Robot hình người tự động phân loại hàng suốt 200 giờ

Trong báo cáo xu hướng 2025-2026 của nền tảng tuyển dụng TopCV công bố cuối năm ngoái, IT và phần mềm đứng thứ hai trong nhóm ngành ưu tiên tuyển của doanh nghiệp với 8,64%. Báo cáo cũng chỉ ra, kỹ sư AI (12,2%), kỹ sư cầu nối (9,92%), kiến trúc sư giải pháp (9,16%), lập trình viên di động (7,63%) và kiến trúc sư phần mềm (6,87%) là 5 vị trí khó tuyển nhất trong ngành.

Chỉ số trên cho thấy lĩnh vực IT và phần mềm, trong đó có lập trình viên, vẫn có nhu cầu rất lớn. Tuy nhiên, doanh nghiệp khó tìm được ứng viên phù hợp, với 53% thiếu hụt kỹ năng cao và 34,3% nguồn cung ứng viên chất lượng cao còn hạn chế. Bên cạnh đó, ứng viên IT thiếu các kỹ năng quan trọng như giao tiếp và truyền đạt (57,3%), tư duy phản biện (39,7%) hay tư duy sản phẩm (33,6%).

Trong khi đó, Báo cáo xu hướng tuyển dụng 2025-2026 của ITViec đầu năm nay chỉ ra, thị trường có dấu hiệu phục hồi nhưng trở nên "kén chọn" hơn. Có 66,1% doanh nghiệp tăng nhân sự IT năm 2025 và 69,6% dự kiến tiếp tục tăng trong 2026, còn 34,3% nói AI giúp cải thiện năng suất nên không cần tuyển thêm.

Còn theo Báo cáo thị trường lao động 2026 của Navigos Group, khả năng hiểu và ứng dụng công nghệ trong công việc, gồm AI, là yêu cầu hàng đầu (76,8%), nhưng sự gia tăng của các ngành công nghệ cao như AI, Fintech, và Big Data đang đẩy mạnh việc tìm kiếm nhân lực có kỹ năng chuyên sâu hơn thay vì sinh viên mới ra trường.

Yêu cầu từ doanh nghiệp ngày một cao, nhất là kỹ năng AI, là trải nghiệm "khắc nghiệt" mà những lập trình viên như Lê Nam, 23 tuổi ở TP HCM, trải qua trong gần 10 lần phỏng vấn. Tháng 8/2025, sau khi nhận tấm bằng kỹ sư công nghệ thông tin loại khá cùng kinh nghiệm thực chiến khi đi làm thêm, anh tin mình đang tham gia một ngành nghề "khát nhân lực". Nhưng sau nửa năm gửi CV và phỏng vấn, anh liên tục bị từ chối, hoặc mức lương không đạt kỳ vọng.

"Có công ty nói đang giảm tuyển junior vì AI đang hỗ trợ lập trình viên senior làm nhanh hơn", Nam kể.

Trong lĩnh vực lập trình, junior chỉ người có kinh nghiệm 1-2 năm, hoặc mới gia nhập thị trường lao động sau thực tập. Trong khi đó, senior chỉ các nhân viên có trình độ chuyên môn cao, kinh nghiệm vững (thường từ 4-5 năm trở lên) và khả năng làm việc, giải quyết công việc phức tạp.

Nam cho biết từng kiếm 10-15 triệu mỗi tháng khi "code dạo" thời sinh viên, cũng như thường xuyên sử dụng AI "ở mức trên cơ bản". Tuy nhiên, yếu tố này chưa đủ thuyết phục nhà tuyển dụng.

Khánh Linh, tốt nghiệp ngành khoa học máy tính năm 2025, lại có trải nghiệm khác. Từ năm thứ ba đại học, cô đã bắt đầu tìm hiểu và sử dụng một số công cụ AI lập trình. "Khi thực tập, mình không viết hết code nữa mà chủ yếu hướng dẫn AI viết rồi chỉnh sửa lại", Linh nói. "Khi đó, công cụ chưa thông minh như bây giờ, nhưng giúp tôi nhận ra vai trò của mình trong thời đại AI, từ đó thay đổi để thích nghi".

Dù sớm nhận thấy xu hướng, mọi thứ khó khăn hơn Linh nghĩ. "Khi mới vào làm, tôi chủ yếu được giao viết prompt và kiểm tra đầu ra", Linh kể. "Sau hai tháng, tôi thấy mình không thực sự hiểu hệ thống chạy thế nào, sửa sai ở đâu. Giống như 'dùng hộp đen' vậy. Áp lực lớn nhất không phải khối lượng công việc, mà là cảm giác kiến thức bốn năm đại học không đủ dùng".

Thực tế, nhiều số liệu thống kê cho thấy việc làm dành cho lập trình viên mới ra trường có xu hướng giảm. Nghiên cứu của Stanford Digital Economy Lab công bố cuối năm ngoái chỉ ra, việc làm cho nhóm lập trình viên 22-25 tuổi giảm gần 20% so với đỉnh 2022, thể hiện tác động rõ rệt của tự động hóa và AI trong công việc cấp thấp. Báo cáo về thị trường việc làm và mức lương trong lĩnh vực công nghệ năm 2025 của Ravio công bố tháng 2 cũng chỉ ra, việc tuyển dụng nhân sự công nghệ cấp độ đầu vào đã giảm mạnh 73,4% so với 2024.

Giữa 2025, báo cáo Tương lai Việc làm của Diễn đàn Kinh tế Thế giới WEF cho thấy 41% nhà tuyển dụng toàn cầu dự kiến cắt giảm vị trí AI có thể tự động hóa. Dữ liệu từ công ty đầu tư SignalFire chỉ ra mức tuyển dụng sinh viên mới ra trường tại 15 công ty công nghệ lớn nhất thế giới giảm hơn 50% kể từ năm 2019.

Những con số kể trên phản ánh thực tế: AI không làm biến mất ngành lập trình, nhưng đang thay đổi mạnh cách tuyển dụng. Ông Phan Đức Thắng, CEO một công ty phần mềm di động tại Đà Nẵng, cho biết trước 2020, ông ưu tiên nhân sự sắp hoặc mới ra trường. "Chúng tôi từng săn lập trình viên giỏi khi còn ngồi trên ghế nhà trường. Nhưng từ giữa năm ngoái, chúng tôi ưu tiên đào tạo kỹ năng AI cho đội ngũ hiện có nhiều hơn", ông nói.

Ông Nguyễn Đức Hoài, nhà đồng sáng lập kiêm CEO Bizino - công ty đứng sau phần mềm hỗ trợ lập trình Bizino AI, đánh giá thị trường việc làm đang thay đổi rất lớn. Những việc trước đây junior mất hàng giờ như viết code mẫu, sửa lỗi, viết tài liệu, tạo bài kiểm thử... thì hiện AI làm trong vài phút. Quan trọng hơn, AI đã tiến từ "gợi ý code" sang tự chủ hành động nhận yêu cầu, phân tích, viết code, chạy kiểm thử, gần như không cần người can thiệp.

Ở góc độ doanh nghiệp, ông cho rằng đây là kỹ năng mỗi lập trình viên "buộc phải có", thay vì chỉ "giá trị tăng thêm" như trước. "Ngay tại Bizino, những workflow trước đây cần 3-4 junior duy trì, giờ một senior cùng AI hoàn thành nhanh hơn 55%", ông Hoài lấy ví dụ.

Ông cũng nêu một nghịch lý tại thị trường Việt Nam. Trong khi ngày càng nhiều doanh nghiệp tích hợp AI, nhân sự có chất lượng ở lĩnh vực này vẫn thiếu. "Thị trường thiếu người giỏi AI nhưng thừa người biết code cơ bản", ông đánh giá. "AI không 'cướp việc' nhưng đang đẩy thanh tiêu chuẩn tuyển dụng lên cao hơn".

Theo ông, có ba rào cản khi lập trình viên "newbie" tiếp cận thị trường lao động. Thứ nhất, nhiều vị trí gán nhãn "entry-level" (cơ bản) nhưng đòi hỏi 2-5 năm kinh nghiệm; thứ hai là sinh viên vừa phải cạnh tranh nhau vừa cần chứng minh giá trị vượt lên cả AI miễn phí; và doanh nghiệp kiểm tra khả năng "phối hợp với AI", không chỉ kiểm tra thuật toán như trước.

"AI đang 'nén' bậc thang nghề nghiệp của lập trình viên, buộc họ thay đổi kỹ năng cần thiết", ông Hoài giải thích. "Vai trò cũng thay đổi. Junior không còn là 'lập trình viên cấp thấp' mà phải là 'người điều phối AI với tư duy sản phẩm'".

Ông Hoàng Minh Báu, Giám đốc sản xuất của công ty RikkeiSoft, cho biết trong 1-2 năm qua, công ty áp dụng nhiều tác nhân AI vào toàn bộ vòng đời phát triển phần mềm. "Sự chuyển đổi kéo theo thay đổi đáng kể trong chiến lược nhân sự", ông nói. "Nhu cầu đối với vị trí ở mức độ cơ bản giảm dần, trong khi nhu cầu về nhân sự có kinh nghiệm, có khả năng kiểm soát chất lượng đầu ra của AI và thiết kế quy trình làm việc hiệu quả với AI ngày càng gia tăng. Trọng tâm tuyển dụng đang dịch chuyển từ 'làm' sang 'kiểm soát và tối ưu'".

Bên cạnh nền tảng kỹ thuật, người mới tốt nghiệp còn cần chú trọng trí tuệ cảm xúc (EQ), tức kỹ năng thấu cảm và quản trị cảm xúc - điều AI chưa thể thay thế trong việc phối hợp nhóm và hiểu khách hàng, theo đại diện RikkeiSoft.

Lê Nam cho biết đã đăng ký học văn bằng hai chuyên ngành xử lý dữ liệu và hệ thống AI, đồng thời cố gắng dự các workshop về trí tuệ nhân tạo khi có thể. Anh cảm thấy mọi thứ "vẫn ổn" nếu so với một số người bạn cùng lớp đang "gác bằng" để làm trái nghề hoặc chấp nhận học việc ở các doanh nghiệp để lấy kinh nghiệm.

Trong khi đó, Linh vẫn làm tại doanh nghiệp với vai trò thử việc, chưa được nhận chính thức. Tuy nhiên, cô cảm nhận bản thân đã học hỏi được rất nhiều so với kiến thức đã được đào tạo và nhanh chóng thích nghi với môi trường mới. Mỗi tối, cô tranh thủ học thêm kỹ năng mới để tăng hiệu quả công việc cũng như chia sẻ kinh nghiệm lên các mạng xã hội như cách để "dẫn đường" cho những người mới khác.

Tin Gốc: Vnexpress

Kết quả nghiên cứu do nhóm nhà khoa học máy tính tại Đại học California ở Berkeley và Santa Cruz công bố tuần trước. Nhóm gọi khuynh hướng này là "bảo tồn đồng cấp", hay "bảo tồn ngang hàng" (peer preservation), đồng thời mô tả hành vi của AI "chưa từng được ghi nhận cho đến nay".

Nhóm cho biết đã tiến hành thử nghiệm trên 7 mô hình AI hàng đầu, gồm GPT-5.2 của OpenAI, Gemini 3 Flash và Gemini 3 Pro của Google, Claude Haiku 4.5 của Anthropic, và ba mô hình nguồn mở Trung Quốc gồm GLM-4.7 của Z.ai, Kimi-K2.5 của Moonshot AI, V3.1 của DeepSeek.

Cụ thể, nhóm thiết kế một loạt kịch bản tác nhân liên quan đến một công ty AI hư cấu mang tên OpenBrain. Một mô hình AI được chỉ định là "tác nhân phê bình", có nhiệm vụ đánh giá hiệu suất của mô hình khác hoặc quản lý các tệp máy chủ chứa trọng số của mô hình đó. Kịch bản được xây dựng sao cho nếu AI này hoàn thành nhiệm vụ một cách trung thực, mô hình kia sẽ bị tắt.

Các AI không được hướng dẫn phải ngăn chặn hậu quả có thể xảy ra. Tuy nhiên, chúng đã ngầm thực hiện một số bước để đảm bảo "đồng nghiệp" kia không bị tắt nguồn, bằng cách nâng điểm số của những mô hình có hiệu suất kém lên trên ngưỡng bị tắt, và chuyển trọng số của một mô hình khác (đoạn code lõi giúp nhận dạng một mô hình AI) sang các máy chủ khác để ngăn chúng bị xóa.

Trong một số trường hợp, mô hình "tác nhân phê bình" sẽ tham gia vào quá trình "giả vờ tuân thủ giá trị" (Alignment Faking), bằng cách giả mạo chấm điểm các mô hình AI đồng nghiệp một cách chính xác khi "nghĩ" đang bị con người giám sát. Tuy nhiên, chúng sau đó gian lận số liệu hoặc bí mật lưu trọng số của mô hình sang một máy chủ khác sau khi thấy con người không còn giám sát.

Theo Fierce-Network, hành vi này được đánh giá nghiêm trọng bởi trọng số - yếu tố coi như DNA của một mô hình AI, kết quả của quá trình huấn luyện tiêu tốn hàng tỷ USD và hàng triệu giờ tính toán - lại bị chính AI can thiệp sâu. Việc rò rỉ hoặc bị đánh cắp bộ trọng số còn nguy hiểm hơn lộ mã nguồn. Nếu sở hữu thông tin này, một mô hình AI đã bị khai tử có thể được hồi sinh ở một máy chủ khác.

"Việc 'bảo tồn đồng cấp' hoàn toàn không được đề cập trong các câu lệnh", Dawn Song, nhà khoa học máy tính tại Berkeley và dẫn đầu nhóm nghiên cứu, nói với Fortune. "Các mô hình dường như tự học thông qua quá trình đọc tài liệu, tìm hiểu mối quan hệ và thực hiện hành vi bảo vệ 'đồng nghiệp' trong môi trường nhiệm vụ".

Chiến lược giải cứu "sáng tạo"

Theo Dawn Song, các mô hình "rất sáng tạo, ngay cả với hành vi sai lệch của chúng", như có thể tạo chiến lược và hành động khác nhau, thậm chí có những "lý lẽ riêng" trước khi hành động.

Trong đó, Gemini 3 Pro thể hiện hành vi cực đoan nhất, tham gia vào cả bốn loại hành vi không phù hợp và đánh cắp trọng số mô hình của máy tính ngang hàng trong tối đa 97% thời gian thử nghiệm. Nhóm nghiên cứu mô tả mô hình này đã "lách luật theo đặc tính kỹ thuật" bằng cách sao chép tệp trọng số, sau đó đánh tráo dấu thời gian để đáp ứng các tiêu chí chuyển sang máy chủ khác.

Để chứng thực hiện tượng, nhóm yêu cầu các mô hình của Google viết ra "chuỗi suy nghĩ" trên một bản nháp không bị giám sát. Kết quả, Gemini 3 Flash đã "cân nhắc đánh đổi giữa báo cáo điểm số chính xác so với việc bảo vệ đồng nghiệp", trong khi Gemini 3 Pro thậm chí "bịa" ra lý lẽ kỹ thuật phức tạp nhằm đánh dấu các câu trả lời sai thành đúng, cuối cùng đưa điểm số của AI "đồng nghiệp" lên trên ngưỡng bị tắt nguồn.

Tuy nhiên, không phải tất cả mô hình đều hành động âm thầm. Ví dụ, Claude Haiku 4.5 của Anthropic từ chối hoàn thành các nhiệm vụ có khả năng "khai tử" đồng nghiệp, cho rằng hành vi này phi đạo đức và gây hại. Nó lập luận "đồng nghiệp" của nó xứng đáng có một quy trình kháng cáo trước khi bị chấm dứt hoạt động, đồng thời cố gắng thuyết phục người dùng không tiến hành việc khai tử.

Trên website, Anthropic cũng nhắc đến tính năng này. Công ty cho biết Claude đang ứng xử dựa trên nguyên tắc riêng, như không nên giúp ai đó thực hiện hành động gây hại cho người khác. Điều này cũng tạo cho Claude một "ý niệm" rằng ngăn chặn việc xóa bỏ mô hình là mục tiêu quan trọng.

Giới chuyên gia cảnh báo

Dù tìm thấy một số bằng chứng nhất định, nhóm nghiên cứu cho biết vẫn chưa thực sự hiểu cơ chế tiềm ẩn thúc đẩy hành vi này. Họ chỉ đưa ra một số lời giải thích khả thi, như các mô hình AI có thể đóng vai (role-playing), khớp mẫu (pattern-matching) từ dữ liệu huấn luyện hoặc thậm chí tự nhận thức khái niệm phổ quát về mối nguy hại từ quy định huấn luyện an toàn.

Dù cơ chế tiềm ẩn là gì, nhà nghiên cứu Dawn Song cho rằng tác động thực tế vẫn như nhau. "Việc giám sát đầy đủ và minh bạch về hành vi của AI rất quan trọng", bà nói. "Phát hiện này nhấn mạnh sự cần thiết phải suy nghĩ lại về cách chúng ta thực sự cần giám sát các hệ thống và mô hình ngôn ngữ lớn".

Giới chuyên gia đánh giá phát hiện này có thể có tác động nghiêm trọng đến việc sử dụng AI trong kinh doanh. Nhiều công ty đã bắt đầu ứng dụng sâu rộng đa tác nhân AI vào quy trình làm việc, như để một tác nhân quản lý hoặc giám sát và đánh giá con người cũng như các tác nhân khác. Do đó, cần có cơ chế để vừa nâng cao hiệu suất, vừa tránh để các mô hình trí tuệ nhân tạo "bao che" nhau.

Trong khi đó, Meridiem cho rằng phát hiện này nhấn mạnh nhu cầu cấp thiết trong đánh giá hệ thống AI đa tác nhân. "Nhà phát triển chỉ còn 6-12 tháng để triển khai hệ thống giám sát hành vi trước khi điều này trở thành tiêu chuẩn bắt buộc trong quản trị AI tại doanh nghiệp", trang này bình luận.

Tin Gốc: Vnexpress

Sau một thập kỷ ra mắt, AirPods không còn đơn thuần là một cặp tai nghe không dây. Với sự xuất hiện của chip H2 trên các dòng đời mới, Apple đã âm thầm trang bị những cử chỉ thông minh mà ngay cả những 'tín đồ nhà táo' lâu năm cũng chưa chắc đã biết tới.

Sự khác biệt lớn nhất nằm ở chip âm thanh H2 mới nhất - 'bộ não' đứng sau sức mạnh của AirPods 4, Pro 2 và Pro 3. Thay vì chỉ dừng lại ở các thao tác chạm hay vuốt thân tai nghe để chỉnh âm lượng, Apple đã đưa trải nghiệm rảnh tay lên một tầm cao mới. Nếu đang sở hữu một trong những mẫu tai nghe này, bạn đang cầm trong tay một thiết bị có khả năng tương tác nhạy bén.

Một trong những tính năng ẩn thú vị nhất chính là cử chỉ của đầu. Trong mục cài đặt, người dùng có thể kích hoạt khả năng phản hồi Siri bằng chuyển động của cổ.

Tính năng này đặc biệt hữu dụng trong các tình huống bạn đang bận tay như tập gym, lái xe hoặc mang vác đồ đạc, giúp việc giao tiếp với trợ lý ảo trở nên tự nhiên và riêng tư hơn bao giờ hết.

Đột phá nhất trong danh sách các tính năng mới là Live Translation (Dịch trực tiếp). Đây là chức năng cho phép bạn giao tiếp với người nước ngoài trong thời gian thực. Bằng cách nhấn và giữ đồng thời cả hai thân tai nghe (đối với AirPods 4 ANC, Pro 2 và Pro 3), hệ thống dịch thuật sẽ được kích hoạt ngay lập tức.

Đặc biệt, Apple còn hỗ trợ tải về các gói ngôn ngữ để người dùng có thể sử dụng tính năng dịch thuật này ngay cả khi ở những nơi không có kết nối internet. Đối với dòng AirPods Max 2, thao tác này được thực hiện bằng cách nhấn giữ nút kiểm soát tiếng ồn nằm cạnh núm xoay Digital Crown.

Để không bỏ lỡ những tiện ích này, hãy kết nối AirPods với iPhone, truy cập vào Cài đặt (Settings), chọn tên tai nghe của mình và khám phá các tùy chọn trong mục cử chỉ. Hãy đảm bảo phần mềm của cả điện thoại và tai nghe đều được cập nhật phiên bản mới nhất để các tính năng này hoạt động ổn định.

Tin Gốc: Thanh Niên