'Học làm gì khi việc làm biến mất?'

Học kỳ vừa rồi, một sinh viên nộp bài tiểu luận xuất sắc. Lập luận chặt, dẫn chứng phong phú, hành văn trôi chảy. Tôi hỏi em đã lên ý tưởng thế nào khi viết bài. Do dự một giây, em thành thật: "Em chủ yếu dùng AI, chỉ chỉnh lại một chút thôi". Không phải em lười. Không phải em gian lận theo nghĩa truyền thống. Em đang làm đúng những gì một người thực dụng sẽ làm trong thời đại này. Nhưng chúng ta, những người thiết kế hệ thống giáo dục, đang phản ứng với điều đó như thế nào? Nhiều đồng nghiệp của tôi lo lắng về việc AI "cướp việc làm". Nỗi lo không sai. Nhưng điều đáng suy nghĩ hơn không phải là AI lấy đi việc làm của con người, mà AI đang làm lộ ra một sự thật mà chúng ta né tránh: kiến thức đang được dạy và đánh giá trong trường đại học, AI nắm được phần lớn, và phân tích nhanh hơn, chính xác hơn. Vậy, có một câu hỏi, ít nhiều mang tính tu từ và khắc nghiệt nhưng cần thiết phải đặt ra là "Học để làm gì khi việc làm đang biến mất?". Đây là điều mà sinh viên không nói thẳng, nhưng mang theo trong tâm trí mỗi ngày, vào giảng đường. Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF) trong Báo cáo Việc làm Tương lai 2025, khảo sát hơn 1.000 doanh nghiệp đại diện cho 14 triệu lao động ở 55 nền kinh tế đã dự báo 92 triệu việc làm sẽ biến mất trước năm 2030. Cùng lúc, 170 triệu việc làm mới được tạo ra. Nghe có vẻ cân bằng, thậm chí có phần lạc quan. Nhưng đây là chỗ phép toán trở nên tàn nhẫn: việc bị mất và việc được tạo ra không thuộc về cùng một người, cùng một nơi, cùng một trình độ đào tạo. Goldman Sachs ước tính AI có thể ảnh hưởng tới 300 triệu việc làm toàn thời gian trên toàn cầu. McKinsey vào cuối 2025 đưa ra con số còn gây sốc hơn: AI đang tồn tại ngay lúc này có thể tự động hóa hơn 57% số giờ làm việc của người Mỹ. Và WEF cũng cảnh báo 39% kỹ năng cốt lõi của người lao động sẽ thay đổi trước 2030. Nghĩa là, một sinh viên ngồi học hôm nay, ra trường năm 2028, sẽ bước vào một thị trường lao động mà phần lớn những gì em học đã bị viết lại. Tôi hiểu vì sao các cuộc tranh luận trong phòng họp giảng viên ngày càng căng thẳng. Một nhóm đồng nghiệp cho rằng đây là chu kỳ bình thường của lịch sử, máy móc thay thế lao động, nhưng rồi việc làm mới lại sinh ra. Một nhóm khác lo ngại rằng lần này thực sự khác. Giữa hai luồng quan điểm đó, tôi thấy cả hai đều đúng một nửa. Những cuộc cách mạng trước thay thế cơ bắp. Cách mạng công nghiệp thế kỷ 18-19 lấy đi công việc chân tay, nhưng để nguyên tư duy con người và chính tư duy đó tạo ra làn sóng việc làm mới: kỹ sư, kế toán, luật sư, bác sĩ. Khi ATM xuất hiện vào thập niên 1970-80, nhân viên giao dịch ngân hàng không mất việc mà chuyển sang tư vấn tài chính, bởi vì tư duy, phán đoán và sự đồng cảm của họ vẫn có giá trị không thể thay thế. Lý do mà bằng đại học từng là "lưới bảo hiểm" trong mọi cuộc cách mạng trước chính là vì trí tuệ con người, thứ mà giáo dục vun đắp, luôn được máy móc để nguyên không đụng tới. AI thì khác. Nó không để nguyên tư duy con người. Nó đang thương mại hóa chính nhận thức của chúng ta, biến kiến thức, phân tích, viết lách, thậm chí lập luận pháp lý và chẩn đoán y tế thành hàng hóa có thể sản xuất đại trà với chi phí thấp. Lần đầu tiên trong lịch sử, bằng cấp và kiến thức tích lũy không còn là thứ bảo đảm chỗ đứng trên thị trường lao động. Những lần trước, máy móc lấy đi đôi tay. Lần này, AI lấy đi cái được gọi là lợi thế của người có học. Đó là lý do mà câu hỏi 'học để làm gì?' năm nay không còn ngây thơ nữa. Mô hình "một nền giáo dục cho tất cả" đã lỗi thời khi có AI. Hàng trăm sinh viên được đưa vào một giảng đường, dạy cùng một nội dung, theo cùng một tốc độ, đánh giá bằng cùng một thước đo và gọi đó là giáo dục đại học. Điều đó tạo ra những con người biết đáp án nhưng không biết đặt câu hỏi, biết làm theo hướng dẫn nhưng không biết tự tìm hướng. AI chỉ là kẻ lật tấm chăn lên, phơi bày nghịch lý đó ra ánh sáng. Điều chúng ta cần không chỉ là cải cách chương trình, không phải cấm AI trong phòng thi mà là một cuộc cách mạng về cách học. Cuộc cách mạng này đặt ra yêu cầu với cả hai phía, không chỉ với nhà giáo dục, mà với chính sinh viên. Học không thể là thứ người ta làm vì sợ trượt môn hay sợ thất nghiệp. Ở mức độ đó, AI đã thắng, vì nó làm bài thi tốt hơn bất kỳ sinh viên lo âu nào. Học phải là thứ người ta làm vì thực sự muốn hiểu, vì tò mò, vì cảm thấy sống động khi chạm được vào chiều sâu của một vấn đề. Gợi ý thực hành: 1. Theo dõi thông báo từ cơ quan địa phương tại California. 2. Kiểm tra nguồn chính thức trước khi chia sẻ lại thông tin.