José Antonio Bowen – C. Edward Watson

Xuất bản lần thứ hai với sự hợp tác của Hiệp hội các trường đại học và cao đẳng Hoa Kỳ, JOHNS HOPKINS UNIVERSITY PRESS, Baltimore, 2026

A.I. dịch, Thuận Thiên hiệu đính

CHƯƠNG 2

MỘT KỶ NGUYÊN MỚI CỦA CÔNG VIỆC

                                                             Hãy nhìn vào bệnh nhân, đừng nhìn vào công nghệ

                                                                           AUGMEDIX (Công ty công nghệ y tế)

AI tạo sinh là một loại công nghệ khác, và cách nó thay đổi công việc cũng khác. Trong khi các cuộc cách mạng công nghệ trước đây chủ yếu tác động đến những công việc có kỹ năng nhưng mang tính thủ công như công nhân nhà máy, tổng đài viên, đại lý du lịch và nông dân, thì AI được dự đoán sẽ gây xáo trộn mạnh hơn đối với luật sư, bác sĩ, người viết nội dung, chuyên viên thẩm định bảo hiểm, dịch giả, nghệ sĩ và bất kỳ ai làm việc với máy tính (Briggs & Kodnani, 2023).

Việc áp dụng AI trong môi trường làm việc đã bắt đầu diễn ra mạnh mẽ, đặc biệt trong các lĩnh vực dịch vụ khách hàng, marketing và lập trình, nơi đang chứng kiến những thay đổi nhanh chóng (Hartley & Jolevsky, 2025). Những hiệu quả và diễn trình mới đang làm biến đổi công việc với mức độ ảnh hưởng tương tự cuộc cách mạng công nghiệp: một cá nhân giờ đây có thể hoàn thành khối lượng công việc mà trước đây cần cả một nhóm (Bannon, 2023).

Đây sẽ là một kiểu cách mạng khác, không phải vì nó loại bỏ một vài loại công việc, mà vì nó sẽ thay đổi bản chất của công việc đối với tất cả mọi người. Công việc thực chất là tập hợp của nhiều nhiệm vụ, nên mọi công việc đều có một số nhiệm vụ mà AI có thể làm tốt hơn. AI đã có thể tạo ghi chú bệnh án nhanh hơn và rẻ hơn, đồng thời đọc các bản quét (scan) tốt hơn. Điều đó không loại bỏ nhu cầu đối với bác sĩ, nhưng đã và đang thay đổi những gì họ làm, cũng như cách họ và chúng ta suy nghĩ về những kỹ năng quan trọng nhất của bác sĩ trong tương lai.

AI sẽ loại bỏ một số công việc, nhưng nó sẽ thay đổi mọi công việc: những người biết làm việc cùng AI sẽ thay thế những người không biết. Khả năng thực hiện cùng một công việc với sự hỗ trợ của AI hiện đã mang lại mức lương cao hơn khoảng 56% (PricewaterhouseCoopers, 2025).

Các công nghệ trước đây đã thay đổi bản chất của nhiều công việc thủ công, từ may vá bằng tay sang sử dụng máy may, từ vẽ nhân vật sang lập trình hoạt hình, và từ lắp ráp ô tô sang giám sát robot. AI tạo sinh sẽ thay đổi cách chúng ta suy nghĩ, và không chỉ trong công việc. Sự hợp tác với AI sẽ làm thay đổi chính bản chất của tư duy con người.

AI sẽ thay đổi các mối quan hệ

Các mối quan hệ giữa con người với nhau cần thời gian và sự chăm sóc. Các mối quan hệ với AI thì không, vì vậy chúng ta đã có những ví dụ về việc AI thay thế các mối quan hệ con người. Những giọng nói có trí tuệ cảm xúc, tạo ra các tương tác và hội thoại chân thực hơn (như Sesame và Hume), dường như sẽ được ứng dụng rộng rãi trong kinh doanh (ví dụ như nhân viên chăm sóc khách hàng), nhưng một số người dùng đã trở nên gắn bó về mặt cảm xúc với các “bạn đồng hành” AI như Xiaoice và Replika (Ardila, 2023).

ElliQ là một trong nhiều “bạn đồng hành số” mới được thiết kế để giảm sự cô đơn ở người cao tuổi. Dù theo hướng tích cực hay tiêu cực, AI sẽ ngày càng trở nên dễ trò chuyện hơn.

Tuy vậy, các mối quan hệ thực sự có “ma sát”, và chính sự xung đột hay bất đồng đó lại có ích. Chúng ta học hỏi từ nhau và xây dựng niềm tin khi cùng vượt qua khó khăn. AI hoàn toàn có thể làm suy giảm động lực tương tác với một con người vốn có thể thiếu nhất quán, nhạy cảm hoặc dễ xúc động.

Lĩnh vực mới mang tên giao tiếp qua trung gian AI (AI-mediated communication) đang khám phá cách mà “trợ giúp hội thoại” theo thời gian thực từ AI có thể cải thiện kết quả cho bệnh nhân/khách hàng/đối tượng phục vụ, cũng như nâng cao cảm nhận về sự đồng cảm và mức độ hài lòng trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

Trong một nghiên cứu với 5.000 nhân viên hỗ trợ khách hàng, công cụ hỗ trợ hội thoại dựa trên AI đã cải thiện cảm xúc của khách hàng và giảm số yêu cầu cần sự can thiệp của quản lý. Việc sử dụng công cụ này giúp tăng số vấn đề được giải quyết mỗi giờ lên 14%, và có lẽ không bất ngờ, tác động lớn nhất lại nằm ở những nhân viên mới hoặc có kỹ năng thấp (Brynjolfsson và cộng sự, 2023).

Điều thú vị hơn là việc sử dụng công cụ này cũng làm tăng tỷ lệ giữ chân nhân viên, có lẽ vì các nhân viên hỗ trợ khách hàng nhận được sự trợ giúp đúng lúc cho những khó khăn mà trước đây họ phải tự xoay xở một mình.

Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, một nhóm đã phát triển “một công cụ tương tác dựa trên AI nhằm trao quyền cho các tư vấn viên đồng đẳng thông qua việc tự động gợi ý,” giúp xác định những chiến lược tư vấn cụ thể cần thiết và cải thiện cả kết quả định lượng lẫn định tính, đặc biệt trong những tình huống khó khăn (Hsu và cộng sự, 2023).

Một nhóm khác cho thấy rằng các hệ thống “phản hồi điều khiển, có AI trong vòng lặp” (feedback-driven, AI-in-the-loop) có thể cải thiện các cuộc trò chuyện hỗ trợ giữa các cá nhân. Họ ghi nhận mức tăng 19,6% về cảm nhận sự đồng cảm khi con người hợp tác với AI trong các cuộc trò chuyện hỗ trợ trực tuyến bằng văn bản (Sharma và cộng sự, 2023). Một trong các nhà nghiên cứu (Miner) đã nhận xét: “Nó giống như Grammarly nhưng dành cho sự đồng cảm” (Whitten, 2023).

Trong tất cả các trường hợp này, những người ít kinh nghiệm nhất, các nhân viên và tư vấn viên, lại là những người hưởng lợi nhiều nhất từ sự hỗ trợ của AI. Điều này không có gì đáng ngạc nhiên: AI có thể làm công việc ở mức trung bình hoặc khá (mức C), nhưng nó giữ mức C một cách ổn định, và đối với người mới, những gợi ý ở mức trung bình cũng đã là một sự cải thiện. Ta có thể kỳ vọng mức cải thiện ít hơn ở những công việc của chuyên gia, nhưng ngay cả ở đây, các chuyên gia vẫn hưởng lợi từ phản hồi của AI.

Điều thú vị là điều này phản ánh một số thực hành hiện nay trong lớp học, nơi trong môi trường học nhóm, chúng ta ghép các sinh viên gặp khó khăn với những sinh viên khá hơn. Trong một nghiên cứu khác, các nhóm có sự tham gia của một “đồng đội AI” báo cáo mức cảm xúc tích cực cao hơn và mức cảm xúc tiêu cực thấp hơn so với các nhóm chỉ có con người (Dell’Acqua và cộng sự, 2025). AI đang dần trở thành một “đối tác tư duy” mới (và có lẽ mang tính cộng tác hơn).

Nhưng liệu sự đồng cảm trực tiếp từ AI có gây cảm giác kỳ lạ và thiếu chân thành? Trong một nghiên cứu khác, nhận thức của chúng ta về các email thay đổi khi biết rằng chúng được tạo ra hoặc chịu ảnh hưởng bởi AI. Như dự đoán, chúng ta ít tin tưởng hơn vào các email do AI viết, trừ khi nội dung mang tính cá nhân: “ngay cả khi người tham gia được thông báo rằng email do AI viết, họ vẫn tin tưởng các email liên quan đến việc an ủi mất thú cưng hơn so với những email về hỏi đáp sản phẩm.” Người tham gia cho biết họ thấy cả giọng văn tự nhiên lẫn mức độ chi tiết cao hơn là những yếu tố quan trọng (Liu và cộng sự, 2022).

Khả năng khai thác hàng triệu tương tác của AI cũng có nghĩa là nó có thể trở thành một hệ thống phát hiện sớm những dấu hiệu đau khổ hoặc căng thẳng (Morrow và cộng sự, 2023). Ngoài ra, còn có các nghiên cứu cho thấy AI có thể thuyết phục hơn con người (Schoenegger và cộng sự, 2025) và có trí khôn cảm xúc (emotional intelligence) tốt hơn (Li và cộng sự, 2024; Schlegel và cộng sự, 2025). Thực tế, các mục đích sử dụng hàng đầu của AI đã thay đổi đáng kể vào năm 2025, chuyển sang các lĩnh vực như đồng hành cá nhân, nghề nghiệp và trị liệu (Zao-Sanders, 2025).

Con người vốn nổi tiếng là những người lắng nghe kém. Như Stephen R. Covey đã nói, chúng ta thường “lắng nghe với ý định trả lời” (Covey, 2004). AI thì là những “người lắng nghe” tập trung hơn nhiều. Khi kết hợp điều này với khả năng nhận diện mẫu và năng lực học hỏi, và chúng ta có một công cụ mới (dù còn gây tranh cãi hoặc cảm giác “kỳ lạ”) có thể cải thiện các mối quan hệ và tương tác của con người.

Hầu hết chúng ta sẽ muốn biết liệu mình có đang nhận được các thông điệp, sự điều trị, lời khuyên hay sự an ủi từ AI hoặc có sự hỗ trợ của AI hay không. Bỏ qua những vấn đề phức tạp về đạo đức, pháp lý và quy định sắp tới, việc AI đã có khả năng cải thiện giao tiếp của con người dường như khá phản trực giác. Điều đó gợi ý một cách mà con người sẽ suy nghĩ và hành động cùng với AI trong tương lai.

Chăm sóc số (Digital Care)

Hãy tưởng tượng bạn đang gặp một sinh viên trong văn phòng. Bạn đã từng nói chuyện với sinh viên này trước đây (vài tháng trước), và bạn còn nhớ lờ mờ những nhận xét của mình về bài làm gần nhất của họ. Hôm nay, sinh viên muốn trao đổi về một vấn đề khác.

Bây giờ, hãy tưởng tượng bạn có một trợ lý giúp sắp xếp thông tin về các tương tác của bạn với sinh viên. Trợ lý này ghi nhớ mọi cuộc trò chuyện, email, cuộc gọi điện thoại và tin nhắn, đồng thời có quyền truy cập vào hồ sơ học tập của sinh viên (điều này thực ra bạn đã có, nhưng chỉ khi hệ thống hoạt động và bạn còn nhớ mật khẩu). Nó nhắc bạn về những chủ đề chính trong các cuộc trao đổi trước, tóm tắt những gì bạn đã tư vấn lần trước, đưa ra các phương án hỗ trợ, và gợi ý rằng bạn nên hỏi về mùa bóng đá của sinh viên.

Nó biết mọi lớp học và mọi giảng viên, và có thể đề xuất các lớp “tương tự” với lớp đã kín chỗ. Trợ lý AI của bạn cũng có thể lên lịch một buổi gặp tiếp theo, gửi cho sinh viên ghi chú và thông tin liên hệ của các dịch vụ cũng như bài viết mà bạn đã đề xuất, và cho bạn biết liệu sinh viên có làm theo lời khuyên của bạn hay không.

Đây chính xác là những gì mà một loạt trợ lý y tế số hiện nay đang làm (từ các công ty AI y tế như Nabla, Augmedix và Fathom).

Những hệ thống AI này cung cấp “hỗ trợ lâm sàng theo thời gian thực,” bao gồm chuẩn bị hồ sơ trước khi bệnh nhân đến khám, tìm kiếm các mẫu (pattern), tóm tắt thông tin từ báo cáo xét nghiệm, đánh giá rủi ro, trích xuất dữ kiện y khoa từ các cuộc trao đổi “ngầm” tại điểm chăm sóc, tạo ghi chú lâm sàng, đưa ra gợi ý chẩn đoán theo thời gian thực, và quan trọng nhất (đối với bác sĩ), chuyển đổi chẩn đoán, thủ thuật, dịch vụ y tế và thiết bị thành các mã chữ-số y khoa tiêu chuẩn mà tất cả các công ty bảo hiểm yêu cầu.

Nếu bạn đã đi khám trong khoảng một thập kỷ qua, có lẽ bạn đã từng có cảm giác rằng công việc chính của trợ lý y tế và thậm chí cả bác sĩ là nhập dữ liệu và mã bảo hiểm vào máy tính. Những tuyên bố ban đầu từ cả bác sĩ lẫn các công ty công nghệ này cho thấy các hệ thống như vậy chính xác hơn, giúp giảm chi phí (đặc biệt là giảm việc bị công ty bảo hiểm từ chối chi trả), nhưng quan trọng nhất là giúp bác sĩ tiết kiệm từ hai đến ba giờ àm việc mỗi ngày. (Cả hai chúng tôi giờ đây đều đã trải nghiệm việc có nhiều giao tiếp bằng mắt hơn với bác sĩ chăm sóc chính của mình nhờ việc họ sử dụng AI để ghi chép và mã hóa bảo hiểm.) Một khảo sát của American Medical Association (2025) cho thấy tỷ lệ bác sĩ sử dụng các công cụ này đã tăng từ 38% năm 2023 lên 66% năm 2024. Cũng giống như với sinh viên, việc theo dõi các lần tái khám và mức độ tuân thủ điều trị là một lĩnh vực khác mà AI được kỳ vọng sẽ mang lại thay đổi lớn (Al Kuwaiti và cộng sự, 2023).

Việc các bác sĩ (và xã hội) sẽ làm gì với khoảng thời gian được giải phóng này vẫn còn phải chờ xem. Sẽ là một bước tiến thực sự nếu thời gian dành cho bệnh nhân nhiều hơn giúp tăng “sự chăm sóc” trong chăm sóc y tế. (Khẩu hiệu của Augmedix “Hãy nhìn vào bệnh nhân, đừng nhìn vào công nghệ” được dùng làm đề từ cho chương này.)

Cũng có khả năng (dù không cao) rằng AI cuối cùng có thể mang lại cho mọi người nhiều thời gian hơn cho các hoạt động giải trí, như những công nghệ mới thường hứa hẹn. Tuy nhiên, nhiều bác sĩ lo ngại rằng họ sẽ bị yêu cầu khám nhiều bệnh nhân hơn, và một mối lo ngại tương tự về quy mô lớp học cũng đang xuất hiện trong giáo dục đại học. Khi thời gian dành cho các nhiệm vụ khác nhau trong thế giới công việc thay đổi, sẽ có nhiều tranh luận về cách lấp đầy ngày làm việc. Những căng thẳng giữa chất lượng và số lượng đã bắt đầu được thảo luận. Liệu có thêm thời gian dành cho sinh viên có phải là điều tốt?

Các trợ lý số sẽ rẻ hơn và kiên nhẫn hơn. Bạn muốn chờ giữ máy hàng giờ để đổi lại chuyến bay hay muốn nói chuyện ngay với một AI mà bạn có thể “xả” bực tức? Vì sự hỗ trợ của AI trong công việc dường như có tác động lớn nhất đối với những người mới hoặc ít kỹ năng, nên AI đã và đang được sử dụng để hỗ trợ nhóm lao động này.

Những lo ngại về AI là hoàn toàn có cơ sở, và chúng ta cần luôn cảnh giác. Dù AI có tiềm năng giúp giảng viên, bác sĩ và tất cả chúng ta quan tâm và tương tác sâu sắc hơn với người khác, lịch sử công nghệ cho thấy nó thường tạo ra việc làm mới một cách không đồng đều.

AI tuỳ chỉnh/ cá thể hoá (Customized AI)

Hiện nay, chúng ta đang chứng kiến sự bùng nổ của các ứng dụng AI chuyên biệt được cá thể hoá  cho từng ngành nghề cụ thể. Với chi phí thời gian của bác sĩ rất cao, không khó hiểu khi lĩnh vực y tế dẫn đầu trong việc đầu tư nhằm tạo ra nhiều “thời gian chuyên môn” hơn, nhưng xu hướng này đang diễn ra trên nhiều ngành khác nhau.

CoCounsel của Thomson Reuters là một trợ lý pháp lý chuyên biệt (sử dụng ChatGPT). Công cụ này tập trung vào các nhiệm vụ tốn thời gian thường được giao cho luật sư cấp dưới hoặc trợ lý pháp lý: rà soát tài liệu, chuẩn bị lời khai (ví dụ: đánh giá các email này có thuộc diện đặc quyền pháp lý hay không), tìm kiếm trong cơ sở dữ liệu, nghiên cứu bản ghi nhớ pháp lý, tóm tắt án lệ, phân tích và trích xuất dữ liệu từ hợp đồng (các điều khoản có được phép sửa đổi không?), kiểm tra tuân thủ chính sách hợp đồng, và xử lý các giao dịch.

Trong một mô hình chắc chắn sẽ được các ngành nghề khác noi theo, tài liệu quảng bá của CoCounsel tập trung vào việc “giảm tải những công việc nặng” và tăng tốc diễn trình: “các chuyên gia có thể giao phó những công việc chuyên môn cho một trợ lý GenAI” và “mang lại kết quả nhanh hơn bao giờ hết” (Thomson Reuters, 2024). Quan điểm này chính là cốt lõi của tương lai công việc.

Goldman Sachs ước tính rằng 44% các nhiệm vụ pháp lý có thể được AI đảm nhận (Briggs & Kodnani, 2023). Những nhiệm vụ này hiện chủ yếu tập trung ở các vị trí cấp thấp hơn, và chúng ta nên lo ngại về việc điều này sẽ làm thu hẹp cơ hội để các chuyên gia trẻ, thực tập sinh và sinh viên học hỏi thông qua thực hành. Đồng thời, công việc của các luật sư cấp cao cũng sẽ thay đổi.

Một phần lý do khiến AI thuyết phục hơn là vì nó triển khai các dữ kiện nhanh hơn, chiến lược hơn và chính xác hơn con người (Hackenburg, 2025). Một luật sư đã quyết định kiểm nghiệm điều này bằng cách so sánh phần trình bày của mình trước Tòa án Tối cao Hoa Kỳ với Claude, nên ông đã tải lên các bản lập luận và những câu hỏi mà ông nhận được từ các thẩm phán. AI đã đưa ra những câu trả lời tốt ngang với ông, và thường có mức độ chi tiết và độ chính xác cao hơn. Ông kết luận rằng việc cho phép AI tham gia tranh luận miệng có thể giúp cân bằng sân chơi và thúc đẩy công lý (Unikowsky, 2025).

Những bằng chứng ban đầu cũng cho thấy AI có thể làm thay đổi ngành bảo hiểm. Một trong những nghiên cứu sớm về sự biến thiên trong việc ra quyết định của con người là công trình của nhà kinh tế đoạt giải Nobel Daniel Kahneman về sự khác biệt giữa hai chuyên viên thẩm định có trình độ tương đương khi xem cùng một dữ liệu.

Trong một khảo sát với 828 CEO, họ tin rằng các chuyên gia của mình chỉ khác nhau khoảng 10%. Nói cách khác, tùy thuộc vào người ra quyết định, phí bảo hiểm của bạn có thể là 9.500 đô la hoặc 10.500 đô la. Tuy nhiên, mức chênh lệch trung vị thực tế trong thẩm định là 55%, nghĩa là phí của bạn có thể dao động từ 9.500 đến 16.700 đô la. Các chuyên viên xử lý bồi thường cũng có mức chênh lệch 43%.

Thực tế, Kahneman và các cộng sự tiếp tục ghi nhận mức độ biến thiên lớn và bất ngờ trong các quyết định của con người (hay còn gọi là “nhiễu” — noise) trái ngược với thiên kiến (bias), vốn là một dạng sai lệch quyết định khác xuất hiện trong y học (các bác sĩ khác nhau đưa ra chẩn đoán khác nhau cho cùng một ca bệnh), dự báo thời tiết, khoa học pháp y (như dấu vân tay), xét duyệt bằng sáng chế, và đặc biệt là các quyết định tư pháp: thẩm phán thường đưa ra bản án nghiêm khắc hơn khi họ đói, vào những ngày nóng, hoặc vào thứ Hai sau khi đội thể thao của họ thua.

Trong một nghiên cứu, mức độ khác biệt về bản án dựa trên cùng một hồ sơ vụ án dao động từ 30 ngày đến 15 năm (Kahneman và cộng sự, 2021). Ý tưởng rằng một người lái xe không có lịch sử tai nạn nên có phí bảo hiểm thấp hơn từng là một đổi mới. AI có thể cho phép đánh giá rủi ro cá nhân hóa hơn nữa.

AI được kỳ vọng sẽ cải thiện việc xử lý bồi thường, dịch vụ khách hàng và phát hiện gian lận: ngân hàng và thẻ tín dụng của bạn đã sử dụng AI để tìm kiếm các mẫu nhằm phát hiện hành vi đáng ngờ. Một công ty kiểm định nhận thấy rằng tự động hóa diễn trình bằng robot thông minh (intelligent robotic process automation) đã cải thiện độ chính xác xử lý yêu cầu bồi thường (99,99%), hiệu quả vận hành (60%) và trải nghiệm khách hàng (95%) (Gupta, 2023).

AI hiện đã được sử dụng trong ngành tài chính để hỗ trợ các quyết định giao dịch, phân tích thị trường, đánh giá rủi ro tín dụng và tuân thủ quy định. Các ngân hàng và công ty đầu tư như Goldman Sachs, Citigroup, Morgan Stanley và Bank of America đã triển khai các công cụ AI để hỗ trợ từ các nhiệm vụ hàng ngày đến phân tích dữ liệu và hỗ trợ các cố vấn tài chính khi làm việc với khách hàng (Reuters, 2025).

Salesforce cho biết 30% công việc nội bộ của họ hiện đã được AI xử lý (Ford & Chang, 2025), và AI cũng đã có mặt đáng kể trong quản lý giao thông công cộng, kiểm soát không lưu, các mạng lưới gọi xe và xe tự hành.

Hiện đã có rất nhiều công cụ có thể được sử dụng trong nhiều ngành và tình huống khác nhau, bao gồm các trợ lý họp như MeetGeek, Fireflies và Otter — những công cụ giúp tổ chức ghi chú cuộc họp và tạo danh sách công việc.

Có hai lưu ý quan trọng.

Thứ nhất, đây là các hệ thống được cá thể hoá; chúng không đơn giản chỉ là hỏi ChatGPT để xin lời khuyên y khoa. Chẩn đoán y khoa tốt (trong nhiều nghiên cứu thậm chí vượt bác sĩ con người) đòi hỏi quyền truy cập trực tiếp vào các nguồn dữ liệu y khoa (Ferber & El Nahhas và cộng sự, 2025) và sự kiểm soát chặt chẽ về diễn trình (Everett và cộng sự, 2025; Nori & Daswani và cộng sự, 2025).

Thứ hai, các hệ thống AI có thể giữ lại hoặc khuếch đại thiên kiến của con người (xem chương 1). Tuy nhiên, thiên kiến của con người vốn rất khó khắc phục, trong khi thiên kiến của AI có thể điều chỉnh dễ dàng hơn. Yêu cầu một hội đồng tuyển dụng bỏ qua danh tiếng nơi ứng viên hoàn thành bằng tiến sĩ gần như là điều không thể, nhưng với các chỉ dẫn phù hợp, đó lại là việc khá đơn giản đối với AI. Thực tế, các phòng nhân sự và các chuyên gia tư vấn đã bắt đầu sử dụng AI như một cách để phát hiện và sửa chữa thiên kiến trong quá trình ra quyết định của con người (Soleimani và cộng sự, 2024).

Mike Caulfield, một trong những người đi đầu trong lĩnh vực năng lực về số (digital literacy), đã chứng minh hiệu quả của AI trong việc xác minh thông tin và phát hiện tin sai lệch (Caulfield, 2025).

Giống như GPS trên điện thoại và xe hơi, chúng ta sẽ phải cân nhắc những đánh đổi giữa sự tiện lợi và quyền riêng tư. Một mức phí bảo hiểm dựa trên rủi ro trung bình có thể cao hơn, nhưng bạn có sẵn sàng để AI rà soát hồ sơ cảnh sát, mạng xã hội và mọi dữ liệu mà chiếc xe của bạn đã thu thập về cách bạn lái xe không? Chúng ta đều đã “ký trao” dữ liệu internet của mình bằng cách không đọc kỹ điều khoản, nhưng cần đảm bảo rằng tính minh bạch và các biện pháp bảo vệ tốt hơn sẽ là một phần của cuộc cách mạng này.

Chúng ta cần chuẩn bị cho sinh viên (và chính mình) trước sự bùng nổ của AI chuyên biệt theo từng ngành, nghề và tổ chức. (Các công cụ nghiên cứu chuyên ngành và thiết kế giảng dạy sẽ được bàn ở các chương sau). Nếu ai cũng có một trợ lý AI, điều đó sẽ có ý nghĩa gì đối với giảng viên, sinh viên, thực tập sinh, và đặc biệt là các công việc ở cấp độ đầu vào?

AI sẽ thay đổi mọi công việc

Giống như internet, AI sẽ thay đổi mọi công việc. Internet phần lớn là một yếu tố tạo việc làm: trong khi số việc làm trong các tòa soạn (bao gồm phóng viên, biên tập viên và nhiếp ảnh gia) giảm từ 114.000 năm 2008 xuống còn 85.000 vào năm 2020, thì hiện nay có hơn ba triệu người làm việc trong lĩnh vực công nghệ thông tin (Walker, 2021).

Internet đã giúp việc nghiên cứu trở nên dễ dàng hơn, và thực tế là số lượng thủ thư không tăng kể từ năm 1990, mặc dù tổng số việc làm đã tăng 40%, phần lớn là trong lĩnh vực điện toán và lập trình (Ratner, 2023).

Liệu AI có tạo ra những mô hình tương tự không? Có rất nhiều quan điểm khác nhau. Các cuộc thăm dò ý kiến từ Quinnipiac và Trung tâm Nghiên cứu Pew cho thấy có sự lo lắng đáng kể trong nhiều ngành nghề rằng AI sẽ khiến nhiều người mất việc (Lin & Parker, 2025; Quinnipiac University Poll, 2025). Trong khi đó World Economic Forum xác định AI là động lực hàng đầu thúc đẩy tăng trưởng việc làm trong 5 năm tới, ước tính sẽ có 170 triệu việc làm mới được tạo ra do nhiều yếu tố, trong đó AI đóng vai trò chủ đạo (Leopold, 2025). Tuy nhiên, cùng báo cáo này cũng cho rằng sẽ có khoảng 92 triệu việc làm bị mất trong cùng giai đoạn. Điều đó cho thấy mức độ biến động rất lớn. Một số xu hướng đã bắt đầu xuất hiện, và các nhà nghiên cứu đang xem xét kỹ các nhiệm vụ cụ thể nằm trong từng vị trí công việc.

Một nghiên cứu xem xét 950 nghề nghiệp được liệt kê bởi Bộ Lao động Hoa Kỳ và kết luận rằng gần như mọi nghề đều có những nhiệm vụ sẽ bị ảnh hưởng bởi AI, nhưng rất ít công việc bị loại bỏ hoàn toàn (Maslej và cộng sự, 2023; Whitten, 2023). Một báo cáo của Goldman Sachs cũng phân tích theo hướng nhiệm vụ thay vì công việc, và kết luận rằng hai phần ba các nghề hiện tại có thể được tự động hóa một phần bởi AI (Briggs & Kodani, 2023).

Các nghiên cứu ban đầu cũng dự đoán rằng nhiều nhiệm vụ của người lao động có thể được “hoàn thành nhanh hơn đáng kể với cùng mức chất lượng” (Eloundou và cộng sự, 2023), hoặc rằng các kỹ sư phần mềm (Kalliamvakou, 2022) và các nhà kinh tế sẽ trở nên năng suất hơn (Korinek, 2023).

Trong thực tế, điều đó còn tùy thuộc vào hoàn cảnh. Một nghiên cứu quy mô lớn từ Đại học Harvard cho thấy các lập trình viên sử dụng AI dần trở nên năng suất hơn khi họ dành ít thời gian hơn cho việc phối hợp với người khác (các nhiệm vụ quản lý) và nhiều thời gian hơn để lập trình cùng AI (Hoffman và cộng sự, 2025). Tuy nhiên, điểm then chốt là đây là loại công việc mà trước đây (trước AI) cần đến cả nhóm người, và phải mất khoảng ba phần tư năm thì hiệu ứng mới xuất hiện rõ rệt. Nó không xuất hiện trong quý đầu tiên, sau đó giảm dần trong quý thứ tư trước khi ổn định vào năm thứ hai.

Một nghiên cứu khác cho thấy các lập trình viên tự báo cáo rằng họ làm việc hiệu quả hơn, nhưng thực tế lại chậm hơn 19% khi sử dụng AI. Tuy nhiên, những lập trình viên này đang thực hiện các nhiệm vụ cá nhân ngắn (trung bình mỗi nhiệm vụ kéo dài khoảng hai giờ), chỉ có kinh nghiệm AI ở mức “trung bình”, và chỉ được nghiên cứu trong vài tuần chứ không phải nhiều năm (Becker và cộng sự, 2025). Có một đường cong học tập. Việc thay đổi cách bạn làm tài liệu tham khảo (từ thẻ ghi chú sang trình soạn thảo văn bản, thậm chí là phần mềm quản lý tài liệu) có thể tiết kiệm thời gian, nhưng ban đầu lại làm bạn chậm lại vì cách cũ đã trở nên tự động. AI không phải lúc nào cũng tốt hơn, nhưng cần thời gian để hiểu khi nào việc thay đổi diễn trình làm việc thực sự tạo ra khác biệt.

Những người lao động trẻ có xu hướng thử nghiệm nhiều hơn và đạt được lợi ích về năng suất (Humlum & Vestergaard, 2024a), và các giáo viên lớp 12 sử dụng AI cho biết họ tiết kiệm được sáu giờ mỗi tuần: “Tôi dành thời gian đó để đưa ra phản hồi ý nghĩa hơn cho học sinh của mình” (Walton Family Foundation, 2025).

Đối với các lập trình viên (như đã đề cập ở trên), việc quản lý con người và duy trì mối quan hệ có thể được xem là nhiệm vụ phụ, vì vậy AI chuyển trọng tâm sang công việc mang tính cá nhân nhiều hơn (cùng với AI). Đối với giáo viên, các mối quan hệ mới là nhiệm vụ cốt lõi, vì vậy AI có thể tác động theo hướng ngược lại.

Dù là công việc nào, việc biết cách sử dụng AI là điều cần thiết để đạt được hiệu quả cao hơn. 66% lãnh đạo doanh nghiệp cho biết họ sẽ không tuyển dụng những người không có kỹ năng AI (Microsoft, 2024), và các khảo sát sinh viên cũng xác nhận điều này: 70% sinh viên tốt nghiệp vào tháng 6 năm 2024 cho rằng AI nên được tích hợp vào chương trình đại học để chuẩn bị cho thế giới việc làm mới (Cengage Group, 2024).

CEO của Spotify đã gửi một bản ghi nhớ cho rằng: “việc sử dụng AI một cách phản xạ giờ đây là kỳ vọng cơ bản” (Sherry, 2025).

Công việc đang thay đổi, và gần như chắc chắn rằng khu vực tư nhân cũng sẽ sẵn sàng và có khả năng tiết kiệm chi phí bằng cách cắt giảm nhân sự. Nhân viên tại Google, TikTok, Dropbox, Adobe và nhiều công ty khác đã ghi nhận những cách mà AI đã thay đổi hoặc thay thế công việc của họ (Merchant, 2025).

AI là một dạng lao động mới, và sẽ có một phổ kết quả rất rộng, thường khác nhau tùy theo lĩnh vực và ngành nghề, khi thế giới việc làm thích ứng với các năng lực AI đang nổi lên. Việc triển khai AI ở đâu và như thế nào sẽ cần được cân nhắc cẩn trọng. Trong mỗi công việc vẫn có những nhiệm vụ mà con người cần phải thực hiện: tư duy phê phán vẫn sẽ là yếu tố thiết yếu.

Ngay cả khi những công việc quan trọng nhất liên quan đến tư duy và sáng tạo vẫn thuộc về con người, chúng ta cũng có thể không muốn (hoặc không thể) chỉ đơn giản là tạo ra nhiều sản phẩm hơn nhờ AI, dù chúng tốt hơn và nhanh hơn. Sự đa dạng trong nhiệm vụ là yếu tố tạo động lực và sự hứng thú (đối với con người). Có rất nhiều biến tố quyết định nơi và cách AI sẽ được triển khai.

Tư duy theo cách khác: Nhanh hơn, tốt hơn và thú vị hơn

AI đã có thể thực hiện nhiều việc nhanh hơn con người, và đặc biệt giỏi trong những công việc đòi hỏi kỹ năng và sự chi tiết nhưng mang tính lặp lại, những nhiệm vụ vốn là một phần trong công việc chuyên môn có trình độ cao. AI có thể sắp xếp theo thứ tự chữ cái, định dạng, quét, tóm tắt, tổng hợp và dịch với quy mô và tốc độ tăng lên đáng kể. Trước đây, chúng ta từng có lời hứa về việc loại bỏ các công việc nhàm chán của con người, nhưng lần này tiềm năng là khác.

AI có thể tìm kiếm chi tiết hơn, thậm chí đến từng điểm ảnh, và điều này đã bắt đầu làm thay đổi ngành chẩn đoán hình ảnh. Khoảng 8% người trưởng thành ở Mỹ được ước tính mắc Scoliosis, căn bệnh được chẩn đoán bằng việc đo đạc thủ công trên các hình ảnh quét — một quá trình tốn thời gian. Một nghiên cứu trên 1.310 hình ảnh cho thấy một thuật toán AI có thể thực hiện phép đo này với độ chính xác tương đương chuyên gia con người nhưng chỉ trong 0,5 giây, mở ra khả năng phát hiện tự động, đáng tin cậy và tiết kiệm chi phí (Suri và cộng sự, 2023). Trong một nghiên cứu năm 2020, các nhà nghiên cứu đã huấn luyện AI chẩn đoán Diffuse large B-cell lymphoma với độ chính xác chẩn đoán đạt 100% (Li và cộng sự, 2020).

AI cũng có thể xử lý lượng dữ liệu lớn hơn mà không bị mệt mỏi, vì vậy nó có khả năng mở rộng. Một bác sĩ con người không thể kiểm tra từng tế bào trong cơ thể bạn để phát hiện ung thư, nhưng AI có thể nhanh chóng xác định tỷ lệ ung thư trong một ảnh quét lớn (Li và cộng sự, 2020; Lang và cộng sự, 2025). Việc sàng lọc ung thư vú đã có bước tiến lớn với sự ra đời của chụp nhũ ảnh 3D (tomosynthesis), vì phương pháp này tạo ra nhiều dữ liệu hơn. Sự phong phú này khiến việc diễn giải dữ liệu trở nên tốn thời gian hơn, nhưng việc sử dụng AI để xác định các hình ảnh chụp nhũ ảnh 3D (digital breast tomosynthesis) bình thường đã giúp các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh có thêm 39,6% thời gian để tập trung vào các ca khó (Shoshan và cộng sự, 2022).

Trong một số trường hợp, AI đã vượt trội hơn con người. Nghiên cứu mới công bố trên The Lancet cho thấy việc sàng lọc ung thư vú có hỗ trợ AI phát hiện nhiều hơn 20% số ca ung thư mà không làm tăng tỷ lệ dương tính giả. Nghiên cứu trên 80.000 ảnh quét cho thấy một bác sĩ chẩn đoán hình ảnh có hỗ trợ AI phát hiện được 6 ca ung thư trên mỗi 1.000 lượt sàng lọc so với 5 ca trên mỗi 1.000 lượt theo phương pháp tiêu chuẩn, trong đó hai bác sĩ chẩn đoán hình ảnh cùng đọc mỗi ảnh quét. Nghiên cứu này cũng cho thấy khối lượng công việc giảm đáng kể (44%) (Lang và cộng sự, 2023). Với tình trạng thiếu bác sĩ chẩn đoán hình ảnh ở cả Hoa Kỳ và châu Âu (Henderson, 2022), điều này sẽ giúp cứu sống nhiều người.

Một nghiên cứu năm 2023 từ MIT xem xét các nhiệm vụ viết ở mức độ chuyên môn trung cấp. 453 người có trình độ đại học được giao các nhiệm vụ viết theo nghề nghiệp cụ thể. Một nửa số người sử dụng ChatGPT hoàn thành nhiệm vụ nhanh hơn trung bình 40%, đồng thời chất lượng đầu ra cũng tăng 18%. Một lần nữa, những người viết yếu hơn được hưởng lợi nhiều nhất. Điều này được mô tả là “khoảng cách giữa người lao động giảm xuống”, cho thấy tiềm năng san bằng sân chơi học thuật. Và các giáo viên nên lưu ý: những người sử dụng AI cũng cảm thấy thích thú với công việc hơn (Noy & Zhang, 2023).

Kết quả này có thể khiến những độc giả của cuốn sách, vốn là những người viết giỏi, cảm thấy khó tin. Chúng tôi không dùng AI để viết cuốn sách này (chúng tôi có dùng nó để tìm thông tin và nhận phản hồi). Nhưng chúng tôi đều thích viết, và cuốn sách có “giọng” riêng, đúng không? Nên việc học cách dùng AI có thể tốn thời gian và thậm chí phản tác dụng đối với chúng tôi.

Tuy nhiên, một nhóm nghiên cứu do Stanford dẫn đầu đã phân tích các mẫu văn bản từ tháng 1/2022 đến tháng 9/2024 từ những tập dữ liệu lớn (như 687.241 khiếu nại của người tiêu dùng gửi tới Cục Bảo vệ Tài chính Người tiêu dùng Hoa Kỳ). Họ nhận thấy việc viết có hỗ trợ AI phổ biến hơn đáng kể ở những khu vực có trình độ học vấn thấp hơn (Liang và cộng sự, 2025). Nếu bạn vốn không cần đến công cụ kiểm tra chính tả, có lẽ bạn hầu như chẳng để ý khi nó xuất hiện. Nhưng đối với những người viết sai chính tả thường xuyên, tác động của nó là ngay lập tức. Cũng giống như việc chính tả hoàn hảo đã trở thành chuẩn mực mới, AI hiện nay cũng đang nâng cao tiêu chuẩn và dần trở thành mức nền (baseline) mới.

Ngày càng có nhiều bằng chứng cho thấy trong những hoàn cảnh và đối với những nhiệm vụ cụ thể, AI có thể đáng tin cậy ngang với các chuyên gia con người. Trong nhiều trường hợp, AI thường giỏi hơn trong việc theo dõi khối lượng dữ liệu khổng lồ, ghi chép cuộc họp, phát hiện tế bào ung thư, tạo các thông báo chuẩn cho khách hàng, tìm kiếm những ý tưởng tương tự và ước tính chi phí xây dựng. Công việc có sự hỗ trợ của AI có thể tốt hơn, nhanh hơn, rẻ hơn và thú vị hơn, nhưng công việc chuyên môn vẫn sẽ luôn cần đến chuyên môn của con người để diễn giải, áp dụng, dự đoán, phân tích và giao tiếp. Điều quan trọng là AI sẽ không chỉ là một trợ lý khác để xử lý những phần việc tẻ nhạt: chúng ta sẽ có thể suy nghĩ theo những cách khác nhờ sử dụng AI.

Tư duy cùng AI

Internet đã làm cho việc nghiên cứu trở nên dễ dàng hơn, nhưng sách thì không tự viết ra được. Luật sư, bác sĩ, giáo viên, thậm chí cả nhân viên hỗ trợ khách hàng giờ đây sẽ có quyền tiếp cận thông tin và sự hỗ trợ dễ sử dụng hơn; những người biết sử dụng tốt sẽ có lợi thế.

Như một giảng viên đã viết: “Gần như thể ChatGPT đang tinh chỉnh bộ não của tôi để trở thành một giảng viên tốt hơn bằng cách cho phép tôi nhìn thấy một cách chi tiết và gần gũi cách sinh viên tương tác với nó… Việc xem ChatGPT như một đồng giảng viên thay vì một đối thủ cạnh tranh đã giúp tôi tạo ra một môi trường học tập được cá nhân hóa và điều chỉnh lại cách tôi suy nghĩ về giáo dục” (Maynard, 2023).

Hãy thử yêu cầu AI đưa ra ý tưởng hoặc gợi ý để cải thiện công việc hiện có của bạn; AI hoạt động ở cả hai đầu của diễn trình — từ việc đề xuất ý tưởng hay dàn ý, cho đến kiểm tra sự thật và biên tập. NASA nhận thấy rằng những thiết kế tàu vũ trụ do AI tạo ra bền hơn và nhẹ hơn các bộ phận do con người thiết kế, đồng thời chúng sẽ “rất khó để mô hình hóa” bằng các công cụ kỹ thuật truyền thống mà NASA sử dụng (Paris & Buchanan, 2023). AI không chỉ là một trợ lý: nó là một cộng tác viên mới.

Con người vẫn giỏi hơn trong việc áp dụng dữ liệu, luật lệ và các trường hợp cụ thể vào những tình huống thực sự mới. Một hệ AI có thể giúp bạn viết một lá thư gửi tới Sở Thuế vụ Hoa Kỳ (IRS) để phản đối bản khai thuế của bạn, nhưng bạn vẫn sẽ cần đến các luật sư và kế toán thực thụ để xác định liệu các tình tiết của vụ việc mới này có phù hợp với tiền lệ hay làm phá vỡ nó (dù AI chắc chắn cũng có thể đưa ra ý kiến). Sự kết hợp giữa kinh nghiệm, chuyên môn và kết nối của con người sẽ vẫn giữ vai trò quan trọng.

Những hệ quả liên quan đến việc ai và ở chỗ nào sẽ có thể làm việc tốt hơn và nhanh hơn vẫn chưa rõ ràng, nhưng tất cả chúng ta đều sẽ cần học cách tư duy cùng AI. Chúng ta sẽ cần chuẩn bị cho sinh viên bước vào kỷ nguyên mới của tư duy cộng tác và có khả năng tương tác với những loại AI mới tiếp tục xuất hiện. Các tác nhân AI là một trong những công nghệ AI như vậy.

Tác nhân AI và Qui trình làm việc

Các tác nhân AI hiện nay có thể nộp đơn xin việc, mua thực phẩm giúp bạn, giám sát thiết bị thí nghiệm, và tham gia các khóa học trực tuyến. Năm 2025, Goldman Sachs đã tuyển dụng những “kỹ sư phần mềm tự trị” đầu tiên của mình: hàng trăm tác nhân AI mang tên Devin (Son, 2025). AI cũng đang thúc đẩy sự bùng nổ về năng lực của robot. Robot phẫu thuật (do con người điều khiển) đã được sử dụng rộng rãi, với 2,7 triệu ca phẫu thuật bằng robot được thực hiện trong năm 2024. Nhưng đến năm 2025, robot tự trị được AI dẫn dắt đầu tiên đã thực hiện phẫu thuật cắt túi mật tại Johns Hopkins University (Choudhury, 2025). Chắc chắn đây sẽ không phải là lần cuối cùng. Ở đây có rất nhiều tiềm năng, nhưng cũng xuất hiện những vấn đề mới.

Vấn đề đầu tiên là sự tin cậy. Dù kỳ diệu đến đâu, AI vẫn mắc sai lầm, và còn có những câu hỏi về bảo mật. Tôi có thể tin AI trong việc đưa cho tôi danh sách các khách sạn được đánh giá tích cực, nhưng liệu tôi có cho phép nó tự đặt phòng không? Bằng thẻ tín dụng của tôi?  Và ai sẽ chịu trách nhiệm nếu nó gây ra sai sót? Việc mua sắm và thương mại điện tử (và có lẽ cả phẫu thuật) sẽ thay đổi một cách sâu sắc (sẽ được bàn thêm ở chương 6), nhưng những mối lo ấy sẽ cần được giải quyết.

Vấn đề thứ hai là chuyên môn. Một chuyên gia có khả năng kiểm chứng và điều chỉnh công việc do AI tạo ra. Điều này là thiết yếu. Chính năng lực chuyên môn ấy cho phép một số người lao động tăng tốc công việc vốn đã làm và sử dụng AI như một lối tắt hiệu quả. Người mới học thì không thể làm vậy. Một sinh viên có thể dùng AI để tạo ra một bài luận ở mức trung bình, thậm chí khá tốt, nhưng lại không có đủ chuyên môn để làm cho nó tốt hơn. Điều này cũng đúng khi tôi yêu cầu AI tạo cho mình một trang web: tôi có thể cải thiện nội dung, nhưng tôi không biết những yếu tố thiết kế nào còn thiếu (dù việc hỏi AI xem còn thiếu gì và làm thế nào để cải thiện là một bước tiếp theo hợp lý). Hãy yêu cầu AI làm một việc mà bạn thực sự am hiểu, và điều đó sẽ trở nên rất rõ ràng.

Vấn đề thứ ba là lợi ích của AI phần lớn chỉ xuất hiện khi người dùng hiểu (và ghi nhớ) rằng AI có thể làm được nhiều hơn thế. Những thói quen và giả định của con người sẽ cần được suy nghĩ lại. Diễn trình làm việc sẽ thay đổi. Những kỹ năng tìm kiếm Google mà bạn đã thành thạo không còn chuyển hóa hữu ích một cách trực tiếp sang hoàn cảnh AI tạo sinh nữa.

Cách tốt nhất để điều chỉnh diễn trình làm việc là ở phần mở đầu và phần kết thúc. AI là một đối tác tuyệt vời cho sáng tạo và “công não” (brainstorm) (sẽ bàn thêm ở chương 4), đồng thời cũng là một trợ lý nghiên cứu xuất sắc trong việc tìm kiếm tài liệu và kết nối các ý tưởng (sẽ bàn thêm ở chương 6). Nhưng AI cũng có thể hỗ trợ ở giai đoạn cuối với phản hồi và đánh giá: “Tôi còn nên dẫn thêm bằng chứng nào nữa?”

Giờ đây, bạn là “sếp” của AI. Con người sẽ cần hướng dẫn và đánh giá công việc do AI thực hiện, nhưng khả năng các tác nhân AI hoạt động bên ngoài cửa sổ trò chuyện càng làm rõ hơn rằng AI là một hình thức lao động mới. Không còn quá xa trong tương lai nữa khi AI tạo sinh, các tác nhân AI và robot đồng quy với nhau, tạo nên một dạng lao động AI mới khác. Công nghệ thường có xu hướng thúc đẩy năng suất: máy tính cá nhân và điện năng đều từng dẫn tới những bùng nổ về năng suất, dù trong cả hai trường hợp, điều đó chỉ xảy ra khoảng hai mươi năm sau bước đột phá công nghệ ban đầu (Briggs & Kodnani, 2023).

Nếu bạn yêu cầu hiệu trưởng cấp cho mình một trợ lý mới (hay một trăm trợ lý), hẳn bạn sẽ được yêu cầu chứng minh hiệu quả mang lại: Bạn sẽ có thể làm gì, hoặc làm tốt hơn, so với nguồn nhân sự và ngân sách hiện tại? AI có thể buộc mọi người phải làm việc tốt hơn, nhanh hơn, và có lẽ là nhiều việc hơn nữa.

Thật vậy, làn sóng đầu tư ồ ạt vào AI đang được thúc đẩy bởi lời hứa về doanh thu trong tương lai, trong đó một phần lớn lợi nhuận sẽ đến từ các doanh nghiệp nhận thấy rằng trả phí cho AI rẻ hơn, trong khi vẫn có thể đạt được nhiều công việc hơn và chất lượng tốt hơn với ít nhân viên hơn. Các doanh nghiệp sẽ trả tiền cho AI (ví dụ, CoCounsel có giá 346 đô la mỗi tháng cho gói đầy đủ dành cho một người dùng tại một hãng luật) bởi vì nó rẻ hơn phương án thay thế , và phương án thay thế ấy có lẽ chính là những sinh viên tốt nghiệp của bạn. Chẳng bao lâu nữa, nhiều nhà tuyển dụng sẽ không còn lý do để thuê những sinh viên loại C.

Sự gia tăng năng suất và hiệu quả nhờ AI diễn ra không đồng đều, nhưng dường như đang tăng tốc nhanh hơn. Công việc đang thay đổi trong mọi ngành nghề, và doanh thu trên mỗi lao động đã tăng đáng kể trong các lĩnh vực chịu tác động của AI (PricewaterhouseCoopers, 2025). Vì tăng trưởng năng suất thường gắn liền với mức sống cao hơn, điều này có thể là một tín hiệu tích cực, đặc biệt nếu nó giúp các bác sĩ và giáo sư có nhiều thời gian hơn cho bệnh nhân và sinh viên, làm giảm phí bảo hiểm và chi phí pháp lý, và thậm chí mở ra khả năng tuần làm việc ngắn hơn hoặc nhiều thời gian nghỉ ngơi hơn.

AI có thể giúp chúng ta trở thành những người biết lắng nghe hơn, chăm sóc tốt hơn, an ủi người đang đau khổ, và thậm chí cho chúng ta thêm thời gian để tập trung và suy nghĩ. Có thể là vậy. Điều chắc chắn là phần lớn công việc, bao gồm cả công việc của bạn, sẽ thay đổi, và một năng lực học tập thiết yếu mới đang hình thành - năng lực hiểu biết về AI - sẽ cần có vị trí trong chương trình đào tạo và trong lớp học của bạn.

Bước đầu tiên là viết câu lệnh (prompt), mà về cơ bản chính là viết và giao tiếp: những điều mà giảng viên và các trường đại học vốn đã quen để giảng dạy.