Những câu chuyện về Trí tuệ Nhân tạo (AI) chiếm lĩnh thế giới công việc, thay thế con người đã không còn xa lạ. Chúng ta thường hình dung về những người máy thông minh, tự động hóa toàn bộ quy trình sản xuất, khiến hàng triệu lao động mất việc. Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu chính những người bị “cướp việc” lại được mời để… dạy cho AI cách làm công việc của họ? Và tệ hơn, đó là một công việc bấp bênh, bị giám sát chặt chẽ và có thể biến mất bất cứ lúc nào?
Đây không phải là một kịch bản khoa học viễn tưởng, mà là thực tế đang diễn ra trong cái gọi là “nền kinh tế dữ liệu” – một ngành công nghiệp trị giá hàng tỷ đô la đang định hình tương lai của AI. Bài viết hôm nay sẽ bóc tách góc khuất ít được nhắc đến này, nơi những chuyên gia giỏi, có bằng cấp cao, đang đối mặt với một thực tại nghiệt ngã: trở thành những lao động “vô hình”, bị bóc lột trong cuộc đua phát triển AI.
Chân Dung “Người Dạy AI”: Từ Chuyên Gia Đến Lao Động Gig
Trong thời đại AI, dữ liệu là vàng. Để một mô hình AI có thể nói chuyện tự nhiên như ChatGPT, hay thiết kế đồ họa như Midjourney, nó cần được “dạy” bởi hàng ngàn, thậm chí hàng triệu ví dụ từ con người. Và đó là lúc những công ty như Mercor, Scale AI, Surge AI xuất hiện. Họ là cầu nối giữa các phòng lab AI khổng lồ (như OpenAI, Anthropic) và một đội ngũ lao động toàn cầu – những người được thuê để tạo, phân loại, đánh giá và tinh chỉnh dữ liệu này.
Điều đáng nói là những “người dạy AI” này không phải là lao động phổ thông. Họ là những nhà báo, kỹ sư phần mềm, luật sư, nhà tư vấn quản lý, giáo viên, nhà thiết kế đồ họa, biên kịch – những người có bằng cấp cao và kinh nghiệm dày dặn. Nhiều người trong số họ đã mất việc làm do AI tự động hóa, hoặc gặp khó khăn trong việc tìm kiếm công việc ổn định trong một thị trường lao động ngày càng cạnh tranh.
Họ chấp nhận công việc “dạy AI” này như một giải pháp tạm thời, một phao cứu sinh trong tình hình tài chính eo hẹp. Katya, một nhà báo tự do, sau khi chứng kiến AI tự động hóa công việc content marketing của mình, đã phải nhận lời làm việc cho Mercor. Cô được yêu cầu “phỏng vấn” với một AI tên Melvin và sau đó là một chuỗi công việc tạo ra các ví dụ cho chatbot, đánh giá phản hồi, thậm chí tìm cách “đánh lừa” AI để xác định điểm yếu của nó.
Nền Kinh Tế Dữ Liệu: Vàng Hay Bẫy Rập?
Thoạt nhìn, công việc này có vẻ hấp dẫn: linh hoạt, lương khá (ban đầu), và được làm việc với công nghệ tiên tiến. Mercor, do ba chàng trai 19 tuổi ở Thung lũng Silicon thành lập vào năm 2023, đã nhanh chóng đạt giá trị 10 tỷ USD, biến họ thành những tỷ phú tự thân trẻ nhất thế giới. Các nhà sáng lập Mercor từng tự hào về việc “đối xử cực kỳ tốt” với nhân viên.
Tuy nhiên, sự thật phía sau lại khắc nghiệt hơn rất nhiều. Bài báo gốc đã phơi bày một mô hình kinh tế bấp bênh và có phần bóc lột:
- Công việc không ổn định: Các dự án liên tục bị “tạm dừng”, “hủy bỏ đột ngột” hoặc thay đổi yêu cầu mà không có bất kỳ cảnh báo nào. Người lao động phải “săn việc” từng giờ, từng ngày, đôi khi phải làm việc thâu đêm chỉ để kịp “chộp” lấy nhiệm vụ mới.
- Giám sát chặt chẽ và giảm lương: Phần mềm giám sát như Insightful theo dõi mọi thao tác của người lao động đến từng giây. Thời gian “không hiệu quả” (như đi vệ sinh, pha cà phê) có thể bị trừ lương. Yêu cầu công việc tăng, thời gian thực hiện giảm, trong khi mức lương lại liên tục bị cắt. Một dự án có thể bắt đầu với $45/giờ, rồi nhanh chóng giảm xuống $8/giờ, thậm chí thấp hơn mức lương tối thiểu ở một số bang của Mỹ.
- Thiếu minh bạch và quyền lợi: Người lao động không biết khách hàng là ai, mục đích cuối cùng của dữ liệu mình tạo ra là gì. Các thỏa thuận bảo mật chặt chẽ ngăn cấm họ thảo luận về công việc. Họ bị xếp loại là “nhà thầu độc lập” (independent contractors), đồng nghĩa với việc không được hưởng các quyền lợi cơ bản như bảo hiểm, nghỉ phép, trợ cấp thất nghiệp – mặc dù công ty kiểm soát gần như tuyệt đối công việc của họ.
- Quản lý thiếu kinh nghiệm: Nhiều người quản lý ở Mercor là những người trẻ, thiếu kinh nghiệm, dẫn đến tình trạng chỉ đạo mâu thuẫn, thiếu chuyên nghiệp và gây áp lực lớn cho đội ngũ lao động chuyên nghiệp.
Lưỡi Dao Hai Lưỡi: Tự Tay Đào Mồ Chôn Sự Nghiệp?
Điều trớ trêu và đau lòng nhất là cảm giác của những người lao động này: họ đang “tự tay đào mồ chôn sự nghiệp của chính mình”. Mimi, một biên kịch từng đoạt giải thưởng, đã thốt lên: “Tôi đang cầm xẻng và được yêu cầu tự đào mồ chôn mình”. Họ đang dùng chính kiến thức và kinh nghiệm để dạy cho AI trở nên thông minh hơn, cuối cùng có thể thay thế họ hoàn toàn.
Mặc dù nhu cầu về lao động dữ liệu có thể tiếp tục tăng trong thời gian tới, nhưng bất kỳ công việc cụ thể nào cũng chỉ tồn tại cho đến khi AI có thể bắt chước nó một cách thành công. Một người cần nhiều năm để tích lũy chuyên môn, nhưng chỉ trong vài tháng, hoặc thậm chí vài tuần, kinh nghiệm đó có thể bị “chiết xuất” và số hóa vào một mô hình AI.
Một thạc sĩ ngôn ngữ học sau một năm làm công việc chấm điểm ngữ pháp cho AI đã nhận thấy các mô hình ngày càng khó bị “đánh lừa”. Cuối cùng, dự án kết thúc, và anh ta không thể tìm được việc làm nào khác phù hợp với chuyên môn của mình.
Bài Học Từ Quá Khứ, Thách Thức Cho Tương Lai
Tình hình này khiến chúng ta liên tưởng đến sự trỗi dậy của nền kinh tế gig với Uber hay Lyft một thập kỷ trước. Tuy nhiên, tình thế của những “người dạy AI” này còn tồi tệ hơn. Nếu tài xế Uber có thể tổ chức và đấu tranh đòi quyền lợi ở một thành phố, thì lao động dữ liệu có thể dễ dàng bị thay thế bởi những người ở bất cứ đâu trên thế giới, sẵn sàng làm việc với mức lương thấp hơn.
Điều này dẫn đến một cuộc chạy đua xuống đáy (race to the bottom), nơi các công ty AI có thể đối đầu các chuyên gia với nhau, mua “dữ liệu chuyên môn” với giá ngày càng rẻ. Nếu không có khung pháp lý phù hợp và sự bảo vệ từ các tổ chức lao động, nhóm lao động này sẽ bị trả lương thấp một cách có hệ thống, hay nói một cách mạnh mẽ hơn, bị bóc lột.
Đã có những vụ kiện tập thể chống lại Mercor và các công ty tương tự vì hành vi phân loại sai lao động. Tuy nhiên, những thách thức vẫn còn rất lớn: làm thế nào để định nghĩa “lao động” trong kỷ nguyên AI? Làm thế nào để bảo vệ quyền lợi của những người đang tạo ra giá trị khổng lồ nhưng lại không có tiếng nói? Liệu có cần những tổ chức như công đoàn để “sở hữu tập thể” dữ liệu chuyên môn, ngăn chặn các công ty lớn thao túng giá cả?
Chuyên Gia Việt Nam Cần Chuẩn Bị Gì?
Câu chuyện về Katya, Mimi hay Chris không chỉ là của riêng họ. Nó là lời cảnh báo cho tất cả chúng ta, đặc biệt là những chuyên gia Việt Nam đang hoạt động trong các lĩnh vực có nguy cơ bị AI ảnh hưởng. Nền kinh tế dữ liệu toàn cầu không ngừng tuyển dụng, và không ai biết mình có thể là người tiếp theo được “mời” vào chuỗi cung ứng lao động vô hình này.
Để không bị cuốn vào vòng xoáy của sự bấp bênh và bóc lột, chúng ta cần:
- Nâng cao kỹ năng liên tục: Không ngừng học hỏi, không chỉ về AI mà còn về những kỹ năng tư duy phản biện, sáng tạo, giải quyết vấn đề mà AI khó lòng thay thế.
- Hiểu rõ giá trị của mình: Đừng để những lời mời công việc hấp dẫn che mờ đi sự thiếu minh bạch và quyền lợi không rõ ràng.
- Tìm kiếm sự ổn định: Như Katya đã làm, đôi khi một công việc “truyền thống” với mức lương tối thiểu lại mang lại sự ổn định và niềm vui hơn nhiều so với việc “dạy” AI.
- Quan tâm đến chính sách: Tham gia vào các cuộc thảo luận về chính sách lao động trong kỷ nguyên AI để bảo vệ quyền lợi chung.
AI đang thay đổi thế giới, nhưng cách chúng ta quản lý và điều tiết nó sẽ quyết định liệu sự thay đổi đó mang lại tiến bộ hay chỉ đơn thuần là tạo ra một tầng lớp lao động mới bị bóc lột. Đừng để “You Could Be Next” trở thành một lời tiên tri nghiệt ngã cho sự nghiệp của bạn.