Cách AI gia tăng khoảng cách giữa những người giỏi nhất với phần còn lại

- Hội nghị tại Paris vào ngày 10-11/2 chứng kiến những tuyên bố quan trọng về tiềm năng của AI. Sundar Pichai (Alphabet) khẳng định AI là "bước ngoặt lớn nhất trong đời người". Dario Amodei (Anthropic) cho rằng AI sẽ tạo ra "sự thay đổi lớn nhất trong thị trường lao động toàn cầu".  
- Nghiên cứu năm 2023 của Erik Brynjolfsson (Stanford) chỉ ra công cụ AI tạo sinh tăng năng suất 34% cho nhân viên chưa có kinh nghiệm, nhưng ít ảnh hưởng đến nhân viên có kinh nghiệm. Điều này gợi ý AI có thể chuyển giao phương thức làm việc tốt từ người tài năng sang người ít tài năng hơn.
- AI tạo sinh giúp cải thiện đáng kể chất lượng công việc viết lách ở người kém năng lực, theo nghiên cứu của Shakked Noy và Whitney Zhang (MIT). Nhưng dù có ích, AI vẫn khiến các công việc lặp lại dễ bị tự động hóa.  
- Amit Zavery (ServiceNow) ước tính hơn 85% trường hợp dịch vụ khách hàng không cần nhân sự tham gia nhờ AI. Điều này đe dọa công việc của các nhân viên hỗ trợ khách hàng.  
- Trong các công việc phức tạp như nghiên cứu và quản lý, lợi ích từ AI thường tập trung ở những người có năng lực cao. Ví dụ, Aidan Toner-Rodgers (MIT) nhận thấy các nhà nghiên cứu hàng đầu tăng gấp đôi năng suất nhờ AI, trong khi nhóm kém hiệu quả không ghi nhận thay đổi.  
- Nghiên cứu tại Kenya cho thấy doanh nhân giỏi tăng lợi nhuận hơn 15% nhờ AI, còn nhóm yếu thì lợi nhuận giảm. Trong tài chính, nhà đầu tư có kinh nghiệm nâng lợi nhuận gần 10%, so với chỉ 2% của người ít kinh nghiệm.
- AI đã bắt đầu thay đổi cấu trúc công việc: kỹ sư có thêm thời gian cho sáng tạo, luật sư trẻ tập trung vào khách hàng thay vì các nhiệm vụ lặp lại. Kỹ năng tưởng tượng và ứng dụng sáng tạo AI đang trở thành yếu tố quyết định.  
- AI được dự báo tiếp tục củng cố lợi thế cho những người có kỹ năng và khả năng ra quyết định tốt, tương tự như ảnh hưởng của Cách mạng Công nghiệp và thời đại máy tính trước đây.  

---

📌 AI đang làm gia tăng khoảng cách kỹ năng giữa người lao động, với lợi ích vượt trội cho nhóm có năng lực cao, như tăng năng suất 34% hoặc lợi nhuận 15%. Các công việc kỹ năng thấp đối diện nguy cơ tự động hóa cao, báo hiệu một tương lai lao động đầy thách thức và thay đổi.

https://www.economist.com/finance-and-economics/2025/02/13/how-ai-will-divide-the-best-from-the-rest

Cách AI gia tăng khoảng cách giữa những người giỏi nhất với phần còn lại
Các lãnh đạo công nghệ nói rằng công nghệ này sẽ trở thành công cụ bình đẳng hóa vĩ đại. Nhưng thực tế, nó có vẻ sẽ làm gia tăng khoảng cách xã hội

Tại một hội nghị thượng đỉnh ở Paris vào ngày 10 và 11 tháng 2, các lãnh đạo công nghệ đã tranh nhau đưa ra những tuyên bố hoành tráng nhất về trí tuệ nhân tạo. “AI sẽ là sự chuyển đổi sâu sắc nhất trong cuộc đời của chúng ta,” theo lời Sundar Pichai, giám đốc điều hành của Alphabet. Dario Amodei, giám đốc điều hành của Anthropic, nói rằng nó sẽ dẫn đến “sự thay đổi lớn nhất trong thị trường lao động toàn cầu trong lịch sử loài người.” Trong một bài đăng trên blog, Sam Altman của OpenAI viết rằng, “Trong một thập kỷ nữa, có lẽ tất cả mọi người trên Trái Đất sẽ có thể làm được nhiều hơn cả những cá nhân có tầm ảnh hưởng nhất ngày nay.”

Dự đoán của Altman dựa trên một trường phái tư duy đã được thiết lập từ trước. Khi các mô hình ngôn ngữ lớn lần đầu trở nên phổ biến vào đầu những năm 2020, các nhà kinh tế học và lãnh đạo doanh nghiệp đã hy vọng rằng những công cụ này, cùng với các công nghệ AI khác, sẽ giúp tạo ra một sân chơi bình đẳng hơn, trong đó những lao động có kỹ năng thấp hơn sẽ hưởng lợi nhiều nhất. Phần mềm có khả năng xử lý các nhiệm vụ như gấp protein hay sáng tác thơ có vẻ sẽ giúp dân chủ hóa cơ hội. Jensen Huang, giám đốc điều hành của Nvidia – một công ty thiết kế chip – đã hình dung về một tương lai nơi mà người lao động “tất cả sẽ trở thành CEO của các AI agent.”

Tuy nhiên, những nghiên cứu gần đây lại đặt dấu hỏi cho viễn cảnh đó. Thay vào đó, chúng gợi ý một tương lai nơi người giỏi sẽ ngày càng tiến xa hơn—còn phần còn lại thì bị tụt lại phía sau. Trong những công việc phức tạp như nghiên cứu và quản lý, bằng chứng mới cho thấy những cá nhân có năng suất cao nhất là những người có vị thế tốt nhất để làm việc với AI (xem bảng). Đánh giá đầu ra của các mô hình AI đòi hỏi chuyên môn và khả năng phán đoán tốt. Thay vì thu hẹp khoảng cách, AI nhiều khả năng sẽ làm gia tăng sự phân hóa trong lực lượng lao động, giống như các cuộc cách mạng công nghệ trước đây.

Lập luận cho rằng AI có thể là công cụ bình đẳng hóa được củng cố bởi những nghiên cứu chỉ ra rằng công nghệ này giúp nâng cao hiệu suất nhất cho những nhân sự ít kinh nghiệm. Một nghiên cứu năm 2023 của Erik Brynjolfsson thuộc Đại học Stanford, cùng Danielle Li và Lindsey Raymond thuộc Viện Công nghệ Massachusetts (MIT), phát hiện rằng các công cụ AI tạo sinh đã giúp tăng năng suất lên 34% đối với những nhân viên hỗ trợ khách hàng mới vào nghề, giúp họ giải quyết thắc mắc nhanh hơn và hiệu quả hơn. Ngược lại, những nhân viên có kinh nghiệm gần như không nhận được lợi ích gì, vì AI chỉ củng cố những phương pháp mà họ vốn đã áp dụng. Điều này cho thấy công nghệ này có thể thu hẹp khoảng cách bằng cách truyền tải những phương pháp làm việc tốt nhất từ nhân viên giỏi sang những người ít tài năng hơn.

Một xu hướng tương tự cũng được quan sát thấy trong các công việc đòi hỏi nhiều kiến thức. Nghiên cứu của Shakked Noy và Whitney Zhang, cả hai đều thuộc MIT, cho thấy những người viết kém hơn có sự cải thiện đáng kể nhất về chất lượng bài viết khi sử dụng ChatGPT của OpenAI để soạn thảo các tài liệu như thông cáo báo chí và báo cáo. Nhiều người đạt chất lượng cao hơn đơn giản chỉ bằng cách sử dụng nguyên bản đầu ra của AI, nhấn mạnh khả năng của công nghệ này trong việc nâng cao hiệu suất cơ bản. Tương tự, Jonathan Choi thuộc Đại học Nam California và các đồng tác giả phát hiện rằng một công cụ AI đa dụng giúp nâng cao chất lượng công việc pháp lý, chẳng hạn như soạn thảo hợp đồng, đặc biệt là đối với những sinh viên luật kém tài năng nhất.  

Vấn đề là tác động này bị lấn át bởi một yếu tố khác. Một công việc có thể được xem như một tập hợp các nhiệm vụ, trong đó công nghệ có thể giúp tự động hóa hoặc hỗ trợ. Đối với kiểm soát viên không lưu, công nghệ đóng vai trò hỗ trợ: nó xử lý dữ liệu chuyến bay nhưng vẫn để con người đưa ra quyết định, giúp duy trì mức lương cao. Ngược lại, hệ thống tự thanh toán lại đơn giản hóa vai trò của nhân viên thu ngân bằng cách tự động hóa các tác vụ như tính tiền thừa, làm giảm yêu cầu về kỹ năng và khiến mức lương trì trệ.  

Do đó, dù từng có sự lạc quan ban đầu, các nhân viên chăm sóc khách hàng và những lao động có kỹ năng thấp khác có thể đối mặt với viễn cảnh giống như thu ngân. Những nhiệm vụ lặp đi lặp lại của họ rất dễ bị tự động hóa. Amit Zavery của ServiceNow, một công ty phần mềm doanh nghiệp, ước tính rằng hơn 85% yêu cầu hỗ trợ khách hàng của một số khách hàng hiện không cần con người tham gia. Khi AI phát triển, con số này có thể còn tăng cao hơn nữa, khiến số lượng nhân viên hỗ trợ giảm dần và họ chỉ xử lý những trường hợp phức tạp nhất. Mặc dù AI có thể ban đầu giúp tăng năng suất, nhưng về lâu dài, tác động của nó sẽ là biến kỹ năng thành hàng hóa và tự động hóa công việc.  

Không giống như các công nghệ tự động hóa trước đây, vốn thay thế các công việc mang tính lặp lại như lắp ráp dây chuyền hoặc kế toán sổ sách, AI có thể mở rộng ảnh hưởng sang cả những công việc phi tuyến tính và sáng tạo. Công nghệ này có thể học một cách ngầm hiểu, nhận diện mô hình và đưa ra dự đoán mà không cần hướng dẫn cụ thể; có lẽ theo thời gian, AI sẽ có thể viết kịch bản hấp dẫn hoặc thiết kế sản phẩm hữu ích. Hiện tại, trong các ngành có mức lương cao, dường như những nhân viên cấp dưới là đối tượng dễ bị AI thay thế nhất. Tại A&O Shearman, một công ty luật, các công cụ AI hiện xử lý phần lớn công việc thường ngày mà trước đây do trợ lý luật sư hoặc nhân viên pháp lý thực hiện. Phần mềm của công ty có thể phân tích hợp đồng, so sánh với các giao dịch trước đây và đề xuất chỉnh sửa trong chưa đầy 30 giây. David Wakeling, trưởng bộ phận AI của công ty, cho biết những nhân sự hàng đầu tận dụng tốt nhất công nghệ này để đưa ra các quyết định mang tính chiến lược.  

Sự thay đổi trong các nghiên cứu kinh tế gần đây cũng ủng hộ quan sát này. Dù các nghiên cứu ban đầu cho rằng những người làm việc kém hơn có thể hưởng lợi đơn giản bằng cách sao chép đầu ra của AI, nhưng các nghiên cứu mới hơn lại tập trung vào những nhiệm vụ phức tạp hơn, chẳng hạn như nghiên cứu khoa học, điều hành doanh nghiệp và đầu tư tài chính. Trong những bối cảnh này, những cá nhân có năng suất cao hưởng lợi nhiều hơn hẳn so với đồng nghiệp có năng suất thấp. Trong một số trường hợp, những người làm việc kém hiệu quả thậm chí không có sự cải thiện nào, hoặc còn bị tụt lại phía sau.

Thiết kế thông minh

Aidan Toner-Rodgers của MIT, chẳng hạn, phát hiện rằng việc sử dụng một công cụ AI để hỗ trợ khám phá vật liệu đã gần như tăng gấp đôi năng suất của các nhà nghiên cứu hàng đầu, trong khi không có tác động đo lường được đối với nhóm thấp nhất. Phần mềm cho phép các nhà nghiên cứu chỉ định các đặc tính mong muốn, sau đó tạo ra các vật liệu tiềm năng được dự đoán sẽ có những đặc tính đó. Các nhà khoa học xuất sắc, với nền tảng chuyên môn vững chắc, có thể xác định những đề xuất triển vọng và loại bỏ những đề xuất kém chất lượng. Ngược lại, các nhà nghiên cứu kém hiệu quả hơn gặp khó khăn trong việc lọc ra các kết quả hữu ích khỏi những kết quả không liên quan (xem biểu đồ 2).

Những kết quả tương tự cũng xuất hiện trong các lĩnh vực khác. Nicholas Otis thuộc Đại học California, Berkeley, cùng các đồng tác giả phát hiện rằng các doanh nhân Kenya có năng lực cao hơn đã tăng lợi nhuận hơn 15% khi sử dụng trợ lý AI, trong khi những người yếu hơn lại bị giảm lợi nhuận. Sự khác biệt nằm ở cách họ áp dụng các đề xuất của AI. Những người đạt thành tích thấp chỉ làm theo các lời khuyên chung chung, chẳng hạn như tăng cường quảng cáo; trong khi những người giỏi hơn sử dụng AI để tìm ra các giải pháp phù hợp, ví dụ như đảm bảo nguồn điện mới trong thời gian mất điện (xem biểu đồ 3).

Trong lĩnh vực ra quyết định tài chính, Alex Kim của Đại học Chicago và các đồng tác giả đã thực hiện một thí nghiệm trong đó những người tham gia sử dụng AI để phân tích bảng điểm cuộc gọi thu nhập trước khi phân bổ 1.000 USD vào một danh mục đầu tư mô phỏng. Các nhà đầu tư sành sỏi đạt tỷ suất lợi nhuận cao hơn gần 10% khi có AI hỗ trợ; trong khi những nhà đầu tư ít kinh nghiệm hơn chỉ tăng được 2%. Những nhà đầu tư dày dạn tận dụng tốt hơn các thông tin chi tiết từ cuộc gọi thu nhập, chẳng hạn như chi tiêu cho R&D, mua lại cổ phiếu và lợi nhuận hoạt động trước khấu hao.

Khi AI tái định hình công việc, các nhiệm vụ mới đang dần xuất hiện. Rajeev Rajan của Atlassian, một công ty phần mềm văn phòng, cho biết các công cụ AI giúp kỹ sư tiết kiệm vài giờ mỗi tuần, cho phép họ tập trung vào công việc sáng tạo. Các luật sư trẻ tốn ít thời gian hơn cho những công việc lặt vặt và có nhiều thời gian hơn với khách hàng. “Những người thực sự thông minh, có thể đang chán ngán với việc phân tích các báo cáo thu nhập thường kỳ, sẽ là những người hưởng lợi nhiều nhất,” một lãnh đạo tại một công ty đầu tư lớn nhận xét. “Kỹ năng được đánh giá cao nhất trong ngắn hạn sẽ là khả năng tưởng tượng ra những cách sáng tạo để sử dụng AI.” Những công việc lặp đi lặp lại trong các ngành này đang dần được tự động hóa, giúp nhân viên trẻ đảm nhận các nhiệm vụ nâng cao sớm hơn trong sự nghiệp của họ.

Thị trường lao động luôn được định hình bởi sự biến mất của các vai trò cũ và sự xuất hiện của các công việc mới. David Autor của MIT ước tính rằng khoảng 60% công việc ở Mỹ vào năm 2018 chưa từng tồn tại vào năm 1940. Nghề “thiết kế máy bay” được bổ sung vào điều tra dân số vào những năm 1950; “lập kế hoạch hội nghị” xuất hiện vào những năm 1990. Nhưng ai sẽ đảm nhận những công việc mới do AI tạo ra? Lịch sử cho thấy rằng những biến động công nghệ thường có lợi cho những người có kỹ năng cao. Trong Cách mạng Công nghiệp, các kỹ sư làm chủ công nghệ máy móc mới đã chứng kiến mức lương tăng vọt, trong khi lao động phổ thông bị thiệt thòi. Thời đại máy tính mang lại lợi ích cho kỹ sư phần mềm và khiến các nhân viên đánh máy trở nên lỗi thời. AI dường như sẽ đi theo con đường tương tự, mang lại lợi ích cho những người có khả năng phán đoán, sự linh hoạt và chuyên môn để điều hướng môi trường phức tạp, giàu thông tin.

Hơn nữa, các công cụ AI ngày nay chỉ là bước khởi đầu. Khi công nghệ trở nên tinh vi hơn, các AI agent bán tự động có khả năng hoạt động độc lập—giống như viễn cảnh mà Jensen Huang đã hình dung—có thể thay đổi hoàn toàn môi trường làm việc. Điều đó có thể khiến mọi lao động đều trở thành một kiểu "CEO," đúng như lời giám đốc điều hành của Nvidia đã dự đoán. Nhưng sẽ không có sự bình đẳng hóa: những người tài giỏi nhất vẫn sẽ là những CEO giỏi nhất. ■

How AI will divide the best from the rest
Tech bosses say the tech will be a great equaliser. Instead, it looks likely to widen social divides

At a summit in Paris on February 10th and 11th, tech bosses vied to issue the most grandiose claim about artificial intelligence. “AI will be the most profound shift of our lifetimes,” is how Sundar Pichai, Alphabet’s boss, put it. Dario Amodei, chief executive of Anthropic, said that it would lead to the “largest change to the global labour market in human history”. In a blog post, Sam Altman of OpenAI wrote that “In a decade perhaps everyone on earth will be capable of accomplishing more than the most impactful person can today.”

Mr Altman’s prediction taps into an established school of thought. As large language models first gained popularity in the early 2020s, economists and bosses were hopeful that they, and other AI tools, would level the playing field, with lower-skilled workers benefiting most. Software capable of handling tasks such as protein-folding and poetry-writing would surely democratise opportunity. Jensen Huang, chief executive of Nvidia, a chip designer, envisioned a future in which workers “are all going to be CEOs of AI agents”.
More recent findings have cast doubt on this vision, however. They instead suggest a future in which high-flyers fly still higher—and the rest are left behind. In complex tasks such as research and management, new evidence indicates that high performers are best positioned to work with AI (see table). Evaluating the output of models requires expertise and good judgment. Rather than narrowing disparities, AI is likely to widen workforce divides, much like past technological revolutions.

The case for AI as an equaliser was supported by research showing that the tech enhances output most for less experienced workers. A study in 2023 by Erik Brynjolfsson of Stanford University and Danielle Li and Lindsey Raymond of the Massachusetts Institute of Technology (MIT) found that generative-AI tools boosted productivity by 34% for novice customer-support workers, helping them resolve queries faster and more effectively. Experienced workers, by contrast, saw little benefit, as the AI reinforced approaches they were already using. This suggested the tech could narrow gaps by transferring best practices from talented to less talented employees.

A similar trend was observed in other knowledge-intensive tasks. Research by Shakked Noy and Whitney Zhang, both of MIT, found that weaker writers experienced the greatest improvements in the quality of their work when using OpenAI’s ChatGPT to draft materials such as press releases and reports. Many saw better quality simply by using the AI’s unedited output, underscoring its ability to elevate baseline performance. Similarly, Jonathan Choi of the University of Southern California and co-authors found a general-purpose AI tool improved the quality of legal work, such as drafting contracts, most notably for the least talented law students.
The problem is that this is swamped by another effect. A job can be considered as a bundle of tasks, which tech may either commoditise or assist with. For air-traffic controllers, tech is an augmentation: it processes flight data while leaving decisions to humans, keeping wages high. By contrast, self-check-out systems simplify cashiers’ roles, automating tasks such as calculating change. This lowers the skill requirement, causing wages to stagnate.
Thus despite the early optimism, customer-service agents and other low-skilled workers may face a future akin to cashiers. Their repetitive tasks are susceptible to automation. Amit Zavery of ServiceNow, a business-software company, estimates that more than 85% of customer-service cases for some clients no longer require human involvement. As AI advances, this figure will probably rise, leaving fewer agents to handle only the most complex cases. Although AI may at first boost productivity, its long-term impact will be to commoditise skills and automate tasks.
Unlike earlier automation, which replaced routine jobs such as assembly-line work and book-keeping, AI may extend its reach to non-routine and creative work. It can learn tacitly, recognise patterns and make predictions without explicit instruction; perhaps, in time, it will be able to write entertaining scripts and design useful products. For the moment it seems as though, in high-wage industries, it is junior staff who are the most vulnerable to automation. At A&O Shearman, a law firm, AI tools now handle much of the routine work once done by associates or paralegals. The company’s software can analyse contracts, compare them with past deals and suggest revisions in under 30 seconds. Top performers have been best at using the tech to make strategic decisions, says David Wakeling, the firm’s head of AI.

The shift in recent economic research supports his observation. Although early studies suggested that lower performers could benefit simply by copying AI outputs, newer studies look at more complex tasks, such as scientific research, running a business and investing money. In these contexts, high performers benefit far more than their lower-performing peers. In some cases, less productive workers see no improvement, or even lose ground.

Intelligent design
Aidan Toner-Rodgers of MIT, for instance, found that using an AI tool to assist with materials discovery nearly doubled the productivity of top researchers, while having no measurable impact on the bottom third. The software allowed researchers to specify desired features, then generate candidate materials predicted to possess these properties. Elite scientists, armed with plenty of subject expertise, could identify promising suggestions and discard poor ones. Less effective researchers, by contrast, struggled to filter useful outputs from irrelevant ones (see chart 2).

Similar results have emerged in other areas. Nicholas Otis of the University of California, Berkeley, and co-authors found that stronger Kenyan entrepreneurs raised their profits by over 15% with an AI assistant, and strugglers saw profits fall. The difference lay in how they applied AI recommendations. Low achievers followed generic advice such as doing more advertising; high achievers used AI to find tailored solutions, such as securing new power sources during blackouts (see chart 3).
In financial decision-making, Alex Kim of the University of Chicago and co-authors conducted an experiment where participants used AI to analyse earnings-call transcripts before allocating $1,000 in a simulated portfolio. Sophisticated investors achieved nearly 10% higher returns with AI; less sophisticated investors saw gains of 2%. Seasoned investors made better use of insights from earnings calls such as those concerning R&D spending, share repurchases and operating profit before depreciation and amortisation.
As AI reshapes work, new tasks are emerging. Rajeev Rajan of Atlassian, an office-software firm, says that AI tools free up a couple of hours a week for engineers, allowing them to focus on creative work. Junior lawyers spend less time on chores and more with clients. “Really smart people who may be bored with analysing routine earnings releases will benefit the most,” says a boss at a large investment firm. “The skill that is going to be rewarded most in the short run is imagination in finding creative ways to use AI.” The grunt work of these industries is being automated, allowing junior employees to take on advanced tasks earlier in their careers.
Labour markets have always been defined by the destruction of old roles and the creation of new ones. David Autor of MIT has estimated that 60% or so of work in America in 2018 did not exist in 1940. The job of “airplane designer” was added to the census in the 1950s; “conference planner” arrived in the 1990s. But who will take AI’s new jobs when they emerge? History suggests that technological upheavals favour the skilled. In the Industrial Revolution, engineers who mastered new machinery saw their wages soar as routine labourers lost out. The computer age rewarded software engineers and rendered typists obsolete. AI appears poised to follow a similar path, benefiting those with the judgment, agility and expertise to navigate complex, information-rich environments.
Moreover, today’s AI tools are just the beginning. As the technology grows more sophisticated, semi-autonomous agents capable of acting independently—of the sort envisioned by Mr Huang—may transform workplaces. That might make every worker a CEO of sorts, just as the Nvidia chief executive has predicted. But there will be no levelling-out: the most talented will still make the best CEOs. ■
For more expert analysis of the biggest stories in economics, finance and markets, sign up to Money Talks, our weekly subscriber-only newsletter.