BTC$83,739▲ 0.07%ETH$2,690▲ 0.01%BNB$768.64▲ 0.49%XRP$1.49▼ 1.45%SOL$117.65▼ 1.51%ADA$0.24649▼ 0.48%AVAX$11.04▼ 1.29%DOT$1.21▼ 2.33%BTC$83,739▲ 0.07%ETH$2,690▲ 0.01%BNB$768.64▲ 0.49%XRP$1.49▼ 1.45%SOL$117.65▼ 1.51%ADA$0.24649▼ 0.48%AVAX$11.04▼ 1.29%DOT$1.21▼ 2.33%

Thị trường · ✦ AI tổng hợp

Sinh viên bỏ ngành Khoa học máy tính vì lo sợ AI thay thế việc làm

Goldman Sachs ghi nhận bằng chứng đầu tiên cho thấy sinh viên đang rời xa các ngành học dễ bị AI thay thế. Tuyển sinh ngành Khoa học máy tính và lập trình giảm hơn 10% trong năm học 2025-2026, trong khi tỷ lệ thất nghiệp và thiếu việc làm của sinh viên mới ra trường đang ở mức cao nhất trong nhiều năm.

📅 20/06/2026•⏱ 3 phút đọc•Nguồn: BeInCrypto

Sinh viên quay lưng với ngành Khoa học máy tính

Theo báo cáo mới nhất của Goldman Sachs, đây là lần đầu tiên có bằng chứng rõ ràng cho thấy sinh viên đại học đang tránh các ngành học có nguy cơ cao bị AI thay thế. Tuyển sinh ngành Khoa học máy tính và lập trình đều giảm hơn 10% trong năm học 2025-2026 — đảo ngược xu hướng tăng trưởng mạnh kéo dài nhiều năm trước đó.

Tại Đại học Bang Arizona, số sinh viên đại học ngành Khoa học máy tính giảm khoảng 14% giữa mùa thu 2024 và mùa thu 2025. Tại Đại học Washington ở St. Louis, tỷ lệ sinh viên chọn ngành này giảm tới 16% trong vòng hai năm.

Trái lại, các ngành có nguy cơ bị tự động hóa thấp như y tế và kỹ thuật ghi nhận mức tăng tuyển sinh trung bình khoảng 3%.

Phương pháp đánh giá của Goldman Sachs

Nhà kinh tế Pierfrancesco Mei của Goldman Sachs không khảo sát trực tiếp lo ngại của sinh viên, mà thay vào đó phân tích nơi sinh viên tốt nghiệp thực sự làm việc. Ông lập bản đồ hơn 180 ngành học với dữ liệu việc làm từ điều tra dân số Mỹ giai đoạn 2022-2024, rồi chấm điểm rủi ro tự động hóa cho từng nghề nghiệp.

Kết quả cho thấy các ngành Khoa học máy tính, thống kê và kinh doanh định lượng mang rủi ro cao nhất. Trong khi đó, dược, điều dưỡng và giáo dục được xếp vào nhóm an toàn nhất. Theo Mei, quá trình điều chỉnh lần này có thể diễn ra nhanh hơn các làn sóng công nghệ trước do mức độ phổ biến và tác động rõ ràng của AI.

Áp lực từ thị trường việc làm

Thực tế thị trường lao động đang củng cố thêm những lo ngại này. Ngân hàng Dự trữ Liên bang New York ghi nhận tỷ lệ thất nghiệp của sinh viên mới tốt nghiệp đạt gần 5,7% cuối năm 2025, trong khi tỷ lệ thiếu việc làm lên tới 42,5% — mức cao nhất kể từ năm 2020.

Các doanh nghiệp đang tự động hóa những vị trí cấp thấp vốn từng dành cho nhân lực mới ra trường. Công ty Block đã cắt giảm khoảng 4.000 việc làm, một phần do tự động hóa. CEO của ServiceNow, Bill McDermott, cảnh báo rằng tỷ lệ thất nghiệp của sinh viên mới tốt nghiệp có thể leo lên mức 30% khi các AI agent tiếp quản công việc đầu vào.

Áp lực này cũng lan tới bậc sau đại học: các chương trình MBA hạng trung đang cắt giảm học phí tới 50%, điển hình như Đại học Purdue giảm MBA trực tuyến từ 60.000 USD xuống còn 36.000 USD, trong khi lượng đơn nộp vào vẫn giảm 20-30%.

AI thay đổi công việc, không xóa sổ hoàn toàn

Tuy nhiên, nhiều nhà kinh tế cho rằng AI sẽ biến đổi phần lớn công việc hơn là xóa bỏ hoàn toàn các nghề nghiệp. Goldman Sachs nhìn nhận đây là quá trình thích nghi, và lịch sử cho thấy lao động trẻ thường điều chỉnh nhanh hơn trước các làn sóng công nghệ.

Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF) dự báo AI có thể tạo ra 170 triệu việc làm mới vào năm 2030. CEO NVIDIA Jensen Huang nhận định tại Milken Institute: "Bạn sẽ không mất việc vì AI, nhưng bạn có thể mất việc vào tay người biết sử dụng AI."

Ngành điều dưỡng đang đối mặt với giới hạn công suất đào tạo, và các pipeline kỹ thuật cần 4-5 năm để hoàn thiện. Ngay cả lĩnh vực y tế cũng không hoàn toàn miễn nhiễm khi AI đã xử lý lịch hẹn, hồ sơ bệnh án và một phần chẩn đoán. Bức tranh toàn cảnh vẫn chưa ngã ngũ — những sinh viên đang chuyển hướng hôm nay có thể sẽ định hình lại thị trường lao động trước khi biết rõ mình đã chọn đúng hay chưa.

#thị trường lao động#trí tuệ nhân tạo#Goldman Sachs#giáo dục đại học#tự động hóa#việc làm công nghệ
⚠️ Miễn trừ trách nhiệm: Bài viết này được tổng hợp và biên tập từ nhiều nguồn nhằm mục đích thông tin. Không phải lời khuyên đầu tư. Luôn tự nghiên cứu (DYOR) trước khi đưa ra quyết định.

/ Bài viết liên quan