99% នៃការងារជិតនឹងរលាយបាត់៖ Job Apocalypse ឬ Leisure Paradise?

(Dan Tri) - AI កំពុងដោះស្រាយការវាយលុកយ៉ាងធ្ងន់ធ្ងរដល់ទីផ្សារការងារ ដោយគំរាមកំហែងដល់ 99% នៃការងារ។ តើនេះជាទីបញ្ចប់នៃពិភពការងារ ឬជាឱកាសដើម្បីបើកយុគសម័យនៃជីវិតដោយគ្មានកម្លាំងពលកម្ម?

ខណៈពេលដែលអ្នកដឹកនាំអាជីវកម្មនៅតែនិយាយអំពីរបៀបដែល AI នឹង "បំពេញបន្ថែម" មនុស្សសាស្រ្តាចារ្យ វិទ្យាសាស្ត្រ កុំព្យូទ័របានធ្វើការព្យាករណ៍ដ៏ត្រជាក់មួយ: ក្នុងរយៈពេល 5 ឆ្នាំខាងមុខ 99% នៃការងាររបស់ពិភពលោកនឹងត្រូវបានកាន់កាប់ដោយ AI និងមនុស្សយន្ត។

នៅពេលដែល AI ជំនួសអ្វីៗគ្រប់យ៉ាង វាមិនមាន "Plan B" ទៀតទេ

នោះ​ជា​ទស្សនៈ​របស់​លោក​វេជ្ជបណ្ឌិត Roman Yampolskiy ដែល​ជា​សំឡេង​នាំមុខ​មួយ​លើ​សុវត្ថិភាព AI។ ការព្រមានរបស់គាត់ដែលត្រូវបានចែកចាយនៅលើផតឃែស្ថ The Diary of a CEO ដំណើរការផ្ទុយទៅនឹងសុទិដ្ឋិនិយមធម្មតា។ Yampolskiy មិនណែនាំឱ្យយើងចាប់ផ្តើមព្រួយបារម្ភនោះទេ ប៉ុន្តែផ្ទុយទៅវិញ ចូរទទួលយកការពិតថា "សំណួរគឺលែងថាតើវានឹងកើតឡើងឬអត់។ សំណួរគឺ៖ តើត្រូវបណ្តេញចេញនៅពេលណា?"

ទស្សនៈនេះគឺផ្ទុយស្រឡះពីអំណះអំណាងដ៏ពេញនិយមដែលថាមនុស្សអាចផ្លាស់ប្តូរទៅរកការងារថ្មីដែលមិនទាន់មានផលប៉ះពាល់ដោយ AI ។ Yampolskiy សង្កត់ធ្ងន់ថា "ពីមុនយើងធ្លាប់និយាយថា៖ ការងារនេះនឹងត្រូវបានជំនួស រៀនការងារមួយផ្សេងទៀត" ។ "ប៉ុន្តែប្រសិនបើខ្ញុំនិយាយថារាល់ការងារនឹងត្រូវបានជំនួស នោះមិនមានផែនការ B ទេ។ អ្នកមិនអាចហ្វឹកហាត់ឡើងវិញបានទេ"។

គាត់ចង្អុលទៅការពិតដ៏អាក្រក់មួយ៖ ការជំនួសកើតឡើងដូចជាឥទ្ធិពលដូមីណូគ្មានទីបញ្ចប់។ ការងារបាត់ ការងារថ្មីត្រូវបានស្វ័យប្រវត្តិយ៉ាងរហ័សដោយ AI។ ជាឧទាហរណ៍ សូមលើកយកវិទ្យាសាស្ត្រកុំព្យូទ័រកាលពីប៉ុន្មានឆ្នាំមុន មនុស្សបានណែនាំយុវជនឱ្យរៀនសរសេរកម្មវិធី។ បន្ទាប់មក AI បានរៀនសរសេរកូដ ហើយបានកាន់តែប្រសើរឡើង។ បន្ទាប់មកមនុស្សបានប្តូរទៅ "វិស្វករភ្លាមៗ" ប៉ុន្តែឥឡូវនេះ AI គឺកាន់តែល្អក្នុងការរចនាការផ្ដល់យោបល់របស់ខ្លួនជាងមនុស្ស។ ជាលទ្ធផល ការងារទាំងពីរនេះ ប្រឈមនឹងការបាត់ខ្លួន។

Yampolskiy ព្យាករណ៍ពីសម័យកាលនៃភាពអត់ការងារធ្វើដែលកត់ត្រាទុក ព្រោះថាទាំងអាវស និងពលកម្មដោយដៃត្រូវបានជំនួសដោយមនុស្សយន្ត និង AI ។ គាត់និយាយថា "យើងកំពុងសម្លឹងមើល ពិភពលោក មួយដែលមានកម្រិតនៃភាពអត់ការងារធ្វើដែលមិនធ្លាប់មានពីមុនមក" ។ "មិនមែន 10 ភាគរយនៃភាពអត់ការងារធ្វើទេដែលគួរឱ្យខ្លាចរួចទៅហើយប៉ុន្តែ 99 ភាគរយ" ។ ការងារតែមួយគត់ដែលនៅសេសសល់គឺជាការងារដែលមនុស្សនៅតែចង់ត្រូវបានបម្រើដោយមនុស្សជាតិរបស់ពួកគេសម្រាប់ហេតុផលផ្លូវចិត្ត ឬផ្ទាល់ខ្លួន។

ការព្រមានរបស់ Yampolskiy មិនប្លែកទេ។ គាត់ចូលរួមជាមួយអ្នកដឹកនាំបច្ចេកវិទ្យាផ្សេងទៀតដូចជានាយកប្រតិបត្តិ Anthropic លោក Dario Amodei និងអ្នកវិនិយោគ Vinod Khosla ក្នុងការបន្លឺសំឡេងរោទិ៍អំពី "ការងារ apocalypse" ។ ខណៈពេលដែលចំនួនខុសគ្នា (Amodei ព្យាករណ៍ថា AI នឹងយកពាក់កណ្តាលនៃការងារអាវសទាំងអស់ក្នុងរយៈពេល 5 ឆ្នាំដោយជំរុញឱ្យភាពអត់ការងារធ្វើដល់ 20%) ពួកគេទាំងអស់គ្នាយល់ស្របថាយើងកំពុងប្រឈមមុខនឹងវិបត្តិការងារដែលមិនធ្លាប់មានពីមុនមក។

Paradox នៃទិន្នន័យ៖ អ្នកសរសេរកម្មវិធីអាចជំនួសបានច្រើនជាង Drivers

តើអ្វីកំណត់ថាតើ AI ជំនួសការងារបានលឿនប៉ុណ្ណា? មនុស្សជាច្រើនជឿថាវាជាភាពស្មុគស្មាញ។ ប៉ុន្តែការវិភាគកាន់តែស៊ីជម្រៅបង្ហាញពីភាពផ្ទុយគ្នាដ៏គួរឱ្យភ្ញាក់ផ្អើលមួយ៖ ការងារដែលសំបូរទៅដោយទិន្នន័យទំនងជាត្រូវបានជំនួសដោយមិនគិតពីភាពស្មុគស្មាញរបស់វា។

សូមពិចារណាឧទាហរណ៍ពីរដែលហាក់ដូចជាផ្ទុយគ្នា៖ ការបើកបររថយន្ត និងការសរសេរកម្មវិធី។ ភាគច្រើននៃពួកយើងនឹងសន្មត់ថាការសរសេរកម្មវិធីតម្រូវឱ្យមានការគិតស្មុគស្មាញជាង។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ នៅក្នុងការប្រណាំង AI ម៉ូដែលភាសាធំ (LLMs) គឺនៅឆ្ងាយជាងបច្ចេកវិទ្យាបើកបរស្វ័យភាព។

មូលហេតុចម្បងគឺនៅក្នុងប្រភពទិន្នន័យ។ ដើម្បីហ្វឹកហាត់រថយន្តបើកបរដោយខ្លួនឯង AI ត្រូវការការបើកបររាប់ពាន់ម៉ោងក្នុងស្ថានភាពផ្សេងៗគ្នារាប់មិនអស់ រួមទាំងការបរាជ័យដ៏កម្រ និងស្ទើរតែមិនអាចផលិតឡើងវិញបាន។ ផ្ទុយទៅវិញ LLM អាចរៀនពីទិន្នន័យដ៏ធំនៅលើអ៊ីនធឺណិត។

ម្យ៉ាងវិញទៀត AI គឺដូចជាសិស្សម្នាក់ដែលមានសិទ្ធិចូលមើលសំណួរ និងចម្លើយការប្រឡងកន្លងមកទាំងមូល ខណៈដែលមនុស្សម្នាក់ទៀតមានកំណត់ចំណាំដែលនៅរាយប៉ាយមួយចំនួនប៉ុណ្ណោះ។ នេះគឺជា "ការប្រៀបធៀបទិន្នន័យ" - AI អាចជំនួសអ្នកសរសេរកម្មវិធីបានលឿនជាងកម្មវិធីបញ្ជា មិនមែនដោយសារការសរសេរកម្មវិធីងាយស្រួលជាងនោះទេ ប៉ុន្តែដោយសារតែទិន្នន័យមានច្រើនក្រៃលែង។

វិជ្ជាជីវៈដែលបានបង្កើតថ្មីត្រូវបានជំនួសដោយ AI ។ ពីអ្នកបើកបរ គ្រូបង្រៀន រហូតក្លាយជាអ្នកសរសេរកម្មវិធី ឬអ្នកច្នៃប្រឌិត គ្មានការងារណាដែលមិនអាចមើលឃើញឡើយ (រូបថត៖ SwissCognitive)។

ឧស្សាហកម្មជាច្រើនកំពុងប្រឈមមុខនឹងការពិតនេះ៖

ការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធី៖ ជាមួយនឹងឃ្លាំងជាង 420 លាននៅលើ GitHub AI ត្រូវបានផ្តល់ឱ្យនូវទិន្នន័យដ៏ធំមួយដើម្បីរៀនសរសេរកូដ។ វាត្រូវបានគេប៉ាន់ស្មានថា 75% នៃអ្នកសរសេរកម្មវិធីឥឡូវនេះកំពុងប្រើប្រាស់ជំនួយការ AI ដែលបង្ហាញពីការជ្រៀតចូលយ៉ាងលឿននៃបច្ចេកវិទ្យានេះនៅក្នុងឧស្សាហកម្មនេះ។

ការថែទាំអតិថិជន៖ ទិន្នន័យពីការហៅទូរសព្ទ អ៊ីមែល និងសំបុត្រជំនួយធ្វើឱ្យ AI ងាយស្រួលដំណើរការដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ ជាឧទាហរណ៍ IBM បានឃើញការកាត់បន្ថយការចំណាយ 23.5% ដោយសារ AI នៅក្នុងតំបន់នេះ។

ហិរញ្ញវត្ថុ ៖ ការជួញដូរក្បួនដោះស្រាយដោយផ្អែកលើទិន្នន័យទីផ្សារដ៏ធំ ឥឡូវនេះមានប្រហែល 70% នៃបរិមាណទីផ្សារភាគហ៊ុនសហរដ្ឋអាមេរិក ដែលជាភស្តុតាងច្បាស់លាស់បំផុតនៃ AI ដែលកាន់កាប់ផ្នែកស្មុគស្មាញដូចជាហិរញ្ញវត្ថុ។

ផ្ទុយទៅវិញ ឧស្សាហកម្មដែលស្រេកឃ្លានទិន្នន័យគឺមានភាពធន់នឹង AI ដោយធម្មជាតិ។ ការថែទាំសុខភាព សំណង់ និង ការអប់រំ គឺជាឧទាហរណ៍សំខាន់ៗ។ ទិន្នន័យអ្នកជំងឺដែលបែកបាក់ កំណត់ត្រាសំណង់ដែលបែកបាក់ និងច្បាប់ឯកជនភាពដូចជា FERPA ក្នុងការអប់រំធ្វើឱ្យ AI មានការលំបាកក្នុងការឈានដល់សក្តានុពលពេញលេញរបស់វា។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ដើម្បីទូទាត់សង ឧស្សាហកម្មទាំងនេះកំពុងងាកទៅរកការអនុវត្តទិន្នន័យដែលឈ្លានពាន ដូចជាការដំឡើងកាមេរ៉ានៅក្នុងបន្ទប់ប្រតិបត្តិការ ឬការត្រួតពិនិត្យសិស្សដោយប្រើ AI បង្កើនការព្រួយបារម្ភអំពីឯកជនភាព និងក្រមសីលធម៌។

Apocalypse ឬឋានសួគ៌ទំនេរ?

សេណារីយ៉ូគ្មានការងារធ្វើ 99% អាចស្តាប់ទៅមិនច្បាស់ ប៉ុន្តែអ្នកជំនាញជាច្រើនមើលឃើញថាអនាគតមានសុទិដ្ឋិនិយមជាង។ ពួកគេជឿថារលកនៃស្វ័យប្រវត្តិកម្មដ៏ធំនេះនឹងនាំមកក្នុងសម័យដែលមិនសូវមានការងារធ្វើ ឬសូម្បីតែគ្មានការងារធ្វើទាល់តែសោះ។

អតីតនាយកប្រតិបត្តិក្រុមហ៊ុន Microsoft លោក Bill Gates ធ្លាប់បានទស្សន៍ទាយថា ក្នុងរយៈពេល 10 ឆ្នាំខាងមុខ មនុស្សនឹងត្រូវធ្វើការត្រឹមតែ 2 ថ្ងៃ/សប្តាហ៍ប៉ុណ្ណោះ។ នាយកប្រតិបត្តិ Nvidia លោក Jensen Huang ជឿជាក់ថា សប្តាហ៍ធ្វើការ 4 ថ្ងៃនឹងក្លាយជាបទដ្ឋាន។

Yampolskiy កាន់តែមានសុទិដ្ឋិនិយមដោយជឿថាគំនិតនៃ "ការងារ" នឹងរលាយបាត់ទាំងស្រុង។ គាត់​បាន​ចោទ​ជា​សំណួរ​ដ៏​ធំ​មួយ​សម្រាប់​មនុស្សជាតិ​ទាំងអស់​ថា តើ​យើង​នឹង​ធ្វើអ្វី​ជាមួយ​ពេល​ទំនេរ ៦០-៨០ ម៉ោង​ក្នុង​មួយ​សប្តាហ៍? តើ​យើង​នឹង​រស់​នៅ​ផ្នែក​ហិរញ្ញវត្ថុ​ដោយ​របៀប​ណា តើ​អ្នក​ណា​នឹង​បង់​ប្រាក់​ឱ្យ​យើង ហើយ​សំខាន់​បំផុត តើ​យើង​នឹង​រក​ឃើញ​អត្ថន័យ​នៅ​កន្លែង​ណា​ក្នុង​ជីវិត?

ទោះ​ជា​យ៉ាង​ណា សំណួរ​ថា​តើ​លុយ​នឹង​មក​ពី​ណា​ជា​ប្រធាន​បទ​ជជែក​គ្នា​យ៉ាង​ក្តៅគគុក។ អ្នកខ្លះដូចជា Elon Musk និង Sam Altman តស៊ូមតិគំនិតនៃ "ប្រាក់ចំណូលខ្ពស់សកល" ឬ Universal Basic Income (UBI) ។ ពួកគេជឿថាអតិរេកនៃទំនិញ និងសេវាកម្មដែលបង្កើតឡើងដោយ AI នឹងគ្រប់គ្រាន់ដើម្បីចិញ្ចឹមមនុស្សគ្រប់រូប រំដោះមនុស្សចេញពីបន្ទុកនៃការរកប្រាក់ចំណូល។

Musk ធ្លាប់បាននិយាយថា "យើងនឹងមិនមានប្រាក់ចំណូលជាមូលដ្ឋានជាសកលទេ យើងនឹងមានប្រាក់ចំណូលខ្ពស់ជាសកល។ នៅក្នុងវិធីខ្លះ វាជាកម្រិតមួយ វាកាន់តែស្មើគ្នា"។

ប៉ុន្តែ Geoffrey Hinton ដែលជា "ឪពុករបស់ AI" ផ្តល់នូវទស្សនៈខុសគ្នាយ៉ាងជ្រាលជ្រៅ។ គាត់​ប្រកែក​ថា UBI មិន​បាន​ដោះស្រាយ​បញ្ហា​សេចក្តី​ថ្លៃថ្នូរ​របស់​មនុស្ស​ទេ។ Hinton សង្កត់ធ្ងន់ថា ការងារមិនមែនគ្រាន់តែជាប្រភពនៃប្រាក់ចំណូលប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែក៏ជាប្រភពនៃតម្លៃ និងអត្ថន័យផងដែរ។ បើគ្មានការងារធ្វើ មនុស្សបាត់បង់មធ្យោបាយជាមូលដ្ឋានបំផុតក្នុងការកំណត់ខ្លួនឯងនៅក្នុងសង្គម។

គាត់បានអះអាងថា " UBI នឹងមិនដោះស្រាយបញ្ហានៃសេចក្តីថ្លៃថ្នូររបស់មនុស្សទេ" គាត់អះអាងថា "សាច់ប្រាក់មិនអាចជំនួសអារម្មណ៍នៃអត្ថប្រយោជន៍ដែលនាំមកនូវការងារ" ។

ដូច្នេះ ទីផ្សារការងារកំពុងប្រឈមមុខនឹងសេណារីយ៉ូពីរ។ ម៉្យាងវិញទៀត មាន "ការអាប់ដេតការងារ" ដែល AI នឹងដកយកការចិញ្ចឹមជីវិតរបស់មនុស្សជាតិភាគច្រើន។ ម្យ៉ាងវិញទៀត មាន “អាយុច្រើន” ដែលមនុស្សត្រូវបានដោះលែងពីបន្ទុកការងារ ដើម្បីបន្តតម្លៃខ្ពស់។

ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ សេណារីយ៉ូទាំងពីរនេះបង្កបញ្ហាប្រឈមយ៉ាងសំខាន់។ បើគ្មានការងារធ្វើ តើមនុស្សនឹងរស់រានមានជីវិតផ្នែកហិរញ្ញវត្ថុយ៉ាងដូចម្តេច ហើយសំខាន់ជាងនេះទៅទៀត តើពួកគេនឹងរកឃើញអត្ថន័យក្នុងជីវិតដោយរបៀបណា នៅពេលដែលពួកគេបានបាត់បង់ “ប្រភពនៃសេចក្តីថ្លៃថ្នូរ”?

ផ្លូវដើម្បីរស់រានមានជីវិត

ជំនួសឱ្យការភ័យស្លន់ស្លោ វាដល់ពេលដែលត្រូវសម្របខ្លួនហើយ។ ឱកាស​នឹង​លែង​ស្ថិត​ក្នុង​ការ​ស្ទាត់​ជំនាញ ឬ​ផ្នែក​ទន់​ទៀត​ហើយ ប៉ុន្តែ​នៅ​ក្នុង​សមត្ថភាព​រួម​បញ្ចូល​ការ​គិត​របស់​មនុស្ស​ជាមួយ​នឹង​ថាមពល​នៃ AI។

វាអាចស្តាប់ទៅដូចជាអាក្រក់ដែល 99% នៃការងារនឹងរលាយបាត់ ប៉ុន្តែអ្នកជំនាញជាច្រើនមានសុទិដ្ឋិនិយមថា រលកនៃស្វ័យប្រវត្តិកម្មនឹងឈានទៅដល់សម័យដែលមិនសូវមានការងារធ្វើ ឬសូម្បីតែគ្មានការងារធ្វើ (រូបថត៖ Motherjones)។

នេះជាគន្លឹះខ្លះៗពីអ្នកជំនាញ៖

ទទួលយកការឆ្លងកាត់អាជីព៖ កុំគ្រាន់តែនៅជាប់នឹងផ្លូវប្រពៃណី។ ស្វែងរកតួនាទីដែលរួមបញ្ចូលការវិនិច្ឆ័យរបស់មនុស្សជាមួយនឹងសមត្ថភាព AI ឬមុខតំណែងដែលភ្ជាប់បច្ចេកវិទ្យាទៅនឹងតម្រូវការអាជីវកម្ម។ ឧទាហរណ៍ ជំនួសឱ្យការគ្រាន់តែជាវេជ្ជបណ្ឌិត ក្លាយជាអ្នកវិភាគទិន្នន័យថែទាំសុខភាព។

ផ្តោតលើការសម្របខ្លួន៖ និយោជកនឹងលែងវិនិច្ឆ័យអ្នកលើអ្វីដែលអ្នកដឹងទៀតហើយ ប៉ុន្តែអាស្រ័យលើសមត្ថភាពរបស់អ្នកក្នុងការរៀន និងសម្របខ្លួនទៅនឹងការផ្លាស់ប្តូរ។ បង្ហាញថាអ្នកអាចធ្វើការប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពក្នុងបរិយាកាសផ្លាស់ប្តូរ និងអាចចាប់យកបច្ចេកវិទ្យាថ្មីៗបានយ៉ាងឆាប់រហ័ស។

កំណត់គោលដៅ "ចំណុចប្រទាក់"៖ ក្រុមហ៊ុនដែលអនុវត្ត AI កំពុងមានបញ្ហាក្នុងការរួមបញ្ចូលបច្ចេកវិទ្យាជាមួយនឹងដំណើរការរបស់មនុស្ស។ តួនាទីនៃការគ្រប់គ្រង ការបង្វឹក និងដំណើរការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពគឺជាឱកាសថ្មីដែលមិនទាមទារចំណេះដឹងផ្នែកបច្ចេកទេសជ្រៅជ្រះ ប៉ុន្តែទាមទារការយល់ដឹងអំពីរបៀបដែលអង្គភាពដំណើរការ។ ទាំងនេះគឺជាតួនាទីដែលភាពបត់បែនរបស់មនុស្សនៅតែជាកត្តាសម្រេចចិត្ត។

ទាញយកអត្ថប្រយោជន៍ពី "គម្លាតចុងក្រោយ"៖ មិនថា AI ឆ្លាតវៃប៉ុណ្ណានោះទេ វានៅតែត្រូវការមនុស្សដើម្បីភ្ជាប់វាទៅនឹងការពិតក្នុងតំបន់។ នៅក្នុងការផលិត វាជាកម្មករដែលដឹងពីរបៀបធ្វើការជាមួយប្រព័ន្ធស្វ័យប្រវត្តិ។ នៅក្នុងវិស័យអប់រំ វាគឺជាគ្រូបង្រៀនដែលយល់ពីរបៀបប្រើប្រាស់ AI ដើម្បីកំណត់ការរៀនសូត្រផ្ទាល់ខ្លួន។ វាគឺជាការរួមបញ្ចូលគ្នានៃចំណេះដឹងផ្នែកឧស្សាហកម្ម និងការយល់ដឹងជាមូលដ្ឋាននៃ AI ដែលអាចបើកឱកាសច្រើនជាងការចាប់ផ្តើមពីដំបូងក្នុងវិស័យដែលមិនធ្លាប់ស្គាល់។

AI អាចជាឧបករណ៍សម្រាប់សេចក្តីល្អដ៏អស្ចារ្យ ប៉ុន្តែវាក៏អាចជាឧបករណ៍សម្រាប់អំពើអាក្រក់ដ៏អស្ចារ្យផងដែរ ដូចដែលលោក Geoffrey Hinton ព្រមាន។ អនាគតនៃការងារ និងអត្ថន័យនៃជីវិតនឹងអាស្រ័យលើជម្រើសដែលយើងធ្វើ។ នេះ​មិន​មែន​ជា​ពេល​វេលា​សម្រាប់​ការ​ភ័យ​ស្លន់​ស្លោ​ទេ ប៉ុន្តែ​ជា​ពេល​វេលា​ដើម្បី​ធ្វើ​និង​រៀបចំ​អនាគត​របស់​យើង។

ប្រភព៖ https://dantri.com.vn/kinh-doanh/99-cong-viec-sap-bien-mat-tan-the-viec-lam-hay-thien-duong-nhan-roi-20250912200715561.htm