CEO NVIDIA Jensen Huang chia sẻ lý do AI sẽ không thay thế công việc của bạn: Nghịch lý ngành chẩn đoán hình ảnh

Khoảng 10 năm trước, một nhà khoa học máy tính nổi tiếng thế giới từng khẳng định:

"Công việc đầu tiên biến mất vì AI sẽ là bác sĩ X-quang."

Mười năm sau, dự đoán này chỉ đúng một nửa.

Giai thoại này được CEO NVIDIA Jensen Huang chia sẻ trong một bài nói chuyện tại Viện Milken vào tháng 5 năm 2024.

Trước hết, về nửa đã thành sự thật.

Thị giác máy tính đã trở nên siêu phàm trong nhiệm vụ hẹp là đọc phim chụp. Nó có thể duy trì sự tập trung lâu hơn con người và phát hiện những bất thường nhỏ mà con người có thể bỏ sót. Theo Huang, sau mười năm, AI đã thâm nhập 100% vào lĩnh vực X-quang.

Nhưng nửa còn lại mới là điều sâu sắc.

Công việc của bác sĩ X-quang đã không biến mất. Trên thực tế, điều ngược lại đã xảy ra.

Nhờ AI đảm nhận việc đọc phim, các bác sĩ có thể đọc được nhiều phim hơn. Họ có thể tiếp nhận nhiều bệnh nhân hơn và chẩn đoán bệnh chính xác hơn.

Kết quả là, doanh thu của bệnh viện tăng lên, khoa X-quang trở thành một trong những khoa tạo ra doanh thu lớn nhất trong bệnh viện, và giờ đây các bệnh viện muốn tuyển dụng thêm nhiều bác sĩ X-quang hơn nữa.

Huang cũng chỉ ra rằng nếu mọi người đều tin vào dự đoán đó và ngừng khao khát trở thành bác sĩ X-quang, thế giới sẽ mất đi nguồn nhân tài cực kỳ quan trọng này.

Tôi muốn những ai cảm thấy bất an mỗi khi đọc tin tức về việc AI có thể cướp mất việc làm của họ hiểu được lý do đằng sau sự đảo ngược này.

Khi bạn đọc xong, nỗi lo lắng mơ hồ đó sẽ biến thành một hành động cụ thể: "Tối nay, tôi sẽ chia công việc của mình thành hai phần trên giấy và thử giao một nhiệm vụ cho AI vào ngày mai."

"Nhiệm Vụ" Biến Mất, Nhưng "Mục Đích" Của Công Việc Thì Không

Tại sao dự đoán lại sai?

Câu trả lời của Huang về cơ bản chỉ là một câu.

"Điều mà mọi người bỏ qua là mục đích của một công việc và các nhiệm vụ của một công việc có liên quan với nhau, nhưng chúng không giống nhau."

Mục đích của bác sĩ X-quang không phải là nhìn chằm chằm vào phim chụp tại một trạm làm việc trong căn phòng tối.

Đó là hợp tác với các bác sĩ khác để chẩn đoán bệnh và chữa trị cho bệnh nhân. Đọc phim chỉ là một "nhiệm vụ" để đạt được điều đó.

Do đó, ngay cả khi nhiệm vụ được tự động hóa, công việc vẫn không biến mất. Thay vào đó, thời gian có thể dành cho mục đích tăng lên, số lượng bệnh nhân được khám tăng lên, và công việc chuyển hướng sang tăng trưởng.

Sau đó, Huang đã dùng chính bản thân mình làm ví dụ, điều này khá thú vị.

"100% nhiệm vụ tôi làm cho công việc là gõ phím và nói chuyện. AI đã hoàn toàn tự động hóa cả việc gõ phím và nói chuyện và hoàn toàn siêu phàm trong việc đó. Nếu vậy, tôi đáng lẽ phải thất nghiệp. Thế mà, chúng tôi còn làm việc chăm chỉ hơn bao giờ hết."

Ông nói điều tương tự cũng đúng với các kỹ sư phần mềm.

Mục đích của một kỹ sư không phải là gõ mã, mà là giải quyết vấn đề và tạo ra những thứ mới. Ông thậm chí còn nói đùa rằng không đứa trẻ nào chuyển đến Mỹ năm 9 tuổi lại làm vậy vì mơ ước một cuộc sống dành để gõ phím trên màn hình nhỏ từ sáng đến tối.

Điều này áp dụng trực tiếp vào công việc của bạn.

Soạn thảo tài liệu. Tổng hợp biên bản cuộc họp. Sao chép số liệu. Trả lời email. Đó là những nhiệm vụ.

Làm hài lòng khách hàng. Thúc đẩy nhóm tiến lên. Tạo ra doanh số. Đó là những mục đích.

AI đang đến để loại bỏ các nhiệm vụ.

Huang Bàn Về Hiện Tại: "AI Cuối Cùng Đã Trở Nên Hữu Ích Trong Vài Tháng Trở Lại Đây"

Vậy, AI đang ở đâu?

Tôi nghĩ bản chất của sự lo lắng là cảm giác "sự tiến hóa nhanh đến nỗi không nhìn thấy bức tranh toàn cảnh." Cách Huang hệ thống hóa điều này rất dễ hiểu như một lộ trình.

Hai năm trước, ChatGPT xuất hiện và AI tạo sinh ra đời. Theo Huang, có hai khía cạnh thiết yếu để có thể "tạo ra."

Thứ nhất: Suy nghĩ là sự tạo ra các ý nghĩ (token) trong tâm trí. Vì vậy, ngay khi việc tạo ra trở nên khả thi, con đường đã mở ra để AI có thể suy nghĩ và lý luận.

Thứ hai: Để sử dụng công cụ, người ta phải tạo ra các lệnh. Ngay cả để vận hành một trình duyệt, bạn cũng phải tạo ra các từ ngữ để điều khiển một thứ gì đó.

AI có khả năng lý luận này xuất hiện vào năm ngoái, và hiện tại chúng ta đang ở giai đoạn "AI tác nhân" có thể hiểu, lý luận, lập kế hoạch và sử dụng công cụ để hoàn thành những việc hữu ích.

Biểu tượng được trích dẫn là Claude Code của Anthropic.

Ông lưu ý rằng đây là hệ thống tác nhân đầu tiên xử lý công việc thực sự hiệu quả như viết mã phần mềm. Điều quan trọng ở đây là Huang nhấn mạnh rằng "viết mã không chỉ dành cho kỹ sư."

Viết mã là "mã hóa những thứ bạn muốn tự động hóa một cách lặp đi lặp lại thành một chương trình." Không có công ty nào trên thế giới mà không có thứ gì đó muốn tự động hóa. Do đó, viết mã thực sự quan trọng đối với mọi công ty.

Và sự thay đổi này đã tạo ra một sự bùng nổ về tính toán.

Lượng tính toán cần thiết cho AI tác nhân gấp khoảng 1.000 lần so với AI tạo sinh. Nhân với thực tế là "số lượng người muốn sử dụng nó đã tăng lên 100 lần."

Đó là lý do tại sao nhu cầu về GPU đang bùng nổ, và thậm chí có giai thoại rằng GPU bán ra cách đây 4-5 năm đang tăng giá nhanh hơn cả rượu vang hảo hạng.

Hơn nữa, Huang chỉ ra rằng biên lợi nhuận gộp của các công ty AI bản địa như OpenAI và Anthropic đã trở nên tích cực đáng kể trong 3-6 tháng qua, và ông tuyên bố thẳng thắn:

"AI cuối cùng đã trở nên hữu ích trong vài tháng trở lại đây."

Cách chúng ta sử dụng máy tính cũng sẽ thay đổi.

Cho đến nay, đó là "truy xuất" những thứ mà ai đó đã tạo và lưu trữ trước đó.

Từ giờ trở đi, khi bạn truyền đạt ý định của mình như đang nói chuyện với một người, AI sẽ nghĩ ra phương pháp, lập kế hoạch, làm chủ các công cụ như trình duyệt, Excel, hoặc Photoshop, và trả lại sản phẩm hoàn chỉnh.

Trong khi bạn đang sợ hãi, các công cụ vẫn tiếp tục tiến triển theo hướng này.

Công Việc Sẽ Không Biến Mất, Nhưng "Công Việc Của Mọi Người" Sẽ Bị Ảnh Hưởng

Đến đây, nghe có vẻ như chỉ là sự lạc quan. Tuy nhiên, Huang cũng nói rõ ràng về thực tế việc làm.

Đầu tiên, điều AI đang làm ban đầu là tạo ra một số lượng lớn việc làm.

Nhà máy chip, nhà máy máy tính, nhà máy AI. Một quá trình tái công nghiệp hóa trị giá hàng nghìn tỷ đô la đang diễn ra trên ba loại nhà máy này.

Năm ngoái, 100 tỷ đô la — thứ mà Huang gọi là khoản đầu tư lớn nhất trong lịch sử loài người — đã đổ vào các startup liên quan đến AI, và tất cả đều chuyển thành việc làm.

Cũng có một nghịch lý thú vị.

Mặc dù viết mã là thứ đầu tiên AI trở nên giỏi, nhưng các vị trí tuyển dụng cho kỹ sư phần mềm thực sự đang tăng lên. Lý do là tham vọng đã tăng lên. Với AI, có thể làm được nhiều hơn. Do đó, nhiều người được tuyển dụng hơn.

Tuy nhiên, Huang cũng đề cập rõ ràng đến "sự dịch chuyển."

"Nếu một sinh viên tốt nghiệp đại học ngày nay không thể thành thạo AI, họ sẽ không thể giành được việc làm từ những sinh viên tốt nghiệp có thể."

"Những kỹ năng không cần thiết ngày hôm qua lại trở nên thiết yếu ngày hôm nay."

Các hoạt động mà bản thân nhiệm vụ là công việc thực sự sẽ bị thay thế. Huang đã lấy ví dụ về đặt chỗ qua điện thoại cho nhà hàng. Nhiệm vụ chỉ nhận cuộc gọi và xác nhận đặt chỗ sẽ chuyển sang AI. Nhưng người đó, thay vì là một nhân viên trực điện thoại, sẽ có thể đối mặt trực tiếp với khách hàng trước mặt họ.

Kết luận là thế này:

"Nhiều việc làm sẽ được tạo ra. Một số việc làm sẽ biến mất. Nhưng tất cả việc làm sẽ bị ảnh hưởng."

Nói cách khác, không có vùng an toàn không có gió. Nhưng đó cũng không phải là một câu chuyện tuyệt vọng. Ranh giới phân chia không phải là nghề nghiệp; đó là việc bạn có đứng về phía sử dụng AI hay không. Đó là vấn đề.

Người Thua Cuộc Lớn Nhất Là Người Quá Sợ Hãi Đến Nỗi Không Dám Đụng Vào AI

Trong buổi nói chuyện, xung đột giữa những người bi quan về AI (doomers) và những người lạc quan (boomers) cũng là một chủ đề.

Khi được hỏi liệu ông có phải là người lạc quan hàng đầu hay không, câu trả lời của Huang là, "Tôi là một người thực dụng."

Phản ứng của ông khi đối mặt với lý thuyết của "Cha đẻ của AI" Geoffrey Hinton — rằng có 20-30% khả năng AI kết thúc sự tồn tại của loài người — cũng rất ấn tượng.

"Điều ông ấy hoàn toàn sai lầm là nghĩ rằng một số lượng lớn người thông minh không đang làm việc để ngăn chặn điều đó."

Cứ mỗi người cố gắng làm cho xe nhanh hơn, thì có mười người cố gắng làm cho nó an toàn hơn. Cứ mỗi người cố gắng làm cho AI thông minh hơn, thì có mười người đang làm việc về các rào cản và an toàn.

Hơn nữa, "mối quan tâm lớn nhất" mà Huang đưa ra thật bất ngờ.

Đó không phải là về việc các quốc gia khác sở hữu AI. Đó là việc người dân ở đất nước của ông, liên tục được tiếp xúc với những câu chuyện kinh dị khoa học viễn tưởng, sẽ trở nên quá sợ hãi để đụng vào AI, và kết quả là, đất nước sẽ mất đi vị thế dẫn đầu.

"Lý do nước Mỹ được hưởng lợi từ cuộc cách mạng công nghiệp trước đây không phải vì chúng tôi phát minh ra nó, mà vì chúng tôi đã ứng dụng nó."

Đây là một câu chuyện về một quốc gia, nhưng tôi nghĩ nó có thể được áp dụng trực tiếp cho từng cá nhân. Thời gian dành để sợ hãi trước những bài báo giật gân và chờ đợi xem xét là chi phí lớn nhất. Làm cho nó an toàn là công việc của ngành công nghiệp. Ứng dụng nó là công việc của bạn.

"Tham Vọng Đó Quá Nhỏ. Hãy Nâng Cao Kỳ Vọng Của Bạn Lên 100 Lần"

Vào cuối buổi nói chuyện, khi được hỏi ông đang nghĩ gì lúc này, Huang đã chia sẻ câu chuyện này.

Các nhà nghiên cứu từng dành nhiều tháng để khám phá những ý tưởng mới giờ đây có thể làm điều đó trong một ngày bằng AI. Nhiều tháng đã biến thành một ngày.

Những đột phá đang diễn ra trong mọi lĩnh vực: khoa học năng lượng, khoa học khí hậu, sinh học, khám phá thuốc và khoa học vật lý.

"Nếu bạn có thể thấy những gì tôi thấy hàng ngày, bạn sẽ hào hứng và nhận ra điều này: bất kể tham vọng nào bạn có trong quá khứ, nó đều chưa đủ. Chỉ có một điều cần thay đổi: hãy nâng cao kỳ vọng của bạn lên khoảng 100 lần."

Vậy, chúng ta nên làm gì vào ngày mai?

Nếu chúng ta biến bài nói chuyện này thành hành động, tôi nghĩ có ba điều:

1. Tối nay, hãy viết công việc của bạn ra giấy và chia nó thành "Mục đích" và "Nhiệm vụ." Đối với bác sĩ X-quang, chữa bệnh cho bệnh nhân là mục đích, và đọc phim là nhiệm vụ. Cái nào là cái nào cho công việc của bạn?

1. Ngày mai, hãy thử giao một nhiệm vụ cho AI. Đó có thể là biên bản cuộc họp, bản thảo cho một tài liệu, hoặc nghiên cứu. Ngay cả khi nó không suôn sẻ, ngay khoảnh khắc bạn chạm vào nó, bạn đã chuyển từ phe chờ đợi sang phe sử dụng.

1. Dành thời gian bạn đã giải phóng cho mục đích. Khách hàng, kế hoạch, kết quả. Giá trị của bạn tỏa ra ở những phần bạn không thể giao cho AI.

Bạn sẽ đứng về phía biến mất hay phía gia tăng?

Ranh giới phân chia không phải là nghề nghiệp hay tuổi tác; đó là việc bạn có thực hiện sự phân rã này hay không. Đó là cách tôi hiểu.

Cuối cùng, một câu hỏi.

"Mục đích" trong công việc của bạn là gì? Và "nhiệm vụ" nào bạn sẽ giao cho AI đầu tiên vào ngày mai?

Tôi rất muốn nghe ý kiến của bạn trong phần trích dẫn hoặc trả lời.