Trong nhiều năm, các nhà kinh tế đã lo ngại rằng dân số già hóa và tỉ lệ sinh giảm của Mỹ sẽ làm chậm tăng trưởng kinh tế và khiến các thế hệ tương lai khó khăn hơn. Giờ đây, một ý tưởng mới đang dần được chấp nhận: trí tuệ nhân tạo có thể giúp nước Mỹ đổi mới để thoát khỏi suy giảm nhân khẩu học. Thiếu nhân công ư? Đã có AI! Người lao động lớn tuổi kém năng suất hơn ư? Đã có AI! Thiếu người chăm sóc người cao tuổi ư? Đã có AI!

Việc AI cuối cùng sẽ giúp bù đắp cho tăng trưởng chậm lại do dân số già hóa là điều có thể xảy ra. Tuy nhiên, việc Mỹ phải đối mặt với hai quá trình chuyển đổi lớn cùng một lúc không có nghĩa là chúng sẽ triệt tiêu lẫn nhau. Trên thực tế, ít nhất là trong ngắn hạn, khả năng cao hơn là cả hai sẽ cộng hưởng - làm gia tăng thêm sự bất ổn trên thị trường lao động trong khi người dân vốn đã cảm thấy bấp bênh.

Tự động hóa và bài toán nhân khẩu học

Văn phòng Ngân sách Quốc hội (CBO) dự báo rằng số ca tử vong hàng năm sẽ vượt qua số ca sinh hàng năm tại Mỹ bắt đầu từ năm 2031, khiến nhập cư trở thành yếu tố cần thiết để duy trì tăng trưởng dân số. Đến năm 2055, tỉ suất sinh dự kiến giảm xuống còn 1,5 con trên mỗi phụ nữ. Vì tăng trưởng dân số là một nguồn tăng trưởng kinh tế và nguồn thu ngân sách quan trọng, không có gì ngạc nhiên khi các xu hướng nhân khẩu học đang ngày càng nhận được nhiều sự quan tâm từ các nhà kinh tế và nhà hoạch định chính sách.

Đồng thời, thị trường lao động đang đối mặt với khả năng bị gián đoạn lớn do AI. Chúng ta không biết sự gián đoạn đó sẽ trông như thế nào, và nghiên cứu từ nhóm của tôi tại Budget Lab cho thấy điều đó vẫn chưa xảy ra. Nhưng điều đó không có nghĩa là chúng ta không nên xem xét nó một cách nghiêm túc.

Chúng ta biết gì về cách AI và nhân khẩu học có thể giao thoa? Lịch sử không giúp được nhiều, phần lớn là vì hầu hết các thay đổi công nghệ mang tính địa chấn trong quá khứ đều xảy ra trong thời kỳ dân số tăng trưởng. Ví dụ, từ năm 1750 đến 1814, dân số Anh đã tăng gấp đôi, định hình đáng kể tiến trình của Cách mạng Công nghiệp. Nhà sử học kinh tế Joel Mokyr đã mô phỏng một kịch bản phản thực tế, cho thấy Cách mạng Công nghiệp lẽ ra đã có tác động tích cực ngay lập tức đến thu nhập, thay vì tiêu cực, nếu không có sự tăng trưởng dân số nhanh chóng như vậy. Một cách diễn giải bằng chứng đó mang lại hy vọng cho thời điểm hiện tại của chúng ta: Nếu chúng ta sắp thực hiện lại thí nghiệm của Mokyr theo chiều ngược lại, với công nghệ mới mang tính chuyển đổi nhưng tăng trưởng dân số rất ít hoặc không có, AI có thể thúc đẩy năng suất trong khi dân số trong độ tuổi lao động bị thu hẹp giữ cho thị trường lao động thắt chặt, làm tăng lương.

Một nghiên cứu, đặc biệt xem xét trường hợp Hàn Quốc, đưa ra một số hỗ trợ cho ý tưởng này: Nghiên cứu cho thấy việc áp dụng robot công nghiệp đã giúp giảm thiểu tác động của già hóa dân số đối với tăng trưởng năng suất, mặc dù việc áp dụng robot không cao hơn ở các ngành có nhiều lao động lớn tuổi.

Nhưng có một vài lý do để thận trọng, nếu không muốn nói là bi quan hoàn toàn. Đầu tiên, các xu hướng nhân khẩu học ngày nay phần lớn chưa từng có tiền lệ, có nghĩa là chúng ta đơn giản là không có nhiều dữ liệu để tham khảo. Nhật Bản, quốc gia có dân số đạt đỉnh vào năm 2008, là một ví dụ, nhưng suy giảm dân số vẫn là một hiện tượng tương đối mới trên toàn cầu.

Sau đó là khả năng chính sự già hóa lại ảnh hưởng đến tốc độ tự động hóa. Thay vì chỉ đơn thuần là một trong hai lực lượng có thể may mắn bù trừ cho nhau, nhân khẩu học có thể giúp xác định loại tương lai AI nào mà chúng ta sẽ có.

Có một số bằng chứng cho điều này. Một bài báo của Daron Acemoglu và Pascual Restrepo cho thấy dân số già hóa tạo ra tình trạng thiếu hụt lao động, khuyến khích các công ty tự động hóa. Nếu động lực tương tự áp dụng cho AI, suy giảm nhân khẩu học có thể đẩy nhanh việc áp dụng, có khả năng mở ra nhiều trường hợp sử dụng thay thế con người hơn là hỗ trợ con người.

Tuy nhiên, điều ngược lại cũng có thể xảy ra. Người lao động trẻ tuổi thường có xu hướng tiếp nhận công nghệ mới nhanh hơn người lớn tuổi. Một nghiên cứu cho thấy các giám đốc điều hành Nhật Bản dưới 50 tuổi có khả năng áp dụng AI cao hơn 23% so với các đồng nghiệp lớn tuổi hơn, và các cuộc khảo sát cũng cho thấy AI phổ biến hơn trong giới trẻ Mỹ. Nếu dân số Mỹ già hóa làm chậm việc áp dụng AI, công nghệ này có thể không lan rộng đủ nhanh để bù đắp cho các tác động kinh tế của suy giảm nhân khẩu học.

Tuy nhiên, có lẽ thách thức lớn nhất là các công việc mà AI có thể làm không nhất thiết là những công việc mà người lao động lớn tuổi đang làm ngày nay. Sai lầm nằm ở chỗ cho rằng tất cả những gì quan trọng là có thêm năng suất ở đâu đó trong nền kinh tế. Vấn đề còn nằm ở chỗ năng suất đó xuất hiện ở đâu.

AI có thể giải quyết bài toán thiếu hụt nhân lực?

Phân tích của tôi về dữ liệu nghề nghiệp cho thấy không có mối tương quan rõ ràng giữa các ngành nghề có nhiều lao động lớn tuổi và những ngành nghề chịu ảnh hưởng nhiều nhất từ AI. Ví dụ, tiếp viên hành khách trên các hãng hàng không, tàu hỏa và tàu thủy có lực lượng lao động tương đối lớn tuổi nhưng khó có thể bị thay thế bởi AI. Ngược lại, nhân viên ghi chép y khoa lại chịu ảnh hưởng nhiều từ AI, nhưng tương đối ít người trong số họ là lao động lớn tuổi. Tất nhiên, có những ngoại lệ, nhưng nhìn chung mối tương quan này là yếu. Điều đó cho thấy AI sẽ không đơn giản lấp vào những công việc mà sự già hóa đã tạo ra tình trạng thiếu hụt lao động lớn nhất.

Về lý thuyết, người lao động có thể di chuyển theo hướng khác: AI tiếp quản việc ghi chép y khoa, trong khi những người lao động đó được đào tạo lại cho một công việc như tiếp viên hành khách mà AI không thể dễ dàng thực hiện. Nhưng kinh nghiệm từ toàn cầu hóa và cú sốc Trung Quốc cho thấy những quá trình chuyển đổi này khó khăn đến mức nào, đặc biệt là khi các ngành công nghiệp tập trung về mặt địa lý. (Logic tương tự cũng làm phức tạp thêm các nhận định rằng AI sẽ giảm nhu cầu nhập cư: những ngành nghề chịu ảnh hưởng nhiều nhất từ AI không phải là nơi tập trung đông lao động nhập cư nhất.)

Và còn một động lực cộng hưởng khác đang diễn ra ở đây. Người lao động trẻ tuổi thường thấy việc chuyển đổi nghề nghiệp dễ dàng hơn người lớn tuổi. Vào thời điểm nền kinh tế có thể cần sự linh hoạt hơn của thị trường lao động, nó sẽ có ít hơn những người lao động có khả năng thích ứng cao nhất.

Vậy điều này có ý nghĩa gì đối với triển vọng kinh tế?

Nhìn chung, các nhà kinh tế có xu hướng ít lo lắng về tác động lâu dài của thay đổi công nghệ hơn là về quá trình chuyển đổi. Quan điểm đồng thuận là năng suất cao hơn cuối cùng sẽ dẫn đến tăng trưởng kinh tế, và các chính phủ có các công cụ — như thuế và mạng lưới an sinh xã hội — để chia sẻ những thành quả đó. Mối quan tâm thực sự là giai đoạn điều chỉnh.

Nhiều người viện dẫn cách mạng công nghiệp như một phép so sánh trấn an cho AI. Và đúng là, cuối cùng, mức sống đã tăng lên. Nhưng sống qua thời kỳ Cách mạng Công nghiệp là một câu chuyện hoàn toàn khác. Nó đầy biến động. Nó bạo lực. Nhiều người đã phải chịu đau khổ. 200 năm sau, thật dễ dàng để nhìn lại và nói: "Nhờ có Cách mạng Công nghiệp, mức sống của chúng ta cao hơn." Nhưng quá trình thực tế để đạt được điều đó, nói một cách nhẹ nhàng nhất, là rất căng thẳng.

Như Mokyr đã lập luận, việc cách mạng công nghiệp diễn ra trùng hợp với sự tăng trưởng dân số nhanh chóng có thể đã khiến quá trình chuyển đổi trở nên khó khăn hơn. Có vẻ như lần này sẽ không dễ dàng hơn chỉ vì quá trình chuyển đổi nhân khẩu học đang đi theo hướng ngược lại. Các công việc mà AI có thể làm và những công việc mà một xã hội già hóa cần nhất dường như không khớp với nhau. Thay vào đó, kết quả có khả năng xảy ra hơn là nền kinh tế sẽ phải điều hướng hai quá trình chuyển đổi lớn cùng một lúc và mỗi quá trình sẽ làm phức tạp thêm quá trình kia.

*Martha Gimbel là giám đốc điều hành và đồng sáng lập của Budget Lab tại Yale.