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

marsbit发布于2026-08-01更新于2026-08-01

文章摘要

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

热门币种推荐

相关问答

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.

你可能也喜欢

意大利央行未发现稳定币在汇款中存在系统性优势

意大利银行的一项研究显示,稳定币在跨境汇款中并未展现出持续的成本与速度优势。其潜在优势被法币出入金手续费以及本地支付基础设施的处理流程所抵消。 研究比较了通过200 USDC在意大利与巴西、阿根廷、日本、阿联酋和南非等10条双向通道进行汇款的成本与结算时间,并与标准汇款服务进行对比。 结果显示,稳定币转账的总成本在0.3%到近9%之间波动,具体取决于汇款方向。在具备即时支付系统的通道中,结算可在20分钟内完成;若缺乏此类基础设施,则需一至两个工作日。 主要成本和延迟源于货币兑换以及当地基础设施的质量。区块链网络手续费并非主要因素。 尽管在大多数研究通道中,稳定币成本低于世界银行统计的全球平均汇款成本(6.65%),但与传统汇款服务商Wise相比,仅在七条可比通道中的三条具备成本优势。 研究者认为,若稳定币能直接用于商品服务消费而无需兑换成当地货币,其优势将更为明显。同时指出,禁令性监管无法消除市场对稳定币的需求,而过严的规则只会增加零售用户的使用难度。 此外,报告提及,稳定币总市值在7月已从5月峰值下跌超100亿美元,至约3100亿美元,创下自2022年5月Terra崩溃以来的最大月度跌幅。

cryptonews.ru1小时前

意大利央行未发现稳定币在汇款中存在系统性优势

cryptonews.ru1小时前

比特币热潮正酣:塞勒尔新声明引发关于购买的猜测

纳斯达克上市公司MicroStrategy(代码:MSTR)的执行董事长迈克尔·塞勒于8月2日发布信息“Bitcoin Drive engaged”(比特币驱动已启动),再次引发市场对于该公司将在周一宣布新一轮比特币购买的猜测。其周日的帖子附带了该公司惯用的购买追踪图表,这符合塞勒通常在每周财报发布前暗示其金库变动的做法。 塞勒的附图报告显示,MicroStrategy的比特币储备为843,775枚BTC,市值约532.5亿美元。平均购买成本为每枚75,653美元,未实现亏损为105.8亿美元(-16.58%)。截至8月2日,累计进行了113次购买操作。 此前在7月27日,类似的周日信号曾预告了公司的公告,当时塞勒发文称“我们还需要一种颜色”,随后MicroStrategy披露了其更大的现金储备。这种时间上的巧合强化了市场对周一将发布新金库状况公告的预期。 然而,该公司实时账本显示,在最近两次共计出售3,588枚BTC(包括1,363枚和2,225枚)后,其比特币储备已从847,363枚降至843,775枚。根据提交给美国证券交易委员会(SEC)的文件,这些出售是为了资助优先股支付并补充美元储备。最近的报告还显示,在截至7月26日的一周内,MicroStrategy没有购买任何比特币,同时将其美元储备增加至约37.5亿美元,这使其优先股股息和债务利息的预计覆盖期限延长至约2.1年。 财务风险依然高企,该公司报告2026年第二季度运营亏损83.3亿美元,与上年同期140.3亿美元的运营利润形成急剧逆转。这些业绩包含了公司数字资产方面83.2亿美元的未实现亏损,而2025年第二季度为未实现利润140.5亿美元。 管理层还可能通过额外出售比特币获得高达12.5亿美元,以补充用于支付优先股股息和债务利息的美元储备。因此,预计周一的披露将揭示“Bitcoin Drive”信息是否标志着资产积累的恢复,因为MicroStrategy需要在平衡其843,775枚BTC自有储备与不断增长的现金负债和积极的资本管理之间做出抉择。

cryptonews.ru1小时前

比特币热潮正酣:塞勒尔新声明引发关于购买的猜测

cryptonews.ru1小时前

交易

现货

热门文章

从H2A到A2A:AI Agent经济体与Crypto新机遇

6月17日,哈佛大学独立研究员、美国AI科学院(NAAI)通讯院士、比特币基金会终身会员韩锋做客火币HTX《大咖讲堂》第三期,以《从H2A到A2A》为主题,分享了其对Agent经济、Crypto基础设施及数字社会未来发展的思考。

539人学过发布于 2026.07.01更新于 2026.07.01

从H2A到A2A:AI Agent经济体与Crypto新机遇

美股TradFi:传统金融在AI IPO浪潮下的稳健锚点

2026年,美股IPO市场重回高热度。本文梳理即将上线或受关注的热门赛道龙头,分析具备投资潜力的交易标的及其逻辑,并探讨宏观趋势与相关风险。

2.5k人学过发布于 2026.07.08更新于 2026.07.08

美股TradFi:传统金融在AI IPO浪潮下的稳健锚点

相关讨论

欢迎来到HTX社区。在这里,您可以了解最新的平台发展动态并获得专业的市场意见。以下是用户对AI(AI)币价的意见。

活动图片