Liệu AI sẽ mở ra một kỷ nguyên thịnh vượng vượt bậc hay sẽ kéo theo tình trạng thất nghiệp hàng loạt, bất ổn chính trị và một xã hội bị kiểm soát kiểu Orwell? Không ai, kể cả chính AI, có thể trả lời được câu hỏi đó.

Nếu buộc phải dự đoán, có lẽ kết cục sẽ là sự pha trộn của tất cả những điều đó. Điều quan trọng là tương lai đó không được định sẵn. Nó phụ thuộc vào những lựa chọn mà con người chúng ta, ít nhất là vào lúc này, vẫn đang nắm quyền quyết định.

Khi bàn về vấn đề này, các nhà kinh tế thường quay về một câu hỏi cốt lõi: AI sẽ hỗ trợ lao động hay thay thế lao động? Nếu là hỗ trợ, nhu cầu lao động sẽ duy trì ổn định và tiền lương có xu hướng tăng. Ngược lại, nếu là thay thế, nền kinh tế có thể sẽ đối mặt với tình trạng thất nghiệp mang tính cơ cấu, tiền lương trì trệ, lợi nhuận dồn về phía vốn và bất bình đẳng gia tăng.

Nhìn lại các cuộc cách mạng kinh tế trước đây, từ cơ giới hóa đến điện khí hóa, thực tế cho thấy lợi ích đối với người lao động lớn hơn nhiều so với những lo ngại ban đầu. Công nghệ đã thay thế một lượng lớn công việc nhưng đồng thời cũng tạo ra những ngành nghề hoàn toàn mới, nơi con người làm việc cùng với công nghệ. Chính các công việc này giúp duy trì nhu cầu lao động và đẩy tiền lương đi lên. Nhiều nhiệm vụ mà người lao động ngày nay đảm nhận thậm chí còn khó ai có thể hình dung được cách đây một thế kỷ.

Tác động kinh tế của AI cũng sẽ xoay quanh hai yếu tố này. Một mặt, tự động hóa do AI thúc đẩy sẽ thay thế con người. Mặt khác, AI cũng mở ra những công việc mới đòi hỏi sự tham gia của con người. Nếu số lượng công việc mới đủ lớn, tổng thể người lao động vẫn có thể hưởng lợi đáng kể. Lịch sử cho thấy kịch bản này từng lặp đi lặp lại nhiều lần.

Các nghiên cứu gần đây bắt đầu cho thấy liệu mô hình đó có lặp lại hay không.

Một nghiên cứu mới của David Autor và các cộng sự đi sâu vào sự khác biệt giữa “công việc mới” và “làm nhiều việc hơn”. Bằng cách phân tích chi tiết dữ liệu điều tra dân số và nhiều nguồn khác, nhóm nghiên cứu theo dõi sự xuất hiện của các nhiệm vụ mới và tác động của chúng. Kết quả cho thấy những công việc mới thường do người trẻ và có trình độ đảm nhận, trả mức lương cao hơn trong giai đoạn đầu rồi dần giảm khi kỹ năng đó trở nên phổ biến hơn. Chúng cũng xuất hiện ở những nơi có nhu cầu cao, tạo điều kiện để chuyên môn hóa và mang lại lợi ích cho lực lượng lao động hiện hữu. Nói cách khác, công việc mới vừa mở rộng phạm vi hoạt động của con người, vừa tạo ra nhu cầu mới đối với những kỹ năng còn khan hiếm.

Vấn đề đặt ra là làm thế nào để củng cố lực đối trọng này khi triển khai AI. Liệu có cách nào để cải thiện thế cân bằng giữa tự động hóa và hỗ trợ, tức tăng thêm các công việc mới và tạo thêm nhu cầu cho kỹ năng của con người?

Daron Acemoglu và nhiều học giả khác đặt câu hỏi liệu Mỹ còn làm tốt điều này như trước hay không, và liệu cách phát triển AI hiện nay có khiến vấn đề trầm trọng hơn. Trước hết, AI đang khiến tự động hóa trở nên rẻ hơn. Đáng chú ý, nhiều công ty tiên phong trong lĩnh vực này dường như muốn giảm tối đa sự tham gia của con người trong sản xuất, không chỉ vì chi phí mà gần như trở thành mục tiêu tự thân.

Đúng là AI cũng đang tạo ra một số nhu cầu mới đối với nhân lực trình độ cao, thể hiện qua cuộc cạnh tranh khốc liệt giữa các tập đoàn công nghệ để thu hút chuyên gia về AI. Tuy nhiên, cho đến nay, tác động bổ trợ này vẫn chủ yếu giới hạn trong những lĩnh vực khá hẹp.

Ở phạm vi rộng hơn, hệ thống thuế của Mỹ đánh vào lao động nặng hơn vốn, qua đó vô hình trung khuyến khích tự động hóa. Lý thuyết kinh tế truyền thống cho rằng đánh thuế nhẹ lên vốn sẽ thúc đẩy đầu tư và tăng trưởng. Nhưng nếu dòng vốn này chủ yếu đổ vào việc thay thế con người, lập luận này sẽ không còn đúng nữa. Bên cạnh đó, việc cắt giảm hỗ trợ công cho nghiên cứu và phát triển cũng có thể dẫn đến kết quả tương tự, khi đổi mới sáng tạo bị đẩy về phía các mục tiêu lợi nhuận ngắn hạn thiên về tự động hóa hơn là tạo ra những công việc mới trong dài hạn.

Việc tăng chi tiêu công cho nghiên cứu cơ bản gần như là điều không cần bàn cãi. Tuy nhiên, những biện pháp mang tính cưỡng ép nhằm thúc đẩy yếu tố hỗ trợ như đánh thuế vào tự động hóa có thể phản tác dụng. Cần nhớ rằng năng suất cao hơn là điều kiện cốt lõi để nâng cao mức sống, và tự động hóa dù có mặt trái vẫn có thể giúp cải thiện năng suất. Cách tiếp cận hợp lý là thúc đẩy song song yếu tố bổ trợ: Khuyến khích tạo ra công việc mới và phát triển những kỹ năng con người cần có để đảm nhận chúng.

Trọng tâm của chiến lược này nên là nâng cao tính linh hoạt của người lao động, không chỉ về địa lý mà quan trọng hơn là khả năng chuyển đổi giữa các loại công việc. Mục tiêu là tạo ra những nghề mới, trong đó con người sử dụng AI như một công cụ để nâng cao hiệu quả. Trước khi trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) trở thành hiện thực, sự kết hợp giữa con người có kỹ năng và AI vẫn cho ra kết quả vượt trội so với kết quả của con người không có AI hoặc AI không có con người.

Cải cách giáo dục và đào tạo để giúp người lao động sử dụng AI hiệu quả là giải pháp đôi bên cùng có lợi. Bản thân AI cũng nên được sử dụng cho mục tiêu này. Đồng thời, cũng cần gỡ bỏ những rào cản đang ngăn không cho các công việc mới được xuất hiện.

Tại Mỹ, các quy định cấp phép nghề đang cản trở người lao động bước vào nhiều lĩnh vực, từ thợ làm tóc đến bác sĩ. Với đào tạo phù hợp và công cụ AI, nhiều người hoàn toàn có thể đảm nhiệm các công việc đòi hỏi kỹ năng trung bình và cao mà hiện nay họ bị cấm tham gia. Thực tế cho thấy việc cấp phép nghề nghiệp ở Mỹ đã đi quá xa. Trong một số trường hợp, nó thậm chí góp phần làm thu hẹp thu nhập của nhóm lao động trung bình và thấp không kém gì tự động hóa.

Công việc mới, nhiệm vụ mới, đó chính là chìa khóa để AI mang lại lợi ích đến cho nhiều người nhất. Trong bối cảnh còn nhiều bất định, các nhà kinh tế đang theo dõi sát sao, và nhiều doanh nghiệp cũng hướng tới việc dùng AI để cải thiện sản phẩm, dịch vụ thay vì chỉ cắt giảm nhân sự. Nhưng chính sách công cũng đóng vai trò không nhỏ. Đáng tiếc là cho đến nay, giới chính trị vẫn chưa thực sự bắt kịp xu hướng này.