Hotline: 
AI tạo sinh đang định hình lại cách con người làm việc và tạo ra giá trị trong kỷ nguyên số. Trang bị kiến thức và kỹ năng phù hợp sẽ giúp mỗi cá nhân không chỉ tránh rủi ro bị thay thế mà còn đón đầu những cơ hội nghề nghiệp mới.Tạp chí Nghề nghiệp và Cuộc sống trân trọng giới thiệu chuyên đề nhiều kỳ “AI Tạo Sinh & Nghề Nghiệp Tương Lai”, nhằm mang đến cho độc giả cái nhìn toàn diện về làn sóng công nghệ đang tái định hình thị trường lao động toàn cầu, trong đó có Việt Nam. AI tạo sinh đã mở ra cơ hội tăng năng suất làm việc vượt trội, đồng thời với đó là đặt hàng loạt ngành nghề trước sức ép chuyển đổi sâu rộng. Trong bối cảnh ấy, việc hiểu rõ sự hình thành – tiến hóa của AI, nhận diện các nhóm công việc có nguy cơ bị tự động hóa, và hơn hết là cách sử dụng AI để nâng cấp kỹ năng cùng giá trị nghề nghiệp, trở thành yêu cầu cấp thiết đối với mọi lao động trong nền kinh tế số.
Loạt bài viết được xây dựng như một bản đồ định hướng nghề nghiệp hiện đại, liên kết từ lịch sử công nghệ, dự báo xu hướng, đến phân tích chi tiết từng nhóm nghề và khung năng lực cốt lõi cần thiết cho những năm tới. Đặc biệt, loạt bài sẽ đi sâu vào những ngành nghề chịu tác động trực tiếp và rõ nét nhất bởi AI, bao gồm: nhân viên văn phòng; chăm sóc khách hàng – telesales – hỗ trợ trực tuyến; kế toán cơ bản; biên tập nội dung; thiết kế đồ họa – dựng phim; lập trình; tuyển dụng – nhân sự; giáo viên trợ giảng và các nghề đào tạo kỹ năng. Song song đó, chuỗi bài cũng mở rộng phân tích sang những lĩnh vực đang đứng trước ngã rẽ chuyển đổi, nơi rủi ro bị thay thế và cơ hội tận dụng AI cùng hiện diện, đòi hỏi cách tiếp cận thận trọng nhưng đầy chiến lược.
Mục tiêu cuối cùng của loạt bài viết là giúp độc giả tiếp cận AI tạo sinh không phải như một mối đe dọa đối với thị trường lao động, mà như một công cụ chiến lược để củng cố năng lực, mở rộng cơ hội và xây dựng vị thế nghề nghiệp bền vững trong tương lai.
Bài 1. Lịch sử phát triển của AI tạo sinh: từ những bước khởi đầu khiêm tốn đến cuộc bứt phá toàn cầu
AI tạo sinh (Generative AI) được xây dựng trên nền tảng của học máy và học sâu – những trụ cột công nghệ đã hình thành từ hơn nửa thế kỷ trước. Thuật toán học máy đầu tiên, do Arthur Samuel phát triển năm 1952, đặt viên gạch nền cho sự hình thành của Perceptron vào năm 1957 – mô hình mạng nơ-ron đầu tiên có khả năng tự học. Đến cuối thập niên 1980, sự hội tụ giữa công nghệ MOS và VLSI đã tạo nên kiến trúc CMOS, đưa mạng nơ-ron từ lý thuyết sang ứng dụng thực tiễn nhờ hiệu suất và khả năng triển khai vượt trội. Cũng trong giai đoạn này, năm 1989, Yann LeCun và cộng sự trình diễn hệ thống học sâu đầu tiên, sử dụng giải thuật truyền ngược để nhận dạng mã ZIP viết tay – một cột mốc quan trọng khẳng định tiềm năng đột phá của deep learning.
Bước sang thế kỷ XXI, AI dần hiện diện rõ nét trong đời sống hàng ngày. Năm 2011, Siri – trợ lý ảo trên iPhone 4S – đánh dấu lần đầu tiên người dùng phổ thông tiếp cận một hệ thống AI với chức năng trực quan và hữu ích. Chỉ ba năm sau, năm 2014, sự ra đời của Generative Adversarial Network (GAN) đã mở ra khả năng tạo ảnh, video và âm thanh chân thực đến mức khó phân biệt với dữ liệu nguyên bản. Tuy vậy, phải đến tháng 11/2022, với sự xuất hiện của ChatGPT do OpenAI công bố, kỷ nguyên AI tạo sinh mới thực sự bùng nổ. Lần đầu tiên, một mô hình ngôn ngữ có thể viết, phân tích, lập luận, tóm tắt và tạo ra nội dung đa phương thức ở mức gần với con người – mở ra bước ngoặt công nghệ có sức ảnh hưởng sâu rộng tới mọi lĩnh vực của nền kinh tế và đời sống.
2023–2025: Giai đoạn tăng tốc nhanh nhất trong lịch sử AI
Trong chưa đầy ba năm, AI tạo sinh đã chuyển mình từ một công nghệ mới nổi thành nền tảng cốt lõi cho sản xuất tri thức, hiện diện trong giáo dục, tài chính, truyền thông, lập trình, sáng tạo nội dung và quản trị doanh nghiệp. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) phát triển với tốc độ chưa từng có, cải thiện đồng thời ở nhiều phương diện: năng lực lập luận, độ dài ngữ cảnh, khả năng hiểu ngôn ngữ đa dạng và xử lý đa phương thức, kết hợp văn bản, hình ảnh, âm thanh và video trong cùng một mô hình thống nhất.
Thị trường hiện ghi nhận hơn 150 nền tảng và mô hình AI thương mại, được phân thành hơn mười nhóm ứng dụng chính. Nổi bật trong số đó là: mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), AI tạo ảnh, AI tạo video, mô hình âm thanh – giọng nói – âm nhạc, các công cụ lập trình và hệ tác nhân tự động (AI agents). Những tên tuổi dẫn dắt gồm GPT của OpenAI, Claude của Anthropic, Gemini của Google, Llama của Meta, cùng các nền tảng tạo sinh như Stable Diffusion, Midjourney, Runway, Suno và GitHub Copilot.
Nhiều mô hình trong số này có phiên bản miễn phí để người dùng phổ thông dễ dàng tiếp cận, như ChatGPT Free (GPT-4o mini/GPT-3.5), Google Gemini Free, Llama 3.1/3.2 hay Stable Diffusion. Song song với đó, các phiên bản thu phí như GPT-4.1, Claude 3.7 Opus, Gemini 2.0 Pro/Ultra, Midjourney full access, Runway Gen-3 hay GitHub Copilot Enterprise được thiết kế dành cho doanh nghiệp và giới chuyên môn, nơi yêu cầu mức độ chính xác, ổn định và bảo mật cao hơn.
Ảnh: Hệ sinh thái AI tạo sinh đang được thương mại hóa hiện nay
Nguồn ảnh: Generative AI Landscape 2024/2025” – Sequoia Capital
Bức tranh tổng thể cho thấy hệ sinh thái AI tạo sinh đang phát triển theo cấu trúc đa tầng, trải rộng từ hạ tầng mô hình, nền tảng ứng dụng doanh nghiệp, công cụ sáng tạo nội dung cho tới các hệ tác nhân thông minh có khả năng tự động hóa quy trình làm việc ở mức độ ngày càng sâu. Đây không chỉ là giai đoạn gia tăng về số lượng công cụ, mà còn là thời điểm tái định hình toàn diện cách thức con người tương tác, hợp tác và khai thác giá trị từ công nghệ.
Từ 2025 đến 2030: sự nổi lên của siêu tác nhân (AI agents)
Trong thập kỷ tới, AI được dự báo sẽ chuyển dịch mạnh mẽ từ mô hình chuyên tạo nội dung sang siêu tác nhân thông minh có khả năng lập kế hoạch, tự thực thi nhiệm vụ và phối hợp linh hoạt nhiều công cụ cùng lúc. Khi đó, AI sẽ trở thành công cụ mặc định trong hầu hết công việc tri thức, tương tự cách smartphone đã trở thành vật dụng thiết yếu trong đời sống hiện đại.
Tốc độ nâng cấp của các mô hình AI đang rút ngắn đáng kể. Những phiên bản thế hệ lớn được phát hành theo chu kỳ chỉ ba đến bốn tháng, trong khi các bản tối ưu hóa hiệu năng thường xuất hiện sau hai đến bốn tuần. Song song, cuộc đua giữa OpenAI, Google, Anthropic và Meta đang dịch chuyển trọng tâm sang kiến trúc “agent hóa” – nơi mô hình không chỉ tạo nội dung mà còn có khả năng hành động, thực thi quy trình, phối hợp công cụ và đưa ra quyết định trong những tình huống ngày càng phức tạp. Xu hướng này được dự báo sẽ trở thành động lực chủ đạo định hình sự phát triển của ngành AI giai đoạn 2025–2030.
Bức tranh hiện nay cho thấy AI tạo sinh đang mở ra một bước ngoặt lớn về năng suất lao động và cấu trúc thị trường việc làm. Tuy nhiên, sự chuyển dịch ấy không diễn ra đồng đều. Xã hội nói chung sẽ hưởng lợi từ đổi mới và tăng trưởng, nhưng rủi ro lại tập trung vào một số nhóm nghề có tính lặp lại cao, dễ mô hình hóa và dễ tự động hóa.
Ở kỳ tiếp theo, Tạp chí Nghề nghiệp và Cuộc sống sẽ giới thiệu Bài 2: “AI và việc làm: Lợi ích cho số đông, thách thức cho số ít” – phân tích các tác động kinh tế – xã hội cốt lõi, lý giải cơ chế phân bổ lợi ích – rủi ro, và nhận diện những nhóm ngành nghề đang chịu ảnh hưởng rõ nét nhất từ làn sóng AI hiện nay.
Anh Dũng
Bài viết liên quan được xem nhiều nhất
