BÙNG NỔ VIỆC LÀM VỀ A.I.? THỰC TẾ CÔNG VIỆC GÁN NHÃN DỮ LIỆU TẺ NHẠT, TẠM BỢ LÀ NHƯ NÀY ĐÂY
 |
| Elise Racine, CC BY |
Giữa những cuộc bàn luận về việc trí tuệ nhân tạo
(AI) vừa tạo ra lẫn xóa sổ việc làm, có một thực tế đáng lo ngại vẫn ít được
chú ý.
Những nhiệm vụ mà máy móc không làm tốt thường được
đẩy cho những người lao động bị gạt ra bên lề trên khắp thế giới, vốn đang chật
vật trong các thị trường lao động bấp bênh. Họ thực hiện công việc được cho là
đã “tự động hóa” trong điều kiện lao động mang tính bóc lột.
Công việc xử lý dữ liệu là một phần thiết yếu trong quá trình xây dựng
và hoàn thiện các hệ thống AI. Trước khi mô hình AI có thể “học” bất cứ điều
gì, người lao động phải phân loại, gán nhãn, kiểm thử và kiểm duyệt khối lượng
khổng lồ văn bản, hình ảnh, âm thanh và video, để dữ liệu này có thể đem đi huấn
luyện AI.
Công việc này do một lực lượng lao động số toàn cầu
ngày càng đông đảo đảm nhiệm. Họ chuẩn bị các bộ dữ liệu không chỉ cho những tập
đoàn công nghệ lớn, mà còn cho các lĩnh vực mà sai sót có thể dẫn tới hậu quả
nghiêm trọng như ngân hàng, bảo hiểm, y tế và các cơ quan chính phủ, bao gồm cả
quốc phòng.
Để hiểu về lực lượng lao động phục vụ AI, tôi đã phỏng vấn những người ở Trung Quốc và Australia chuyên chuẩn bị bộ dữ liệu cho các mô hình AI. Nghiên cứu thực địa vẫn đang tiếp diễn, nhưng dưới đây là những điều họ đã chia sẻ cho đến nay.
Bất bình đẳng đã ăn sâu từ gốc
Các cuộc phỏng vấn với mười người tính đến nay
cho thấy thị trường lao động bấp bênh và vị thế bên lề xã hội đã đẩy những lao
động trẻ có kỹ năng số vào ngành gán nhãn dữ liệu.
Như một người được phỏng vấn nói:
Chúng tôi làm phần việc thủ công để họ được ghi
công về trí thông minh.
Thị trường lao động dữ liệu tồn tại nhiều bất
bình đẳng, chịu sự chi phối của trình độ chuyên môn và nơi sinh sống của người
lao động.
Những người có trình độ tiến sĩ hoặc tương đương
cùng chứng chỉ STEM thường có thể nhận các nhiệm vụ chuyên sâu hơn. Nếu sống ở các nước thuộc nhóm Bắc toàn cầu
(Global North), những lao
động này thường được trả cao hơn, 400-800 đô Úc (khoảng 7 đến 14 triệu đồng) mỗi
giờ tùy nhiệm vụ.
Nhưng những nhiệm vụ chuyên sâu, được trả cao như
vậy rất hiếm và khó kiếm được. Phần lớn những người tôi phỏng vấn làm các nhiệm
vụ phổ thông, chẳng hạn lặp đi lặp lại việc vẽ khung bao quanh đối tượng trong
hình ảnh dùng cho thiết bị bay không người lái, xe tự lái và máy bán hàng tự động,
hoặc chú thích âm thanh.
Những lao động này thường nhận chỉ 6 đô Úc (khoảng
105.000đ) mỗi ngày, thậm chí ít hơn. Mức thu nhập ấy không đủ trang trải chi
phí sinh hoạt hằng ngày, còn thời gian làm việc kéo dài khiến họ bị mỏi mắt và
đau lưng mạn tính.
Một bộ phận của nền kinh tế tự do
Công việc xử lý dữ liệu không khác mấy so với những công việc khác được quản lý lỏng
lẻo trong nền kinh tế tự do
[gig economy, mô hình việc làm theo từng nhiệm vụ hoặc dự án ngắn hạn, thường
được kết nối qua nền tảng số - ND].
Người lao động không có hợp đồng chính thức và
không được xem là nhân viên. Họ được xếp vào nhóm “người dùng” [user], và các nền
tảng chỉ gọi khi có nhiệm vụ phù hợp với chuyên môn và thành tích làm việc trước
đó.
Các thỏa thuận người dùng chủ yếu nhằm bảo vệ những
công ty đứng sau hoạt động thuê ngoài, chẳng hạn yêu cầu người lao động không
tiết lộ bất kỳ thông tin nào họ nhìn thấy.
Yêu cầu này vẫn được đặt ra dù các bộ dữ liệu đã
được ẩn danh: người lao động thường không có cách nào biết mình đang gán nhãn dữ
liệu cho công ty nào. Họ thậm chí không biết phần việc mình đã hoàn thành được
đánh giá bởi con người hay tác nhân AI. Quyền khiếu nại của họ về kết quả đánh
giá công việc cũng rất hạn chế.
Tất cả những người được phỏng vấn đều cho biết lượng
công việc giảm dần theo thời gian khi AI dần tiến bộ. Những gì còn lại là các
nhiệm vụ khó hơn và tốn nhiều thời gian hơn. Họ ít tỏ ra lo ngại về việc cuối
cùng công việc của mình sẽ bị AI thay thế, nhưng thái độ có vẻ thờ ơ này bắt
nguồn từ cách nhìn bi quan:
Nếu tôi không kiếm khoản tiền này thì người khác
sẽ kiếm, và dù sao cuối cùng tôi cũng sẽ bị [AI] thay thế.
Như một người lao động nhận xét, điều AI thực sự
tác động đến chính là giai cấp lao động. Giai cấp này đang mở rộng khi ngày càng nhiều người làm công việc
chuyên môn bị đẩy sang gán
nhãn dữ liệu do tình trạng bấp bênh của thị trường việc làm hiện nay.
Làm nhiều, nhận chẳng bao nhiêu
Cách trả công cho người lao động do nền tảng quyết
định. Các nền tảng huy động lao động từ cộng đồng ở Mỹ thường đưa ra nhiệm vụ
có thù lao cao hơn và trả tiền khi người lao động gnộp phần việc.
Các nền tảng hoặc công ty Trung Quốc thường chỉ
trả tiền sau khi nhiệm vụ đã được đánh giá và xác nhận đáp ứng các tiêu chuẩn đặt
ra từ trước. Vì vậy, người lao động thường mất hàng tiếng đồng hồ để làm xong
việc mà không nhận được khoản thù lao nào.
Ngoài ra, người lao động ở Trung Quốc không thể
truy cập các nền tảng của Mỹ; dùng VPN để vượt qua hạn chế này có thể khiến tài
khoản bị cấm.
Các công ty muốn lực lượng lao động ổn định vì việc
người lao động nghỉ và phải thay người rất tốn kém; người lao động cần được hướng
dẫn và đào tạo trước khi bắt đầu một nhiệm vụ, rồi cần thêm thời gian mới có thể
hoàn thành công việc hiệu quả.
Vì người lao động thường làm nhanh hơn khi gắn bó
lâu hơn với công việc, các công ty muốn giữ những người có kinh nghiệm. Nhưng
nhiều người bỏ việc vì thù lao quá thấp.
Để bù đắp tình trạng này, các công ty chuyển sang
tuyển dụng những nhóm dễ bị tổn thương hơn. Một ví dụ là hợp tác với các chương trình của chính quyền địa
phương hỗ trợ người khuyết tật.
Những lao động này ít có khả năng nghỉ việc hơn vì đây thường là lựa chọn cuối
cùng của họ.
Những người lao động cho biết họ không tìm được
công việc khác hoặc đang tìm kiếm vị trí toàn thời gian, do khuyết tật, mang
thai hoặc mới tốt nghiệp.
Bức tranh tổng thể ảm đạm
Nền kinh tế AI đã tạo ra việc làm. Nhưng nhiều
công việc trong số đó đòi hỏi con người sửa lỗi và xử lý những nhiệm vụ mà máy
móc không giải quyết được vì quá khó hoặc quá mơ hồ. Công việc này thường đòi hỏi
nhiều sức lực trí óc và cảm xúc hơn so với những công việc mà nó thay thế.
Và người lao động thậm chí không biết mình đang
chịu sự quản lý của con người hay tác nhân AI. Họ không có nhiều quyền thương
lượng.
Những người làm công việc dữ liệu thực chất là những
viên pin dùng một lần của nền kinh tế AI: bị vắt kiệt đến chút năng lượng cuối
cùng, rồi bị thải bỏ khi không còn đủ năng lượng để duy trì hoạt động của hệ thống
vốn phụ thuộc vào họ
Australia đang đẩy nhanh việc theo đuổi một nền kinh tế do
AI dẫn dắt. Câu hỏi then chốt không phải là có bao nhiêu việc làm được tạo ra,
mà phải hỏi đó là những việc làm như thế nào.
Sự gia tăng về việc làm mà AI hứa hẹn có thể chỉ
tồn tại trong ngắn hạn, và phải đánh đổi bằng chất lượng cuộc sống cũng như sức
khỏe thể chất, tinh thần của những người làm công việc dữ liệu. Chúng ta phải
thiết lập các biện pháp bảo vệ và có kế hoạch dài hạn cho lực lượng lao động
này, để ngăn ngừa tác hại thay vì chỉ ứng phó sau khi chúng đã xảy ra.
Tác giả
 |
| Fan Yang |
Nghiên cứu viên tại Trường Luật Melbourne, Đại học
Melbourne
Tuyên bố công khai
Fan
Yang là nghiên cứu viên sau tiến sĩ (postdoctoral research fellow) tại Trung
tâm Xuất sắc ARC về Ra quyết định Tự động và Xã hội (ARC Centre of Excellence
for Automated Decision-Making and Society). Chuyến đi điền dã này được tài trợ
bởi Học bổng Nghiên cứu viên Thỉnh giảng (Visiting Fellowship) mà Viện Nghiên cứu
Đông - Tây David C. Lam thuộc Đại học Baptist Hồng Kông trao cho Fan Yang.
Huỳnh Thị Thanh Trúc dịch
Nguồn: An AI job boom? Here’s what the
tedious, temporary work in data labelling is actually like, The
Conversation, August 24, 2026.
