Giới trẻ có còn theo đuổi sự nghiệp trong lĩnh vực công nghệ không?

GIỚI TRẺ CÓ CÒN THEO ĐUỔI SỰ NGHIỆP TRONG LĨNH VỰC CÔNG NGHỆ KHÔNG?

AI đang biến đổi các cơ hội nghề nghiệp khả dĩ cho những học sinh quan tâm đến các môn học STEM. WIRED đã trò chuyện với năm nhà khoa học tương lai để tìm hiểu cách họ chuẩn bị cho hành trình sắp tới.

Tác giả: Charley Locke

ẢNH MINH HỌA: NHÂN VIÊN WIRED; GETTY IMAGES

Học sinh trung học ngày nay đang phải đối mặt với hành trình đầy bất định phía trước. AI đang thay đổi những kỹ năng từng được coi trọng trên thị trường lao động, và việc chính quyền Trump cắt giảm ngân sách đã khiến nghiên cứu khoa học đình trệ trong mọi lĩnh vực. Hầu hết các ngành nghề có vẻ sẽ chẳng giống gì với hiện tại sau 10 năm nữa, chứ đừng nói đến 50 năm. Ngay cả những học sinh quan tâm đến các môn học STEM cũng đang tự hỏi: Sự nghiệp của mình sẽ như thế nào, và làm sao để đạt được điều đó?

WIRED đã trò chuyện với năm học sinh cuối cấp ba trên khắp cả nước về sở thích của họ đối với STEM – và cách họ nhìn nhận về tương lai.

Những bình luận này đã được chỉnh sửa cho ngắn gọn và dễ hiểu.

Thế hệ này cần đi đầu trong phát triển AI

Tôi luôn quan tâm đến khoa học máy tính, nhưng niềm đam mê AI thì bắt đầu từ năm lớp 11. Điều thu hút tôi là tính ứng dụng của nó trong cuộc sống hằng ngày. Tôi được dịp chứng kiến ​​sự bùng nổ của ChatGPT và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) khác, cũng như cách mọi người sử dụng chúng trong môi trường học thuật. Một số người dùng AI một cách thiếu đạo đức trong bài kiểm tra hoặc bài tập, nhưng AI cũng có thể giúp tạo ra các bài tập thực hành. Việc chứng kiến ​​tốc độ phát triển nhanh chóng của AI ngay trước mắt là lý do chính khiến tôi quan tâm. AI ảnh hưởng đến đời sống học tập nhiều đến mức chúng ta buộc phải đi đầu trong việc định hình cách phát triển nó.

Nhờ học tại học viện toán và khoa học nên tôi đã được khám phá nghiên cứu độc lập liên quan đến LLM. Một trong những vấn đề chính mà tôi nghiên cứu là LLM đôi khi có thể gián tiếp tiết lộ dữ liệu riêng tư. Giả sử bạn yêu cầu nó lập trình một thứ gì đó mà cần đến khóa API (mật khẩu để phần mềm truy cập và sử dụng dịch vụ của nền tảng khác – ND), vốn là thông tin nhạy cảm. Vì được huấn luyện trên một lượng dữ liệu khổng lồ, nó có thể chứa một khóa API trong tập dữ liệu của mình, và AI sẽ cung cấp cho bạn đoạn mã, có thể chứa khóa API này. Dự án nghiên cứu thành công nhất của tôi là phát triển một thuật toán để loại bỏ những mẩu dữ liệu riêng tư đó trong quá trình huấn luyện, giúp mô hình không làm lộ những dữ liệu riêng tư này trong quá trình sử dụng.

AI là một lĩnh vực mới mẻ và đang tiến hóa, nếu có thể bắt đầu ngay bây giờ, chúng ta sẽ có thể thấy được thành quả khi trưởng thành. Hiểu rõ về tính bảo mật của AI rất quan trọng đối với tôi, đặc biệt là khi mọi người đang dùng AI một cách gần như mù quáng. Điều tôi quan tâm là dẫn đầu và đảm bảo rằng tôi có tiếng nói trong việc dữ liệu của mình được sử dụng như thế nào.

Hiện tại, tôi đang nộp đơn vào các chương trình đại học, đồng thời tôi cũng đang tìm kiếm một số con đường phi truyền thống, nơi bạn có thể nhảy thẳng vào một lĩnh vực. Hiện tại, trong ngành khoa học máy tính, đôi khi bằng cấp chỉ là bước đệm, và nếu bạn có kỹ năng, bằng cấp thậm chí còn chẳng cần thiết. Vì vậy, tôi đang tìm hiểu những lựa chọn khác (ngoài đại học). —Laksh Patel, 17 tuổi, Willowbrook, Illinois

Tiếp cận chăm sóc sức khỏe bắt đầu từ các cộng đồng

Cả hai bên nội ngoại gia đình tôi đều có tiền sử lâu đời về việc phụ nữ mắc các bệnh thoái hóa thần kinh, chủ yếu là Alzheimer và Parkinson. Vì vậy, tôi đã dành cả tuổi thơ vào vai bác sĩ, chữa trị cho các cụ bà trong gia đình, chăm nom và theo dõi diễn biến bệnh. Tôi bắt đầu quan tâm đến cơ chế hoạt động của những căn bệnh này, và làm sao giúp đỡ những bệnh nhân như người thân và cộng đồng của mình, những người không có điều kiện tiếp cận các nguồn lực y tế vì thu nhập.

Tôi thực sự yêu thích chăm sóc bệnh nhân, việc có thể giúp đỡ một người đang ở giai đoạn suy yếu như thế trong đời họ. Khi những người phụ nữ trong gia đình suy kiệt dần và qua đời, tôi nhận ra những căn bệnh này lây lan nhanh chóng như thế nào và tại sao chúng lại tai hại đến vậy, đặc biệt là khi không có thuốc men đầy đủ. Khi vào cấp ba, tôi bắt đầu làm quen với nghiên cứu để có kiến thức nền tảng trước khi lên đại học, nhằm nỗ lực bắt đầu sự nghiệp càng sớm càng tốt và giúp đỡ nhiều người hơn.

Hiện tại, tôi muốn trở thành bác sĩ thần kinh nhi khoa. Tôi rất thích làm việc với trẻ em, và tôi thực sự quan tâm đến cấu trúc cũng như cách vận hành của não bộ. Tôi yêu thích quá trình khám phá và tìm tòi liên tục, và với não bộ, có rất nhiều điều để học hỏi. Khi bạn hiểu hơn về não bộ, bản thân bạn cũng sẽ trưởng thành hơn, vì bạn bắt đầu hiểu thêm rất nhiều điều về chính mình. Có rất nhiều kiến ​​thức không chỉ để tự mình hiểu lấy mà còn để chia sẻ lại. Nếu có thể, tôi muốn là người phiên dịch giúp cộng đồng hiểu được những gì đang diễn ra trong não bộ của họ, những yếu tố có thể khiến họ dễ mắc một số bệnh nhất định hơn, và chúng ta có thể kiểm soát chúng – tôi thực sự mong mình trở thành ngọn hải đăng đó trong suốt quãng đời còn lại.

Tôi nghe nói AI đang cách mạng hóa y học, bởi vì chúng xử lý thông tin nhanh hơn nhiều. Nhưng thật đáng buồn khi thấy AI len lỏi vào tâm trí của giới trẻ, làm họ trở nên phụ thuộc nặng đến mức chuyện gì cũng dùng AI. Là một người nghiên cứu về tâm trí, tôi thấy chúng ta đang làm suy yếu tâm trí mình khi quá dựa dẫm vào AI. Cách sử dụng AI hiện tại khiến tôi chần chừ hẳn. —Amelia Andrea Ramirez, 16 tuổi, Thành phố New York

'AI làm mất đi yếu tố tò mò'

Tôi luôn là đứa trẻ thích hỏi “tại sao”. Khi bố mẹ bảo “Đừng làm cái đó”, tôi luôn nghĩ “Tại sao?”, và tôi cảm thấy khoa học giải thích được rất nhiều câu hỏi kiểu đó. Thông thường, những người hiểu biết về khoa học sẽ đưa ra quyết định đúng đắn, bởi vì họ hiểu rõ hơn về cách thế giới vận hành. Khi bạn dành thời gian tìm hiểu lý do tại sao một số thứ lại vận hành như nó vốn vậy, bạn sẽ có xu hướng suy nghĩ kỹ càng hơn về mọi thứ trước khi đưa ra quyết định.

Từ khi còn nhỏ, tôi đã muốn làm việc trong bệnh viện. Tôi chắc chắn muốn làm bác sĩ thuộc chuyên khoa nào đó. Sinh học luôn là môn tôi yêu thích. Điều thú vị nhất về sinh học là nó phát triển tự thân: Mọi người đang nỗ lực tìm hiểu mọi thứ, và bạn thậm chí còn không biết về nó cho đến khi họ nói, “Chúng tôi đã cố gắng tìm hiểu chức năng của thứ này và rằng tại sao nó quan trọng với sự sống trong hàng thập kỷ.” Với sinh học, bạn sẽ không bao giờ hết thứ để học.

Nhưng tôi nghĩ AI có thể khiến mọi người, kể cả tôi, kém phù hợp với công việc hơn, bởi nó cướp đi sự tò mò. Bạn không còn đào sâu để tìm kiếm câu trả lời nữa mà chỉ còn tìm kiếm sự thỏa mãn tức thời. Điều đó không công bằng với thế hệ chúng tôi và các thế hệ mai sau, những lớp người không biết học mà không cần dùng tới internet là như thế nào. Ví dụ, bác sĩ chủ yếu cần trò chuyện với bệnh nhân, nhưng với AI, bạn có thể chỉ cần dùng máy tính để xem mình phải làm gì. Khi này, bạn không thực sự suy nghĩ nữa, bạn chỉ đang truyền tin (từ AI sang bệnh nhân – ND). —Jiondae Dewald, 17 tuổi, Lambertville, New Jersey

Nghĩ như một kỹ sư

Tôi thích kỹ thuật vì không cần phải nhớ nhiều. Lĩnh vực này hoàn toàn dựa trên khái niệm. Với các biến X và Y, bạn có thể tìm ra biến Z, thật thú vị. Ví dụ, nếu một cầu thủ sút một quả bóng với lực mạnh cỡ này và quả bóng bay trong không trung trong năm giây, thì nó bay được bao xa? Bạn có thể tính ra được. “Đỉnh” thật ấy! Luôn có một đáp án chính xác. Trong môn tiếng Anh, không thực sự có đáp án đúng. Nhưng trong vật lý, và với tư cách là một kỹ sư, thì luôn có một câu trả lời chính xác.

Hiện tại, tôi đang hướng đến ngành kỹ thuật công nghiệp. Tôi cực kỳ quan tâm đến cách toàn bộ hệ thống tương tác với nhau. Ví dụ, trong một nhà máy, thay vì chỉ nhìn vào chiếc máy sản xuất viên nang vitamin, tôi muốn biết cách mọi người lập bảng tính và nhập khẩu nguyên vật liệu ở nước ngoài. Cách toàn bộ hệ thống vận hành rất thú vị với tôi, bởi vì đấy là một thứ gì đó lớn lao hơn chính bản thân bạn.

Kỹ thuật công nghiệp là tối ưu hóa mọi thứ. Cả khi có AI thì vẫn cần tìm cách tăng hiệu quả. Tôi tự nhủ rằng, một hệ thống vẫn cần một con người đứng sau nó, bạn biết đấy? Bạn sẽ luôn cần một con người để xác minh mọi thứ và tạo ra mối liên kết giữa người với người. Điều này giữ tôi bình tĩnh hơn một chút, và tôi đoán là giúp tôi trở nên “người” hơn. Có lẽ kết nối với mọi người và ở bên bạn bè sẽ có ích hơn là học cho bài kiểm tra toán. —Simon Tchira, 17 tuổi, Miami, Florida

AI sẽ không thống trị

Hồi lớp năm, tôi có dự án hội chợ khoa học đầu tiên. Tôi đã nhờ bố hỗ trợ. Ông là một nhà nghiên cứu tin sinh học. Thay vì đếm thủ công tất cả các khuẩn lạc trong đĩa petri, bố đã dạy tôi cách sử dụng các công cụ thị giác khoa học máy tính và áp dụng ngưỡng màu để máy giúp đếm số khuẩn lạc đó. Rất thú vị. Làm dự án khoa học là một trong những trải nghiệm đầu tiên khiến tôi cảm thấy mình không chỉ là một học sinh tiểu học, mà thực sự đang làm gì đó có ý nghĩa.

Năm thứ hai trung học, tôi quay lại hội chợ khoa học, cụ thể là thông qua học máy, vì đó là những gì bố tôi đang làm lúc đó. Thú vị ở chỗ: ý tưởng là chỉ với một loạt các phép toán đơn giản, ta có thể ghép nối chúng lại để tạo ra các mô hình có thể dự đoán hầu hết mọi thứ có thể định lượng trong thế giới này. Tôi chắc chắn muốn theo đuổi lĩnh vực đó khi lớn lên, và cụ thể hơn, tôi muốn làm những việc liên quan đến y học và hình ảnh y khoa.

Hôm nọ, tôi nói với một người bạn của mình rằng, “Tôi muốn trở thành một kỹ sư học máy”. Và anh ấy thẳng thừng nói với tôi rằng, “Này, 10 năm nữa thì nghề này chẳng còn đất sống đâu”. Anh ấy rất lạc quan về AI và những năng lực nó sẽ có, nhưng tôi thì hoài nghi hơn. Từ góc nhìn của tôi, sau nhiều năm tham gia vào lĩnh vực này, có vài rào cản nội tại sẽ ngăn AI phát triển hơn nữa. Chúng hẳn đang bị thổi phồng quá mức, có thể là do trước đây AI từng bị đánh giá thấp. Rất nhiều sự phóng đại mà chúng ta đang thấy xung quanh AI liên quan đến các công ty khởi nghiệp ở Thung lũng Silicon, là do Y Combinator hoặc a16z đỡ đầu, và theo tôi, 90 phần trăm trong số đó chỉ là lớp áo mới cho mớ AI cũ.

Tôi đã xem rất nhiều video trực tuyến của mấy người nói rằng, “AI sẽ thống trị vào năm 2027”, nhưng tôi không chắc lắm về điều đó. Tôi chắc chắn sẽ nói rằng bước tiến của các mô hình ngôn ngữ lớn đang chậm lại. Có lẽ trong 50 năm nữa, chúng ta sẽ thấy những mô hình thực sự có thể giành việc từ tay con người. Chúng ta chẳng biết chắc được. —Jayden Jeong, 17 tuổi, Lexington, Kentucky.

Huỳnh Thị Thanh Trúc dịch

Nguồn: Are Kids Still Looking for Careers in Tech?, WIRED, Oct 27, 2025.