Doanh nghiệp AI chi tiền mua chất xám của bác sĩ, luật sư Mỹ

Brook Hansen, từng làm dịch vụ khách hàng, hiện gắn nhãn dữ liệu để kiếm thêm vài trăm USD mỗi tuần sau khi mất việc lúc mang thai. Trong khi đó, Anu Brixey, bác sĩ chẩn đoán hình ảnh, có thể kiếm khoản tiền tương đương chỉ trong một giờ huấn luyện AI.

Công việc gắn nhãn dữ liệu từng chủ yếu gồm những nhiệm vụ đơn giản như phiên âm âm thanh, đánh dấu vật thể trong ảnh. Nhưng khi AI phát triển, các doanh nghiệp ngày càng cần chuyên gia có kiến thức chuyên sâu để nâng cao chất lượng mô hình, theo Bloomberg.

AI cần chuyên gia, cuộc chơi dữ liệu đổi chiều

Theo báo cáo xu hướng việc làm của LinkedIn, chuyên viên gắn nhãn dữ liệu là nghề phát triển nhanh thứ 4 tại Mỹ năm nay. Các nền tảng tuyển dụng đưa ra mức thù lao lên tới 120 USD/giờ cho kỹ sư phần mềm, 170 USD/giờ cho chuyên gia vật lý và 400 USD/giờ cho luật sư về quyền dân sự.

Sự phân hóa này tạo ra 2 vấn đề. Nhóm người lao động lương thấp cho biết công việc ngày càng khó, trong khi cơ hội nhận nhiệm vụ giảm. Bên cạnh đó, việc tuyển dụng chuyên gia khiến nhiều người lo ngại AI đang hấp thụ kiến thức của bác sĩ, nhà toán học, kế toán và nhà khoa học để tái tạo ra những năng lực vốn đòi hỏi nhiều năm đào tạo.

Hansen bắt đầu gắn nhãn dữ liệu cách đây khoảng một thập kỷ trên Mechanical Turk của Amazon, nền tảng từng được Jeff Bezos ví là “trí tuệ nhân tạo nhân tạo”. Khi đó, cô chủ yếu thực hiện các nhiệm vụ đơn giản với thù lao vài xu. Sự xuất hiện của các mô hình ngôn ngữ lớn khiến công việc phức tạp hơn, đòi hỏi cô kiểm chứng tài liệu và đánh giá câu trả lời của chatbot trong thời gian dài.

Các nền tảng hiện còn tìm kiếm người có chuyên môn về toán học, sinh học và nhiều lĩnh vực khác. Dù thỉnh thoảng nhận được nhiệm vụ liên quan đến bằng cấp về bảo tồn môi trường, Hansen phần lớn vẫn phải tìm việc trên nhiều nền tảng.

Mechanical Turk, từng là một trong những nơi quan trọng nhất đối với người lao động trong lĩnh vực dữ liệu tại Mỹ, chính thức đóng cửa sau 21 năm hoạt động vào tháng trước. Trong khi đó, Mercor, nền tảng tuyển dụng chuyên gia huấn luyện AI mới hoạt động 3 năm, đang phát triển mạnh mẽ và đàm phán vòng gọi vốn mới với mức định giá lên tới 20 tỷ USD.

Một huấn luyện viên giám sát robot hình người tại trung tâm đào tạo trí tuệ nhân tạo ở Thanh Đảo, Trung Quốc. Ảnh: Xinhua/Shutterstock.

Sự chuyển dịch này phản ánh nhu cầu tìm kiếm dữ liệu riêng biệt, khó tiếp cận hơn để tạo lợi thế cạnh tranh. Ngoài chuyên môn của bác sĩ hay kỹ sư, doanh nghiệp còn quan tâm đến nhật ký trò chuyện riêng tư và video ghi lại sinh hoạt thường ngày.

Brixey nhận được lời mời tham gia huấn luyện AI khoảng 4 năm trước, khi một công ty tìm bác sĩ có thể đọc ảnh chụp ngực, phổi và tim. Sau những tuần làm việc dài, Brixey đôi khi dành cuối tuần để đánh dấu dữ liệu, chẳng hạn xác định vùng tích tụ canxi trên ảnh chụp tim. Cô tham gia tối đa 2 dự án mỗi năm, chủ yếu vì tiềm năng của công nghệ hơn là thu nhập.

"Tôi làm điều này vì muốn cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân", cô chia sẻ với Bloomberg.

Chuyên môn của con người có thể trở thành tài sản của AI

Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu theo dõi sự tiến hóa của công việc này vẫn hoài nghi về quy mô thực tế của làn sóng chuyển dịch sang lao động cổ cồn trắng.

Antonio Casilli, giáo sư tại Viện Bách khoa Paris (Pháp), hoài nghi về quy mô thực tế của làn sóng tuyển chuyên gia. Theo ông, các chuyên gia thu nhập cao chỉ tham gia một phần nhỏ dự án, trong khi phần lớn công việc dữ liệu vẫn do lao động phổ thông đảm nhiệm trong điều kiện bấp bênh, có nguy cơ bị khóa tài khoản đột ngột. Mercor cho biết mức thù lao trung bình trên nền tảng là 110 USD/giờ. Prolific không tiết lộ tỷ lệ nhiệm vụ do chuyên gia thực hiện, dù nhóm này chiếm 30% tổng số người tham gia.

Fan Yang, nhà nghiên cứu tại Trường Luật Melbourne (Australia), cho rằng huấn luyện AI tạo ra hình thức thuê ngoài mới: doanh nghiệp mua công cụ AI nhưng vẫn phụ thuộc vào lao động thời vụ để tinh chỉnh mô hình. Tuy nhiên, Danielle Li, giáo sư tại MIT, cảnh báo AI có thể lưu giữ và tái tạo năng lực trí tuệ của con người. Về lý thuyết, một nhóm nhỏ chuyên gia cung cấp dữ liệu cũng có thể khiến giá trị của cả ngành nghề suy giảm, làm dấy lên lo ngại trong giới bác sĩ, đặc biệt là sinh viên y khoa và bác sĩ nội trú, những người vẫn còn nhiều năm đào tạo miệt mài phía trước.

Nhân sự của các doanh nghiệp có thể tạo ra dữ liệu huấn luyện AI. Ảnh minh hoạ: Reuters.

Về dài hạn, một số công ty công nghệ còn nhắm đến viễn cảnh không cần phải phụ thuộc vào việc đi chiêu mộ từng chuyên gia lẻ tẻ nữa. Thay vào đó, họ có thể mua trọn gói dữ liệu trực tiếp từ các tổ chức chủ quản. Nếu viễn cảnh đó xảy ra, gần như bất cứ ai làm việc với máy tính cũng sẽ vô tình trở thành một người lao động dữ liệu, dù muốn hay không.

Ali Ansari, nhà sáng lập kiêm CEO của Micro1, startup dữ liệu AI được định giá 4 tỷ USD, lập luận rằng các công ty nên coi nhân viên của mình không chỉ là người tạo ra sản phẩm hay dịch vụ, mà còn là nguồn sản sinh ra dữ liệu mang giá trị thương mại riêng.

"Mỗi giờ làm việc có thể đồng thời đạt được 3 mục đích: vận hành tổ chức, huấn luyện mô hình AI và tạo thêm doanh thu cho doanh nghiệp", ông viết vào tháng 1.

Thực tế, một số công ty đã bắt đầu biến công việc hàng ngày của nhân viên thành dữ liệu huấn luyện. Theo Reuters, tháng 4, Meta bắt đầu cài đặt phần mềm để theo dõi các thao tác nhấp chuột, gõ phím và chuyển động chuột của chính nhân viên.

"Đây là cách mà tất cả nhân viên Meta có thể giúp các mô hình của chúng tôi thông minh hơn chỉ bằng cách thực hiện công việc hàng ngày của họ", thông báo nội bộ của hãng nêu rõ.

Hansen, người đã dành một thập kỷ chứng kiến sự đổi thay của ngành dữ liệu, vẫn tin rằng AI sẽ không bao giờ có thể loại bỏ hoàn toàn những người như cô. Gần đây, phần lớn công việc của cô là dành 20 phút trò chuyện trong một phòng Zoom với những người xa lạ. Cô đoán rằng những cuộc hội thoại đó đang được dùng để dạy cho AI cách nói chuyện tự nhiên hơn, bớt robot hơn.

"Nếu không có chúng tôi, các mô hình AI sẽ không bao giờ có thể hoàn hảo được", Hansen khẳng định với Bloomberg.