Xu Hướng
Làn sóng thất nghiệp bị càn quét bởi cơn bão AI: Đến cả sinh viên y khoa cũng điêu đứng tìm việc!
Nhóm sinh viên thất nghiệp đầu tiên cho biết: Đừng nghĩ rằng nghề y là nghề ổn định! Hãy sẵn sàng cho việc “bị thay thế”, bởi đó là xu hướng tất yếu!
Làn sóng thất nghiệp bị càn quét bởi cơn bão AI, sau khi trí tuệ nhân tạo trở nên phổ biến, mọi người đều dự đoán làn sóng tác động đầu tiên mà nó sẽ mang lại, điều này chắc chắn sẽ ảnh hưởng đến tình trạng việc làm của nhiều sinh viên đại học. Thậm chí có nhiều người còn tâm sự: sáng vẫn đi làm, chiều đã nghe tin tên mình nằm trong danh sách tinh giản!
Sự xuất hiện của AI quả thực đã khiến nhiều ngành nghề phải đối diện với thách thức, ngay cả các doanh nghiệp nhỏ cũng đứng trước nguy cơ giải thể. Nhiều công ty không thể tiếp tục, và việc các nhà đầu tư rút lui đã dẫn đến nhiều thay đổi trong việc làm của sinh viên đại học. Một số công việc được coi là ổn định trong quá khứ có thể không còn ổn định nữa trong tương lai.
Những năm gần đây, việc làm của sinh viên đại học thực sự đã cho thấy nhiều xu hướng mới. Nhiều trường đại học khuyến khích sinh viên tìm việc làm linh hoạt mà không quá phụ thuộc vào bằng cấp. Song điều mà những sinh viên này lo lắng nhất chính là công việc mà họ đã nỗ lực tìm kiếm lại có thể dễ dàng bị AI thay thế chỉ trong chớp mắt. Ngày nay, sự phát triển của AI đã trở thành xu hướng khó có thể ngăn cản.
Trước đây, đầu những năm 2000, người học lập trình được xem là những “cỗ máy kiếm tiền” đầy tiềm năng với mức lương cao chót vót so với thị trường lao động vào thời điểm đó. Tuy nhiên, chỉ sau 20 năm, họ lại rất dễ dàng bị thay thế. Rất nhiều trường hợp phải bỏ nghề, chuyển nghề để tiếp tục mưu sinh. Điều này nhắc nhở một hiện thực tàn khốc rằng: việc bị thay thế là xu hướng không thể tránh khỏi!
Một ví dụ khác, ngành y cũng từng được coi là một nghề nghiệp ổn định lâu dài. Mọi người đều nghĩ rằng nếu học chuyên ngành liên quan tới y khoa thì chắc chắn không phải lo tới chuyện cơm áo sau này. Ví dụ, trong lĩnh vực hình ảnh y khoa, đọc phim ban đầu là chuyên môn của bác sĩ.
Nhưng hiện nay, hình ảnh y khoa là một trong những lĩnh vực đầu tiên ứng dụng AI. Hiệu quả của nó cao gấp 120 lần so với bác sĩ con người và đã giảm tỷ lệ chẩn đoán sai các bệnh khó và phức tạp xuống 20 lần. Các khoa phẫu thuật của những bệnh viện hàng đầu đã áp dụng robot để thực hiện phẫu thuật nội soi.
Thực tế, điều mà sinh viên lo lắng không phải là không có việc làm mà là không có thu nhập
Việc cắt giảm việc làm trong tương lai có thể không phải là điều đáng sợ nhất. Điều quan trọng là sẽ có những thay đổi chấn động về thu nhập và phương thức phân phối. Ngày nay, không chỉ có ngành khoa học xã hội đang phải đối mặt với nguy cơ bị thay thế mà tất cả sinh viên đại học đều phải có ý thức về khủng hoảng. Sinh viên đại học cần tập trung vào tác động của công nghệ lên thị trường việc làm trong giai đoạn tuyển dụng, nhưng điều này mang tính chọn lọc.
Nhiều ngành nghề đã và đang bị AI thay thế, ví dụ như các công việc liên quan tới sắp xếp dữ liệu, tính toán, hay thậm chí cả sáng tạo như: viết một bài báo, một đoạn quảng cáo… Tuy nhiên, đối với những ngành nghề đòi hỏi sự sáng tạo và yếu tố cảm xúc cao, AI vẫn có thể cần một thời gian nữa mới có thể chạm tới. Nếu sinh viên trong lĩnh vực này có kinh nghiệm phong phú, sức sáng tạo mạnh mẽ và có thể tích hợp năng lực liên ngành thì họ có thể trở thành người đứng đầu ngành trong thời gian ngắn và không cần lo lắng về nguy cơ thất nghiệp.
Như các nhà nghiên cứu giáo dục đã nói, ít nhất thì giáo viên sẽ khó có thể bị thay thế vì mỗi nhà giáo có cách thức truyền tải kiến thức của riêng mình, không đơn thuần chỉ là đưa ra những kiến thức khô khan, thuần tuý.
Với các ngành khoa học và kỹ thuật, trong một số công việc mang tính máy móc, hệ thống, AI hoàn toàn có thể vận hành trơn tru để thay thế cho con người. Bởi vậy, sinh viên đang theo học những ngành này cần cực kì cảnh giác và tìm cho mình lối đi để không bị bế tắc vì cảnh: ra trường nhưng thất nghiệp.
Kế toán và dịch vụ khách hàng là những công việc tùy chọn cho nhiều sinh viên khoa học và kỹ thuật hoặc sinh viên các chuyên ngành khác trong tương lai. Những công việc này có rào cản đầu vào thấp, yêu cầu học vấn thấp và yêu cầu tương ứng thấp đối với công nghệ AI. Đối với các nhiệm vụ liên quan đến xử lý dữ liệu, chẳng hạn như phân tích tài chính và chẩn đoán hình ảnh y tế được đề cập ở trên, đòi hỏi phải nhận dạng thông qua các mẫu hoặc thói quen, AI sẽ hiệu quả hơn con người.
Từ những phân tích trên, có thể thấy, sinh viên đại học chủ yếu nên đào sâu khả năng sáng tạo của bản thân và suy nghĩ về những gì con người giỏi nhất và những gì AI không thể thay thế, chẳng hạn như những vấn đề liên quan đến yêu cầu cá nhân và cảm xúc của con người, đồng thời cải thiện khả năng tổng hợp của họ. Đó là bí quyết để “sinh tồn” giữa làn sóng thất nghiệp đang đe doạ bất cứ ngành nghề nào.
Theo Báo Thanh Niên
Công Nghệ Phần Cứng
Nhà máy điện thoại dùng robot chỉ 28 giây ra 1 chiếc điện thoại
Khu công nghiệp sản xuất thông minh của HONOR tại Pingshan, Thâm Quyến, mang lại cảm giác lạ ngay từ bước đầu tiên: không có tiếng máy cơ khí ồn ào. Robot di chuyển theo quỹ đạo cố định, tay gắp linh kiện với độ chính xác cao.
Không khí sạch hơn nhiều so với một xưởng sản xuất thông thường. Dây chuyền chạy liên tục, và cứ 28,5 giây, một chiếc điện thoại hoàn chỉnh lại ra đời. Nhưng ở cuối dây chuyền đó, có ba người đang ngồi cầm điện thoại lên nhìn. Cả nhà máy sử dụng Robot đến 85%.
“Level 4” nghĩa là gì
Nhà máy HONOR tại Pingshan khai trương năm 2021, sản xuất dòng Magic Series và các dòng điện thoại cao cấp của hãng. Theo HONOR, đây là nhà máy điện thoại đầu tiên đạt cấp độ 4 theo CMMM – Mô hình đánh giá độ trưởng thành sản xuất thông minh của Trung Quốc, dựa trên tiêu chuẩn quốc gia GB/T 39116-2020.
Cần phân biệt: CMMM là chứng nhận của Bộ Công nghiệp Trung Quốc, khác hoàn toàn với WEF Global Lighthouse Factory của Diễn đàn Kinh tế Thế giới. Cấp độ 4 là mức cao nhất mà các doanh nghiệp nội địa Trung Quốc hiện đạt được theo CMMM. Ở cấp này, nhà máy không chỉ tự động hóa từng công đoạn mà còn điều chỉnh dây chuyền linh hoạt theo từng dòng sản phẩm, với thời gian chuyển đổi rút ngắn đáng kể so với nhà máy truyền thống.
Những gì robot làm, và làm rất tốt
85% quy trình trong nhà máy hiện do máy móc đảm nhiệm. Đáng chú ý hơn, 60% thiết bị tự động tại đây do chính đội ngũ R&D của HONOR tự phát triển thay vì mua thiết bị có sẵn từ bên ngoài.
Từng linh kiện từ khi nhập kho đến khi thành phẩm đều được laser khắc mã QR trên bo mạch chính, đảm bảo khả năng truy xuất nguồn gốc 100%. Quy trình phủ gel tản nhiệt – vốn nhạy cảm vì lượng gel sai lệch dù nhỏ cũng có thể ảnh hưởng tuổi thọ chip – được xử lý bằng thuật toán AI nhận diện khối lượng chính xác, theo HONOR đạt tỷ lệ chặn lỗi 100% trước khi sản phẩm rời dây chuyền. Máy vặn ốc tự phát hiện ốc lệch chiều cao và hiệu chỉnh ngay lập tức, đạt tỷ lệ sản phẩm đạt chuẩn 99,99% theo công bố của hãng.
Ba người ở cuối dây chuyền
Bước kiểm tra cuối cùng trong quy trình sản xuất của HONOR gọi là MMI Test – kiểm tra giao tiếp người-máy. Tại đây, ba nhân viên kiểm tra trải nghiệm người dùng cầm từng chiếc điện thoại lên, chụp ảnh thật, nghe nhạc thật, xem màn hình dưới nhiều góc ánh sáng.
Không phải vì thiếu robot. Không phải vì tiết kiệm chi phí.
Lý do nằm ở khái niệm chất lượng cảm quan – phân biệt với chất lượng kỹ thuật. Máy móc đo được pixel chết theo tọa độ, đo được tần số âm thanh theo đơn vị kỹ thuật, đo được màu sắc theo các chỉ số chuyên ngành. Nhưng máy không thể phán đoán liệu ảnh chụp ra trông tự nhiên không, âm thanh nghe dễ chịu không, hay màu sắc màn hình có đúng như người dùng thật kỳ vọng không.
Ranh giới giữa chất lượng kỹ thuật và chất lượng cảm quan, tính đến nay, vẫn cần con người đứng ở đó, và thực tế đây là điều cần thiết.
AI tăng cường, chưa thay thế
Tại phòng R&D trong cùng khuôn viên, AI đang được ứng dụng theo cách khác: chạy mô phỏng thay cho thử nghiệm vật lý. Theo HONOR, AI simulation trong thiết kế bản lề màn hình gập rút ngắn đáng kể thời gian phát triển so với quy trình truyền thống – không phải vì AI thiết kế thay kỹ sư, mà vì AI chạy hàng nghìn phương án mô phỏng trong thời gian mà trước đây cần nhiều tháng thử nghiệm thực tế.
Triết lý xuyên suốt nhà máy Pingshan – HONOR gọi là tối ưu hóa tự động hóa chi phí thấp – không đặt mục tiêu tự động hóa tối đa bằng mọi giá. Thay vào đó, nguyên tắc hoạt động là xác định chính xác phần nào máy làm tốt hơn người, phần nào người vẫn làm tốt hơn máy, rồi để mỗi bên làm đúng việc của mình.
Khi nào ba người đó không còn cần thiết nữa?
Câu hỏi này thực ra là câu hỏi trung tâm của ngành sản xuất điện thoại trong vài năm tới. Khi các mô hình AI đa phương thức tiến đến khả năng đánh giá chất lượng cảm quan sát với người dùng thật, bước MMI sẽ thay đổi. Có thể không biến mất hoàn toàn, nhưng ba người ở cuối dây chuyền sẽ không đứng ở vị trí hiện tại mãi.
Nhà máy HONOR tại Pingshan đang vận hành ở cấp độ tự động hóa cao nhất mà ngành điện thoại Trung Quốc từng đạt được. Ngay ở cấp độ đó, con người vẫn còn ở đó – không phải vì hệ thống chưa hoàn thiện, mà vì có thứ máy móc chưa học được cách cảm nhận.
Tâm Lý Học NTD
Thói quen tiêu dùng thay đổi với sản phẩm smartwatch
Smartwatch đã trở thành một công cụ hữu ích cho những ai muốn nhanh chóng kiểm tra thông báo, theo dõi sức khỏe và thời gian. Với khả năng truy cập ứng dụng chỉ bằng cách liếc nhìn cổ tay, người dùng không cần phải lấy điện thoại ra để xem thông báo hay giờ giấc.
Khi smartwatch gây phiền nhiễu, cồng kềnh.
Theo BGR, nhiều người dùng cảm thấy smartwatch trông rườm rà, không thẩm mỹ và cồng kềnh. Nếu chỉ cần xem giờ, đồng hồ kim là lựa chọn tối ưu để tránh bị phiền nhiễu bởi thông báo. Đối với những ai không quan tâm đến việc theo dõi quá trình tập luyện hay nhận thông báo, đồng hồ kim mang lại sự đơn giản và phong cách cổ điển.
Hơn nữa, trên thị trường vẫn còn tồn tại một số lựa chọn khác để theo dõi dữ liệu thể dục mà không cồng kềnh. Ví dụ nhẫn thông minh như Oura Ring có thể theo dõi chất lượng giấc ngủ và kín đáo, phù hợp với mọi trang phục. Các thiết bị như vòng đeo tay Whoop, Fitbit hay tai nghe cũng có thể theo dõi sức khỏe mà không gây cảm giác nặng nề hay dễ nhận thấy như đồng hồ thông minh.
Đâu là lý do để mua smartwatch?
Mặc dù có nhiều vấn đề, smartwatch vẫn là một lựa chọn đáng để đầu tư. Chúng cho phép theo dõi giấc ngủ, số bước đi và quá trình tập luyện, đồng thời có thể thay thế điện thoại trong việc nhận cuộc gọi, tin nhắn và nghe nhạc. Đối với những người yêu thích lối sống năng động, smartwatch giúp theo dõi nhịp tim, quãng đường và mức giảm cân, từ đó cải thiện sức khỏe tổng thể.
Cuối cùng, việc có cần một chiếc smartwatch hay không phụ thuộc vào nhu cầu cá nhân của mỗi người. Nếu quan tâm đến việc theo dõi sức khỏe và dễ dàng phản hồi thông báo, smartwatch có thể là lựa chọn phù hợp. Tuy nhiên, các thiết bị khác như nhẫn thông minh cũng có thể đáp ứng nhu cầu tương tự mà không gây xao nhãng trong quá trình sử dụng.
Ver2Solution theo Thanh Niên
Khởi Nghiệp
Robot làm việc 24h liên tục
Ba robot làm việc hình người của Figure AI luân phiên phân loại tổng cộng 249.560 gói hàng trong 200 giờ liên tục mà không gặp sự cố phần cứng và phần mềm nghiêm trọng nào.
Theo Interesting Engineering, ba robot hình người Figure 03 phân loại hàng được công ty Figure AI ở Mỹ livestream trong suốt 200 giờ. Giám đốc điều hành Brett Adcock chia sẻ hoạt động này là phản hồi cho thử thách sức bền 8 giờ của tiến sĩ Scott Walter, chuyên gia tự động hóa công nghiệp.
Hôm 14/5, Figure AI thông báo robot hình người của họ vượt qua 24 giờ làm việc tự động liên tục từ thử nghiệm ban đầu dự kiến chỉ kéo dài 8 giờ. Công ty khởi nghiệp có trụ sở tại California sử dụng ba robot hình người điều khiển bởi hệ thống AI Helix-02, để tự động phân loại gói hàng nhỏ suốt ngày đêm trong hoạt động phát trực tuyến.
Theo Crypto Briefing, trong buổi trình diễn, các robot luân phiên thực hiện nhiệm vụ, sử dụng camera tích hợp và khả năng suy luận để phát hiện mã vạch, nhặt gói hàng và đặt lên băng chuyền. Khi một robot gần cạn pin sau khoảng 4 giờ, nó di chuyển đến trạm sạc không dây và robot khác tự động thay thế vị trí. Hoạt động phân loại hàng không hoàn toàn trơn tru, đôi khi gặp sự cố như gói hàng bị rơi hoặc đặt sai hướng. Figure AI gọi đó là lỗi xử lý gói hàng, không phải trục trặc của robot.
Buổi livestream tại trụ sở của Figure AI ở Sunnyvale kết thúc khi nhóm robot hình người vẫn tích cực phân loại, xử lý tổng số 249.560 gói hàng. Theo công ty, một nhân viên mất trung bình khoảng 3 giây cho mỗi gói hàng trong khi robot Figure 03 đạt tốc độ xử lý khoảng 2,6 – 2,83 giây.
Trong suốt 200 giờ hoạt động liên tục, không robot nào gặp sự cố máy móc nghiêm trọng hoặc làm gián đoạn hệ thống. Figure AI cho biết khi phát hiện lỗi phần cứng hoặc phần mềm, robot hình người của họ sẽ tự rời vị trí và chuyển tới khu vực bảo dưỡng mà không cần sự can thiệp của con người.
Figure AI là một trong số những công ty đang cố gắng thương mại hóa robot hình người cho ứng dụng lao động thực tế, cạnh tranh với Tesla, Agility Robotics và Apptronik. Công ty tập trung phát triển máy móc có khả năng hoạt động trong môi trường chủ yếu dành cho con người, khác với các robot công nghiệp thường đòi hỏi cơ sở hạ tầng chuyên biệt hoặc môi trường nhà máy có độ kiểm soát cao. Thử nghiệm phân loại hàng trong 200 giờ chứng minh độ bền phần cứng và khả năng vận hành tự động suốt thời gian dài của robot Figure 03. Trước đó, Figure AI từng thử nghiệm robot hình người trong môi trường công nghiệp thực tế, bao gồm cơ sở sản xuất của BMW ở South Carolina, Mỹ.
Ver2Solution theo Vnexpress
-
Công Nghệ Phần Cứng10 tháng agoMeta sẵn sàng định nghĩa lại thiết bị chủ đạo của tương lai
-
Công Nghệ Phần Mềm10 tháng agoỨng dụng lên top vượt ChatGPT
-
Trong Nước9 tháng agoHàng loạt thương hiệu Trung Quốc tràn vào Tiktok Shop Việt Nam
-
Công Nghệ Phần Mềm10 tháng agoTiktok cạnh tranh Youtube chuyển đổi sang video dài phát trực tiếp
-
Xu Hướng9 tháng agoDân mạng tìm mua gì nhiều nhất trên sàn Shopee, TikTok?
-
Khởi Nghiệp9 tháng agoXu hướng mới giúp hàng nghìn người Việt kiếm tiền USD mỗi ngày
-
Livestream9 tháng agoNgười già gia nhập thị trường livestream xuyên đêm
-
Trong Nước9 tháng agoShopee bắt tay với Facebook có thể gắn thẻ sản phẩm Shopee để làm tiếp thị liên kết











