàn bộ nghiên cứu. Khi các nhà nghiên cứu nhìn vào ai đang làm những công việc có nguy cơ bị AI thay thế cao nhất, bức tranh hiện ra hoàn toàn khác với những gì người ta hay tưởng tượng.

Figure 5 so sánh hai nhóm người lao động ở Mỹ, dựa trên dữ liệu thu thập ngay trước khi ChatGPT ra đời (tháng 8-10/2022):

Nhóm "No exposure": 30% lao động có mức độ phơi nhiễm (ảnh hưởng, exposure, tôi không biết dịch thế nào nữa) AI bằng 0 - tức là công việc của họ gần như không liên quan đến những gì AI đang làm được. Nhóm "Top quartile": 25% lao động có mức độ phơi nhiễm AI cao nhất, với tỉ lệ coverage trung bình là 38,8%.

Và đây là điều đáng ngạc nhiên: nhóm bị đe dọa nhiều hơn không phải là người lao động nghèo, ít học, hay làm việc tay chân. Họ là những người có học vấn cao, thu nhập tốt, và phần lớn là phụ nữ.

Vấn đề giới tính có thể giải thích như sau: Nhóm có nguy cơ cao hơn bao gồm 54,4% phụ nữ, so với chỉ 38,8% ở nhóm ít bị ảnh hưởng - chênh lệch tới 15,5 điểm phần trăm. Điều này không quá khó hiểu nếu ta nhớ rằng các ngành như kế toán, hành chính, dịch vụ khách hàng, hay nhập liệu vẫn có tỉ lệ lao động nữ khá cao.

Vấn đề học vấn: Người có bằng đại học chiếm 37,1% nhóm nguy cơ cao, so với chỉ 13,3% ở nhóm còn lại. Đặc biệt, người có bằng sau đại học chiếm 17,4% trong nhóm bị đe dọa - gấp gần 4 lần so với nhóm an toàn (4,5%). Nói cách khác, học nhiều hơn không đồng nghĩa với an toàn hơn trước AI.

Về thu nhập: Nhóm có nguy cơ cao kiếm trung bình 32,69 USD/giờ, so với 22,23 USD/giờ của nhóm còn lại - cao hơn tới 47%. AI không chỉ nhắm vào những công việc lương thấp; nó đang tiến thẳng vào những công việc văn phòng thu nhập khá. Về độ tuổi: Nhóm bị đe dọa nhỉnh hơn một chút về tuổi (trung bình 42,9 so với 41,0). Không phải người trẻ đang gánh rủi ro nhiều hơn - ít nhất là về mặt tổng thể.

Đây là lời nhắc nhở rằng cuộc cách mạng AI lần này khác với các làn sóng tự động hóa trước đây - vốn thường thay thế lao động cơ bắp và công việc dây chuyền. Lần này, AI đang học cách làm những việc đòi hỏi ngôn ngữ, phân tích, và xử lý thông tin - tức là những thứ từng được coi là "đặc quyền" của lao động tri thức. Tuy nhiên, như đã trình bày từ trước, gần như không có bằng chứng rõ ràng về làn sóng thất nghiệp. Song, bức tranh này đáng để chúng ta không chủ quan, đặc biệt là các bạn đang chọn ngành nghề hoặc tìm bước tiếp theo trong sự nghiệp.

Biến động lớn nhất bạn đọc có thể thấy trong Hình 6 chính là giai đoạn COVID19. Tại thời điểm ChatGPT ra đời cho đến nay, lại không có xu hướng rõ ràng cho thấy tỉ lệ thất nghiệp tăng cao. Tính toán thống kê cụ thể bạn đọc trang 12 của báo nếu muốn được thuyết phục về luận điểm trên.

“Không có xu hướng rõ ràng” ở đây về mặt toán học là không có ý nghĩa thống kê để nói rằng tỉ lệ thất nghiệp tăng giảm là do sự ảnh hưởng của AI. Nhưng, hãy cẩn thận, chưa chứ không phải là không.

Nếu Figure 6 tương đối yên tĩnh, thì Figure 7 mới là nơi có tín hiệu đáng chú ý nhất - và nó liên quan đến thế hệ trẻ đang bước vào thị trường lao động.

Thay vì nhìn vào thất nghiệp, các tác giả nhìn vào tỉ lệ bắt đầu công việc mới hàng tháng của nhóm lao động 22–25 tuổi. Lý do chọn góc độ này rất thú vị: người trẻ mới ra trường thường chưa có tên trong danh sách thất nghiệp - họ chưa từng có việc để mà mất. Nhưng nếu công ty không tuyển dụng vào các vị trí phơi nhiễm cao nữa, điều đó sẽ xuất hiện ở chỉ số này.

Và đúng là có điều gì đó đang xảy ra.

Trước năm 2023, tỉ lệ bắt đầu việc mới ở cả hai nhóm - nghề phơi nhiễm cao và nghề phơi nhiễm thấp - khá giống nhau và dao động cùng chiều. Nhưng từ năm 2024 trở đi, hai đường bắt đầu tách ra. Nhóm nghề ít bị phơi nhiễm giữ ổn định ở khoảng 2% mỗi tháng. Nhóm nghề bị phơi nhiễm cao giảm xuống, với mức giảm trung bình khoảng nửa điểm phần trăm.

*(tôi nghĩ từ phơi nhiễm sát nghĩa và cũng dễ hiểu hơn từ đây rồi)

Tính chung trong toàn bộ giai đoạn hậu ChatGPT, tỉ lệ tìm được việc mới của người trẻ trong các nghề phơi nhiễm cao giảm khoảng 14% so với mức nền năm 2022. Con số này vừa đủ để có ý nghĩa thống kê - dù chỉ ở mức biên. Điều quan trọng là không có hiện tượng tương tự xảy ra với người trên 25 tuổi. Chỉ nhóm mới gia nhập thị trường lao động mới bị ảnh hưởng. Điều này gợi ý rằng các công ty có thể đang giảm tuyển dụng nhân sự mới cho các vị trí phơi nhiễm cao - trong khi vẫn giữ nguyên nhân sự hiện tại.

Tất nhiên, vẫn còn nhiều cách giải thích khác. Người trẻ không được tuyển dụng vào các vị trí này có thể đang quay lại học thêm, tìm việc khác, hoặc đơn giản là thị trường lao động đang điều chỉnh sau giai đoạn bùng nổ tuyển dụng hậu COVID. Dữ liệu từ khảo sát cũng dễ bị đo lường sai hơn đối với các thay đổi việc làm ngắn hạn.

Câu trả lời trung thực nhất sau khi đọc hết nghiên cứu này là: chưa thấy rõ ràng, nhưng có một vài dấu hiệu đáng theo dõi. Thất nghiệp tổng thể của các nghề bị phơi nhiễm cao chưa tăng bất thường. Nhưng cánh cửa vào những nghề đó đang hẹp dần đối với người trẻ. BLS cũng đã bắt đầu dự báo tăng trưởng thấp hơn cho các nghề này. Bức tranh hiện tại giống một cơn bão đang hình thành ngoài khơi hơn là một cơn bão đã đổ bộ. Không có gì đảm bảo nó sẽ vào bờ - nhưng cũng không có lý do gì để không chuẩn bị.

Claude được dùng trong bài viết này để sửa lỗi chính tả, sửa câu dài khó đọc thành câu ngắn dễ hiểu.

[1] Maxim Massenkoff and Peter McCrory. Labor market impacts of AI: A new measure and early evidence. Đăng ngày 2026-03-05. Còn truy cập được ngày 2026-03-17.