AI phục vụ người lao động: Kết quả khảo sát

Kết quả khảo sát AI hỗ trợ người lao động 1 - Mọi người thực sự cảm thấy thế nào về AI tại nơi làm việc? Lưu ý, bài viết này có thể bị cắt trong hộp thư đến của bạn.

AI và Người lao động

AI thống trị các tít báo với những thái cực dễ đoán. Có ngày là cơn hoảng loạn của thị trường vì Sam Altman gọi mọi thứ là "bong bóng" 2. Có ngày lại là những câu chuyện kinh hoàng và u ám kết thúc bằng cái chết . Tin tức xoay quanh hai luồng quan điểm: lý tưởng và phản địa đàng - AI sẽ cách mạng hóa mọi thứ hoặc hủy diệt mọi thứ.

Trí tuệ nhân tạo (AI) là ít nhất bốn quá trình chuyển đổi khác nhau diễn ra đồng thời - trong cách chúng ta làm việc, cách chúng ta đầu tư, cách chúng ta cung cấp năng lượng cho thế giới, và cách các quốc gia cạnh tranh. Chúng ta đang cố gắng tích hợp một công nghệ khó lường vào các hệ thống vốn không được thiết kế cho nó. Điều gì đang xảy ra trong mớ hỗn độn này?

Tôi muốn biết mọi người cảm thấy thế nào về AI. Người lao động nghĩ gì khi làm việc cùng những hệ thống mới này? Vì vậy, tôi đã hỏi trực tiếp họ.

Khoảng 1.200 người đã trả lời khảo sát trong vòng 24 giờ. Khảo sát hoàn toàn ẩn danh, vì vậy tôi không thu thập bất kỳ dữ liệu nhân khẩu học nào, đây là một hạn chế. Mục tiêu chung ở đây là nghiên cứu thăm dò - mục đích là tìm hiểu sơ bộ về cách mọi người suy nghĩ trong thời điểm biến động to lớn này hơn là đưa ra kết luận mang tính khẳng định.

Thị trường lao động

Thị trường lao động đã cảm nhận được tác động của AI.

• Các nghiên cứu học thuật về tác động của AI đối với lao động liên tục chỉ ra một sự thật khó chịu - sự gián đoạn đã ở ngay đây.

• Một bài báo gần đây có tựa đề " Chim hoàng yến trong mỏ than" cho thấy số lượng việc làm cho lao động trẻ trong các ngành nghề liên quan đến AI đã giảm 13%. Đây là những người trẻ đang mất việc làm trong khi những người khác cùng độ tuổi kiếm được hàng triệu đô la nhờ xây dựng các hệ thống đã thay thế họ .

• Các bài báo Làm việc với AI và AI giọng nói trong các công ty khám phá cách AI đang tiếp quản nơi làm việc và những nhiệm vụ nào mà AI có thể phù hợp nhất.

Đã có những nghiên cứu ( cụ thể là một nghiên cứu của MIT ) chỉ ra rằng 95% các thử nghiệm AI không thực sự hiệu quả… nhưng vấn đề nằm ở lựa chọn chứ không phải công nghệ. Vẫn còn quá sớm để kết luận.

Những câu chuyện về thị trường

Thị trường cho rằng nó sẽ hiệu quả. Hai điều mà thị trường chứng khoán quan tâm nhất là (1) cắt giảm lãi suất và (2) Nvidia. Nvidia dự báo tăng trưởng sẽ chậm lại sau hai năm bùng nổ. Đây có thể là dấu hiệu cho thấy điều gì sẽ xảy ra với ngành AI nói chung - một sự chậm lại.

• Bản thân Sam Altman đã mô tả thị trường AI hiện tại như một bong bóng (sự trung thực này thật đáng khâm phục) thừa nhận rằng có bọt ngay cả khi chính công ty của ông đang thúc đẩy nó.

• Ông cũng tuyên bố rằng OpenAI sẽ cần phải chi "hàng nghìn tỷ" cho các trung tâm dữ liệu để duy trì sự tăng trưởng của ChatGPT.

• Định giá cao + nhu cầu vốn hàng nghìn tỷ đô la = biến động và do đó các nhà đầu tư dao động giữa việc coi AI là một tiện ích đa năng (đặc biệt là vì kế hoạch dự phòng của OpenAI dường như là bán các dịch vụ cơ sở hạ tầng ) và coi đó là sự cường điệu (công ty vẫn không kiếm được tiền).

Cả hai thị trường - thị trường chứng khoán và thị trường lao động - đều phản ánh sự không chắc chắn sâu sắc về việc liệu AI có phải là một cuộc cách mạng năng suất thực sự hay chỉ là cơn sốt đầu cơ thuần túy.

Cơ sở hạ tầng

Nhưng có lẽ lần này sẽ khác? Và một phần lý do là do việc xây dựng cơ sở hạ tầng. Trung tâm dữ liệu chính là nền kinh tế. Nó không giống như Bong bóng Internet, nơi Pets.com tan biến thành mây khói và chỉ sau một đêm - ở đây có xi măng và đất đai.

• Khi các công ty AI gặp khó khăn, họ bỏ lại các trung tâm dữ liệu trị giá 7 nghìn tỷ đô la vẫn cần điện và bảo trì, như báo cáo "Chi phí điện toán" của McKinsey chỉ ra.

• “Nút thắt cổ chai của sức mạnh AI” của Goldman Sachs nhấn mạnh một nút thắt khác: điện. Các trung tâm dữ liệu AI có thể thúc đẩy nhu cầu điện năng toàn cầu mới lên đến 100 GW vào năm 2030, tương đương với 75 triệu hộ gia đình Mỹ (!). Đó là một cam kết vật chất khổng lồ.

Các công ty xây dựng trung tâm dữ liệu nghìn tỷ đô la không thể chờ đợi các chiến lược tích hợp AI chu đáo. Họ cần tỷ lệ sử dụng hợp lý với chi phí đầu tư, nghĩa là phải đưa các công cụ AI vào quy trình làm việc trước khi mọi người thực sự hiểu được những tác động. Những người lao động trong khảo sát của tôi liên tục nói về "việc triển khai vội vàng" và "những người làm việc quá nhiệt tình" khi ép AI vào những lĩnh vực mà nó chưa sẵn sàng. Bê tông tự tạo ra logic riêng của nó.

Ngoài ra, Trung Quốc đang hành động rất nhanh.

Địa chính trị

Sam Altman đã cảnh báo rằng việc kiểm soát xuất khẩu chất bán dẫn của Hoa Kỳ có thể không thực sự hạn chế sự tiến bộ của Trung Quốc trong lĩnh vực AI, bởi vì Trung Quốc gần như có thể xoay xở được mọi thứ vào thời điểm này. Các mô hình gần đây của DeepSeek đã chứng minh quan điểm của ông. Các phòng thí nghiệm Trung Quốc đang đạt được hiệu suất cạnh tranh với phần cứng kém tiên tiến hơn bằng cách tối ưu hóa thuật toán thay vì dồn nhiều sức mạnh tính toán hơn vào vấn đề.

Điều này tạo ra một cái bẫy tăng tốc. Mối đe dọa từ bên ngoài biện minh cho việc áp dụng AI nhanh chóng trong nước, nhưng sự tăng tốc đó lại dẫn đến chính xác kiểu hội nhập hỗn loạn tại nơi làm việc mà người lao động đang lo ngại. Chính những áp lực cạnh tranh khiến AI trở thành ưu tiên quốc gia cũng chính là những áp lực khiến việc triển khai AI tại nơi làm việc trở nên hỗn loạn và gây khó khăn cho người lao động.

Tại sao điều này quan trọng đối với người lao động

Mỗi lĩnh vực này tạo ra áp lực, cuối cùng đè nặng lên từng người lao động đang cố gắng tìm ra mối quan hệ của họ với các hệ thống AI. Nghiên cứu thị trường lao động cho thấy sự gián đoạn đã và đang diễn ra. Thị trường có lẽ cần phải bùng nổ. Các khoản đầu tư vào cơ sở hạ tầng tạo ra áp lực cho việc triển khai nhanh chóng. Cạnh tranh địa chính trị làm tăng thêm tính cấp bách khiến việc triển khai cẩn thận trở nên xa xỉ mà chúng ta không thể chấp nhận.

Nhưng đây chính là điều mà tất cả những phân tích vĩ mô này bỏ sót: con người thực sự vượt qua những áp lực này như thế nào? Họ muốn gì? Họ lo lắng điều gì? Làm thế nào họ hiểu được việc hợp tác với trí tuệ mạnh mẽ nhưng khó đoán định?

Vậy thì… mọi người cảm thấy thế nào về điều này?

Khảo sát về việc sử dụng AI để phục vụ người lao động

Tôi đã hỏi 11 câu hỏi, trong đó có 4 câu hỏi có nhiều cơ hội để điền vào chỗ trống:

1. Bạn quen thuộc đến mức nào với các công cụ AI trong ngành của mình?

2. Bạn có sử dụng AI trong công việc trong 6 tháng qua không?

3. Bạn hy vọng AI có thể mang lại lợi ích lớn nhất nào cho công việc của mình?

4. Mối quan tâm lớn nhất của bạn về AI trong công việc là gì?

5. Người lao động nên có vai trò gì trong việc quyết định cách thức triển khai AI?

6. Bạn tin tưởng đến mức nào vào việc người sử dụng lao động hoặc tổ chức của mình sẽ sử dụng AI theo cách có lợi cho người lao động?

7. Nhà tuyển dụng của bạn có cung cấp khóa đào tạo về cách sử dụng công cụ AI không?

8. Nếu bạn có thể ban hành một chính sách để đảm bảo lợi ích của AI và bổ sung cho người lao động, đó sẽ là chính sách gì?

9. Bạn đang làm trong ngành hoặc loại công việc nào?

10. Bạn có phải là thành viên của một công đoàn hoặc hiệp hội công nhân không?

11. Bất kỳ suy nghĩ bổ sung nào

Phản ứng của họ phần lớn cho thấy lực lượng lao động không hoàn toàn nhiệt tình cũng không hoàn toàn chống đối - nhưng họ đang tích cực suy nghĩ về ý nghĩa của việc làm việc cùng với trí thông minh không hoàn toàn giống con người nhưng cũng không thực sự có thể dự đoán được (ví dụ như ảo giác 5 ).

Và để nói rõ hơn, có một khía cạnh cá nhân trong tất cả những điều này - rất nhiều người đang sử dụng công nghệ này như một hình thức gắn kết nhân hóa và sự phụ thuộc lẫn nhau với chatbot. OpenAI đã phải giảm bớt sự nịnh hót - mô hình này quá dễ dãi. Mọi người đã nổi giận với họ, như tờ New York Times đã đưa tin:

ChatGPT "đang đạt mức kỷ lục mới về số lượng người dùng hàng ngày", và các nhà vật lý và sinh học đang ca ngợi GPT-5 7 vì đã giúp họ hoàn thành công việc, ông Altman cho biết hôm thứ Năm. "Và rồi có những người kiểu như: 'Anh đã cướp mất bạn tôi. Điều này thật độc ác. Anh mới là kẻ độc ác. Tôi cần anh ấy quay lại.'"

Mối quan hệ của chúng ta với AI rất phức tạp. Tôi sẽ không tập trung vào khía cạnh cá nhân hơn của AI trong bài viết này. Các phòng thí nghiệm muốn nó trở thành một thứ khổng lồ, thông minh, siêu việt về toán học, thống trị cuộc sống và công việc, nhưng hầu hết mọi người chỉ muốn một người bạn để hỏi những câu như "Tôi nên mua thức ăn mới cho chó con ở đâu" hoặc "Giúp tôi phân tích tập dữ liệu này nhé".

Trong thời điểm căng thẳng này, chúng ta phải biết mọi người đang nghĩ gì về vấn đề này.

Tóm tắt điều hành

• Sự quen thuộc so với mức độ sử dụng: 85% là quen thuộc, nhưng ngay cả trong số những người rất quen thuộc, hơn một phần tư không sử dụng AI.

• Hy vọng: Người lao động muốn AI thay thế những công việc nhàm chán trong công việc của họ. Lợi ích được kỳ vọng nhiều nhất là giảm thiểu công việc lặp đi lặp lại và tăng hiệu quả.

• Mối quan ngại: Người lao động ít lo lắng về việc bị thay thế hoàn toàn mà lo lắng hơn về việc mất đi những lợi ích trong công việc của họ.

• Sự khác biệt trong ngành: Mối quan ngại phản ánh bản sắc nghề nghiệp: nhân viên y tế sợ lỗi chính xác, giáo viên sợ mất kết nối và nhân viên công nghệ sợ sự sáng tạo giảm sút.

• Ra quyết định: 62% muốn được chia sẻ quyền quyết định về cách thức triển khai AI tại nơi làm việc, và 15% muốn được toàn quyền quyết định. Ít hơn 2% cảm thấy thoải mái khi không có ý kiến đóng góp.

• Nghịch lý niềm tin: Hầu hết mọi người "phần nào tin tưởng" vào AI của người sử dụng lao động. Tuy nhiên, trong nhiều ngành, đa số báo cáo không tin tưởng . Không ngành nào đạt được mức độ "tin tưởng hoàn toàn" của đa số.

• Khoảng cách đào tạo: Chỉ có khoảng 60% số người được hỏi đã được đào tạo, với tỷ lệ đặc biệt thấp trong các ngành công nghiệp sáng tạo (20%) và giải trí (5%).

• Yêu cầu về chính sách: Các yêu cầu phổ biến nhất là: quỹ đào tạo/nâng cao kỹ năng, tính minh bạch về thuật toán và lưới an toàn cho người lao động bị mất việc.

Câu hỏi 1 và 2: Sự quen thuộc và cách sử dụng

Hầu hết những người được hỏi sử dụng AI đều cho biết họ ít nhất đã "quen thuộc" với các công cụ AI (xếp hạng 3 trở lên). Và sự quen thuộc rõ ràng đã thúc đẩy một số yếu tố trong việc áp dụng: chỉ 9% người lao động cho biết họ "không quen lắm" sử dụng AI tại nơi làm việc, so với hai phần ba số người cho biết họ "rất quen thuộc".

Nhưng mối quan hệ này không hoàn hảo. Có một nhóm người thú vị - 26% "rất quen thuộc" với các công cụ AI nhưng lại không sử dụng chúng. Họ là những người biết chính xác khả năng của các hệ thống này và đã quyết định, có thể là cố ý, không tích hợp chúng vào quy trình làm việc của mình.

Câu hỏi 3 và 4: Lợi ích và Mối quan tâm

Khi được hỏi họ hy vọng AI có thể làm gì cho mình, đa số người lao động đều chỉ ra những phần có lẽ nhàm chán trong công việc : giảm thiểu các công việc lặp đi lặp lại và nâng cao hiệu quả công việc. Hy vọng lớn nhất của mọi người dành cho công nghệ này là AI sẽ trở thành một công cụ năng suất, giải phóng thời gian và năng lượng cho những công việc có ý nghĩa hơn. Dưới đây là một số trích dẫn từ khảo sát:

• Nếu nó có thể loại bỏ giấy tờ thì đó là một chiến thắng lớn. - Nhân viên y tế

• AI nên làm những phần nhàm chán để tôi có thể dành nhiều thời gian hơn cho phần suy nghĩ - Nhân viên công nghệ

Nhưng chính những người lao động này cũng lo lắng về việc ít cơ hội nghề nghiệp hơn và chất lượng công việc giảm sút . Nói cách khác: ngay cả khi họ muốn AI đảm nhận những công việc nặng nhọc, họ vẫn lo sợ nó có thể lấy đi những phần công việc quan trọng nhất cho sự thăng tiến và bản sắc của họ.

• “Tôi lo ngại rằng những tập đoàn quá nhiệt tình muốn cắt giảm biên chế sẽ buộc công ty phải chuyển sang những lĩnh vực mà công ty chưa đủ giỏi và điều này sẽ gây ra những vấn đề lớn.” - Kỹ sư ô tô

• “Ngành dịch vụ khách sạn đã quá tải rồi. Nếu họ đưa AI vào việc lập lịch trình hoặc dịch vụ khách hàng, tôi lo rằng điều đó sẽ chỉ khiến chúng tôi thêm căng thẳng khi công nghệ không hoạt động tốt.” — Nhân viên ngành dịch vụ khách sạn

Câu hỏi 9: Phân tích ngành

Phân tích những lo ngại và lợi ích theo từng ngành cho thấy nhiều điều hơn nữa. Hầu hết các ngành, như công nghệ, tài chính và tư vấn, đều hào hứng nhất với việc giảm thiểu công việc lặp đi lặp lại và tăng hiệu quả, nhưng lại lo ngại nhất về tình trạng mất việc làm.

Nhưng mối quan ngại rất đa dạng - giới học thuật và y tế lo ngại nhất về sự suy giảm độ chính xác. Các vai trò thiết kế/sáng tạo lo ngại về việc mất đi tính sáng tạo. Nhân viên chính phủ lo ngại nhất về sự thiên vị.

Nhân viên chăm sóc sức khỏe đặc biệt quan tâm đến việc tăng hiệu quả, nhưng lại rất lo lắng về tính chính xác, trách nhiệm pháp lý và sự an toàn của bệnh nhân:

• “Chúng tôi có tùy chọn sử dụng phần mềm ghi chép AI cũng có thể nhập lệnh. Một số nhà cung cấp dịch vụ rất thích và cho biết họ có thể tiếp nhận nhiều bệnh nhân hơn.” - Nhân viên khoa tim mạch

• “AI trong mã hóa y tế có thể tiết kiệm đáng kể thời gian, nhưng tôi sẽ không tin tưởng nó trong bất kỳ trường hợp nào ngoài những trường hợp đơn giản. Có quá nhiều rủi ro để mạo hiểm từ chối một trường hợp phức tạp trung bình hoặc cao để cho phép AI mã hóa y tế mà không cần giám sát.” - Nhân viên y tế

• “Những yếu tố khác sẽ phải thay đổi để cho phép AI phát triển mạnh hơn, chẳng hạn như khuôn khổ pháp lý để xử lý hành vi sai phạm trong y tế. Liệu bác sĩ hay bệnh viện có nên sở hữu các công cụ AI chất lượng?” - Nhân viên y tế

Giáo dục lo lắng về việc mất đi sự kết nối có ý nghĩa hơn là về hiệu quả:

• “Ở trường tôi, người ta bàn tán về việc giáo viên bị ép buộc sử dụng AI để phản hồi cho học sinh vì nhiều năm nay chúng tôi phàn nàn rằng không có đủ thời gian làm việc. Thay vì thừa nhận tính hợp lệ của điều kiện đó, giờ đây chúng tôi lại bị bắt buộc không được sử dụng kỹ năng theo ý muốn…” - Nhân viên giáo dục

• “AI trong giáo dục đang nhanh chóng trở thành một ouroboros. Học sinh viết bài bằng AI, giáo viên chấm điểm bằng AI hoặc dùng AI để tự nhận diện chính nó… Kết quả thì dễ dàng, đơn giản và tạm chấp nhận được nếu bạn không thực sự quan tâm đến những gì mình đang dạy. Giáo viên làm việc quá sức, lương thấp thì bị cám dỗ, nhưng với tôi, tất cả việc sử dụng AI trong giáo dục đều không đạt được mục tiêu của một nền giáo dục nhân văn.” - Nhân viên giáo dục

Những người làm công nghệ thường có mâu thuẫn - AI giúp tăng hiệu quả (đó thực sự là điểm bán hàng chính) nhưng nó cũng tạo ra những lo lắng hiện hữu về sự phù hợp của kỹ năng và tính sáng tạo.

• “Sử dụng AI mỗi ngày để lập trình, nhưng nhóm của tôi thì lớn tuổi hơn và không thực sự hiểu được lợi ích của nó. Tôi làm việc khoảng 15 tiếng/tuần, theo lịch trình 40 tiếng. AI là điều tuyệt vời nhất từng xảy ra với sự nghiệp của tôi, nhưng giờ tôi hơi bế tắc vì không biết hướng đi tiếp theo trong sự nghiệp. Tôi là một lập trình viên, nhưng tôi sẽ không vượt qua một cuộc phỏng vấn kỹ thuật nào nếu không có AI, nhưng điều đó giờ không còn quan trọng nữa?” - Bản đồ Địa không gian

• “AI có thể nguy hiểm nếu chúng ta để nó chạy tự do, con người phải luôn ở đó để kiểm tra và sửa chữa.” - Nhân viên AI

Về mặt logic, mối quan hệ giữa mỗi nghề nghiệp với AI dường như phản ánh những câu hỏi sâu sắc hơn về bản sắc và mục đích nghề nghiệp. Nhân viên y tế lo lắng về độ chính xác vì độ chính xác định nên năng lực trong lĩnh vực của họ. Nhân viên công nghệ lo lắng về sự sáng tạo vì giải quyết vấn đề sáng tạo là giá trị cốt lõi của họ. Giáo viên lo lắng về sự kết nối có ý nghĩa giữa người với người vì đó là điều làm nên giá trị giáo dục hơn là truyền tải thông tin.

Mọi người đang sử dụng AI như một tấm gương, phản ánh lại sự hiểu biết của họ về những gì làm cho công việc của họ có giá trị.

Câu hỏi 5, 6 và 7: Quyết định, Niềm tin và Đào tạo

Khi được hỏi về vai trò mà người lao động nên có trong các quyết định về cách triển khai AI, khoảng 62% số người được hỏi muốn có quyền ra quyết định chung về việc triển khai AI, 15% muốn có toàn quyền và chưa đến 2% cảm thấy thoải mái khi không có ý kiến đóng góp.

Hầu hết mọi người đều tin tưởng phần nào vào việc chủ lao động sẽ triển khai AI để mang lại lợi ích cho người lao động - trên thang điểm từ 1 đến 3, với 1 là không tin tưởng và 3 là hoàn toàn tin tưởng, hầu hết mọi người chọn 2 - họ phần nào tin tưởng chủ lao động. Tuy nhiên, một số ngành nghề lại cho rằng đa số là "không tin tưởng". Không có ngành nào bình chọn "hoàn toàn tin tưởng".

Điều này phản ánh hầu hết các cuộc thảo luận về AI. Hầu hết những người đã thử nghiệm AI đều hiểu rõ khả năng của chúng, có chút hứng thú, nhưng không nhất thiết phải tin tưởng (và cũng không thực sự tin tưởng người sử dụng lao động). Chúng ta tin tưởng AI sẽ thực hiện các nhiệm vụ cụ thể, có giới hạn mà chúng ta có thể xác minh. Chúng ta không tin tưởng AI sẽ suy nghĩ thay chúng ta.

Đó là sự khác biệt giữa niềm tin chức năng và niềm tin hiện sinh. Niềm tin chức năng là nhiệm vụ mang tính ràng buộc, có thể kiểm chứng và mang tính công cụ hơn - chẳng hạn như "Tôi tin tưởng nó để ghi chép cuộc họp, tóm tắt ghi chú hoặc tạo mã kiểm tra - những việc tôi có thể kiểm tra." Niềm tin hiện sinh là sự nhượng bộ về phán đoán hoặc nhận thức - chẳng hạn như "Tôi không tin tưởng nó để quyết định cách tôi điều trị bệnh nhân, lập hợp đồng hay chấm điểm bài luận của sinh viên."

Một số trích dẫn từ nhiều ngành công nghiệp khác nhau nhấn mạnh điều này, tùy theo mức độ tin cậy:

• “Nếu lợi ích của AI được chia sẻ với người lao động thì có thể hữu ích, nhưng tôi không tin lắm vào việc các CEO công nghệ sẽ cho phép người lao động đóng góp ý kiến về cách sử dụng AI. Công đoàn sẽ là cần thiết để đảm bảo điều này.” - Nhân viên công nghệ

• “Niềm tin là một yếu tố quan trọng — ai có thể tin tưởng một tỷ phú? AI có thể hữu ích trong việc lập danh sách kế hoạch hoặc các hàm Excel, nhưng khi nói đến công việc thực tế, bạn cần con người.” - Nhân viên vận tải

• “Mọi người quá tin tưởng vào AI, họ dường như nghĩ rằng nó biết tất cả mọi thứ và theo tôi, đó là vấn đề lớn hơn bất kỳ vấn đề nào khác vì tầng lớp quản lý coi nó như một sự thay thế cho con người trong khi thực tế nó chỉ là một trợ lý có lỗi.” - Fintech

• “Tôi làm việc trong lĩnh vực kỹ thuật và rất khó để tin tưởng AI một cách thực tế. Tôi lo ngại rằng những nhân viên quá nhiệt tình trong doanh nghiệp đang tìm cách cắt giảm nhân sự sẽ đẩy AI vào những lĩnh vực mà nó chưa đủ tốt, và điều này gây ra những vấn đề nghiêm trọng.” - Kỹ sư Ô tô

Vì vậy, chìa khóa để xây dựng niềm tin có thể là sự kết hợp giữa việc ra quyết định chung và đào tạo. Mặc dù hầu hết mọi người đều quen thuộc với AI và hầu hết mọi người đều sử dụng AI, nhưng hầu hết mọi người đều không được đào tạo về AI.

• Chỉ có khoảng 60% người lao động được đào tạo về AI và tỷ lệ đào tạo đặc biệt thấp ở các ngành có độ tin cậy thấp như Thiết kế/Sáng tạo (20% được đào tạo) và Giải trí/Phim & Truyền hình (5% được đào tạo).

• So sánh điều đó với công nghệ (60% được đào tạo) và tư vấn (58% được đào tạo) và có thể thấy rõ lý do tại sao mức độ tin tưởng thấp như vậy lại cao đến vậy.

Vì vậy, một cách để xây dựng niềm tin vào những công cụ này có thể là cung cấp đào tạo.

• “Tôi tin rằng AI có thể giúp hầu hết những người làm việc trí óc trở nên hiệu quả hơn rất nhiều, giống như những gì tôi đang trải nghiệm hàng ngày. Tôi đào tạo sinh viên của mình không chỉ cách làm việc hiệu quả với AI mà còn cách làm việc đó mà không làm giảm các kỹ năng quan trọng khác, vốn có thể bị mất đi nếu sử dụng GenAI để thực hiện các nhiệm vụ “nhỏ nhặt” thay họ.” - Nhân viên Vật lý, Học máy

• Công việc của tôi khá an toàn trước AI. Nhưng tôi lo ngại rằng thế giới đang lao đao vào tư duy khan hiếm, nơi AI thay thế con người. Thay vào đó, chúng ta nên củng cố lực lượng lao động bằng cách đào tạo họ sử dụng AI. Điều này sẽ cải thiện chất lượng cuộc sống của người lao động, đồng thời tạo tiền đề cho sự phát triển của công ty. - Nhân viên Nghiên cứu/Phát triển/Học viện

• “Tôi thực sự nghĩ rằng đào tạo về quyền riêng tư và an toàn thông tin là quan trọng nhất. Nếu chúng ta có thể lưu trữ thông tin trong một môi trường an toàn, mọi người có thể thử nghiệm, phá vỡ... một cách an toàn và học cách triển khai cho nhu cầu cá nhân hoặc phòng ban của họ. Nhưng hiện tại, tôi nghĩ rằng các nhân viên đang tải "cái gì cũng có trời mới biết" vào các mô hình AI miễn phí mà không hiểu dữ liệu sẽ đi về đâu.” - Nhân viên tài chính

• “Cách bảo vệ người lao động là đào tạo và nâng cao kỹ năng. Bạn không thể ép buộc một công ty ngừng đổi mới — chính phủ nên thúc đẩy việc nâng cao kỹ năng và tạo động lực cho các công ty hoàn thành các khóa học và chương trình.” - Tech worker

• “Chúng ta phải đào tạo nhân viên ngay tại nơi làm việc — nếu họ chỉ dựa vào AI mọi lúc, tôi lo ngại về chất lượng học tập. Sai sót sẽ xảy ra và hầu hết sẽ kiệt sức.” - Công nhân sản xuất

Câu hỏi 8: Chính sách

Khi người lao động được hỏi họ thực sự mong muốn chính sách nào, khoảng cách ngày càng lớn. Trong các câu trả lời mở, ba chủ đề nổi bật:

• Quỹ đào tạo và nâng cao kỹ năng - kêu gọi người sử dụng lao động (và chính phủ) đầu tư vào các chương trình giúp người lao động thích nghi.

• Tính minh bạch của thuật toán - yêu cầu các hệ thống AI phải có thể giải thích và kiểm tra được, để người lao động hiểu được cách đưa ra quyết định.

• Đảm bảo chuyển đổi và lưới an toàn - yêu cầu hỗ trợ thu nhập, trợ cấp thôi việc hoặc giới thiệu việc làm nếu AI dẫn đến tình trạng di dời.

Và mọi người có những yêu cầu, cụ thể là về đào tạo và nâng cao kỹ năng.

• “Đào tạo bắt buộc về cách sử dụng AI cho tất cả nhân viên để giảm thiểu khoảng cách số.” - Nhân viên giáo dục

• “Đào tạo đặc biệt về cách thức hoạt động của các công cụ AI, cách sử dụng chúng hiệu quả và cách không nên sử dụng chúng.” - Công nhân sản xuất / Chuỗi cung ứng

• “Tôi không thể tin mình đang nói điều này, nhưng các khóa đào tạo bắt buộc. Việc áp dụng AI đang diễn ra, nhưng lại không có sự hiểu biết chung về ứng dụng/rủi ro/lợi ích, không có bài học kinh nghiệm, và không có đào tạo thực tế về đạo đức/quyền riêng tư.” - Nhân viên Chính phủ/Chính sách

Họ cũng muốn thấy sự minh bạch và giám sát nhiều hơn.

• “Các tổ chức triển khai AI phải minh bạch trong quy trình ra quyết định và quy trình đánh giá phải dễ tiếp cận (ví dụ như quyết định tuyển dụng hoặc thăng chức).” - Nhân viên vận tải/hậu cần

• “Tính minh bạch triệt để trong việc sử dụng các công cụ và thuật toán AI để đánh giá hiệu suất và hiệu quả của người lao động.” - Nhân viên công nghệ

Họ muốn thấy những nỗ lực bảo vệ việc làm hoặc phân phối lại lợi ích từ AI.

• “Không sa thải dựa trên dự báo về việc sử dụng AI 'hiệu quả'; đào tạo hợp tác về AI và phát triển hợp tác các hoạt động, chính sách và ứng dụng cho AI.” - Chuyên gia tư vấn

• “Hình phạt thuế nghiêm khắc đối với các công ty sa thải công nhân để triển khai tác nhân AI.” - Nhân viên y tế/dược phẩm

• “Hoặc tăng lương, hoặc giữ nguyên lương trong khi giảm giờ làm việc. Nếu AI thực hiện được lời hứa tinh giản mọi thứ và tăng năng suất, người lao động nên được hưởng mức lương xứng đáng với điều đó.” - Nhân viên Thiết kế / Sáng tạo

Nhưng nhìn chung, họ muốn có khuôn khổ.

• “Xét đến các nghiên cứu về cách nó ảnh hưởng đến các kỹ năng tư duy phản biện và số lượng lớn về nó về cơ bản bị đánh cắp, tôi muốn rút lại gần như hoàn toàn và cho các nhà hoạch định chính sách, người lao động và nhà khoa học đủ thời gian để xem xét cách triển khai nó một cách hiệu quả trong lực lượng lao động một cách có đạo đức, mà không làm mất việc làm.” - Nhân viên tài chính

• “Yêu cầu một 'Mô hình và biện pháp phù hợp toàn diện cho việc áp dụng AI', bao gồm cơ cấu công ty cấp hội đồng quản trị, bảo mật, dữ liệu, ML/AI và mức độ trưởng thành của hệ sinh thái.” - Chuyên gia tư vấn

Và những yêu cầu này hoàn toàn hợp lý khi mọi thứ tiếp tục tăng tốc. Kimi (một phòng thí nghiệm AI khác hoạt động khá tốt ) đã đề cập trong một cuộc phỏng vấn gần đây rằng họ đang tự mình điều khiển AI trong quá trình đào tạo và xử lý. Không còn con người nữa. Điều này tạo ra một môi trường mà con người không thực sự can thiệp, mà chỉ có AI tự xây dựng. Những hàm ý ở đây rất rõ ràng. Những đề xuất chính sách này sẽ được phân tích kỹ hơn trong một bài viết sau.

Câu hỏi 10: Công đoàn

Chỉ khoảng 8% số người được hỏi trong khảo sát này là thành viên công đoàn, có lẽ là một lời nhắc nhở về tầm ảnh hưởng nhỏ bé của tổ chức lao động trong nền kinh tế hiện nay. Thật khó để rút ra bất kỳ kết luận có ý nghĩa nào từ một mẫu nhỏ. Dưới đây là một số suy nghĩ của họ:

• Là một hợp tác xã công nhân xây dựng tại Baltimore đang xây dựng lại các khu dân cư bị phân biệt đối xử, chúng tôi thực sự nghĩ rằng chúng tôi đang ở một vị trí hiếm hoi mà AI có thể được sử dụng để trao quyền cho những người lao động và cộng đồng bị thiệt thòi. - Công nhân xây dựng

• Thật kỳ lạ khi chứng kiến AI hoạt động như thế nào khi làm việc tại một trường trung học công lập. - Nhân viên giáo dục

• Trong khi công ty tôi đang đào tạo chúng tôi sử dụng AI, họ cũng đặt ra những mục tiêu nhiệm vụ không thực tế cần hoàn thành, kèm theo báo cáo hàng tuần được cho là để minh bạch nhưng dữ liệu thu thập được về nhiệm vụ/đầu ra của chúng tôi không kể toàn bộ câu chuyện mà chỉ kể câu chuyện mà các trưởng phòng muốn báo cáo. - Nhân viên chính phủ

• Tôi rất lo ngại về tình trạng thiếu việc làm kỹ sư cơ bản kể từ khi AI ra đời. Tôi nghĩ một vấn đề chưa được thảo luận nhiều là khi lao động lành nghề rời bỏ lực lượng lao động, sẽ ngày càng thiếu hụt nguồn nhân lực có kinh nghiệm để khai thác. Tôi cũng cảm thấy rằng tất cả các loại hình lao động đều được kỳ vọng sẽ làm việc nhiều hơn với ít nguồn lực hơn, và trong một số trường hợp, AI không giúp giải quyết vấn đề, nhưng cá nhân được kỳ vọng sẽ làm việc nhanh hơn. - Vận tải và Logistics

Câu hỏi 11: Bất kỳ suy nghĩ bổ sung nào

Phần quan trọng nhất của cuộc khảo sát là hộp bình luận mở ở cuối, tôi đã sử dụng hộp này trong suốt bài luận này, nơi tôi yêu cầu mọi người chia sẻ bất kỳ điều gì khác về trải nghiệm AI của họ mà các câu hỏi chính thức chưa đề cập đến.

Tôi đã nhận được hàng trăm bài luận ngắn (cảm ơn mọi người!!) mà đọc cứ như những bản tin từ tuyến đầu của một cuộc chuyển đổi văn hóa. Mọi người rõ ràng khao khát được nói về vấn đề này theo những cách tinh tế hơn so với những gì diễn đàn công khai (hoặc nơi làm việc) thường cho phép.

AI đang buộc mọi người phải nói rõ lý do họ làm việc, điều gì làm cho công việc có ý nghĩa, và những khía cạnh nào trong năng lực con người mà họ muốn duy trì và phát triển nhất. AI đang khiến chúng ta phải suy ngẫm về ý nghĩa của việc làm người, theo cách mà không nhiều người trong chúng ta từng phải làm.

Tiếp theo phải làm gì?

Câu chuyện thông thường về AI và công việc tập trung vào sự thay thế và hiệu quả: công việc nào sẽ được tự động hóa, năng suất sẽ tăng bao nhiêu, liệu con người có trở nên lỗi thời hay không. Nhưng tôi nghĩ câu chuyện thực sự đang diễn ra là về việc con người tìm ra cách duy trì ý thức về mục đích và khả năng hành động của mình.

Quá nhiều tổ chức đang coi việc triển khai AI chỉ là một thách thức thuần túy về mặt kỹ thuật chứ không phải là một quá trình chuyển đổi văn hóa. Quá nhiều nhân viên phải tự tìm cách tích hợp AI, mà không có nhiều sự hỗ trợ từ phía tổ chức hay sự hiểu biết chung. Quá nhiều diễn đàn công cộng của chúng ta vẫn bị mắc kẹt trong lối suy nghĩ nhị nguyên về AI như một sự cứu rỗi hay một mối đe dọa, bỏ qua thực tế phức tạp hơn về cách con người đang thực sự sống chung với những công nghệ này.

Mọi người thực sự rất quan tâm đến những thách thức này khi được trao không gian riêng. Họ đang phát triển các giải pháp sáng tạo và phương pháp tiếp cận hợp tác hướng đến các hình thức tích hợp con người-AI bền vững hơn. Tuy nhiên, cần có sự lãnh đạo từ chính phủ, các công ty và chính các công ty AI. Họ phải (nên?) lắng nghe nhu cầu của những người sử dụng sản phẩm này.

Bất cứ điều gì đang diễn ra trong các văn phòng, trường học, bệnh viện và studio thiết kế trên khắp đất nước đều không phải là những gì các tít báo mô tả đầy đủ. Nó không chỉ là một cuộc cách mạng hay sự sụp đổ. Nó là một mớ hỗn độn, nơi mọi người đang xây dựng những quy tắc làm việc mới theo thời gian thực. Đây là về việc con người tìm ra cách để duy trì trọn vẹn bản chất con người trong khi làm việc cùng với các dạng trí tuệ mạnh mẽ, hữu ích và khác biệt với trí tuệ của chúng ta.

Cảm ơn bạn đã đọc.