Nếu được định hướng đúng, trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giúp khôi phục nhiều công việc “trình độ trung bình” đã biến mất vì sự trỗi dậy của máy tính, các nhà kinh tế lập luận như vậy. Còn nếu đi theo lối cũ, nó hoàn toàn có thể lặp lại bi kịch của những cối xay dệt vải cơ giới: quét sạch cả một tầng lớp lao động ra khỏi thị trường việc làm.
Trong chớp mắt, AI đã len vào gần như mọi ngóc ngách của đời sống:
– Taxi tự lái,
– Phần mềm đọc phim X-quang chính xác ngang bác sĩ,
– Trợ lý ảo đặt lịch, viết email,
– Nhạc “nguyên bản nhưng na ná” Mozart hay Bob Marley được tạo ra chỉ trong vài giây.
Giống như những công nghệ đột phá thời trước – xe hơi, khung cửi cơ khí… – AI hứa hẹn sẽ thay đổi tận gốc thế giới chúng ta đang sống, và dĩ nhiên, cả thế giới việc làm.
Vừa tò mò, vừa lo lắng, các nhà kinh tế và giới hoạch định chính sách tranh luận về cách mà AI – đặc biệt là trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) – sẽ tái định hình lực lượng lao động.
Những người lạc quan về công nghệ cho rằng suốt lịch sử, công nghệ luôn là động lực tăng trưởng lớn: nó xóa đi một số ngành nghề cũ, nhưng đồng thời sinh ra vô số ngành nghề mới. Xe hơi là ví dụ kinh điển: thợ làm xe ngựa, người nuôi ngựa, chủ chuồng ngựa dần biến mất, nhưng hàng loạt công việc mới xuất hiện trong ngành dầu mỏ, sản xuất ô tô, rồi các dịch vụ hoàn toàn mới như motel, rạp chiếu phim drive-in… Vậy tại sao AI lại không thể làm điều tương tự?
Nhưng nhiều người khác cho rằng lần này khác hẳn. Theo ước tính của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF), AI có thể tác động tới khoảng 40% tổng số việc làm, khi máy móc do AI điều khiển thay thế những công việc vốn do con người đảm nhiệm – trong đó có rất nhiều việc đòi hỏi kỹ năng. Ngay cả khi không mất việc, giá trị lao động của con người có thể giảm xuống, kéo lương đi xuống, theo Anton Korinek – chuyên gia kinh tế học về AI tại Đại học Virginia.
Không phải ngẫu nhiên mà trong số ba người được trao giải Nobel Kinh tế 2024, có hai người đã viết rất nhiều về AI và tác động của nó đối với việc làm: Daron Acemoglu và Simon Johnson (MIT). Họ cho rằng chúng ta phải chủ động can thiệp để lợi ích của AI được chia sẻ rộng rãi – bằng chính sách công, các chương trình đào tạo lại và hỗ trợ, nếu không muốn bất bình đẳng và bất ổn xã hội tăng vọt trong kỷ nguyên tự động hóa.
Theo họ, để đi qua giai đoạn này, chúng ta nên nhìn lại quá khứ – cụ thể là thời kỳ đầu của Cách mạng Công nghiệp, một thời kỳ xáo trộn kinh tế – xã hội không kém ngày nay, và học cách suy nghĩ linh hoạt từ một nhân vật quan trọng của thời đó: David Ricardo.
Acemoglu, Johnson cùng cộng sự cho rằng nếu các nhà hoạch định chính sách ngày nay đủ thận trọng và linh hoạt giống như Ricardo, AI thậm chí có thể giúp khôi phục thứ mà làn sóng công nghệ từ thập niên 1980 đã bào mòn: những công việc “trung lưu”, lương khá, ổn định cho tầng lớp trung lưu.
Khi thay đổi gõ cửa từng nhà
David Ricardo, sinh năm 1772, là nghị sĩ và là một trong những nhà kinh tế nổi bật nhất thời ông. Lúc trẻ, ông thuộc dạng “lạc quan công nghệ”: Ricardo tin rằng các máy kéo sợi mới – biến bông thô thành sợi – sẽ giúp tăng năng suất, từ đó đem lại lợi ích cho tất cả: công nhân, nhà tư bản và xã hội.
Ông thừa nhận ban đầu một số thợ kéo sợi tại gia sẽ bị mất việc, nhưng tin rằng họ rồi sẽ tìm được việc mới ở những ngành khác.
Và thực tế là… lúc đầu đúng như vậy. Ngành dệt bông bùng nổ trong thời Ricardo sống: các máy kéo sợi ra đời từ thập niên 1770 giúp sản xuất sợi nhanh hơn, rẻ hơn. Những người từng kéo sợi ở nhà bằng guồng quay bị xáo trộn, nhưng họ nhanh chóng chuyển sang làm một nghề thủ công đang bùng lên khác: dệt vải bằng chính lượng sợi giờ đã rẻ và dồi dào hơn.
Trong bản in đầu tiên của Nguyên lý Kinh tế chính trị và Thuế khóa (1817), Ricardo không hề nói gì về tác động tiêu cực của máy móc đối với người lao động. Thậm chí, trong một bài phát biểu tại Hạ viện Anh năm 1819, ông còn khẳng định: “Máy móc không làm giảm nhu cầu về lao động.”
Nhưng một hiện thực khác đang xuất hiện cùng với một phát minh thứ hai: máy dệt chạy bằng sức máy (power loom), ra đời khoảng một thế hệ sau các máy kéo sợi. Một máy dệt dùng sức máy có thể sản xuất lượng vải bông mà phải 10–20 thợ dệt thủ công đan tại nhà mới làm được. Những cỗ máy này lại quá lớn, buộc phải đặt trong nhà máy. Điều đó gần như xóa sổ luôn nghề dệt thủ công kiểu “cottage industry” (dệt tại nhà).
Việc dệt vải chuyển vào nhà máy, nhưng số việc làm mới mà nhà máy tạo ra lại quá ít so với số người bị mất việc. Những người thợ dệt tại gia lần này không còn “lối thoát” sang một ngành thủ công khác như trước.
Với họ, đây là thảm họa thực sự. Thu nhập của gia đình thợ dệt thủ công ở hai thị trấn thuộc Lancashire giảm một nửa chỉ trong năm năm kể từ năm 1814. Trong toàn ngành bông Anh, thợ dệt thủ công kiếm khoảng 240 penny/tuần năm 1806; đến năm 1820 – khi Ricardo đang phát biểu ở Hạ viện – con số này tụt xuống dưới 100 penny/tuần.
Ngay cả công nhân làm việc trong các nhà máy dệt mới cũng chẳng khá khẩm hơn. Từ 1806 đến 1835, lương thực tế của họ hầu như không tăng. Bất bình đẳng giàu nghèo tăng mạnh, đặc biệt ở miền Bắc công nghiệp hóa. Tháng 8/1819, một cuộc biểu tình lớn khoảng 60.000 người đòi cải cách chính trị ở Manchester bị đàn áp bằng vũ lực. Hàng chục người chết và bị thương trong sự kiện về sau được gọi là thảm sát Peterloo.
Chứng kiến tận mắt hậu quả của máy dệt chạy bằng sức máy, Ricardo đã thay đổi quan điểm. Trong lần in thứ ba của Nguyên lý (1821), ông bổ sung hẳn một chương mới bàn về tác động của máy móc, và gần như “tự sửa sai”:
“Cùng một nguyên nhân có thể khiến thu nhập ròng của quốc gia tăng lên, nhưng đồng thời làm cho dân số trở nên dư thừa và làm tồi tệ đi điều kiện sống của người lao động.”
Khi vận may của “lao động tay nghề trung bình” lao dốc
Cú xoay của Ricardo mang lại bài học quan trọng cho các nhà kinh tế và làm chính sách ngày nay, khi họ phải đối mặt với tác động của AI lên công việc và tiền lương.
Nhưng thực ra, vấn đề này không bắt đầu từ AI. Nó đã âm ỉ từ thập niên 1980, cùng với sự bùng nổ của công nghệ số: máy tính, internet, điện thoại thông minh, thương mại điện tử, mạng xã hội… Giống như máy dệt chạy bằng sức máy đầu thế kỷ 19, những công nghệ mới này cũng không thực sự đem lại thành quả rộng rãi cho người lao động bình thường. Theo Johnson, chúng “giúp chủ yếu cho những người có kỹ năng, có trình độ cao.”
Từ thập niên 1980 trở đi, tiền lương thực tế của nhóm “tay nghề trung bình” – những người không học đại học 4 năm – stagnate (dậm chân tại chỗ) hoặc còn giảm. Cuộc cách mạng công nghệ đã “tự động hóa” đi một dải rộng các công việc trung cấp: hỗ trợ hành chính, văn thư, sản xuất dây chuyền… David Autor – nhà kinh tế lao động tại MIT – viết trong tạp chí Noēma rằng những nhóm lao động này giống như các thợ kéo sợi, thợ dệt ngày xưa: họ nhìn sinh kế của chính mình tan biến. Kết quả là tầng lớp trung lưu bị “rỗng ruột”; nhiều người buộc phải chuyển sang làm những công việc ít kỹ năng hơn, lương thấp hơn.
Trong khi đó, thu nhập hộ gia đình trung bình ở Mỹ (đã điều chỉnh theo lạm phát) tăng 95% trong bốn thập niên qua, theo Quỹ Peter G. Peterson – một tổ chức phi lợi nhuận nghiên cứu tài khóa Mỹ. Nhưng lợi ích lại phân bố cực kỳ lệch: nhóm có thu nhập cao nhất tăng 165% từ 1981 đến 2021, trong khi nhóm thấp nhất chỉ tăng 38%. Nhóm giàu nhất làm tốt gấp hơn bốn lần nhóm nghèo nhất.
AI có thể giúp – nếu dùng đúng cách
Và giờ là AI. Nó sẽ làm xu hướng này tệ hơn – hay nếu được sử dụng đúng hướng, AI có thể trở thành cơ hội?
Johnson, Autor và Acemoglu tỏ ra tương đối lạc quan. “AI – nếu dùng đúng cách – có thể giúp khôi phục trái tim của thị trường lao động Mỹ: những công việc trình độ trung bình, thu nhập trung lưu, vốn đã bị tự động hóa và toàn cầu hóa làm rỗng ruột,” Autor viết.
Ý tưởng là: nếu được đào tạo để sử dụng và kết hợp AI vào công việc, những người lao động tay nghề trung bình có thể đảm nhận nhiều nhiệm vụ mang tính quyết định mà trước đây chỉ bác sĩ, luật sư, lập trình viên hay giảng viên đại học làm.
Ví dụ:
– Một nhân viên y tế có kinh nghiệm có thể nhanh chóng làm chủ một thiết bị mới, chẳng hạn một loại ống thông (catheter) mới.
– Hoặc trong tình huống cấp cứu, họ có thể thực hiện những thủ thuật mà bình thường chỉ bác sĩ mới làm, với sự hỗ trợ của AI.
Ngành y là nơi có rất nhiều quyết định chuyên môn phức tạp, rất nhiều thiết bị công nghệ cao, và nhiều nhân sự được đào tạo bài bản nhưng không có bằng bác sĩ – những người hoàn toàn có thể làm được các công việc “cao hơn” nếu được hỗ trợ bằng công cụ phù hợp, Autor lập luận.
Chẳng hạn, siêu âm phổi là công nghệ rất tiềm năng để chẩn đoán bệnh nhân khó thở. Bình thường, việc thực hiện và đọc kết quả siêu âm phổi do bác sĩ đảm nhiệm. Nhưng trong một nghiên cứu gần đây, những nhân viên y tế chưa quen với siêu âm phổi vẫn có thể thu được hình ảnh chất lượng cao nhờ sự hỗ trợ của một công cụ AI.
Ngoài y tế, ngành HVAC (hệ thống sưởi – thông gió – điều hòa) cũng đang dùng AI để hỗ trợ kỹ thuật viên chẩn đoán và xử lý sự cố theo thời gian thực. Người thợ đang đứng ngay tại nhà khách hàng có thể dùng một công cụ kiểu “ChatGPT chuyên ngành” để đi theo sơ đồ chẩn đoán lỗi, thay vì phải gọi điện đợi chuyên gia như trước.
Johnson cho rằng một ví dụ “tiền AI” khá tương đồng là sự xuất hiện của đội ngũ nurse practitioner (kiểu điều dưỡng – y sĩ có trình độ cao). “Ba mươi năm trước hầu như chẳng mấy ai làm nghề này. Giờ thì hầu như phòng khám nhi nào cũng có. Phụ huynh rất biết ơn vì giờ họ có thể được tư vấn và chăm sóc dễ dàng hơn, từ những người rất giỏi nhưng không có bằng MD. Họ được trao quyền bởi chính hệ thống bằng cấp và phạm vi hành nghề của mình.”
Mục tiêu không phải là thay thế bác sĩ, Johnson nhấn mạnh. “Chúng tôi chỉ nói: hãy điều chỉnh lại cán cân. Nâng đỡ những người không có bằng đại học bốn năm. Giúp họ trở nên năng suất hơn.”
Tuy vậy, không phải nhà kinh tế nào cũng tin rằng chiến lược này sẽ đủ hiệu quả trong kỷ nguyên AI, nhất là khi AGI – với năng lực trí tuệ ở mức con người – xuất hiện. “Điểm khác biệt then chốt so với các làn sóng công nghệ trước là AGI có thể thực hiện được mọi tác vụ nhận thức, khiến con người khó giữ được những vai trò kinh tế ‘duy nhất’,” Korinek nói. “Điều đó có thể dẫn đến sa thải lao động trên diện rộng và tiền lương giảm mạnh” – trừ khi chính phủ can thiệp để tránh làm khoảng cách giàu nghèo nới rộng thêm.
Trong ngắn hạn, theo ông, có thể cần tập trung nâng kỹ năng cho những công việc dựa trên các năng lực “đậm chất người” mà máy móc khó thay thế hoặc không thỏa mãn được nhu cầu tâm lý của con người: kết nối cảm xúc, thấu cảm, hướng dẫn đạo đức… như nhà trị liệu tâm lý, người trông trẻ, tư vấn tôn giáo, mục vụ…
Về dài hạn, xã hội có thể phải nghĩ tới các mô hình chia sẻ thịnh vượng triệt để hơn, chẳng hạn thu nhập cơ bản phổ quát (UBI) – khoản tiền mặt cố định, không điều kiện, được nhà nước chi trả cho mọi công dân dù có đi làm hay không.
Bài học từ quá khứ
Cho đến giờ, vẫn chưa có nhiều nghiên cứu “chắc tay” về tác động thực sự của AI, đặc biệt là AGI, đối với việc làm và tiền lương toàn cầu. Một phần là bởi người ta phải tính tới cả những công việc chưa tồn tại, trong những ngành còn chưa hình thành.
Trong lúc chờ “thế giới mới” này rõ nét hơn, cuộc đời và thời đại của David Ricardo vẫn cung cấp nhiều điều đáng suy ngẫm.
Các máy móc mới đưa vào nhà máy dệt Anh đầu thế kỷ 19 đã ảnh hưởng xấu đến đời sống người lao động hơn rất nhiều so với những gì Ricardo từng nghĩ. Ông phải mất rất lâu mới nhận ra điều đó. Khi đổi ý, ông gần 50 tuổi, giàu có, có quan hệ rộng và đang ở đỉnh cao sự nghiệp. Ông hoàn toàn có thể phớt lờ hậu quả của những “cỗ máy kỳ diệu” này. Thay vào đó, Ricardo thừa nhận mình đã sai và sửa lại lý thuyết.
Johnson nhận xét: kiểu tư duy linh hoạt và sự trung thực trí tuệ như vậy sẽ cực kỳ quan trọng trong thời đại AI. “Chúng ta có rất nhiều điều phải học từ sự cởi mở trước ý tưởng mới và cách Ricardo sẵn sàng nghĩ lại về kinh tế học,” ông và Acemoglu viết.
Về phía xã hội, Anh quốc rốt cuộc đã rút ra bài học từ sự sụp đổ của giới thợ dệt thủ công và tình cảnh khốn khó của giai cấp lao động nói chung. Quốc gia này từng bước mở rộng tiếng nói chính trị cho các thành phố công nghiệp. Trước 1832, những đô thị như Manchester thậm chí còn không có ghế đại diện trong Quốc hội.
Đạo luật Nhà máy (Factory Act) năm 1833 đưa vào một trong những bộ quy tắc hạn chế lao động trẻ em trong nhà máy sớm nhất và có cơ chế giám sát thực thi. Đến thập niên 1840, nước Anh bãi bỏ Luật Ngũ cốc (Corn Laws) – vốn bảo hộ giá lương thực cao – giúp lương thực rẻ hơn, dễ tiếp cận hơn với giới lao động thành thị. Ricardo, với tư cách người ủng hộ thương mại tự do, là một tiếng nói quan trọng thúc đẩy việc xóa bỏ các luật này.
Tương lai đang lao tới
Thế giới mới đang lao đến với tốc độ chóng mặt. Daniel Kokotajlo – cựu nhà nghiên cứu chính sách tại OpenAI, hiện dẫn dắt dự án AI Futures Project – từng đưa ra một kịch bản: đến khoảng năm 2027, AGI sẽ giúp kích hoạt một cú bùng nổ kinh tế, nhưng đồng thời khiến hàng triệu người mất việc vì phần mềm làm tốt hơn con người trong các nhiệm vụ trí óc như lập trình, nghiên cứu… (Giờ ông thừa nhận có thể sẽ trễ hơn vài năm).
Các dự báo rất khác nhau:
– Một tương lai nơi tài sản tích tụ ngày càng nhiều trong tay số ít,
– Hoặc một tương lai nơi AI góp phần thu hẹp bất bình đẳng.
Khác biệt nằm ở cách chính phủ chọn hành động.
“Giờ đây, mọi trí tuệ, mọi tài năng trong ngành khoa học máy tính gần như đều bị hút vào cuộc đua về AI, ở mức độ tôi chưa từng thấy kể từ khi internet bùng nổ cuối thập niên 1990,” Johnson nói.
Nhưng ông cũng nhắc lại bài học từ Cách mạng Công nghiệp:
Chỉ riêng chuyện chúng ta tạo ra được những “cỗ máy kỳ diệu mới” không có nghĩa là đa số mọi người tự động được hưởng lợi.
Còn việc điều đó có xảy ra hay không – lần này với AI – phụ thuộc rất nhiều vào lựa chọn chính sách, vào sự linh hoạt và trung thực trí tuệ của những “Ricardo thời hiện đại”.
