Năm 2026, sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI đã gây ra tình trạng kiệt sức nghề nghiệp trên diện rộng: các doanh nhân bị quá tải bởi nhân vật"công ty một người" và sự phân tán chú ý; các kỹ sư tại các công ty lớn buộc phải tăng cường sử dụng token và đào tạo AI để thay thế kỹ năng của chính họ; các nhà quản lý sản phẩm AI đối mặt với tình thế tiến thoái lưỡng nan "trở nên lỗi thời trước khi học hỏi" khi các bản cập nhật mô hình vượt xa khả năng học tập; và người hành nghề quảng cáo buộc phải làm thêm giờ do kỳ vọng ngày càng cao của ngành, trở thành người hiệu đính AI và kỹ sư nhắc nhở. Công nghệ, lẽ ra phải giảm bớt gánh nặng, lại bị biến tướng thành công cụ khuếch đại cường độ lao động dưới ảnh hưởng của đánh giá hiệu suất, logic vốn và thiếu các ràng buộc thể chế. Hiện tượng này phản ánh sự mất cân bằng hệ thống trong các ứng dụng AI, nơi tính hợp lý công cụ lấn át tính hợp lý nhân văn, đòi hỏi sự can thiệp chính sách khẩn cấp (như Đạo luật AI của EU) để tái cấu trúc cơ chế phân phối lợi nhuận công nghệ và khế ước xã hội.
Tác giả và nguồn bài viết: Tingtong Tech
Vào mùa xuân năm 2026, xu hướng trong thế giới công nghệ đã thay đổi nhanh hơn bao giờ hết.
Tuy nhiên, mặc dù trí tuệ nhân tạo đã mang lại một cuộc cách mạng về hiệu quả chưa từng có, nhưng nó lại không mang đến sự giảm bớt khối lượng công việc như mong đợi.
Ngược lại, trên các nền tảng mạng xã hội, cả những người lao động bình thường và những chủ doanh nghiệp "một người" hào nhoáng đều bày tỏ rằng họ "cảm thấy ngày càng mệt mỏi".
Sự kiệt sức này không phải là sự kiệt sức về thể chất của lịch làm việc "996" truyền thống, mà là sự vội vã điên cuồng do công nghệ thúc đẩy.
Ví dụ, khái niệm "công ty một người" đã trở nên phổ biến. Nhưng trên thực tế, nhiều người đã thử nghiệm nhận thấy rằng họ phải đảm nhiệm tất cả nhân vật CEO, sản phẩm, vận hành, chăm sóc khách hàng và tài chính, và "điệp viên 007" đã trở thành tiêu chuẩn.
Chúng ta hãy cùng xem xét các công cụ trí tuệ nhân tạo.
Trước khi chúng ta hiểu rõ về OpenClaw, Hermes Agent đã trở nên nổi tiếng; ngay sau khi Qwen 3.6-Plus được phát hành, Zhipu đã giới thiệu GLM-5V-Turbo; và sau đó DeepSeek V4 chính thức thông báo về sự ra mắt sắp tới của mình với hàng triệu bản ghi ngữ cảnh.
Tốc độ phát triển chóng mặt của trí tuệ nhân tạo đang hủy hoại khả năng học tập và sự tự tin của người bình thường một cách tàn nhẫn. Trên mạng xã hội, meme phổ biến nhất hiện nay không còn là "AI giúp tôi lười biếng" mà là "Nó đã lỗi thời trước cả khi tôi học được cách sử dụng nó".
Điều nực cười hơn nữa là, để chứng minh tính hữu ích của chúng, mọi người bắt đầu bị buộc phải "thổi phồng số liệu sử dụng". Tại một số công ty lớn, việc sử dụng token thậm chí đã trở thành "hình thức bồi thường thứ tư" sau lương, thưởng và cổ phần. Để chứng minh sự không thể thiếu của mình, nhân viên phải tự mình dạy AI cách "tự học kỹ năng".
Nó giống như một cuộc chạy marathon không có hồi kết. Thị trường nghĩ rằng nó đang kiểm soát AI, nhưng trong hệ thống chú trọng hiệu suất, giới trẻ giống như đang làm việc cho AI hơn.
Đây không chỉ là hiện tượng kinh doanh mà còn là vấn đề xã hội và tâm lý. TingTong Tech đã trò chuyện với giới trẻ, cố gắng tìm hiểu về con người thực sự trong năm 2026 dưới làn sóng trí tuệ nhân tạo.
Doanh nhân: Sự hào nhoáng và nỗi lo lắng của "công ty một người"
Chị Lin, sinh vào những năm 1980, từng thăng tiến lên vị trí P7 tại một công ty internet lớn. Với mong muốn "khám phá thế giới", chị đã nghỉ việc vào cuối năm 2025, đúng lúc các "công ty một người" bắt đầu nổi lên.
Theo lời Sơ Lin, kho vũ khí của bà rất toàn diện: Claude và DeepSeek có thể viết đề xuất, Midjourney có thể cung cấp thiết kế, các chuyên gia AI có thể phát trực tiếp, và đội ngũ chăm sóc khách hàng AI luôn trực tuyến 24/7.
Cô Lin cho biết ban đầu, cô thực sự rất "vui". Việc lập kế hoạch dự án mà trước đây cần cả đội ngũ hai tuần để hoàn thành, giờ đây chỉ cần cô một mình hoàn thành trong hai ngày. Khách hàng khen ngợi cô "hiệu quả", còn bạn bè thì ghen tị vì cô "rảnh rỗi".
Nhưng vào mùa xuân năm 2026, Sơ Lin bỗng thấy mình bị cuốn vào một cơn cuồng nộ chưa từng có.
Lúc 7 giờ sáng, cô bị đánh thức bởi hệ thống giám sát dư luận sử dụng trí tuệ nhân tạo; một đánh giá tiêu cực trên một nền tảng nào đó yêu cầu cô phải đích thân phản hồi với tư cách là "CEO". Lúc 9 giờ sáng, với vai trò "quản lý sản phẩm", chị Lin cần phải tinh chỉnh ba mô hình AI để so sánh dữ liệu. Lúc 11 giờ sáng, cô phải chuyển sang chế độ "vận hành", sử dụng AI để tạo ra các kịch bản video ngắn, và sau đó chỉnh sửa chúng vì các kịch bản do AI tạo ra thiếu "cảm xúc con người".
Vào buổi chiều, chị Lin hóa thân thành "giám đốc dịch vụ khách hàng", xử lý những khiếu nại phức tạp mà dịch vụ khách hàng AI không thể giải quyết. Đôi khi, chị ấy cũng đóng vai trò là "quản lý tài chính", kiểm tra các báo cáo do AI tạo ra, xác định lỗi và sửa chữa chúng. Vào buổi tối, chị Lin cũng đảm nhận vai trò "kỹ thuật viên", gỡ lỗi các giao diện API mới được kết nối.
“Trước đây là 996, giờ thì là 007, và chẳng còn khái niệm tan ca nữa,” chị Lin cười gượng nói. “Vì AI không ngủ nên tôi cũng không ngủ được. Khách hàng gửi yêu cầu vào đêm khuya, AI trả lời ngay lập tức. Tôi không thể giả vờ như không thấy được.”
Điều khiến Sơ Lin lo lắng hơn nữa là bà nhận thấy bản thân mình đang trở nên "phân mảnh".
Ví dụ, Sơ Lin không còn có thời gian rảnh rỗi không bị gián đoạn; thay vào đó, cô ấy chuyển đổi giữa nhân vật khác nhau như một chiếc đèn lồng xoay tròn. Sự chú ý của cô ấy bị phân mảnh thành vô số đoạn nhỏ, và cô ấy phải đối phó với "dấu vết do AI để lại" cứ vài phút một lần.
"Một người có thể làm việc bằng cả ngàn binh lính, nhưng cuối cùng, anh ta nhận ra mình chỉ là một trong những bánh răng nhanh hỏng nhất trên cỗ máy khổng lồ và hiệu quả này."
Chị Lin thẳng thắn thừa nhận: "Thuê người là giải pháp nhanh nhất, nhưng ở giai đoạn đầu khởi nghiệp, tôi không có đủ vốn, nên chỉ có thể tiến từng bước một. Tôi sẽ kiên trì đến khi không thể chịu đựng được nữa."
Các kỹ sư thuật toán tại các công ty công nghệ lớn: bị "ép buộc" bởi các tiêu chuẩn và kỹ năng.
Li Ming, sinh những năm 1990, là kỹ sư thuật toán tại một công ty lớn. Theo anh, đơn vị kinh doanh của anh sẽ thí điểm hệ thống mới "Gói bồi thường Token" bắt đầu từ quý 1 năm 2026.
Nói một cách đơn giản, hiệu suất hàng tháng của mỗi nhân viên không chỉ dựa trên những gì họ sản xuất ra, mà còn dựa trên tỷ lệ băm AI mà họ "sử dụng". Việc sử dụng token được gọi đùa trong nội bộ là "hình thức bồi thường thứ tư", xếp sau lương, tiền thưởng và quyền chọn cổ phiếu.
Ban đầu, Li Ming nghĩ điều này nghe có lý: "Càng sử dụng nhiều trí tuệ nhân tạo, hiệu quả càng cao."
Nhưng chẳng bao lâu sau, mọi chuyện đã thay đổi. Trên thực tế, để chứng minh họ "xứng đáng với số tiền bỏ ra" và thậm chí là "không thể thiếu", các đồng nghiệp đã bắt đầu một cuộc đua tượng trưng.
Trước đây, một yêu cầu đơn giản có thể được xử lý bằng cách viết 200 dòng mã và gọi 5.000 token. Giờ đây, người ta bắt đầu sử dụng AI để tạo ra mã cực kỳ dư thừa, liên tục cho AI tối ưu hóa, bình luận và tái cấu trúc, "chỉ để tăng số lượng token".
Điều nực cười hơn nữa chính là "Kỹ năng". Công ty yêu cầu mỗi nhân viên phải tự huấn luyện một trợ lý AI, dạy nó các kỹ năng của họ để tạo ra bản sao kỹ thuật số. Kết quả là, Li Ming phải dành rất nhiều thời gian mỗi ngày để dạy AI cách viết loại mã mà anh ấy giỏi và cách tái tạo quy trình gỡ lỗi của anh ấy.
“Tôi đang dạy ai đó cách thay thế tôi,” Li Ming nói. “Và công ty cũng đưa ‘kết quả đào tạo’ này vào đánh giá. Nếu người đại diện không đủ giống bạn, điều đó có nghĩa là bạn không lắng đọng kiến thức.”
Hiện nay, công việc hàng ngày của Li Ming bao gồm dạy AI thực hiện các nhiệm vụ vào buổi sáng, sử dụng AI để tạo ra một lượng lớn mã lập trình vào cuối buổi sáng, sửa lỗi trong mã của AI vào buổi chiều và viết báo cáo vào buổi tối để chứng minh việc sử dụng token của mình.
"Trước đây, tôi mệt mỏi về thể chất. Giờ thì tôi mệt mỏi về tinh thần. Cảm giác như tôi đang chạy đua với một cái bóng, và vạch xuất phát của cái bóng ấy luôn cách tôi năm mét."
Quản lý sản phẩm AI: Trước khi tôi kịp biết đến nó, ứng dụng này đã lỗi thời rồi.
Chen Chen, sinh năm 2000, là quản lý sản phẩm AI với hai năm kinh nghiệm trong ngành. Từ khi bắt đầu công việc, cô đã không ngừng học hỏi về AI. Tính đến nay, cô sở hữu hơn 20 cuốn sách về AI, vô số liên kết hướng dẫn được lưu trong trình duyệt và hơn chục phiên bản tài liệu mô hình trên máy tính.
Nhưng Chen Chen vẫn cảm thấy như mình "sắp phát điên".
Trong vài tháng đầu năm 2026, cô ấy đã dành nửa tháng để tìm hiểu cách sử dụng OpenClaw và viết một tài liệu đào tạo nội bộ; hai ngày qua, Hermes Agent lại trở nên vô cùng phổ biến, và sếp của cô ấy đã yêu cầu cô ấy lập một bản phân tích cạnh tranh trong vòng một tuần.
"Ngoài ra, DeepSeek V4 đã được chính thức công bố vào cuối tháng 4, và người ta nói rằng cửa sổ ngữ cảnh của nó lớn đến mức đáng sợ." Chen Chen thừa nhận, "Tốc độ học của tôi không bao giờ theo kịp tốc độ lặp lại của mô hình."
Trên thực tế, Chen Chen dành thời gian đi làm hàng ngày để nghe podcast về trí tuệ nhân tạo, giờ nghỉ trưa để xem lại tóm tắt các bài báo về AI, và cuối tuần thì tham dự các hội thảo trực tuyến. Danh sách nhóm WeChat của cô ấy luôn đầy ắp tin nhắn từ hàng chục cộng đồng AI được đánh dấu bằng chấm đỏ.
Tuy nhiên, điều khiến Chen Chen đau lòng nhất là cảm giác bất lực rằng "nó đã lỗi thời trước cả khi mình học được".
Ví dụ, tuần trước Chen Chen đã dành cả tuần để học quy trình vẽ tranh bằng AI, và tuần này một mô hình mới hiệu quả hơn, nhanh hơn và có logic hoạt động khác biệt đã được phát hành.
“Trước đây, tôi có thể sử dụng một phần mềm trong ba năm sau khi học, nhưng bây giờ tôi may mắn lắm mới sử dụng được một kỹ năng AI trong nửa tháng,” Chen Chen nói. “Tôi cảm thấy mình không tiến bộ mà chỉ bị cuốn theo làn sóng AI. Tôi không thể dừng lại, nếu không sẽ bị bỏ lại phía sau.”
Chen Chen cho biết cô thường mơ thấy các phiên bản sản phẩm khác nhau của các dòng xe đang đánh nhau. Cô tự cho rằng đây là "sự quá tải thông tin" và cho rằng mình nên giảm bớt lượng thông tin tiếp nhận.
"Nhưng nếu không tiếp thu, ngày mai cậu sẽ không theo kịp đâu." Chen Chen nói rằng đây là thực tế, dù nghe có vẻ khắc nghiệt.
Nhân viên công ty quảng cáo: Hiệu quả công việc đã được cải thiện, nhưng số giờ làm thêm lại tăng lên.
Cô Zhao, sinh vào những năm 1980, làm việc tại một công ty quảng cáo. Công ty của cô đã sớm áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI), sử dụng nó để viết chiến lược, tạo ra ý tưởng sáng tạo và thiết kế các bài thuyết trình PowerPoint, từ đó cải thiện đáng kể hiệu quả công việc.
Về mặt logic, hiệu quả cao hơn sẽ đồng nghĩa với việc có thể tan làm sớm hơn, nhưng thực tế lại hoàn toàn ngược lại.
"Bởi vì trí tuệ nhân tạo đã nâng 'ngưỡng kỳ vọng' của toàn ngành lên một mức độ phi lý," chị Zhao thừa nhận.
Trước đây, khách hàng mất ba ngày để hoàn thiện một bản đề xuất, điều mà họ cho là bình thường. Giờ đây, trí tuệ nhân tạo (AI) có thể tạo ra bản nháp đầu tiên "khá ổn" chỉ trong mười phút, và khách hàng nghĩ, "Bạn nên có khả năng tạo ra mười bản đề xuất mỗi ngày."
Điều nguy hiểm hơn nữa là vòng luẩn quẩn của "sự sỉ nhục về mặt kỹ thuật" và "công việc tẻ nhạt".
Khách hàng hiện cũng sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để viết các bản tóm tắt. Các bản tóm tắt được viết theo phong cách hoa mỹ và ấn tượng, nhưng khi xem xét kỹ hơn, chúng toàn là những từ ngữ sáo rỗng và những câu nói nhàm chán do AI tạo ra.
Chị Zhao phải sử dụng AI để phân tích bản tóm tắt do AI viết, sau đó sử dụng AI để tạo ra giải pháp, và cuối cùng sử dụng AI để phát hiện "tỷ lệ AI" của giải pháp và chỉnh sửa thủ công để giảm "tỷ lệ AI" xuống dưới 20% theo yêu cầu của khách hàng.
Chị Zhao nói: "Cả hai chúng tôi đều đang sử dụng AI để tạo ra lượng lớn tài liệu vô nghĩa, chiếu lệ. Nó giống như rác thải từ công việc của chúng tôi; trông có vẻ nhiều nhưng thực chất lại không có nhiều chất dinh dưỡng."
“Trí tuệ nhân tạo không thay thế tôi; nó chỉ biến tôi thành một người hiệu đính AI, một kỹ sư xử lý thông tin nhanh và một nhân viên tuân thủ quy trình,” bà Zhao cho biết.
“Lương của tôi không tăng, nhưng công việc của tôi là làm việc cho trí tuệ nhân tạo. Nó giống như một con đường cao tốc; càng xây dựng tốt thì càng nhiều phương tiện giao thông, và càng tắc nghẽn.”
Tóm lại
Trở lại câu hỏi ban đầu, tại sao chúng ta ngày càng mệt mỏi hơn dù đã có trí tuệ nhân tạo?
Câu trả lời thẳng thắn là công nghệ không bao giờ trung lập. Khi công nghệ được sử dụng để "cải thiện hiệu quả", và "hiệu quả" được định nghĩa là "tạo ra nhiều giá trị hơn trên mỗi đơn vị thời gian", thì công nghệ trở thành accelerator.
Đây cũng là một biểu hiện điển hình của lợi ích cận biên trong kinh tế học. Nó thể hiện một đường cong khắc nghiệt: những lợi ích ban đầu của công nghệ rất tuyệt vời, nhưng chúng nhanh chóng bị xóa sổ bởi vốn, và thứ bị tiêu hao chính là thời gian, năng lượng, sự sáng tạo và hạnh phúc của con người.
Đối với toàn ngành, sự can thiệp từ bên ngoài vẫn là cần thiết. Ví dụ, Đạo luật Trí tuệ Nhân tạo của EU đã nêu rõ rằng các công ty phải đánh giá tác động đến quyền lợi của người lao động khi đưa vào sử dụng các hệ thống AI.
Nói cách khác, những lợi ích về năng suất do AI mang lại cần được chia sẻ cho xã hội thông qua các chính sách, an sinh xã hội và các cơ chế phân phối khác.
Theo một nghĩa nào đó, mọi tiến bộ công nghệ đều buộc thị trường phải hình thành những hợp đồng xã hội mới.
