Các công việc ‘nguy cơ từ AI’ đã giảm trước khi ChatGPT ra mắt

Một nghiên cứu mới cho thấy các công việc dễ bị ảnh hưởng bởi AI đã giảm trước khi ChatGPT ra mắt, nhưng sinh viên được đào tạo trong những kỹ năng đó có mức lương cao hơn và thời gian tìm việc nhanh hơn.

Một nghiên cứu hợp tác giữa các trường đại học ở Mỹ đã phát hiện ra rằng nguyên nhân của cuộc khủng hoảng việc làm dễ bị ảnh hưởng bởi AI không trùng với thời điểm ra mắt ChatGPT vào cuối năm 2022, mà vấn đề bắt đầu từ sớm hơn trong năm, vì những lý do không liên quan.

Ngoài ra, báo cáo cho thấy rằng sinh viên tốt nghiệp có chuyên ngành liên quan đến AI có mức lương đầu tiên cao hơn và thời gian tìm việc nhanh hơn sau khi ChatGPT xuất hiện.

Nghiên cứu mới này sử dụng ba bộ dữ liệu lớn, bao gồm hơn mười triệu hồ sơ LinkedIn, cũng như hồ sơ thất nghiệp và yêu cầu bảo hiểm. Các tác giả cho biết:

‘Kết quả của chúng tôi cho thấy rằng tình hình thị trường lao động ngày càng tồi tệ trong giai đoạn 2022-2024 đối với công nhân và sinh viên tốt nghiệp dễ bị ảnh hưởng bởi tự động hóa AI đã bắt đầu trước khi ChatGPT xuất hiện. Rủi ro thất nghiệp trong các nghề nghiệp dễ bị ảnh hưởng tăng từ đầu năm 2022 – trước khi ChatGPT ra mắt – và trong hầu hết các nghề nghiệp và bang, chúng tôi không thấy sự gián đoạn rõ ràng khi nó được giới thiệu.’

‘Công nhân đầu tiên bị ảnh hưởng không cân xứng: sinh viên tốt nghiệp từ các khóa học 2021-2023 vào các công việc dễ bị ảnh hưởng với tỷ lệ thấp hơn và trải qua thời gian tìm việc lâu hơn so với các khóa học trước đó, với khoảng cách mở ra, một lần nữa, trước khi ChatGPT ra mắt. Đồng thời, giáo dục liên quan đến AI vẫn có giá trị trong môi trường này.’

Nghiên cứu mới này định hình lại sự trỗi dậy của AI như một yếu tố tham gia vào thị trường lao động đã bị suy yếu bởi các áp lực kinh tế và lĩnh vực rộng lớn hơn, và lưu ý rằng các kỹ năng bổ sung cho AI đã giữ được, và thậm chí có thể đã tăng, giá trị trên thị trường.

Các tác giả kết thúc bài viết bằng cách đề xuất rằng việc ra mắt ChatGPT vào tháng 11 năm 2022 không nên được coi là ranh giới giữa thị trường lao động trước AI và thị trường lao động bao gồm AI, và rằng một loạt các tình huống đồng thời nên được xem xét cùng với ảnh hưởng mới nổi của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM):

‘Những phát hiện này có ý nghĩa đối với nghiên cứu và chính sách. Đầu tiên, chúng cảnh báo chống lại việc coi việc ra mắt ChatGPT như một thí nghiệm tự nhiên sạch về tác động của thị trường lao động AI: các thiết kế mà gán kết điểm yếu của thị trường lao động sau năm 2022 chủ yếu cho LLM có nguy cơ gây nhầm lẫn giữa sự lan truyền của AI và các thay đổi kinh tế vĩ mô đồng thời (các ví dụ có thể bao gồm chính sách tiền tệ, nhu cầu theo lĩnh vực và / hoặc điều chỉnh sau đại dịch).’

Các tác giả đề xuất rằng các trường đại học và chương trình đào tạo không nên loại bỏ các kỹ năng thường được mô tả là ‘dễ bị ảnh hưởng bởi AI’, chẳng hạn như viết, mã hóa và tổng hợp thông tin. Theo kết quả thu được trong nghiên cứu, việc giảng dạy các kỹ năng này theo cách phù hợp với AI, với trọng tâm vào việc kiểm tra đầu ra, đánh giá chất lượng và sử dụng các rô-bốt trò chuyện như công cụ thay vì thay thế, có thể giúp sinh viên tốt nghiệp cạnh tranh trong một thị trường lao động không ổn định.

Nghiên cứu mới này có tiêu đề Các công việc dễ bị ảnh hưởng bởi AI đã suy giảm trước khi ChatGPT ra mắt, và đến từ năm nhà nghiên cứu thuộc các bộ phận khác nhau tại Đại học Pittsburgh, Đại học Stanford, Đại học Chapman và Đại học Columbia, cùng với Viện Kinh tế AI của Microsoft tại Redmond và Revelio Labs ở New York.

Phương pháp và Dữ liệu

Kết quả của bài viết, theo các tác giả, là một sự tương phản rõ ràng với các báo cáo trước đó, bao gồm một từ Phòng thí nghiệm Kinh tế Kỹ thuật số của Stanford, cũng như những cảnh báo u ám từ các nhân vật nổi bật như CEO của Anthropic, người cảnh báo vào tháng 5 năm 2025 rằng AI ‘có thể loại bỏ một nửa số công việc cấp đầu vào trắng’*.

Phương pháp phân tích của các tác giả ban đầu kiểm tra thất nghiệp trong số công nhân trong các nghề nghiệp dễ bị ảnh hưởng nhất bởi tự động hóa AI, với mức độ phơi nhiễm được định nghĩa bằng cách sử dụng mã phân loại nghề nghiệp tiêu chuẩn sáu chữ số (SOC), trung bình để ước tính mức độ phơi nhiễm cho các danh mục SOC rộng hơn hai chữ số.

Dữ liệu hành chính hàng tháng được rút từ báo cáo ETA 203, được biên soạn bởi Cơ quan Việc làm và Đào tạo của Bộ Lao động Hoa Kỳ, chi tiết về nghề nghiệp gần đây nhất của những người yêu cầu tiếp tục bảo hiểm thất nghiệp.

Các điểm dữ liệu này sau đó được kết hợp với số liệu việc làm hàng năm theo nghề nghiệp từ Chương trình Thống kê Việc làm và Lương của Cục Thống kê Lao động, cho phép ước tính rủi ro thất nghiệp hàng tháng cho từng nghề nghiệp trong từng bang (trong đó rủi ro được định nghĩa là khả năng một công nhân trong một nghề nghiệp nhất định yêu cầu tiếp tục nhận trợ cấp thất nghiệp).

Trong lịch sử, bài viết cho biết, các công việc dễ bị ảnh hưởng bởi AI đã đối mặt với rủi ro thất nghiệp thấp hơn 20-80% so với các công việc ít bị ảnh hưởng, với khoảng cách này mở rộng trong thời kỳ đại dịch khi công việc có khả năng làm việc từ xa chứng minh sự vững chắc hơn. Ưu thế này bắt đầu bị xói mòn vào đầu năm 2022, và đến năm 2023-2024, sự khác biệt đã gần như biến mất:

Rủi ro thất nghiệp trong các công việc dễ bị ảnh hưởng bởi AI bắt đầu tăng vào đầu năm 2022, kết thúc một giai đoạn ổn định dài. A cho thấy sự đảo ngược này khi khoảng cách giữa các vai trò có mức phơi nhiễm cao và thấp thu hẹp lại trước khi ChatGPT ra mắt. B tiết lộ rằng sự tăng này tập trung vào nhóm có mức phơi nhiễm cao nhất, với rủi ro tăng sau một điểm thấp và sau đó ổn định. C theo dõi hiệu ứng này đến các công việc máy tính và toán, trong khi hầu hết các lĩnh vực khác vẫn ổn định. Rủi ro được đo hàng tháng trên các bang của Mỹ và trung bình hàng quý. Nguồn

Như chúng ta có thể thấy trong các biểu đồ trên, các tác giả đã nhóm các nghề nghiệp vào các nhóm năm phần theo ‘mức phơi nhiễm AI’, và theo dõi những điều này theo thời gian. Các công việc ít bị ảnh hưởng nhất quán cho thấy rủi ro thất nghiệp cao hơn và sự thay đổi theo mùa mạnh hơn, với tất cả các nhóm đạt đỉnh trong thời kỳ đại dịch vào năm 2020 và đạt đến điểm thấp vào đầu năm 2022.

Sau điểm thấp này, rủi ro thất nghiệp bắt đầu tăng trong các nhóm có mức phơi nhiễm cao nhất, trước khi ChatGPT ra mắt, và sau đó ổn định, thay vì tăng tốc trong những tháng sau đó.

Các công việc máy tính và toán đã chứng kiến sự tăng lớn nhất trong rủi ro thất nghiệp trước khi ChatGPT ra mắt, sau đó ổn định. Hầu hết các vai trò khác cho thấy ít thay đổi. Một số bang, bao gồm California, Washington và Alaska, đã chứng kiến sự tăng sau ChatGPT, nhưng mức rủi ro quốc gia vẫn gần với mức trước đại dịch, cho thấy ảnh hưởng của các áp lực kinh tế trước đó.

Xem xét Dữ liệu

Các tác giả lưu ý rằng về mặt thống kê, rủi ro thất nghiệp sẽ tiết lộ các mẫu trên các loại công việc, nhưng không nắm bắt được kết quả cho các nhóm cụ thể – chẳng hạn như sinh viên tốt nghiệp mới có thể không đủ điều kiện để nhận trợ cấp hoặc không có công việc trước đó để báo cáo. Các nghiên cứu và tuyên bố của ngành khác cho thấy rằng công nhân đầu tiên bị ảnh hưởng nhiều nhất bởi AI, có nghĩa là dữ liệu thất nghiệp tổng thể có thể bỏ lỡ những người bị ảnh hưởng nhiều nhất.

Để vượt qua hạn chế này, nghiên cứu mới đã rút ra 10.584.980 hồ sơ LinkedIn do Revelio Labs cung cấp. Mỗi bản ghi trong bộ dữ liệu bao gồm lịch sử giáo dục chi tiết bao gồm loại bằng cấp, lĩnh vực nghiên cứu, năm tốt nghiệp và trường đại học, cùng với dữ liệu nghề nghiệp như chức danh công việc (được ánh xạ đến mã phân loại nghề nghiệp sáu chữ số), nhà tuyển dụng, ngày bắt đầu và địa điểm.

Mức lương công việc được ước tính bằng ‘một mô hình học máy độc quyền’ được đào tạo trên các đơn xin thị thực, các mục nhập tự báo cáo và các bài đăng công việc công khai, kết hợp cả chi tiết cụ thể về vai trò và đường sự nghiệp cá nhân:

Vì mức lương thực tế không thể được xác minh, phân tích cũng theo dõi số tháng sinh viên tốt nghiệp cần để bắt đầu công việc đầu tiên được quan sát trong ba năm sau khi hoàn thành bằng cấp của họ, loại trừ những người không có việc làm được ghi lại trong giai đoạn đó (một chỉ số phục vụ như một proxy cho ma sát thị trường lao động, giả định rằng sinh viên tốt nghiệp cập nhật hồ sơ của họ khi được thuê):

Sinh viên tốt nghiệp tham gia lực lượng lao động sau năm 2022 mất nhiều thời gian hơn để đảm bảo các công việc dễ bị ảnh hưởng bởi AI, nhưng sự suy giảm này trong hiệu suất thị trường lao động bắt đầu từ nhiều tháng trước khi ChatGPT ra mắt. Trên, A cho thấy rằng sinh viên tốt nghiệp có công việc đầu tiên có mức phơi nhiễm cao thường tìm việc nhanh hơn, cho đến khi mẫu này đảo ngược sau năm 2022; B cho thấy một sự chậm trễ tương tự cho các vai trò có mức lương cao, mặc dù ít rõ ràng; và C tiết lộ rằng các khóa học 2021 và 2022 đã tham gia vào các công việc dễ bị ảnh hưởng bởi AI với tỷ lệ thấp hơn so với các khóa học trước đó, với hiệu suất yếu kém xuất hiện trước ChatGPT. Cuối cùng, D cho thấy không có sự thay đổi tương đương cho các công việc có mức phơi nhiễm thấp, củng cố rằng sự suy giảm đã xảy ra trước sự采用 rộng rãi của LLM.

Các tác giả đã phân tích thời gian tìm việc trên các khóa học tốt nghiệp, kiểm soát việc mở cửa hàng tháng theo bang và lĩnh vực, và tính đến sự khác biệt về loại bằng cấp, lĩnh vực nghiên cứu và trường đại học, với mức phơi nhiễm công việc với LLM được định nghĩa bằng mã SOC.

Trước khi ChatGPT ra mắt, sinh viên tốt nghiệp tham gia vào các vai trò có mức phơi nhiễm cao thường dành ít thời gian hơn để tìm việc so với đồng nghiệp của họ. Đối với các khóa học 2023 và 2024, mẫu này đã đảo ngược, với các vai trò có mức phơi nhiễm cao đòi hỏi nhiều thời gian hơn để đảm bảo.

Nên nhấn mạnh rằng trong khi bài viết cho biết rằng kết quả trở nên tồi tệ hơn sau ChatGPT, dữ liệu cho thấy rằng sự suy giảm này bắt đầu từ nhiều tháng trước và tiếp tục sau đó, làm suy yếu ý tưởng về một sự sụp đổ đột ngột sau ChatGPT, và làm suy yếu việc quy kết xu hướng giảm (đang diễn ra) hoàn toàn cho sự采用 LLM.

Phơi nhiễm Giáo dục

Một mối quan tâm trung tâm trong cuộc tranh luận về AI và việc làm là liệu sinh viên nên tiếp tục đào tạo trong các kỹ năng mà các mô hình ngôn ngữ lớn có thể tự động hóa, chẳng hạn như viết, mã hóa hoặc tổng hợp. Nếu những kỹ năng này đã mất giá trị trên thị trường, thì sinh viên tốt nghiệp dễ bị ảnh hưởng nhất nên có kết quả tồi tệ hơn. Để kiểm tra điều này, các tác giả đã ước tính phơi nhiễm giáo dục với các nhiệm vụ liên quan đến LLM bằng cách sử dụng hồ sơ LinkedIn được khớp với hàng triệu chương trình đào tạo đại học, sau đó theo dõi kết quả công việc đầu tiên trước và sau ChatGPT:

Phơi nhiễm giáo dục với các nhiệm vụ liên quan đến LLM dự đoán kết quả công việc đầu tiên mạnh mẽ hơn sau ChatGPT. Sinh viên tốt nghiệp sau năm 2022 với mức phơi nhiễm cao hơn với các kỹ năng có thể tự động hóa được thuê nhanh hơn và kiếm được mức lương cao hơn, một phần bù đắp cho các hình phạt liên quan đến mức phơi nhiễm nghề nghiệp cao với LLM. Tất cả các mô hình đều kiểm soát việc mở cửa hàng tháng, loại công việc và nền tảng giáo dục.

Trước khi ChatGPT ra mắt, phơi nhiễm giáo dục này không cho thấy mối liên hệ rõ ràng với thời gian tìm việc hoặc mức lương. Sau ChatGPT, nó dường như liên quan đến việc thuê nhanh hơn và mức lương khởi đầu cao hơn. Mặc dù các vai trò có mức phơi nhiễm LLM cao có xu hướng dẫn đến kết quả tồi tệ hơn sau ChatGPT, nhưng sinh viên tốt nghiệp từ các chương trình đào tạo phù hợp với AI ít bị ảnh hưởng hơn.

Thay vì mất giá trị, các kỹ năng được coi là dễ bị ảnh hưởng bởi tự động hóa dường như hỗ trợ kết quả công việc đầu tiên tốt hơn.

‘Nếu LLM là nguyên nhân dẫn đến kết quả thị trường lao động yếu kém của sinh viên tốt nghiệp, thì chúng ta sẽ mong đợi thấy rằng phơi nhiễm giáo dục cho thấy các kỹ năng không cần thiết không mang lại giá trị khi tìm việc.

‘Tuy nhiên, kết quả của chúng tôi cho thấy rằng việc giảng dạy các kỹ năng dễ bị ảnh hưởng bởi AI mang lại kết quả tốt hơn cho sinh viên tốt nghiệp sau khi ChatGPT ra mắt. Những mối liên hệ này khó có thể phù hợp với quan điểm rằng giáo dục liên quan đến LLM đã trở nên ít có giá trị hơn sau ChatGPT. Mặc dù không phải là nguyên nhân, nhưng chúng cho thấy rằng việc chuẩn bị liên quan đến LLM ít nhất là tương thích với kết quả công việc đầu tiên tốt hơn trong giai đoạn sau ChatGPT.’

Các tác giả kết thúc bằng cách đề xuất rằng các xu hướng việc làm được đưa tin đã xảy ra trong một thị trường lao động đã bị định hình bởi các sự kiện và xu hướng trước đó. Như nó đứng, việc tách biệt ảnh hưởng (đối với xu hướng việc làm) của ChatGPT và AI nói chung từ các lực lượng không liên quan đã bắt đầu sự suy giảm thị trường là một triển vọng không thể đạt được, như việc cố gắng loại bỏ muối từ súp.

* Tuy nhiên, một lượng lớn bình luận hiện tại thừa nhận rằng loại cảnh báo này từ các nhà sáng lập đã đầu tư vào AI giống như astroturfing, với ý định làm cho các khách hàng và nhà đầu tư tiềm năng ấn tượng, và tăng giá cổ phiếu.

Được xuất bản lần đầu vào thứ Tư, ngày 7 tháng 1 năm 2026