cách quyết định xem đại học có đáng giá với bạn trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo (2026)

Tôi kiếm sống bằng việc dạy các kỳ thi tuyển sinh đại học, nên hiển nhiên tôi được kỳ vọng sẽ nói rằng đại học rất đáng giá. Đối với những học sinh mà tôi kèm cặp một đối một, việc vào đại học là điều hiển nhiên đối với các em. Nhưng đối với rất nhiều người tôi trò chuyện bên ngoài công việc, khi tôi nói về nghề nghiệp của mình, họ hỏi rằng... bạn có thực sự nghĩ đại học đáng giá trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo không?

Câu trả lời của tôi có nhiều tầng ý nghĩa hơn mức tôi có thể đáp lại trong vài câu, thế nên tôi đã viết bài viết này để gửi cho họ. Không, đại học không phải lúc nào cũng đáng giá. Nhưng thay vì làm giảm giá trị của một nền giáo dục đại học, trí tuệ nhân tạo thực ra lại nâng tầm giá trị đó.

Lợi tức đầu tư đại học gây hiểu lầm

Tài chính là điều quan trọng. Vào một thời điểm nào đó, khi tìm hiểu về các trường đại học, ai đó, dù là học sinh hay phụ huynh, hoặc cả hai, sẽ xem xét lợi tức đầu tư của đại học. (Dưới đây là một trang web tuyệt vời để làm việc đó!)

Xét theo thuật ngữ thuần túy tiền tệ, nhiều người đã nhận thấy rằng một số bằng cấp đại học và một số trường đại học là không đáng giá. (Bạn không thể định giá hạnh phúc được đâu, ha ha). Vấn đề là ở đây. Nhìn vào lợi tức đầu tư cho một trường đại học cụ thể hoặc một bằng cấp cụ thể và kỳ vọng các xu hướng hiện tại sẽ duy trì là sự nhầm lẫn giữa hiệu suất quá khứ và sự đảm bảo trong tương lai. Điều đó có nghĩa là, các ngành khoa học, công nghệ, kỹ thuật và toán học đã làm rất tốt trong quá khứ, nên họ sẽ tiếp tục làm tốt. Mặc dù logic đó có phần hợp lý, nhưng nó lại không chắc chắn. Tuy nhiên, những ví dụ thú vị hơn mà tôi sẽ đề cập lại nói về giá trị của khối ngành nhân văn, thứ mà theo suy luận có thể thấy sự gia tăng về giá trị do việc sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn phổ biến.

Ví dụ về lợi tức đầu tư đã tính toán

Vấn đề không nằm ở các công cụ tính toán lợi tức đầu tư. Các công cụ tính toán lợi tức đầu tư có dữ liệu tốt, ý tôi là từ góc độ vệ sinh dữ liệu. Tôi sẽ đưa ra một vài ví dụ về toán học lợi tức đầu tư đại học để đào sâu hơn về ý của tôi rằng các công cụ tính toán lợi tức đầu tư không phải là vấn đề, mà chính là cách chúng ta sử dụng chúng mới cực kỳ gây hiểu lầm.

Hãy cân nhắc về bằng cử nhân ngành tiếng Anh:

Ziprecruiter cho biết mức lương trung bình của một cử nhân ngành tiếng Anh là 58.000 đô la. Một lần nữa, dữ liệu thực sự rất tốt, nó đi sâu vào số trung vị, lưu ý rằng khoảng phân tán trung vị rất rộng, có nghĩa là những cử nhân ngành tiếng Anh có mức lợi tức đầu tư kỳ vọng rất khác nhau. Đây là dữ liệu tốt và đã được phân tích kỹ lưỡng.

Trước khi tôi có thể bàn đến lý do tại sao việc sử dụng các công cụ tính toán lợi tức đầu tư để đưa ra quyết định có thể không được khuyến khích, trước tiên chúng ta phải nói đôi điều về thống kê. Rất nhiều người nghĩ đến thuật ngữ số trung bình theo kiểu thu nhập trung bình ở Mỹ là 69.770 đô la, nhưng người lao động trung bình ở Mỹ kiếm được số tiền đó trong một năm giống như họ có 2,5 đứa con, thực tế là họ không có.

Người lao động trung bình ở Mỹ không kiếm được mức thu nhập trung bình. Tôi biết điều đó nghe có vẻ khó hiểu, nhưng đó là hai cách sử dụng khác nhau của từ trung bình. Người lao động trung bình có nghĩa là phổ biến nhất, con người bình thường. Thu nhập trung bình có nghĩa là trung bình thống kê. Hai điều đó không giống nhau.

Với thu nhập, mức trung bình gây hiểu lầm vì có một số ít người có thu nhập rất cao đã đẩy mức trung bình lên rất nhiều. Số trung vị hữu ích hơn trong trường hợp này: người lao động trung vị ở Mỹ kiếm được 46.960 đô la, con số này sát hơn rất nhiều với số tiền mà người lao động trung bình ở Mỹ có thể kỳ vọng kiếm được. Đó là một sự chênh lệch 22.810 đô la. Nếu bạn cố gắng lập kế hoạch cuộc sống dựa trên mức trung bình, điều mà mọi người vẫn làm suốt, bạn sẽ vô cùng thất vọng khi đạt đến mức trung vị.

Bài viết này sẽ trả lời câu hỏi liệu đại học có đáng giá hay không: câu trả lời không mang tính định lượng mà mang tính định tính. Đại học có thể mang lại nguồn thu nhập khổng lồ. Nhưng có cả một tầng bình diện riêng biệt mà trên đó, việc so sánh lợi tức đầu tư theo tỷ lệ phần trăm chi tiêu so với tỷ lệ phần trăm kiếm được là sai lầm. Tài chính là tối quan trọng, chỉ là chúng thực sự không phản ánh đúng bản chất toán học đằng sau đại học. Lý do là vì lợi tức đầu tư không cho bạn biết một người có động lực làm điều gì, hay mọi thứ tiến hóa ra sao.

Sự kiện thiên nga đen

Thật khó để thực hiện một sự so sánh khập khiễng, đó là điều mọi người đang cố gắng làm khi họ nói lợi tức đầu tư trung bình cho bằng đại học là x. Chúng ta không cần phải nhìn lại quá khứ quá xa để thấy lý do tại sao việc lên kế hoạch lấy một bằng cấp đại học cụ thể dựa trên lợi tức đầu tư lại là điều không nên làm.

Hãy cân nhắc sự ra đời của ngành kỹ thuật máy tính như một chuyên ngành, một chuyên ngành đại học có lợi tức đầu tư cao không thể chối cãi. Một nghiên cứu chính thức về mức lương khởi điểm của sinh viên tốt nghiệp đại học từ năm 1960 đến năm 2015 thậm chí không thể đưa ngành kỹ thuật máy tính vào bởi vì bộ môn này chưa tồn tại trong những năm 1960.

Kỹ thuật máy tính với tư cách là một lĩnh vực xuất hiện vào những năm 70 và phát triển suốt những năm 80 và đầu những năm 90. Nhưng bộ môn này đã không chứng kiến sự bùng nổ mạnh mẽ, gần như tăng gấp đôi trong khoảng thời gian từ khoảng năm 1994 đến năm 2004. Những người sau đây đã tốt nghiệp với bằng khoa học máy tính hoặc kỹ thuật máy tính vào giữa những năm 90, ngay tại thời điểm khởi đầu cho sự mở rộng lớn nhất của lĩnh vực này. Không ai trong số họ có thể tra cứu một công cụ tính toán lợi tức đầu tư đại học và dự đoán trước họ sẽ làm tốt đến mức nào.

• Marc Andreessen: Cử nhân khoa học máy tính, Đại học Illinois, năm 1993. Ông là đồng sáng lập Mosaic, đồng sáng lập Netscape, và hiện là một nhà đầu tư mạo hiểm lớn.
• Sergey Brin: Cử nhân toán học và khoa học máy tính, Đại học Maryland, năm 1993. Đồng sáng lập Google.
• Larry Page: Cử nhân kỹ thuật máy tính, Đại học Michigan, năm 1995. Đồng sáng lập Google.
• Brian Acton: Cử nhân khoa học máy tính, Đại học Stanford, năm 1994. Sáng lập WhatsApp, ứng dụng được bán cho Facebook với giá khoảng 19 tỷ đô la.
• Max Levchin: Cử nhân khoa học máy tính, Đại học Illinois, năm 1997. Đồng sáng lập PayPal.

( Đáng chú ý là vắng mặt trong danh sách này là Steve Jobs vì ông từng học ngành tiếng Anh trước khi thôi học tại Cao đẳng Reed )

Mặc dù tài chính rất quan trọng, bằng cấp đại học không chỉ đơn thuần là lợi tức đầu tư. Đó là một quyết định mang tính định tính. Và đó là quyết định mà bạn cùng con mình cần phải đưa ra.

Trí tuệ nhân tạo sẽ không cướp mất việc làm của chúng ta chứ?

Trước hết, thật khó để tạo ra mối liên hệ giữa việc đi học đại học và việc có được một việc làm trong lĩnh vực bạn đã học. Cử nhân ngành tiếng Anh không trở thành giáo sư tiếng Anh; cử nhân ngành xã hội học không trở thành nhà xã hội học; cử nhân ngành diễn xuất không phải lúc nào cũng trở thành diễn viên, cứ thế tiếp diễn. Tôi muốn khám phá sâu hơn về mối liên hệ đó. Nhưng trước hết, sau khi đã nói những điều trên...

Không, trí tuệ nhân tạo sẽ không cướp mất việc làm của chúng ta. Theo nghiên cứu của Đại học Stanford, tác động của trí tuệ nhân tạo đối với lực lượng lao động là rất nhỏ.

“Ngoài ra, có rất ít bằng chứng cho thấy trí tuệ nhân tạo làm giảm việc làm hoặc tin tuyển dụng ở những ngành nghề có mức độ tiếp xúc cao nhất. Xu hướng việc làm ở các ngành nghề có mức độ tiếp xúc cao với trí tuệ nhân tạo khá ổn định. Mặc dù tăng trưởng việc làm trong các ngành nghề đòi hỏi nhiều kỹ năng lập trình đã chậm lại phần nào, nhưng nó vẫn duy trì ở mức dương. Không có bằng chứng nào cho thấy việc áp dụng trí tuệ nhân tạo tác động tiêu cực đến các tin tuyển dụng của doanh nghiệp. Thật vậy, các tin tuyển dụng trực tuyến dành cho nhà phát triển phần mềm, một ngành nghề có mức độ tiếp xúc rất cao, đã tăng trưởng nhanh hơn so với các ngành nghề khác trong năm qua. Trong số các doanh nghiệp áp dụng trí tuệ nhân tạo cấp doanh nghiệp, việc làm đã tăng trưởng 10 phần trăm trong hai năm sau khi áp dụng, một hiệu ứng được thúc đẩy bởi các doanh nghiệp có chi tiêu cho trí tuệ nhân tạo trên đầu người cao nhất.”

Các con số tổng hợp không cho thấy trí tuệ nhân tạo đang phá hủy việc làm. Nhưng sinh viên mới tốt nghiệp đang bước vào chính xác những ngành nghề mà trí tuệ nhân tạo xử lý tốt nhất, và hoạt động tuyển dụng nhân sự đầu sự nghiệp tại đó đã suy yếu. Các nhà nghiên cứu vẫn chưa thể khẳng định bao nhiêu phần trăm trong số đó là do trí tuệ nhân tạo và bao nhiêu phần trăm là do lãi suất, nhưng đó là điều cần phải theo dõi.

Trí tuệ nhân tạo tác động thế nào đến quyết định đi học đại học?

Sự suy yếu ở cấp độ mới ra trường đó chính là luận điểm mạnh mẽ nhất cho mục đích thực sự của đại học. Tôi sẽ tiếp tục bàn luận về mối liên hệ giữa chuyên ngành đại học của một người và công việc của họ bằng một tuyên bố vô cùng táo bạo. Việc không đi học đại học chỉ vì một công việc còn trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Bạn đi học đại học để phát triển các kỹ năng tư duy phản biện. Nếu bạn cần đào tạo chuyên môn kỹ thuật, thì bạn có thể học tiếp sau phổ thông: trường luật, trường y, chương trình thạc sĩ/tiến sĩ. Nhưng mục đích của đại học vẫn luôn là và sẽ luôn là phát triển các kỹ năng tư duy phản biện. Để tôi giải thích.

Trong suốt 30 năm qua, chi phí học đại học về cơ bản đã tăng gấp đôi. Có một số lý do cho việc này, và không có nhiều lý do trong số đó là tích cực. Việc liệt kê và bàn luận về chúng nằm ngoài phạm vi của bài tiểu luận này. Như đã nêu trước đó, tài chính rất quan trọng. Chi phí đại học tăng cao so với lợi tức đầu tư kỳ vọng đã khiến nhiều người đặt câu hỏi về giá trị của một nền giáo dục đại học trong 30 năm qua, đặc biệt là khi không có chương trình đào tạo nghề thực tế. Điều đó là dễ hiểu.

Để cải thiện lợi tức đầu tư đại học, những người có thiện chí sau đó đã bổ sung đào tạo nghề thực tế như một phần của chương trình giảng dạy đại học (có nghĩa là đào tạo nghề bên ngoài các kỳ thực tập). Nhưng tôi cho rằng bước đi này là sai lầm. Khi công nghệ phát triển nhanh hơn, bằng chứng là sự ra đời của các mô hình ngôn ngữ lớn, bất kỳ ứng dụng thực tế nào có công nghệ cao đều có nguy cơ nhanh chóng trở nên lỗi thời. Ai cũng biết rằng các kỹ sư phần mềm học các nguyên lý chứ không phải các ngôn ngữ lập trình. Tương tự như vậy, đào tạo thực tế thực ra là một cách sử dụng bằng cấp đại học kém hiệu quả. Bởi vì điều duy nhất rất khó phát triển và mà các trường đại học thực sự có thể làm khá tốt trong việc vun đắp chính là: các kỹ năng tư duy phản biện. Đó là kỹ năng nghề nghiệp tối thượng mà bạn không thể định lượng hay đo lường nhưng sẽ, và đang, mang lại thành quả gấp nhiều lần.

Tại sao đại học (và bằng cử nhân nghệ thuật tự do) lại đáng giá hơn bao giờ hết

Trở lại câu hỏi được đặt ra ở phần đầu: đại học có đáng giá không? Đặc biệt là khi xét đến trí tuệ nhân tạo. Câu trả lời của tôi là: nếu đại học là sự lựa chọn phù hợp cho con trai hoặc con gái bạn, thì chưa bao giờ có thời điểm nào tốt hơn để theo học. Nhưng vấn đề thực ra không phải là lợi tức đầu tư đại học tự thân, mà là có quá nhiều người đang vào đại học vì những lý do sai lầm. Tôi nghĩ những người có bằng cấp về nhân văn sẽ rất được săn đón trong vài năm tới, có lẽ giống như những kỹ sư phần mềm giỏi ở hiện tại. Lý do hoàn toàn liên quan đến cách thức hoạt động (hoặc không hoạt động) của các mô hình ngôn ngữ lớn.

Các mô hình ngôn ngữ lớn không biết gì cả. Chúng cơ bản là những cỗ máy tự động sửa lỗi được làm bóng bẩy lên. Khi điện thoại của bạn nghĩ rằng bạn sắp gõ từ “thinks” dựa trên việc bạn gõ vào chữ “th”, đó cũng chính là nguyên lý mà các mô hình ngôn ngữ lớn vận hành. Chỉ là chúng thực hiện việc đó ở quy mô lớn đến mức mọi người (những người có bộ não bình thường) gán cho chúng những suy nghĩ của con người, chẳng hạn như khả năng tư duy.

Nhưng các mô hình ngôn ngữ lớn hoàn toàn không có khả năng tư duy. Chúng biết phản hồi nào có khả năng làm hài lòng người dùng nhất dựa trên thông tin đầu vào của người dùng, và chỉ có vậy thôi. Nhưng chúng không biết liệu người dùng có nên làm điều mà họ đang cố gắng làm hay không. Về mặt đạo đức, luân lý, tài chính. Có một số hàng rào bảo vệ được thiết lập, nhưng về cơ bản trí tuệ nhân tạo không biết gì cả.

Một số người đã cố gắng phân biệt các mô hình ngôn ngữ lớn (ChatGPT, Claude) với trí thông minh nhân tạo tổng quát: trí tuệ nhân tạo với trí thông minh nhân tạo tổng quát. Từ tổng quát nhằm phân biệt trí thông minh nhân tạo tổng quát với trí tuệ nhân tạo bằng cách biểu thị trí thông minh nhân tạo tổng quát có khả năng tư duy. Sự phân biệt này là cần thiết bởi vì trí tuệ nhân tạo không thể tư duy. Theo các nhà nghiên cứu hàng đầu (cuốn sách Trí tuệ nhân tạo qua lăng kính của các chuyên gia), hiện tại chúng ta chưa biết trí thông minh nhân tạo tổng quát sẽ trông như thế nào hoặc chúng ta sẽ đạt được điều đó bằng cách nào. Các mô hình ngôn ngữ lớn không phải là trí thông minh nhân tạo tổng quát, và chúng không thể tư duy.

Nhưng mọi người vẫn nghĩ rằng trí tuệ nhân tạo có thể tư duy. Và điều đó sẽ trở thành vấn đề trong thời gian sắp tới. Để có một phép ẩn dụ tương đương, hãy hỏi những người từng làm kinh doanh vào những năm 90 cảm giác thế nào khi Lotus phổ biến hơn Excel. Họ sẽ kể cho bạn nghe rằng mọi người sẽ đưa mô hình kinh doanh của mình vào Excel (hoặc Lotus) và phát hiện ra rằng họ sắp trở thành triệu bảng phú qua đêm chỉ vì bảng tính nói với họ như vậy. Nghe quen không? Sự khác biệt duy nhất giữa thời đó và bây giờ là trí tuệ nhân tạo thuyết phục hơn nhiều so với một bảng tính, và đó là vì các công ty trí tuệ nhân tạo cứ cố gắng khiến chúng ta nghĩ rằng các mô hình ngôn ngữ lớn thông minh hơn bảng tính rất nhiều.

Nhưng mục đích của bài tiểu luận này là giúp các bậc phụ huynh hoặc học sinh diễn đạt rõ ràng giá trị của một nền giáo dục đại học. Giá trị của đại học là nó giúp bạn hiểu được thế giới và đi đầu trong việc giải quyết các vấn đề. Đó không phải là tấm vé vàng dẫn đến một sự nghiệp rực rỡ, cũng không phải là điểm dừng chân cho mọi nỗ lực chăm chỉ của bạn. Giáo dục đại học có giá trị nếu bạn muốn làm những điều mà bằng cấp đại học có thể chuẩn bị cho bạn.

Quyết định định tính

Tôi đang hỏi bạn muốn có một cuộc sống như thế nào. Bạn có muốn một cuộc sống mà ở đó bạn làm việc rất chăm chỉ nhưng không cần phải chìm đắm trong những ý kiến và nghiên cứu mâu thuẫn để đưa ra điều có vẻ như là một quyết định đơn giản không? Nếu bạn trả lời có cho câu hỏi đó, thì đừng đi học đại học. Nhưng đồng thời cũng hãy hiểu những gì bạn có khả năng đang phải đánh đổi.

Nếu bạn muốn làm việc thực sự chăm chỉ, nghiên cứu cẩn thận các vấn đề, học cách không ngừng thay đổi góc nhìn của mình để thấu hiểu các quan điểm khác nhau, tiếp xúc với nhiều chủ đề hơn mức bạn có thể nắm vững, thì đại học có thể là sự lựa chọn phù hợp cho bạn.

Sự khác biệt quan trọng giữa hai quyết định này là chúng mang lại hai lối sống khác nhau, chứ không phải bên này làm việc chăm chỉ hơn bên kia. Cũng không đúng khi cho rằng lựa chọn này tốt hơn lựa chọn kia. Việc cho rằng một lựa chọn tốt hơn cho mọi người trên phạm vi phổ quát cũng là điều không đúng. Lựa chọn đó cần phải phù hợp với bản thân con người. Đó là lý do tại sao hướng dẫn này đang giúp bạn chọn ra phương án phù hợp nhất với chính mình. Câu hỏi bạn phải trả lời là: Đại học có đáng giá đối với bạn hay không?