Có nên học Trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu?

Mức độ an toàn trước làn sóng AI

0 là dễ bị AI thay thế, 100 là rất khó bị thay thế trong 5 đến 10 năm tới.

Điểm 46/100, ở mức trung bình thấp, tương đương Trí tuệ nhân tạo và Khoa học dữ liệu. Phần làm sạch dữ liệu, viết mã theo mẫu đang được AI hỗ trợ nhiều. Còn chọn bài toán, đánh giá mô hình và chịu trách nhiệm về kết quả thì vẫn cần người. Cách tính: Nguồn: Bảng A1 trong báo cáo ILO Working Paper 140 (2025) của Tổ chức Lao động Quốc tế. Mỗi nghề có một điểm từ 0 đến 1, là trung bình điểm các đầu việc trong nghề; 1 nghĩa là đầu việc đó AI tạo sinh có thể làm thay hoàn toàn. Theo điểm này, ILO xếp mỗi nghề vào một nhóm: gần như không bị ảnh hưởng, ảnh hưởng rất ít, hoặc từ mức 1 đến mức 4 (mức 4 là bị ảnh hưởng nhiều nhất). Chúng tôi ghép mỗi nghề chính của ngành với mã nghề quốc tế ISCO-08 gần nhất (ghép gần đúng): Kỹ sư học máy → mã ISCO-08 2519, Nhà phát triển và phân tích phần mềm, ứng dụng khác (điểm 0,55; mức 3/4); Nhà khoa học dữ liệu → mã ISCO-08 2120, Nhà toán học, chuyên gia định phí bảo hiểm và thống kê (điểm 0,56; mức 3/4); Kỹ sư dữ liệu → mã ISCO-08 2521, Nhà thiết kế và quản trị cơ sở dữ liệu (điểm 0,57; mức 3/4); Chuyên viên phân tích dữ liệu → mã ISCO-08 2511, Nhà phân tích hệ thống (điểm 0,49; mức 2/4); Kỹ sư phát triển ứng dụng AI → mã ISCO-08 2512, Nhà phát triển phần mềm (điểm 0,53; mức 3/4). Trung bình = (0,55 + 0,56 + 0,57 + 0,49 + 0,53) / 5 = 0,54. Chỉ số chống AI = làm tròn(100 × (1 − trung bình)) = làm tròn(46) = 46 (làm tròn nửa lên). Điểm của ILO tính chung cho cả thế giới, không riêng Việt Nam, và coi mọi đầu việc trong một nghề nặng như nhau. Chuyên viên phân tích dữ liệu được ghép tạm vào mã 2511 vì ISCO-08 không có mã riêng cho nghề này.