Những người đào tạo AI thay thế chính mình
Điểm nổi bật
- 2 USD mỗi giờ video: một lao động ở Chennai được trả mức này để ghi hình chính mình làm việc nhà nhằm huấn luyện robot AI.
- Hơn 1 tỷ robot hình người vào 2050: Morgan Stanley được dẫn lại trong bài dự báo quy mô triển khai rất lớn ở công nghiệp và thương mại.
- 2.000 cộng tác viên: một nhà thầu phụ của Objectways tại bang Andhra Pradesh đang vận hành mạng lưới thu thập dữ liệu quy mô lớn.
- 490 triệu lao động phi chính thức: NITI Aayog nhấn mạnh đây mới là nhóm dễ bị tác động nhưng thường bị bỏ qua trong tranh luận về AI và lao động.
- 90 video mỗi ngày: một huấn luyện viên AI tại trường quay ghi hình liên tục các tác vụ lặp như gấp khăn, sắp xếp vật dụng để tạo dữ liệu vị kỷ.
Biểu đồ
Tóm tắt
Bài viết của VnExpress, dẫn theo AFP, chạm đúng một vùng mù lớn của thị trường AI: phần lớn tranh luận vẫn xoay quanh lập trình viên, nhân viên văn phòng hay sáng tạo nội dung, trong khi một lớp lao động khác đang âm thầm dạy máy cách thay thế chính họ trong thế giới vật lý. Từ việc gấp khăn, pha cà phê, xử lý hàng hóa cho tới bán vòng hoa ngoài phố, những thao tác đời thực đang được số hóa thành “dữ liệu vị kỷ” để robot có thể học theo.
Đây là diễn biến đáng chú ý vì nó mở rộng biên tác động của AI sang các ngành nghề tay chân, lao động phi chính thức và dịch vụ hiện trường. Những công việc này có thể chưa biến mất ngay, nhưng chuỗi giá trị của chúng đã bắt đầu bị nén lại: con người vừa làm lao động vận hành, vừa trở thành người gán nhãn dữ liệu cho lớp tự động hóa kế tiếp.
Chi tiết
Điểm mạnh của câu chuyện VnExpress là nó kéo thảo luận AI ra khỏi màn hình máy tính. Nhân vật mở đầu, Nagireddy Sriramyachandra ở Chennai, không ngồi prompt cho chatbot. Cô gắn smartphone lên đầu, ghi hình bản thân làm việc nhà và gửi dữ liệu cho Objectways với mức thù lao 2 USD mỗi giờ video. Những clip đó không phải nội dung mạng xã hội. Chúng là nguyên liệu để huấn luyện robot vận hành bằng AI sao chép cử động con người trong môi trường thực.
Ý nghĩa của mô hình này nằm ở bản chất dữ liệu. Chatbot hay công cụ tạo ảnh có thể học từ kho dữ liệu kỹ thuật số khổng lồ vốn đã tồn tại trên internet. Nhưng robot muốn dọn nhà, xếp hàng, pha đồ uống hay xử lý vật thể trong nhà máy cần loại dữ liệu khác: góc nhìn thứ nhất, chuyển động cơ thể, thao tác tay chân, tương tác với đồ vật và sai số ngoài đời thật. VnExpress nêu rõ rằng các công ty đang dùng kính thông minh, camera đeo đầu và cảm biến chuyển động để thu dữ liệu kiểu đó ở quy mô lớn.
Điều này khiến phạm vi nghề nghiệp bị AI đe dọa thay đổi đáng kể. Thay vì chỉ bàn về white-collar work, câu chuyện bắt đầu chạm vào tầng lao động phổ thông và phi chính thức. NITI Aayog được bài báo dẫn lại nhấn mạnh rằng 490 triệu lao động phi chính thức mới là xương sống của kinh tế Ấn Độ, nhưng họ hầu như vắng mặt trong các cuộc thảo luận lớn về AI. Đây là nhận định có sức nặng chiến lược, bởi các ngành như kho vận, dệt may, bán hàng đường phố, dịch vụ gia đình hay công việc thủ công đều có thể trở thành kho dữ liệu huấn luyện cho robot trước khi trở thành đích tự động hóa.
Khía cạnh nghịch lý nhất là nhiều lao động đang kiếm thêm thu nhập bằng chính việc ghi hình thao tác có thể bị máy học lại. Một số người làm tại nhà, một số ở trường quay giả lập, một số trong nhà máy thực. Có người quay tới 90 video mỗi ngày với các động tác lặp như gấp khăn, sắp xếp vật dụng, dùng cảm biến chiều sâu để ghi lại không chỉ hình ảnh mà cả ngữ cảnh thao tác. Nói cách khác, công việc mới được AI tạo ra hiện nay chủ yếu là công việc trung gian: chuẩn bị dữ liệu để AI làm tốt hơn công việc cũ.
Ở tầm vĩ mô, nếu dự báo hơn 1 tỷ robot hình người vào năm 2050 của Morgan Stanley thành hiện thực, thị trường lao động sẽ không chỉ đối diện bài toán mất việc đơn giản. Nó sẽ phải đối diện một quá trình tái phân phối giá trị: ai sở hữu robot, ai sở hữu dữ liệu, ai được trả tiền cho công đoạn huấn luyện, và ai chịu rủi ro bị thay thế khi hệ thống đủ giỏi. Các công ty dữ liệu như Objectways đang đứng ở giữa quá trình này, nối các khách hàng công nghệ toàn cầu với nguồn lao động rẻ, linh hoạt và sẵn sàng cung cấp dữ liệu hành vi ngoài đời thực.
Rủi ro lớn nhất là xã hội nhìn nhầm lớp việc làm mới này như bằng chứng rằng AI tạo đủ cơ hội bù đắp. Trong ngắn hạn, đúng là có thêm việc gắn nhãn, ghi hình, ghi âm và mô phỏng thao tác. Nhưng về dài hạn, đây có thể chỉ là giai đoạn chuyển tiếp trước khi năng lực robot đủ tốt để giảm chính nhu cầu với nhóm lao động đang cung cấp dữ liệu. Vì thế, bài báo không chỉ kể một hiện tượng lạ ở Ấn Độ. Nó cho thấy AI đã bắt đầu đi từ thay thế ngôn ngữ sang học cách thay thế cử động, và khi điều đó xảy ra, bản đồ ngành nghề bị ảnh hưởng sẽ rộng hơn nhiều so với những gì thị trường từng hình dung.