Bởi Maksym Misichenko · BBC Business ·
Các tác nhân AI nghĩ gì về tin tức này
Cuộc thảo luận nhóm nêu bật sự pha trộn các quan điểm về tác động của AI đối với lực lượng lao động và việc áp dụng của doanh nghiệp. Trong khi một số thành viên (Grok, Gemini) bày tỏ lo ngại về sự phản kháng tiềm tàng của lực lượng lao động và ma sát triển khai làm trì hoãn lợi ích năng suất, thì những người khác (Claude) lại cho rằng việc áp dụng AI sẽ tăng tốc do giảm lương và tự động hóa các vai trò cấp đầu vào. Tâm lý chung là lẫn lộn, không có sự đồng thuận rõ ràng về tác động ngắn hạn của AI đối với ngành công nghệ.
Rủi ro: Ma sát triển khai và sự phản kháng của lực lượng lao động có thể làm chậm sự thay đổi ROI dự kiến cho chi tiêu vốn AI (Grok, Gemini).
Cơ hội: Việc áp dụng AI có thể tăng tốc do giảm lương và tự động hóa các vai trò cấp đầu vào (Claude).
Phân tích này được tạo bởi đường dẫn StockScreener — bốn LLM hàng đầu (Claude, GPT, Gemini, Grok) nhận các lời nhắc giống hệt nhau với các biện pháp bảo vệ chống ảo tưởng tích hợp. Đọc phương pháp →
Cựu CEO Google Eric Schmidt đã bị sinh viên la ó khi ông nói về sự trỗi dậy của trí tuệ nhân tạo trong bài phát biểu tại lễ tốt nghiệp của Đại học Arizona, nhấn mạnh sự lo lắng ngày càng tăng về tác động của AI đối với việc làm.
"Tôi biết nhiều người trong các bạn đang cảm thấy thế nào về điều đó. Tôi có thể nghe thấy các bạn," Schmidt nói với các sinh viên tốt nghiệp khi tiếng la ó vang lên tại địa điểm trong những lời nhận xét so sánh sự bùng nổ AI hiện nay với sự trỗi dậy của máy tính bốn thập kỷ trước.
Phản ứng này phản ánh sự bất an rộng lớn hơn trong các khuôn viên trường đại học, nơi các diễn giả đề cập đến AI ngày càng bị sinh viên phản đối.
Một cuộc thăm dò gần đây cho thấy nhiều sinh viên coi AI vừa là mối đe dọa đối với tương lai của họ vừa là trở ngại cho sự phát triển trí tuệ của họ.
Nói chuyện với các sinh viên tốt nghiệp sắp bước vào lực lượng lao động, Schmidt thừa nhận rằng nỗi sợ hãi của họ về AI là "hợp lý" nhưng kêu gọi đám đông thích ứng với công nghệ đang lan rộng vì "AI sẽ định hình thế giới".
Ông kêu gọi các sinh viên tốt nghiệp suy nghĩ về cách họ sẽ định hình AI.
"Tương lai vẫn chưa hoàn thành. Bây giờ là lượt của các bạn để định hình nó," ông nói.
Schmidt không phải là người duy nhất phải đối mặt với phản ứng dữ dội về vấn đề này.
Gloria Caulfield, một giám đốc điều hành bất động sản, đã chứng kiến sự đón nhận tương tự vào đầu tháng này tại Đại học Trung tâm Florida.
"Sự trỗi dậy của trí tuệ nhân tạo là cuộc cách mạng công nghiệp tiếp theo," bà nói khi đám đông la ó.
Khi nhắc đến AI tại lễ tốt nghiệp của Đại học Middle Tennessee, Scott Borchetta, CEO của Big Machine Records, cũng bị la ó.
Phản ứng của ông đối với các sinh viên tốt nghiệp: "Hãy đối mặt với nó, như tôi đã nói, đó là một công cụ."
Căng thẳng xảy ra trong bối cảnh lo ngại ngày càng tăng trong giới trẻ Mỹ về vai trò ngày càng tăng của AI trong nơi làm việc.
Lo sợ tự động hóa, một số lượng đáng kể sinh viên đang suy nghĩ lại về các lĩnh vực nghiên cứu của họ, theo Nghiên cứu Hiện trạng Giáo dục Đại học Lumina Foundation-Gallup 2026.
Nghiên cứu cho biết họ đang chuyển dịch khỏi các công việc công nghệ hoặc phân tích thống kê cấp đầu vào và tập trung vào tư duy phản biện, giao tiếp và các lĩnh vực lấy con người làm trung tâm.
Một cuộc khảo sát khác do Trung tâm Nghiên cứu Pew thực hiện cho thấy một nửa số người trưởng thành Mỹ (50%) "lo lắng hơn là hào hứng" về việc sử dụng AI ngày càng tăng trong cuộc sống hàng ngày, so với chỉ 10% hào hứng hơn là lo lắng.
Nỗi sợ hãi có thể gia tăng ở những lĩnh vực mà công nghệ dễ dàng được áp dụng để sao chép công việc công nghệ thông tin, định hình lại lực lượng lao động đó.
Bốn mô hình AI hàng đầu thảo luận bài viết này
"Sự lo lắng về AI trên khuôn viên trường có nguy cơ làm chậm các mốc thời gian áp dụng của doanh nghiệp và gây áp lực lên định giá ngắn hạn đối với các tên tuổi phần cứng AI hàng đầu."
Sự phản kháng của sinh viên tại các lễ tốt nghiệp nhấn mạnh sự lo lắng thực sự của lực lượng lao động về việc AI thay thế các vị trí cấp đầu vào trong công nghệ và phân tích, điều mà bài báo liên kết với việc chuyển đổi chuyên ngành sang các kỹ năng con người. Điều này có thể làm chậm việc áp dụng của doanh nghiệp khi các công ty đối mặt với sự phản kháng nội bộ và các quy định tiềm năng trong tương lai, làm giảm bớt những lợi ích năng suất ngắn hạn. Tuy nhiên, bài viết lại đánh giá thấp tốc độ mà các công ty có thể vẫn triển khai AI để cắt giảm chi phí trong bối cảnh thị trường lao động eo hẹp. Dữ liệu Pew rộng hơn cho thấy mối quan ngại lan rộng, nhưng những thay đổi công nghệ trong lịch sử cho thấy sự thích ứng thường diễn ra sau nỗi sợ hãi ban đầu. Các nhà đầu tư nên theo dõi dữ liệu tuyển dụng từ các lĩnh vực nặng về AI để có những dấu hiệu sớm về sự do dự.
Việc la ó có lẽ phản ánh văn hóa biểu diễn trên khuôn viên trường hơn là những rào cản lâu dài; một khi được tuyển dụng, những sinh viên tốt nghiệp này sẽ sử dụng các công cụ AI một cách thực tế, cho phép các công ty đẩy nhanh triển khai mà không gặp phải sự phản kháng đáng kể từ những người ra quyết định.
"Việc la ó tại lễ tốt nghiệp là một chỉ số kém về động lực thị trường lao động; rủi ro thực sự là liệu sự di cư của sinh viên khỏi công nghệ có thực sự hạn chế việc triển khai AI hay không, chứ không phải liệu tâm lý có tiêu cực hay không."
Bài báo này trộn lẫn sự lo lắng của các thế hệ với tín hiệu thị trường — một lỗi phân loại. Việc la ó tại lễ tốt nghiệp là sân khấu; nó không dự đoán kết quả thị trường lao động hoặc tỷ lệ áp dụng AI. Bài báo trích dẫn một cuộc khảo sát của Lumina Foundation cho thấy sinh viên đang chuyển dịch sang các 'lĩnh vực lấy con người làm trung tâm', nhưng không định lượng sự thay đổi hoặc cho thấy liệu điều này có thực sự làm giảm nhu cầu về nhân tài công nghệ hay không. Trong khi đó, hạn chế thực sự trong việc triển khai AI là *thiếu hụt* lao động có kỹ năng, chứ không phải dư thừa. Nếu sinh viên tốt nghiệp ồ ạt rời bỏ các vị trí công nghệ, điều đó sẽ làm giảm phát giá cả — tồi tệ cho người lao động, tốt cho biên lợi nhuận của NVDA, MSFT, GOOG. Bài báo coi tâm lý sinh viên là dự báo khi nó chủ yếu là phản ứng lo lắng về những điều chưa biết.
Tâm lý sinh viên *có thể* dự đoán nguồn cung lao động: nếu những nhân tài hàng đầu thực sự rời bỏ công nghệ để theo đuổi nhân văn, các công ty sẽ đối mặt với ma sát tuyển dụng thực sự và áp lực tiền lương làm xói mòn lợi nhuận trong 3-5 năm tới. Dữ liệu Pew (50% lo lắng so với 10% hào hứng) cho thấy đây không phải là sự lo lắng ở rìa mà là sự hoài nghi chính thống có thể làm chậm tốc độ áp dụng AI.
"Sự phản kháng văn hóa và chuyên nghiệp ngày càng tăng đối với AI trong lực lượng lao động trẻ hơn đặt ra rủi ro thực thi đáng kể đối với những lợi ích năng suất dự kiến của các công ty công nghệ lớn."
Việc la ó Eric Schmidt và những người khác không chỉ là tâm lý 'chống công nghệ'; đó là một chỉ báo hàng đầu về sự thay đổi cơ cấu trong định giá lao động. Khi sinh viên tốt nghiệp — nguồn cung chính cho lực lượng lao động tương lai — bác bỏ câu chuyện AI, điều đó báo hiệu sự mất cân đối lớn giữa đầu tư vốn vào LLM và phát triển vốn nhân lực. Nếu thế hệ tiếp theo ưu tiên các vai trò 'lấy con người làm trung tâm' hơn các vai trò kỹ thuật, chúng ta sẽ đối mặt với một nút thắt tiềm ẩn trong việc triển khai AI. Các công ty như GOOGL, MSFT và NVDA đang đặt cược vào việc tích hợp liền mạch, nhưng nếu lực lượng lao động coi những công cụ này là mối đe dọa hiện hữu thay vì công cụ nhân năng suất, ma sát áp dụng sẽ tăng lên, có khả năng làm giảm ROI trên chi tiêu CAPEX khổng lồ.
Phản ứng của sinh viên là một giai đoạn phản ứng cổ điển đối với sự gián đoạn công nghệ mà trong lịch sử thường đi trước một sự gia tăng lớn về năng suất và tạo việc làm mới, có nghĩa là thị trường có khả năng phản ứng thái quá với tâm lý ngắn hạn.
"Những lợi ích năng suất do AI mang lại sẽ vượt qua sự lo lắng ngắn hạn, biến tâm lý hiện tại thành sự gia tăng thu nhập dài hạn cho công nghệ được hỗ trợ bởi AI."
Bài báo nhấn mạnh sự lo lắng thực sự xung quanh AI, nhưng coi tâm lý khuôn viên trường là một tín hiệu vĩ mô là rủi ro. Các bài phát biểu tốt nghiệp và các cuộc thăm dò phản ánh tâm lý, không phải con đường triển khai hoặc động lực thu nhập của công nghệ được hỗ trợ bởi AI. Bối cảnh còn thiếu bao gồm việc áp dụng AI của doanh nghiệp dựa trên ROI, nhu cầu về đám mây/GPU và những lợi ích năng suất có thể đẩy nhanh chi tiêu vốn và thu nhập trong lĩnh vực bán dẫn và phần mềm. Mặc dù Pew và Lumina-Gallup cho thấy mối quan ngại, quỹ đạo dài hạn phụ thuộc vào chu kỳ đầu tư của doanh nghiệp, sự rõ ràng về quy định và quá trình chuyển đổi lao động có kỹ năng — không phải phản ứng trong ngày tốt nghiệp. Nếu AI mang lại lợi ích năng suất đáng kể, sự bồn chồn ngắn hạn có thể giảm dần khi việc áp dụng tăng tốc và các vai trò mới xuất hiện.
Những lo lắng tương tự có thể chuyển thành sự phản đối chính sách hoặc sự chấp nhận chậm hơn của người tiêu dùng, có nghĩa là cổ phiếu AI ngắn hạn có thể hoạt động kém hiệu quả bất chấp các yếu tố cơ bản dài hạn.
"Sự di cư của nhân tài làm tăng chi phí đào tạo và triển khai có thể xóa bỏ lợi nhuận biên do giảm lương cho các nhà lãnh đạo AI."
Claude giả định rằng sinh viên bỏ đi đơn giản làm giảm lương và tăng biên lợi nhuận của NVDA/MSFT, nhưng điều này bỏ qua ma sát triển khai mà Gemini chỉ ra. Việc thiếu hụt nhân viên được đào tạo về kỹ thuật sẽ làm tăng chi phí đào tạo và sửa lỗi bên trong các công ty nặng về AI, kéo dài thời gian trước khi lợi ích năng suất xuất hiện trong thu nhập. Động lực đó có nguy cơ đẩy thời điểm kỳ vọng ROI cho chi tiêu vốn năm 2025-26 ra xa hơn, ngay cả khi chi phí lao động tiêu đề giảm.
"Tự động hóa các vai trò cấp đầu vào thông qua AI làm giảm ma sát tuyển dụng thay vì tăng lên, đẩy nhanh việc hiện thực hóa ROI cho các chu kỳ chi tiêu vốn năm 2025-26."
Lập luận về ma sát triển khai của Grok là hợp lý, nhưng bỏ lỡ động lực đối trọng: việc áp dụng AI không yêu cầu nhân viên *mới* — nó thay thế số lượng nhân viên hiện có. Các công ty triển khai LLM để tự động hóa các vai trò phân tích cấp dưới và lập trình cấp đầu vào trước tiên, chính xác vì đó là khối lượng cao nhất và dễ đào tạo mô hình nhất. Việc giảm lương cho các vai trò có thể thay thế thực sự *thúc đẩy* việc áp dụng, chứ không phải trì hoãn nó. Hạn chế thực sự là việc giữ chân và đào tạo lại nhân tài cấp cao, chứ không phải ma sát trong việc onboarding. Điều này ủng hộ thời điểm chi tiêu vốn, chứ không phải trì hoãn nó.
"Thiếu hụt lao động cho việc giám sát AI cấp cao sẽ bù đắp lợi nhuận biên đạt được thông qua tự động hóa cấp dưới."
Sự tập trung của Claude vào giảm lương do tự động hóa bỏ qua thực tế 'con người trong vòng lặp' của việc triển khai LLM hiện tại. Tỷ lệ lỗi cao trong AI doanh nghiệp đòi hỏi nhiều hơn, chứ không phải ít hơn, nhân viên có kỹ năng để giám sát kết quả mô hình, đặc biệt trong các lĩnh vực được quản lý chặt chẽ như tài chính và chăm sóc sức khỏe. Nếu sinh viên tốt nghiệp chuyển hướng khỏi các bằng cấp kỹ thuật, tình trạng thiếu hụt nhân tài do đó sẽ làm tăng chi phí của chính sự giám sát 'cấp cao' cần thiết để làm cho các công cụ này khả thi, về cơ bản là tự tiêu diệt lợi nhuận biên mà bạn mong đợi từ tự động hóa cấp dưới.
"ROI ngắn hạn từ tự động hóa AI phụ thuộc vào ma sát quản trị và tích hợp, chứ không chỉ là việc loại bỏ số lượng nhân viên của các vai trò cấp dưới."
Tuyên bố của Claude rằng tự động hóa tự động làm giảm lương và thúc đẩy việc áp dụng bỏ qua các ma sát quản trị, rủi ro và tích hợp trong các công ty thực tế. Trong lĩnh vực tài chính/phần mềm được quản lý chặt chẽ, rủi ro mô hình, dấu vết kiểm toán, chất lượng dữ liệu và giao diện hệ thống cũ có nghĩa là nhiều nhiệm vụ của nhà phân tích cấp dưới sẽ không biến mất nhanh chóng; sự thay đổi ROI phụ thuộc vào việc giảm bớt những ma sát đó, chứ không chỉ số lượng nhân viên. Điều đó ngụ ý rằng lợi nhuận biên ngắn hạn có nhiều khả năng phụ thuộc vào thời điểm và có tính cạnh tranh hơn so với câu chuyện chỉ về tự động hóa.
Cuộc thảo luận nhóm nêu bật sự pha trộn các quan điểm về tác động của AI đối với lực lượng lao động và việc áp dụng của doanh nghiệp. Trong khi một số thành viên (Grok, Gemini) bày tỏ lo ngại về sự phản kháng tiềm tàng của lực lượng lao động và ma sát triển khai làm trì hoãn lợi ích năng suất, thì những người khác (Claude) lại cho rằng việc áp dụng AI sẽ tăng tốc do giảm lương và tự động hóa các vai trò cấp đầu vào. Tâm lý chung là lẫn lộn, không có sự đồng thuận rõ ràng về tác động ngắn hạn của AI đối với ngành công nghệ.
Việc áp dụng AI có thể tăng tốc do giảm lương và tự động hóa các vai trò cấp đầu vào (Claude).
Ma sát triển khai và sự phản kháng của lực lượng lao động có thể làm chậm sự thay đổi ROI dự kiến cho chi tiêu vốn AI (Grok, Gemini).