Altman thừa nhận: Đã đánh giá quá cao việc AI cướp việc làm! Jensen Huang: Luận điểm mất việc hoàn toàn bị hiểu ngược

marsbitPublié le 2026-08-01Dernière mise à jour le 2026-08-01

Résumé

OpenAI CEO Sam Altman thừa nhận đã đánh giá quá cao tốc độ AI thay thế các vị trí văn phòng cơ bản, cho rằng "ngày tận thế việc làm" khó xảy ra. Trong một podcast, ông nói mọi người "không thực sự muốn một CEO AI" vì cần một con người cụ thể chịu trách nhiệm cho quyết định. CEO NVIDIA Jensen Huang cũng tuyên bố quan điểm "AI hủy hoại việc làm" là hoàn toàn sai lầm. Ông phân biệt giữa "công việc" và "nhiệm vụ": AI có thể đảm nhận một số nhiệm vụ, nhưng không thay thế toàn bộ công việc đòi hỏi giao tiếp, phán đoán, phối hợp và chịu trách nhiệm. Nghiên cứu từ Đại học Maryland và LinkUp cho thấy, tính đến quý 4/2025, nhu cầu tuyển dụng tổng thể ở Mỹ không bị ảnh hưởng tiêu cực bởi AI. Tỷ lệ vị trí dành cho sinh viên mới tốt nghiệp thậm chí tăng từ 11,7% (cuối 2022) lên 12,6% (cuối 2025). Tuy nhiên, những nhiệm vụ tiêu chuẩn hóa, vốn là bước đệm quan trọng để người mới tích lũy kinh nghiệm, lại đang bị AI tiếp quản nhanh chóng, khiến lối vào thị trường lao động trở nên hẹp hơn. Bài học chung là giá trị công việc của con người đang dịch chuyển lên các khía cạnh như chịu trách nhiệm, xây dựng niềm tin và ra quyết định cuối cùng - những điều AI chưa thể thay thế. Thay vì lo lắng AI sẽ cướp việc, câu hỏi quan trọng hơn là xác định phần việc nào trong công việc của mình đòi hỏi trách nhiệm và sự tin cậy mà chỉ con người mới có thể đáp ứng.

Nếu OpenAI không phải là công ty lớn đầu tiên được quản lý bởi một CEO AI, tôi sẽ cảm thấy xấu hổ.

Tháng 10/2025, Sam Altman đã từng nói câu như vậy.

9 tháng sau, ông đã thay đổi lập trường.

Ngày 28/7, trong podcast "Invest Like the Best", Altman nói rằng mọi người "không thực sự muốn một CEO AI", bởi vì họ muốn biết ai thực sự đưa ra quyết định trong một công ty, khi có sự cố thì nên tìm ai chịu trách nhiệm.

Ngày 28/7, Altman (phải) tham gia podcast "Invest Like the Best" tập 484, cho biết mọi người "không thực sự muốn một CEO AI".

Không chỉ vậy, vào tháng 5 năm nay, ông còn thừa nhận đã đánh giá quá cao tốc độ mà AI có thể xóa sổ các vị trí văn phòng cấp cơ sở, cái gọi là "ngày tận thế việc làm" có lẽ sẽ không xảy ra.

Gần như cùng thời điểm, Jensen Huang trong khóa học khởi nghiệp YC đã nói một câu: "Câu chuyện về việc AI phá hủy công việc hoàn toàn bị hiểu ngược."

Jensen Huang tại YC Startup School 2026 nói rằng, "Câu chuyện về việc AI phá hủy công việc hoàn toàn bị hiểu ngược."

Một người nắm giữ mô hình tiên tiến nhất thế giới, một người nắm giữ sức mạnh tính toán.

Tại sao họ lại không hẹn mà cùng nhấn phanh đối với luận điểm "ngày tận thế thất nghiệp"?

Tại sao Altman đổi ý?

Altman nói, mọi người muốn biết, ai chịu trách nhiệm cho các quyết định của một công ty, khi có chuyện thì phải truy cứu trách nhiệm ai.

Vì vậy, mọi người "không thực sự muốn một CEO AI".

Ông còn bổ sung, cho đến ngày nay, đa số mọi người vẫn tin tưởng và muốn hợp tác với người thật hơn. Nói cách khác, dù AI có thể đưa ra quyết định, mọi người cũng chưa chắc muốn giao công ty cho nó.

Điều khiến CEO AI không thể nhậm chức không phải là trí thông minh không đủ, mà là nó không thể bị truy cứu trách nhiệm thực sự.

AI có thể tính toán giải pháp tối ưu trong một giây, nhưng không thể trước tòa án, trước hội đồng quản trị, trước công chúng, gánh chịu hậu quả cho một quyết định.

Có một ví dụ nhỏ từ chính trải nghiệm của Altman, minh chứng cho điều này.

Ông từng thử để AI trả lời Slack và email thay mình, ký tên "Đây là AI của Sam", kết quả không lâu sau lại quay về tự mình trả lời.

Lý do rất đơn giản, ông phát hiện mọi người rất quan tâm đến việc giao tiếp với con người.

Thực ra ngay từ cuộc trò chuyện năm 2025 khi mơ tưởng về CEO AI, Altman đã phân công: người thật quản lý đối ngoại, AI quản lý quyết định.

Điểm khác biệt lần này là, ông ấy phân chia rõ hơn hai việc "AI có thể quyết định" và "người thật phải chịu trách nhiệm":

AI có thể đưa ra quyết định, nhưng không thể bị truy cứu trách nhiệm.

Jensen Huang: Chuyện "AI phá hủy việc làm"

Mọi người hoàn toàn hiểu ngược

Jensen Huang nói mọi người hiểu ngược chuyện "AI phá hủy việc làm", là bởi vì luôn coi "nhiệm vụ" và "công việc" là một.

Ông đề xuất một phương pháp phân tích như sau.

Một công việc có một mục đích, để đạt được mục đích này cần hoàn thành nhiều nhiệm vụ; AI có thể tiếp quản một phần trong số đó, nhưng tiếp quản nhiệm vụ không đồng nghĩa với việc xóa sổ toàn bộ công việc.

Trong một công việc còn có giao tiếp, phán đoán, phối hợp, kiểm duyệt, chịu hậu quả,... những điều này sẽ không biến mất cùng với phần nhiệm vụ bị AI thay thế.

Ông còn lấy ví dụ về bác sĩ X-quang và kỹ sư phần mềm.

Hai việc đọc phim và viết code, AI làm ngày càng nhiều, nhưng số lượng vị trí của hai ngành nghề này ngược lại còn tăng.

Số liệu Jensen Huang đưa ra là: Vị trí kỹ sư phần mềm tăng trưởng khoảng 10% so với cùng kỳ, vị trí X-quang vài năm qua tăng khoảng 20%.

Tại sao lại tăng? Bởi vì tồn đọng quá nhiều.

Bệnh nhân xếp hàng ở bệnh viện, phần mềm chờ được viết ra, nhu cầu chưa xử lý chất đống, vốn dĩ đã không tiêu hóa hết.

Một khi nhiệm vụ được tăng tốc, doanh nghiệp và bệnh viện ngược lại có thể tiếp nhận thêm đơn hàng, mở rộng quy mô lớn hơn, vì vậy cần tuyển thêm người, để làm phần việc còn lại mà AI không làm được.

Altman cũng từng đề cập một bằng chứng bên lề: một năm trước tất cả mọi người đều nói kỹ sư phần mềm sẽ bị diệt vong, kết quả không phải vậy.

Điều thực sự thay đổi là bản thân công việc này: bạn gần như không còn gõ từng dòng code nữa, nhưng nó vẫn là công việc kỹ sư phần mềm mà ai cũng nhận ra ngay.

Nhiệm vụ bị thay thế, công việc vẫn còn. Nhưng cũng không phải tất cả công việc đều còn.

Jensen Huang cũng đề cập, tất cả công việc đều sẽ thay đổi, và thực sự sẽ có một số ngành nghề biến mất hoàn toàn.

Logic của ông thành lập, thực ra còn ẩn chứa một điều kiện tiên quyết: doanh nghiệp phải lấy hiệu suất tiết kiệm được từ AI, để làm kinh doanh lớn hơn, tuyển thêm người.

Nếu nhu cầu thị trường chỉ có vậy, hoặc ông chủ biến khoản lợi nhuận này trực tiếp thành cắt giảm nhân sự giảm chi phí, thì số lượng vị trí vẫn sẽ ít đi.

AI không hạ gục vị trí cấp cơ sở

Nhưng bậc thang vào nghề đang bị rút đi

Đại học Maryland và LinkUp đã thực hiện một dự án, thống kê 155 triệu tin tuyển dụng của Mỹ từ năm 2018.

Kết quả cho thấy: Tính đến quý 4 năm 2025, không có bằng chứng cho thấy AI ở cấp độ toàn bộ nền kinh tế đã đè bẹp nhu cầu tuyển dụng.

Trên: "Cường độ vị trí AI" của Mỹ (Vị trí AI/Tổng vị trí), từ 0.22% Q1/2018 tăng lên 1.13% Q4/2025; Dưới: "Cường độ vị trí sinh viên mới tốt nghiệp", từ 11.7% Q4/2022 phục hồi lên 12.6% Q4/2025, Q4/2025 có 532 nghìn tin tuyển dụng hướng đến sinh viên mới tốt nghiệp.

Phản trực giác nhất, là ở hạng mục sinh viên mới tốt nghiệp.

Câu "AI diệt vị trí cấp cơ sở trước" nghe đến nhàm tai suốt hai năm qua, nhưng trong dữ liệu này, tỷ lệ vị trí rõ ràng hướng đến sinh viên mới tốt nghiệp không giảm mà tăng, từ 11.7% quý 4 năm 2022, tăng lên 12.6% quý 4 năm 2025.

Chỉ riêng quý 4 năm 2025, đã có 532 nghìn tin tuyển dụng loại này, cao hơn 63% so với quý 1 năm 2018.

Ngay cả với ngành nghề toán học và máy tính vốn được cho là sẽ bị AI "tàn sát" nhất, vị trí cho sinh viên mới tốt nghiệp cũng cao hơn 55% so với quý 1 năm 2018.

Nhìn vào con số này, cách nói "vị trí cấp cơ sở đang biến mất" ít nhất về tổng số lượng là không đứng vững.

Trong báo cáo còn có một quan sát phản trực giác:

Nhân viên trẻ, ít kinh nghiệm lại có nhiều khả năng hưởng lợi từ công cụ AI hơn, bởi vì AI giỏi nhất là đưa một lượng lớn kinh nghiệm đến trước mặt họ chỉ bằng một cú nhấp chuột, điều này khiến họ trở thành những người áp dụng sớm "rẻ và tốt" trong mắt nhà tuyển dụng.

Bậc thang vào cửa

Đang thu hẹp lại

Tổng lượng không sụp đổ, không có nghĩa là việc này không có cái giá phải trả: Có một thứ mà những con số đẹp đẽ này che giấu không được.

Trước đây một người trẻ lớn lên như thế nào?

Thường bắt đầu từ những công việc nhập môn tiêu chuẩn nhất: nhập liệu, code cơ bản, phân tích cơ sở, sắp xếp tài liệu, v.v.

Những việc này tuy nhàm chán lặp đi lặp lại, nhưng chính nhờ làm những việc này nhiều lần, con người mới có thể dần dần tích lũy kinh nghiệm và phán đoán, mài giũa ra những kỹ năng không thể thay thế.

Và những nhiệm vụ tiêu chuẩn hóa này, chính là những việc mà AI tiếp quản đầu tiên.

Lối vào dẫn đến các vị trí cấp cơ sở đang thu hẹp lại, đối với những người vừa tốt nghiệp, vừa vào nghề, đây mới là áp lực thực sự nhất hiện tại.

Hào bảo vệ thực sự của bạn

Gộp hai đoạn nói của Altman và Jensen Huang lại, chúng ta sẽ thấy:

AI càng giỏi, giá trị công việc của con người ngược lại càng đi lên, từ "hoàn thành công việc" chuyển hướng sang "gánh trách nhiệm, xây dựng niềm tin, xác định mục tiêu".

Máy móc có thể thay thế từng nhiệm vụ, nhưng khoảng trống "ai đưa ra quyết định cuối cùng, ai ký tên trên kết quả" đó, nó vẫn chưa lấp đầy được.

Thay vì lo lắng "AI có cướp việc của tôi không", hãy đổi thành một câu hỏi khác: Trong công việc của bạn, có bao nhiêu phần cần bạn ký tên chịu trách nhiệm? Có bao nhiêu phần buộc bạn phải xuất hiện, người khác mới chấp nhận?

Những phần AI không thể thay thế này, mới là hào bảo vệ thực sự của bạn.

Tài liệu tham khảo:

https://open.spotify.com/episode/5bFBUf3X8QXaDFrve1Be5s?utm_source=chatgpt.com

https://conversationswithtyler.com/episodes/sam-altman-2/?utm_source=chatgpt.com

https://whbl.com/2026/05/26/openais-altman-says-ai-unlikely-to-lead-to-jobs-apocalypse/?utm_source=chatgpt.com https://youtu.be/I4B37S1dyQQ

Biên tập: Nguyên Vũ

Bài viết này từ tài khoản công chúng WeChat "Tân Trí Nguyên", tác giả: ASI Khải Lục

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Questions liées

QTại sao Sam Altman thừa nhận đã đánh giá quá cao về việc AI "cướp việc làm"?

ASam Altman thừa nhận đã đánh giá quá cao tốc độ AI thay thế các vị trí văn phòng cấp cơ sở. Ông nhận ra rằng mọi người không thực sự muốn một CEO AI vì họ muốn biết ai là người ra quyết định và chịu trách nhiệm khi có sự cố. AI có thể đưa ra quyết định tối ưu nhưng không thể bị truy cứu trách nhiệm.

QQuan điểm của Jensen Huang về việc AI 'phá hủy công việc' là gì?

AJensen Huang cho rằng quan điểm 'AI phá hủy công việc' là hoàn toàn sai lầm. Ông phân biệt giữa 'công việc' và 'nhiệm vụ'. AI có thể tiếp quản một số nhiệm vụ cụ thể, nhưng việc đó không đồng nghĩa với việc xóa bỏ toàn bộ công việc. Nhiều vai trò như giao tiếp, phán đoán, phối hợp, đánh giá và chịu trách nhiệm vẫn còn tồn tại và thậm chí có thể mở rộng.

QDữ liệu nghiên cứu về tác động của AI đến cơ hội việc làm cho sinh viên mới ra trường cho thấy điều gì?

ANghiên cứu từ Đại học Maryland và LinkUp cho thấy, trái với dự đoán, tỷ lệ tuyển dụng dành riêng cho sinh viên mới ra trường tại Mỹ không giảm mà còn tăng từ 11,7% (Q4/2022) lên 12,6% (Q4/2025). Số lượng tin tuyển dụng cho nhóm này trong quý IV năm 2025 là 532.000, cao hơn 63% so với quý I năm 2018. Điều này cho thấy ở quy mô tổng thể, việc làm sơ cấp không biến mất.

QThách thức thực sự mà AI tạo ra đối với người mới bắt đầu sự nghiệp là gì?

AThách thức chính không phải là thiếu vị trí sơ cấp, mà là 'bậc thang vào nghề' đang bị thu hẹp. AI nhanh chóng tiếp quản các nhiệm vụ tiêu chuẩn hóa, lặp đi lặp lại (nhập liệu, viết code cơ bản, phân tích đơn giản) vốn là nơi những người mới tích lũy kinh nghiệm và rèn luyện kỹ năng phán đoán. Điều này gây áp lực cho người mới vào nghề trong việc tìm kiếm cơ hội học việc và phát triển năng lực cốt lõi.

QTheo bài viết, 'hào thành thực sự' của con người trong kỷ nguyên AI là gì?

AHào thành thực sự của con người nằm ở những khía cạnh mà AI khó thay thế: trách nhiệm giải trình, xây dựng lòng tin, đưa ra phán quyết cuối cùng, giao tiếp và điều phối. Khi AI hoàn thành các nhiệm vụ, giá trị con người dịch chuyển lên các vai trò yêu cầu sự chịu trách nhiệm, ký tên phê duyệt và là điểm tiếp xúc đáng tin cậy. Đây chính là phần việc AI không thể thay thế và tạo nên lợi thế cạnh tranh của mỗi người.

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Parmi les objectifs notables de DUOLINGO AI, on trouve : Apprentissage ludique : Le projet intègre des réalisations basées sur la blockchain et des jetons non fongibles (NFT) pour représenter les niveaux de compétence linguistique, favorisant la motivation grâce à des récompenses numériques engageantes. Création de contenu décentralisée : Il ouvre des voies pour que les éducateurs et les passionnés de langues contribuent à leurs cours, facilitant un modèle de partage des revenus qui bénéficie à tous les contributeurs. Personnalisation alimentée par l'IA : En utilisant des modèles d'apprentissage automatique avancés, DUOLINGO AI personnalise les leçons pour s'adapter aux progrès d'apprentissage individuels, semblable aux fonctionnalités adaptatives trouvées dans les plateformes établies. Créateurs du projet et gouvernance À partir d'avril 2025, l'équipe derrière $DUOLINGO AI reste pseudonyme, une pratique fréquente dans le paysage décentralisé des cryptomonnaies. Cette anonymat est destiné à promouvoir la croissance collective et l'engagement des parties prenantes plutôt qu'à se concentrer sur des développeurs individuels. Le contrat intelligent déployé sur la blockchain Solana note l'adresse du portefeuille du développeur, ce qui signifie l'engagement envers la transparence concernant les transactions malgré l'identité inconnue des créateurs. Selon sa feuille de route, DUOLINGO AI vise à évoluer vers une Organisation Autonome Décentralisée (DAO). Cette structure de gouvernance permet aux détenteurs de jetons de voter sur des questions critiques telles que les mises en œuvre de fonctionnalités et les allocations de trésorerie. Ce modèle s'aligne avec l'éthique de l'autonomisation communautaire que l'on trouve dans diverses applications décentralisées, soulignant l'importance de la prise de décision collective. Investisseurs et partenariats stratégiques Actuellement, il n'y a pas d'investisseurs institutionnels ou de capital-risqueurs identifiables publiquement liés à $DUOLINGO AI. Au lieu de cela, la liquidité du projet provient principalement des échanges décentralisés (DEX), marquant un contraste frappant avec les stratégies de financement des entreprises de technologie éducative traditionnelles. Ce modèle de base indique une approche pilotée par la communauté, reflétant l'engagement du projet envers la décentralisation. Dans son livre blanc, DUOLINGO AI mentionne la formation de collaborations avec des “plateformes d'éducation blockchain” non spécifiées visant à enrichir ses offres de cours. Bien que des partenariats spécifiques n'aient pas encore été divulgués, ces efforts collaboratifs laissent entrevoir une stratégie visant à mélanger l'innovation blockchain avec des initiatives éducatives, élargissant l'accès et l'engagement des utilisateurs à travers diverses voies d'apprentissage. Architecture technologique Intégration de l'IA DUOLINGO AI intègre deux composants majeurs alimentés par l'IA pour améliorer ses offres éducatives : Moteur d'apprentissage adaptatif : Ce moteur sophistiqué apprend des interactions des utilisateurs, similaire aux modèles propriétaires des grandes plateformes éducatives. Il ajuste dynamiquement la difficulté des leçons pour répondre aux défis spécifiques des apprenants, renforçant les points faibles par des exercices ciblés. Agents conversationnels : En utilisant des chatbots alimentés par GPT-4, DUOLINGO AI offre une plateforme permettant aux utilisateurs de s'engager dans des conversations simulées, favorisant une expérience d'apprentissage des langues plus interactive et pratique. Infrastructure blockchain Construit sur la blockchain Solana, $DUOLINGO AI utilise un cadre technologique complet qui comprend : Contrats intelligents de vérification des compétences : Cette fonctionnalité attribue automatiquement des jetons aux utilisateurs qui réussissent des tests de compétence, renforçant la structure d'incitation pour des résultats d'apprentissage authentiques. Badges NFT : Ces jetons numériques signifient divers jalons que les apprenants atteignent, tels que la complétion d'une section de leur cours ou la maîtrise de compétences spécifiques, leur permettant d'échanger ou de montrer leurs réalisations numériquement. Gouvernance DAO : Les membres de la communauté dotés de jetons peuvent participer à la gouvernance en votant sur des propositions clés, facilitant une culture participative qui encourage l'innovation dans les offres de cours et les fonctionnalités de la plateforme. Chronologie historique 2022–2023 : Conceptualisation Les bases de DUOLINGO AI commencent avec la création d'un livre blanc, mettant en avant la synergie entre les avancées de l'IA dans l'apprentissage des langues et le potentiel décentralisé de la technologie blockchain. 2024 : Lancement Beta Un lancement beta limité introduit des offres dans des langues populaires, récompensant les premiers utilisateurs avec des incitations en jetons dans le cadre de la stratégie d'engagement communautaire du projet. 2025 : Transition vers la DAO En avril, un lancement complet sur le mainnet a lieu avec la circulation de jetons, suscitant des discussions communautaires concernant d'éventuelles expansions vers les langues asiatiques et d'autres développements de cours. Défis et orientations futures Obstacles techniques Malgré ses objectifs ambitieux, DUOLINGO AI fait face à des défis significatifs. La scalabilité reste une préoccupation constante, en particulier pour équilibrer les coûts associés au traitement de l'IA et le maintien d'un réseau décentralisé réactif. De plus, garantir la qualité de la création et de la modération de contenu au sein d'une offre décentralisée pose des complexités pour maintenir des normes éducatives. Opportunités stratégiques En regardant vers l'avenir, DUOLINGO AI a le potentiel de tirer parti de partenariats de micro-certification avec des institutions académiques, fournissant des validations vérifiées par blockchain des compétences linguistiques. De plus, une expansion inter-chaînes pourrait permettre au projet de toucher des bases d'utilisateurs plus larges et d'autres écosystèmes blockchain, améliorant son interopérabilité et sa portée. Conclusion DUOLINGO AI représente une fusion innovante de l'intelligence artificielle et de la technologie blockchain, présentant une alternative axée sur la communauté aux systèmes d'apprentissage des langues traditionnels. Bien que son développement pseudonyme et son modèle économique émergent présentent certains risques, l'engagement du projet envers l'apprentissage ludique, l'éducation personnalisée et la gouvernance décentralisée éclaire une voie à suivre pour la technologie éducative dans le domaine de Web3. Alors que l'IA continue d'avancer et que l'écosystème blockchain évolue, des initiatives comme DUOLINGO AI pourraient redéfinir la manière dont les utilisateurs s'engagent dans l'éducation linguistique, autonomisant les communautés et récompensant l'engagement grâce à des mécanismes d'apprentissage innovants.

638 vues totalesPublié le 2025.04.11Mis à jour le 2025.04.11

Qu'est ce que DUOLINGO AI

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