Trí tuệ nhân tạo và tự động hóa định hình lại công việc, sáng tạo và các hệ thống trọng yếu: Tổng quan toàn cầu

Trên khắp các ngành công nghiệp trên thế giới, AI và tự động hóa không còn là những viễn cảnh mang tính suy đoán mà là thực tế đang vận hành, âm thầm định hướng lại nền kinh tế, định hình lại cách làm việc và cuộc sống hàng ngày. Dấu hiệu dễ nhận thấy nhất có thể là ở mỏ dầu, nơi những giàn khoan rực sáng và các cảm biến tự động đang định hình lại những gì trước đây thuộc về đội ngũ làm việc đầy sức lực và dày dặn. Khi máy móc nhận lấy các nhiệm vụ lặp lại và nguy hiểm, vai trò của con người chuyển từ lao động thủ công sang giám sát, bảo trì và phân tích quyết định. Tuy nhiên, ý nghĩa rộng hơn không chỉ là một số công việc biến mất; đó là đơn vị sản xuất căn bản—lao động của con người—đang trải qua một biến đổi. Các công ty đang tái cân bằng rủi ro, an toàn và năng suất bằng cách triển khai các đội tàu phần cứng tự động, kiểm tra bằng drone và giám sát thông minh để liên tục tối ưu hóa đầu ra đồng thời thu thập dữ liệu cho việc tinh chỉnh AI thêm nữa.

Trong ngành dầu khí, phép ẩn dụ về roughneck đang nhường chỗ cho một hệ sinh thái tự động hóa tầng lớp hơn. Cảnh tượng cổ điển của những công nhân dính dầu mỡ quây quần quanh thiết bị nặng ngày càng hiếm gặp. Hoạt động khai thác dầu ngày nay dựa vào cảm biến, thiết bị vận hành từ xa, bảo trì dự báo và các hệ thống hỗ trợ quyết định có thể đánh giá điều kiện khoan, quản lý mô-men xoắn và điều phối đội ngũ với sự hiện diện trực tiếp của con người tối thiểu. Kết quả là một hoạt động an toàn và hiệu quả hơn, đồng thời dự báo một lực lượng lao động đòi hỏi kỹ năng khác—làm quen với dữ liệu, tư duy hệ thống và khả năng khắc phục các tầng tự động hóa phức tạp thay vì thực hiện các nhiệm vụ thủ công lặp đi lặp lại.

Một mỏ dầu, nơi các hệ thống tự động hóa và AI hỗ trợ đang ngày càng bổ sung hoặc thay thế cho lao động roughneck truyền thống.

Xu hướng lao động trong ngành năng lượng là biểu tượng cho xu hướng rộng hơn: AI và tự động hóa đang tiến triển nhanh chóng trong các môi trường có rủi ro cao, từ sàn sản xuất đến lưới năng lượng. Những chuyển đổi liên tục đặt ra những câu hỏi cấp bách về đào tạo lại, xu hướng tiền lương, an toàn nghề nghiệp và công bằng xã hội. Nếu một bản sao kỹ thuật số có thể dự đoán sự cố thiết bị hàng giờ hoặc hàng ngày trước khi sự cố xảy ra, làm thế nào người lao động có thể tái sử dụng chuyên môn của mình để diễn giải, kiểm tra và cải thiện những mô hình dự đoán đó? Các bên liên quan—từ các nhà hoạch định chính sách tới các giám đốc điều hành—đang đối mặt với những câu hỏi này khi tối ưu hóa dựa trên AI mở rộng sang các lĩnh vực mới. Tác động ròng không phải là thay thế đơn giản con người bằng máy móc, mà là sự sắp xếp lại các nhiệm vụ, trách nhiệm và lộ trình nghề nghiệp sẽ mất nhiều năm—có thể đến vài thập kỷ—to diễn ra đầy đủ.

Một động lực song song đang diễn ra ở các ngành khác sản xuất công cụ AI ở cấp tiêu dùng và các dịch vụ tự động hóa. Khi tự động hóa xâm nhập vào những ngành từng được cho là kháng với disruption kỹ thuật số, nhu cầu về các tài năng mới—nhà nghiên cứu an toàn AI, chuyên gia quản trị dữ liệu và nhà thiết kế tương tác người–máy—lớn lên song song với nhu cầu về các kỹ thuật viên và kỹ sư truyền thống. Kết quả là một thị trường tài năng ghi nhận sự thích nghi, đào tạo liên ngành và học tập liên tục, làm phức tạp thang lương nghề nghiệp truyền thống nhưng mang lại nhiều con đường đa dạng cho những người có thể kết nối kiến thức chuyên môn với sự thành thạo AI.

Apple’s AI leadership upheaval highlights the competitive pressures driving talent mobility in the industry.

Lãnh đạo AI doanh nghiệp đang trải qua một giai đoạn biến động cao. Một ví dụ nổi bật là quyết định của Apple chia tay một giám đốc cấp cao AI, người từng đóng vai trò trung tâm cho Siri và các sáng kiến tìm kiếm, nhấn mạnh sự liên tục lãnh đạo trong các chương trình AI đang trở nên mong manh trước sự phát triển nhanh chóng của lĩnh vực. Xu hướng này—thường được gọi là một “làn sóng di cư AI”—thấy các nhà nghiên cứu và kỹ sư chuyển sang các đối thủ như Meta và OpenAI, làm gia tăng cạnh tranh cho nguồn nhân tài khan hiếm và dấy lên lo ngại về việc duy trì năng lực AI, nghiên cứu sở hữu và lộ trình sản phẩm.

Trong khi đó, các đợt sa thải rộng và sự điều chỉnh tuyển dụng trong các venture AI—như hàng trăm vị trí bị cắt tại một thực thể AI mới—cho thấy một sự điều chỉnh sau một giai đoạn mở rộng mạnh mẽ. Quy mô cắt giảm nhân sự ảnh hưởng không chỉ tới các nhân viên bị tác động mà còn tới nhịp độ mà nghiên cứu AI nền tảng chuyển hóa thành sản phẩm cho người tiêu dùng và doanh nghiệp. Khi các nhóm lớn tái phân bổ nguồn lực, sẽ có cả rủi ro lẫn cơ hội: rủi ro với các dự án đang diễn ra và sự liên tục của kiến thức, và cơ hội tái phân bổ vốn sang các khả năng AI bền vững hơn, thực hành triển khai an toàn hơn và khuôn khổ quản trị mạnh mẽ hơn.

Rising talent competition among AI firms contributes to leadership churn and strategic shifts.

Người tiêu dùng đang chứng kiến sự phổ cập của các công cụ AI, gây ra xu hướng gần như phổ biến trên cuộc sống hàng ngày, và sự phát triển của chúng đang làm mờ ranh giới giữa sự mới mẻ và tính hữu ích. Các công cụ như Gemini của Google đang được triển khai để chỉnh sửa ảnh cá nhân—từ phong cảnh thành phố đến những bức ảnh dưới nước—và ngày càng có khả năng mang lại kết quả có thể sánh với phần mềm chỉnh sửa truyền thống cho người dùng thông thường. Các bài kiểm tra thực tiễn cho thấy Gemini có thể xử lý đa dạng cảnh với màu sắc và chi tiết tinh tế, đặt ra câu hỏi liệu AI ở cấp người tiêu dùng có thể đủ để nâng cao hoặc thậm chí thay thế quy trình làm việc chuyên nghiệp ở một số ngữ cảnh. Khi những công cụ này trưởng thành, người dùng nhận thấy cả lợi ích về tốc độ và rủi ro phụ thuộc quá mức vào kết quả tự động.

A travel photo edited with Google's Gemini—an example of consumer AI-assisted editing.

Cuộc chuyển đổi dựa vào AI dành cho người tiêu dùng nảy sinh các câu hỏi về tính xác thực và việc sử dụng AI một cách đạo đức trong sáng tác nội dung. Song song đó, cuộc thảo luận rộng hơn về hình ảnh do AI sinh ra đã trở nên gay gắt với các tính năng như DuckDuckGo’s Hide AI Images, nhằm mang lại hình ảnh chân thực trở lại kết quả tìm kiếm bằng cách lọc bỏ nội dung do AI sinh ra. Xung đột giữa tiện lợi và tính xác thực đang buộc các nền tảng, nhà làm chính sách và người tiêu dùng phải đối mặt với cách gắn nhãn, xác minh và tin tưởng nội dung hình ảnh trong một thế giới nơi nội dung tổng hợp ngày càng thịnh hành.

Đồng thời, sự phổ biến rộng rãi của các công cụ dựa trên AI đã khiến cho vấn đề quyền riêng tư và quyền sở hữu dữ liệu trở nên cấp thiết hơn. Ở các thị trường như dịch vụ nghe nhạc trực tuyến, nơi dữ liệu người dùng ẩn danh có thể được các nhà phát triển bên thứ ba tái sử dụng để huấn luyện AI, các câu hỏi về sự đồng ý, quyền kiểm soát và tiền bản quyền đã nổi lên. Tin tức về các chương trình dữ liệu người dùng—như Unwrapped—phản ánh cuộc tranh luận kéo dài về việc ai sở hữu các dấu vết kỹ thuật số mà chúng ta để lại và mức độ kiểm soát mà các nền tảng nên giữ lại đối với chúng. Những tác động tài chính và văn hóa của các luồng dữ liệu như vậy là rộng lớn, ảnh hưởng đến nghệ sĩ, nhà phát triển và người dùng cuối, và nó nhấn mạnh sự cần thiết của các biện pháp bảo vệ quyền riêng tư mạnh mẽ và quản trị minh bạch.

K2 Think, an open-source AI project backed by MBZUAI and G42 in the UAE, signals a commitment to democratizing AI access.

Nối tiếp các quan điểm địa chính trị, sự thúc đẩy hướng tới các mô hình nguồn mở chạm tới các mối quan tâm thực tiễn về an toàn, minh bạch và quản trị. Ở UAE và ở nơi khác, các nhà nghiên cứu và nhà hoạch định chính sách đang xem xét cách AI nguồn mở có thể được triển khai có trách nhiệm, với các dấu vết kiểm toán và giám sát cộng đồng có thể giúp giải quyết các lo ngại về thiên vị, an toàn và độ tin cậy—những lĩnh vực mà các mô hình riêng tư từng bị chỉ trích về tính ẩn.

Cơ sở hạ tầng trọng yếu ngày càng được trang bị hệ thống giám sát và phát hiện bất thường dựa trên AI nhằm bảo vệ lưới điện và các dịch vụ thiết yếu. Các nhà nghiên cứu tại Sandia National Laboratories đang xây dựng AI có khả năng phát hiện bất thường trên lưới điện, cho phép phản ứng nhanh hơn với những rối loạn và thậm chí là xâm nhập mạng. Khi lưới ngày càng thông minh, dữ liệu mà chúng tạo ra càng có giá trị, nhưng các lỗ hổng tiềm ẩn cũng ngày càng nhiều. Thế hệ mới của giám sát dựa trên AI nhấn mạnh tính kiên cường, phản ứng sự cố nhanh và khả năng phân biệt mối đe dọa mạng với các biến động vô hại theo thời gian thực, một khả năng có thể ngăn ngừa mất điện quy mô lớn và cải thiện an ninh quốc gia.

Một kỹ sư của Sandia National Laboratories thể hiện phát hiện bất thường dựa trên AI cho lưới điện.

Trong khi đó, sự phổ biến rộng rãi của các công cụ dựa trên AI đã khiến cho tài chính và thị trường dựa trên dữ liệu đang phát triển dưới ảnh hưởng của AI. Các báo cáo về động lực thị trường và dự báo—như dự báo giá XRP và dự đoán tăng trưởng khiêm tốn đi kèm các dự án như Rollblock—cho thấy cách phân tích do AI dẫn dắt, nguồn cấp dữ liệu và các chiến lược giao dịch tự động đang hình thành kỳ vọng của nhà đầu tư. Mặc dù không phải là trọng tâm của cuộc tranh luận AI, những phát triển này cho thấy AI có ảnh hưởng tới tiền tệ, quyết định đầu tư và đánh giá rủi ro, nhúng những hiểu biết được hỗ trợ bởi AI vào lập kế hoạch tài chính hàng ngày.

Phạm vi các phát triển—from tự động hóa mỏ dầu đến chỉnh sửa ảnh tiêu dùng, mở rộng Open-source AI, đến lưới điện thông minh—nhấn mạnh một chủ đề lặp đi lặp lại: AI khuếch đại cả khả năng và rủi ro. Nó đặt ra câu hỏi về cách công việc sẽ được tổ chức, cách kiến thức được chia sẻ và quản trị, và cách xã hội quản lý quyền riêng tư và an ninh trong một kỷ nguyên mà nội dung tổng hợp và các hệ thống tự động ngày càng trở thành thiết yếu. Hiệu ứng ròng không phải là một xu hướng đơn lẻ mà là tập hợp các quỹ đạo đan xen sẽ xác định nhịp độ và đặc tính của việc áp dụng AI trong những năm tới.

Crypto analytics show modest XRP gains amid broader AI-enabled market analytics.

Kết luận: Tương lai của AI không phải là một đường cong tự động hóa tuyến tính, mà là một mạng lưới các xu hướng phụ thuộc lẫn nhau về công việc, quyền riêng tư, quản trị và sáng tạo. Người lao động có thể chuyển sang các vai trò đòi hỏi trình độ cao hơn với sự đánh giá và giám sát của con người, trong khi các tổ chức đầu tư vào thực hành quản trị, đánh giá rủi ro và triển khai có trách nhiệm. Các phong trào nguồn mở, khuôn khổ pháp lý và giáo dục người tiêu dùng sẽ định hình cách AI được áp dụng và nơi mà những lợi ích và gánh nặng sẽ tập trung. Thách thức phía trước là đồng bộ hóa đổi mới với tính kiên cường xã hội—đảm bảo rằng sự tăng tốc của AI không vượt quá nhu cầu đào tạo lại, trả công công bằng, bảo vệ dữ liệu và minh bạch trong trách nhiệm.