Các công việc ‘nguy cơ từ Trí tuệ nhân tạo’ đã giảm trước khi ChatGPT ra mắt

Một nghiên cứu mới quan trọng cho thấy các công việc có nguy cơ từ Trí tuệ nhân tạo đã giảm trước khi ChatGPT ra mắt, nhưng sinh viên được đào tạo trong những kỹ năng đó đã có mức lương cao hơn và được tuyển dụng nhanh hơn.

Một nghiên cứu hợp tác mới giữa các trường đại học ở Mỹ đã phát hiện ra rằng nguồn gốc của khủng hoảng việc làm dễ bị tổn thương bởi Trí tuệ nhân tạo không trùng với việc ra mắt ChatGPT vào cuối năm 2022, mà vấn đề bắt đầu từ đầu năm, vì những lý do không liên quan.

Hơn nữa, báo cáo cho thấy rằng sinh viên tốt nghiệp có chuyên ngành đại học dễ bị ảnh hưởng bởi Trí tuệ nhân tạo thực sự liên quan đến mức lương đầu tiên cao hơn và thời gian tìm việc ngắn hơn sau khi ChatGPT xuất hiện trên thị trường.

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

‘Kết quả của chúng tôi cho thấy rằng kết quả thị trường lao động kém đi trong giai đoạn 2022-2024 đối với công nhân và sinh viên dễ bị tổn thương bởi Trí tuệ nhân tạo đã bắt đầu trước khi các ứng dụng Trí tuệ nhân tạo xuất hiện trên thị trường. Rủi ro thất nghiệp trong các nghề nghiệp dễ bị tổn thương đã tăng từ đầu năm 2022 – lâu trước khi ChatGPT ra mắt – và trong hầu hết các nghề nghiệp và tiểu bang, chúng tôi không quan sát thấy sự gián đoạn rời rạc trùng với việc ra mắt của nó.

‘Công nhân giai đoạn đầu sự nghiệp bị ảnh hưởng không cân xứng: sinh viên tốt nghiệp từ các khóa 2021-2023 đã vào các công việc dễ bị tổn thương với tỷ lệ thấp hơn và trải qua thời gian trì hoãn quan sát được lâu hơn để có việc làm đầu tiên so với các khóa trước, với khoảng cách mở ra, một lần nữa, trước cuối năm 2022. Đồng thời, giáo dục liên quan đến Trí tuệ nhân tạo vẫn có giá trị trong môi trường này.’

Nghiên cứu mới này định hình lại sự trỗi dậy của Trí tuệ nhân tạo như một yếu tố tham gia vào thị trường lao động đã bị suy yếu bởi áp lực kinh tế và lĩnh vực–riêng, và lưu ý rằng các kỹ năng bổ trợ cho Trí tuệ nhân tạo 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 điểm kết thúc giữa thị trường lao động trước Trí tuệ nhân tạo và thị trường lao động bao gồm Trí tuệ nhân tạo, 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 Trí tuệ nhân tạo đối với thị trường lao động: các thiết kế mà gán kết quả thị trường lao động yếu kém sau năm 2022 chủ yếu cho LLM rủi ro lẫn sự lan truyền của Trí tuệ nhân tạo với 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 bỏ qua các kỹ năng thường được mô tả là ‘dễ bị tổn thương bởi Trí tuệ nhân tạo’, 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 Trí tuệ nhân tạo, với trọng tâm vào việc kiểm tra đầu ra, đánh giá chất lượng và sử dụng rô-bốt trò chuyện như công cụ chứ không phải là sự thay thế, có thể giúp sinh viên cạnh tranh trong một thị trường lao động không ổn định.

Nghiên cứu mới này có tiêu đề Các công việc dễ bị tổn thương bởi Trí tuệ nhân tạo 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 Trí tuệ nhân tạo của Microsoft tại Redmond và Revelio Labs ở New York.

Phương pháp và Dữ liệu

Kết quả của bài viết, như các tác giả lưu ý, là một sự tương phản mạnh mẽ với các báo cáo trước đó, bao gồm một từ Phòng thí nghiệm Kinh tế Kỹ thuật số Stanford, cũng như những điềm báo không tốt từ các nhân vật như CEO của Anthropic, người cảnh báo vào tháng 5 năm 2025 rằng Trí tuệ nhân tạo ‘có thể loại bỏ một nửa số công việc văn phòng cấp đầu vào’*.

Phương pháp phân tích của các tác giả ban đầu đã kiểm tra thất nghiệp trong số những người lao động trong các nghề nghiệp dễ bị tổn thương nhất bởi tự động hóa do Trí tuệ nhân tạo, với mức độ dễ bị tổn thương được định nghĩa bằng cách sử dụng mã phân loại nghề nghiệp tiêu chuẩn sáu chữ số (SOC), được tính trung bình để ước tính mức độ dễ bị tổn thương cho các danh mục SOC rộng hơn hai chữ số.

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

Những 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 tiểu bang (trong đó rủi ro được định nghĩa là khả năng một người lao động trong một nghề nghiệp nhất định yêu cầu bảo hiểm thất nghiệp liên tục).

Trong lịch sử, bài viết lưu ý rằng các công việc dễ bị tổn thương bởi Trí tuệ nhân tạo đã đối mặt với rủi ro thất nghiệp thấp hơn 20-80% so với các vai trò ít bị ảnh hưởng, với khoảng cách mở rộng trong đại dịch khi công việc có khả năng làm việc từ xa đã chứng minh được sự vững chắc hơn. Ưu thế này bắt đầu bị xói mòn vào đầu năm 2022, và vào năm 2023-2024, sự khác biệt hầu như đã biến mất:

Rủi ro thất nghiệp trong các công việc dễ bị tổn thương bởi Trí tuệ nhân tạo đã 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 dễ bị tổn thương cao và thấp thu hẹp trước khi ChatGPT ra mắt. B tiết lộ rằng sự gia tăng này tập trung ở nhóm dễ bị tổn thương nhất, với rủi ro tăng sau một điểm thấp và sau đó ổn định. C cho thấy ảnh hưởng 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 toàn quốc và tính 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 trăm theo ‘mức độ dễ bị tổn thương bởi Trí tuệ nhân tạo’, và theo dõi chúng theo thời gian. Các công việc ít bị ảnh hưởng nhất đã cho thấy rủi ro thất nghiệp cao hơn và sự biến động theo mùa mạnh hơn, với tất cả các nhóm đạt đỉnh trong đại dịch vào năm 2020 và đạt đáy vào đầu năm 2022.

Sau điểm thấp này, rủi ro thất nghiệp bắt đầu tăng trong các nhóm dễ bị tổn thương nhất, lâu trước khi ChatGPT ra mắt, và sau đó ổn định, chứ không tăng tốc trong những tháng sau đó.

Các công việc máy tính và toán đã chứng kiến sự gia tăng lớn nhất về rủi ro thất nghiệp trước khi ChatGPT ra mắt, sau đó ổn định. Hầu hết các vai trò khác cho thấy rất ít thay đổi. Một số tiểu bang, bao gồm California, Washington và Alaska, đã chứng kiến sự gia 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 mới tốt nghiệp có thể không đủ điều kiện nhận bảo hiểm hoặc không có công việc trước đó để báo cáo. Các nghiên cứu và tuyên bố khác của ngành cho thấy rằng những người lao động giai đoạn đầu sự nghiệp bị ảnh hưởng nhiều nhất bởi Trí tuệ nhân tạo, có nghĩa là dữ liệu thất nghiệp tổng thể có thể bỏ lỡ những người bị ảnh hưởng nhất.

Để vượt qua hạn chế này, nghiên cứu mới này đã sử dụng 10.584.980 hồ sơ LinkedIn do Revelio Labs cung cấp. Mỗi hồ sơ 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 sang mã SOC sáu chữ số), nhà tuyển dụng, ngày bắt đầu và vị trí.

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 mất để bắt đầu công việc đầu tiên trong ba năm sau khi hoàn thành bằng cấp, loại trừ những người không có hồ sơ việc làm trong giai đoạn đó (một chỉ số phục vụ như một đại diện cho ma sát thị trường lao động, giả sử sinh viên cập nhật hồ sơ của họ khi được tuyển dụng):

Sinh viên tốt nghiệp sau năm 2022 mất nhiều thời gian hơn để có được các công việc dễ bị tổn thương bởi Trí tuệ nhân tạo, nhưng sự suy giảm này trong hiệu suất thị trường lao động đã bắt đầu từ nhiều tháng trước khi ChatGPT ra mắt. Trên đây, A cho thấy rằng sinh viên tốt nghiệp có công việc đầu tiên dễ bị tổn thương thường tìm được việc nhanh hơn, cho đến khi mẫu này đảo ngược sau năm 2022; B cho thấy sự trì hoãn tương tự đối với các vai trò lương cao, mặc dù ít rõ rệt hơn; và C tiết lộ rằng các khóa 2021 và 2022 đã vào các công việc dễ bị tổn thương bởi Trí tuệ nhân tạo với tỷ lệ thấp hơn so với các khóa trước, với hiệu suất yếu kém xuất hiện trước ChatGPT. Cuối cùng, D cho thấy không có sự thay đổi tương đương đối với các công việc ít bị ảnh hưởng, củng cố rằng sự suy giảm đã xảy ra trước khi Trí tuệ nhân tạo được áp dụng rộng rãi.

Các tác giả đã phân tích thời gian tìm việc trên các khóa tốt nghiệp, kiểm soát việc mở cửa hàng tháng theo tiểu bang và lĩnh vực, và tính đến sự khác biệt về loại bằng cấp, lĩnh vực nghiên cứu và trường đại học, với mức độ dễ bị tổn thương của công việc đối với LLM được định nghĩa bằng cách sử dụng mã SOC.

Trước khi ChatGPT ra mắt, sinh viên tốt nghiệp vào các vai trò dễ bị tổn thương thường mất ít thời gian hơn để tìm việc so với đồng nghiệp của họ. Đối với các khóa 2023 và 2024, mẫu này đã đảo ngược, với các vai trò dễ bị tổn thương mất nhiều thời gian hơn để bảo đảm.

Nên nhấn mạnh rằng mặc dù bài viết tuyên bố rằng kết quả trở nên tồi tệ hơn sau ChatGPT, dữ liệu cho thấy rằng sự suy giảm này đã bắt đầu từ nhiều tháng trước và tiếp tục sau đó, làm suy yếu ý tưởng về sự sụp đổ đột ngột sau ChatGPT, và cũng làm suy yếu việc quy kết xu hướng giảm liên tục hoàn toàn cho sự采用 LLM.

Giáo dục Dễ bị tổn thương

Một mối quan tâm trung tâm trong cuộc tranh luận về Trí tuệ nhân tạo 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 tổn thương nhất bởi chúng nên gặp khó khăn hơn. Để kiểm tra điều này, các tác giả đã ước tính mức độ dễ bị tổn thương của giáo dục đối với các nhiệm vụ liên quan đến LLM bằng cách sử dụng hồ sơ LinkedIn được ánh xạ với hàng triệu chương trình đào tạo đại học, sau đó theo dõi kết quả công việc đầu tiên trước và sau ChatGPT:

Mức độ dễ bị tổn thương của giáo dục đối với các nhiệm vụ liên quan đến LLM dự đoán kết quả thị trường lao động đầu tiên mạnh mẽ hơn sau ChatGPT. Sinh viên tốt nghiệp sau năm 2022 với mức độ dễ bị tổn thương cao hơn đối với các kỹ năng tự động hóa đã được tuyển dụng nhanh hơn và kiếm được mức lương cao hơn, một phần bù đắp cho các hình phạt liên quan đến mức độ dễ bị tổn thương nghề nghiệp cao của LLM. Tất cả các mô hình đều kiểm soát việc mở cửa hàng, loại công việc và nền tảng giáo dục.

Trước khi ChatGPT xuất hiện, mức độ dễ bị tổn thương của 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 tuyển dụng nhanh hơn và mức lương khởi đầu cao hơn. Mặc dù các vai trò có mức độ dễ bị tổn thương cao của LLM có xu hướng dẫn đến kết quả tồi tệ hơn sau ChatGPT, nhưng sinh viên tốt nghiệp từ các chương trình đào tạo liên quan nhiều hơn đến Trí tuệ nhân tạo ít bị ảnh hưởng hơn.

Thay vì mất giá trị, các kỹ năng được coi là dễ bị tổn thương bởi tự động hóa dường như hỗ trợ kết quả thị trường lao động đầu tiên tốt hơn.

‘Nếu LLM là nguyên nhân dẫn đến hiệu suất thị trường lao động yếu kém của sinh viên tốt nghiệp, thì chúng tôi sẽ mong đợi thấy rằng mức độ dễ bị tổn thương của giáo dục cho thấy các kỹ năng dư thừa không thêm giá trị khi tìm việc.

‘Tuy nhiên, kết quả của chúng tôi cho thấy rằng việc giảng dạy các kỹ năng dễ bị tổn thương bởi Trí tuệ nhân tạo dẫn đến kết quả tốt hơn cho sinh viên tốt nghiệp sau khi ChatGPT ra mắt. Những mối liên hệ này khó có thể giải thích được với quan điểm rằng giáo dục liên quan đến LLM đã trở nên ít có giá trị hơn sau ChatGPT. Mặc dù không có tính chất nguyên nhân, chúng cho thấy rằng việc chuẩn bị liên quan đến LLM ít nhất là tương thích với kết quả thị trường lao động 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 nghiên cứu 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 của ChatGPT và Trí tuệ nhân tạo nói chung khỏi các lực lượng không liên quan đã bắt đầu sự suy giảm thị trường lao động dường như là một triển vọng không thể.

* Tuy nhiên, một lượng bình luận hiện tại thừa nhận rằng loại cảnh báo này từ các nhà sáng lập đầu tư vào Trí tuệ nhân tạo giống hơn với việc tạo ra cỏ ba lá, với ý định gây ấn tượng với khách hàng tiềm năng và nhà đầu tư, và tăng giá cổ phiếu.

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