Lao động thất nghiệp hàng loạt chưa từng có tiền lệ tại nền kinh tế lớn nhất thế giới: Chuyện gì đang xảy ra?
Nguyên nhân của sự u ám này không gì khác ngoài trí tuệ nhân tạo (AI).
Chưa bao giờ trong lịch sử khảo sát, người Mỹ lại bi quan về triển vọng việc làm đến thế. Trong khi các ông trùm công nghệ liên tục cảnh báo về một tương lai ảm đạm, giới kinh tế học lại đưa ra một góc nhìn hoàn toàn trái ngược dựa trên những bài học đắt giá từ quá khứ.
Theo một cuộc khảo sát gần đây, một người Mỹ trung bình tin rằng họ có 22% nguy cơ mất việc trong 5 năm tới - tỷ lệ còn cao hơn cả thời kỳ Khủng hoảng tài chính toàn cầu 2007-2009. Nguyên nhân của sự u ám này không gì khác ngoài trí tuệ nhân tạo (AI). Gần 1/5 lao động Mỹ thừa nhận AI hoặc tự động hóa rất có thể hoặc có phần chắc chắn sẽ thay thế vị trí của họ.
Tiếng còi báo động từ Thung lũng Silicon
Đáng chú ý, nỗi sợ hãi không chỉ bủa vây người lao động bình thường, mà còn xuất hiện ngay trong phát ngôn của các lãnh đạo công nghệ - những người đang trực tiếp thúc đẩy làn sóng AI.
Dario Amodei (CEO Anthropic) cảnh báo AI có thể đẩy tỷ lệ thất nghiệp lên mức 10-20%. Bill Gates (Đồng sáng lập Microsoft) nhận định trong một thế giới của AI, con người sẽ không còn cần thiết cho hầu hết mọi việc, trong khi Sam Altman (CEO OpenAI) không quên nhắc đến “những sự xáo trộn và dịch chuyển lớn khi xã hội chuyển sang các công việc mới”.
Trái ngược với sự hoảng loạn này, các nhà kinh tế học lại tỏ ra lạc quan hơn. Họ luôn dị ứng với “ngụy biện về khối lượng lao động cố định” - lý thuyết sai lầm coi thị trường việc làm là một trò chơi có tổng bằng không mang tính tĩnh tại. Giới kinh tế học lập luận rằng nếu công nghệ đào thải lao động ở ngành này, nó sẽ làm giàu cho ngành khác. Lượng của cải mới tạo ra sẽ được chi tiêu cho các hàng hóa và dịch vụ mới, từ đó mở ra những cơ hội việc làm mới.
Thực tế cho thấy thị trường lao động toàn cầu vẫn chưa hề có dấu hiệu rạn nứt. Tỷ lệ dân số trong độ tuổi lao động có việc làm tại khối OECD liên tục phá vỡ các kỷ lục. Tỷ lệ thất nghiệp trung bình tại các quốc gia giàu có chỉ ở mức 5%. Tại Mỹ, số lượng nhân sự được tuyển dụng trong các ngành nghề “dễ tổn thương trước AI” như ngành luật thậm chí còn cao hơn bao giờ hết.
Cơ quan Thống kê Lao động Mỹ (BLS) dự báo nền kinh tế nước này sẽ có thêm 5,2 triệu việc làm trong giai đoạn 2024-2034, tăng 3% tổng lượng nhân sự toàn dụng.
Tất nhiên, sự phát triển đột phá của AI trong tương lai có thể khiến các dữ liệu dự báo hiện tại trở nên lỗi thời. Nhưng nếu AI thực sự đẩy hàng triệu người vào cảnh mất việc, đó sẽ là một tiền lệ chưa từng có trong lịch sử nhân loại. Chưa từng có một công nghệ mới nào lan rộng đủ nhanh để khiến số lượng lớn người lao động bị thất nghiệp trong một thời gian dài.
Bài học từ lịch sử: Làn sóng công nghệ luôn khuếch tán chậm
Các dữ liệu lịch sử chứng minh rằng sự khuếch tán công nghệ luôn diễn ra một cách từ tốn. Trong một nghiên cứu năm 2012, Giáo sư Robert Gordon (Đại học Northwestern) chỉ ra rằng kể từ năm 1300, tốc độ tăng trưởng GDP trên đầu người ở các nền kinh tế phát triển nhất thế giới chưa bao giờ vượt quá 2,5%/năm. Sự đổi mới diễn ra chậm rãi đồng nghĩa với việc tốc độ đào thải việc làm cũ cũng diễn ra theo tiến độ tương đương.
Hãy nhìn vào ngành nông nghiệp. Dù trải qua những cuộc cách mạng công nghệ vĩ đại trong thiên niên kỷ qua, tỷ lệ lao động ngành này chỉ giảm dần qua nhiều thế kỷ chứ chưa bao giờ sụp đổ đột ngột. Chiếc máy kéo hiện đại được phát minh tại Mỹ vào đầu thế kỷ 20, nhưng phải mất nhiều thế hệ chứ không phải vài năm để lực lượng lao động nông nghiệp dịch chuyển sang các khối ngành khác.
Ngay cả khi sự xáo trộn việc làm diễn ra nhanh hơn, người lao động cũng không hẳn phải chịu khổ cực. Vào giữa thế giới 20, sự xuất hiện của máy tính thế hệ đầu và container vận chuyển đã tạo ra một làn sóng dịch chuyển cấu trúc lao động mạnh mẽ. Khi đó, mức độ xáo trộn việc làm cao gấp đôi hiện tại, nhưng thời kỳ đó vẫn được nhớ đến như một giai đoạn tiền lương tăng trưởng tốt và cơ hội rộng mở cho tất cả mọi người.
Khi cảnh báo về hiểm họa của AI, các nhà tư tưởng tại Thung lũng Silicon thường dẫn chứng cuộc Cách mạng Công nghiệp thế kỷ 19 tại Anh như một minh chứng về sự tổn thương của người lao động. Giai đoạn này thường được gọi là “Giai đoạn tạm dừng của Engels” (Engels' pause) - thời kỳ mà lợi nhuận của giới tư bản tăng vọt nhưng tiền lương thực tế của người lao động gần như đóng băng suốt nửa thế kỷ (1790-1840).
Tuy nhiên, các học thuyết kinh tế hiện đại đã bác bỏ quan điểm này. Nghiên cứu sâu hơn cho thấy công nghệ thời kỳ đó không hề hủy hoại việc làm. Từ năm 1760 đến 1860, số lượng lao động Anh có việc làm đã tăng vọt từ 4,5 triệu lên 12 triệu người, trong khi tỷ lệ thất nghiệp vẫn ở mức vừa phải.
Nguyên nhân khiến tiền lương tăng chậm trong giai đoạn đầu không phải do sự bóc lột của máy móc hay giới chủ, mà do năng suất tổng thể tăng trưởng chậm vì động cơ hơi nước mất nhiều thập kỷ để phổ biến rộng rãi. Gánh nặng thực sự của người lao động thời kỳ đó là chi phí sinh hoạt (đặc biệt là giá lương thực) tăng vọt do chiến tranh và các chính sách thuế quan bảo hộ của giới chính trị gia, chứ không phải do áp lực từ máy móc.
Dẫu vậy, vẫn có những người đang cảnh báo về nạn thất nghiệp hàng loạt do AI đang dự báo về một kịch bản chưa từng có tiền lệ lịch sử. Nếu một cuộc khủng hoảng việc làm thực sự sắp đến, những dấu hiệu đầu tiên sẽ xuất hiện tại Mỹ - nền kinh tế dẫn đầu công nghệ của thế giới.
Khi đó, lợi nhuận của các tập đoàn tăng mạnh đột biến, cho thấy thành quả của năng suất đang chảy vào túi giới chủ (tư bản) chứ không phải người lao động. Tỷ lệ mất việc quy mô lớn diễn ra đồng loạt ở nhiều ngành công nghiệp.
Lịch sử để lại một bài học cuối cùng: Nếu có một cuộc chuyển dịch cơ cấu lớn xảy ra, nó sẽ lộ diện rõ ràng nhất trong một cuộc suy thoái kinh tế. Các giai đoạn suy thoái là thời điểm nền kinh tế thực hiện cuộc “thanh lọc” các công việc kém hiệu quả để nhường chỗ cho các mô hình năng suất hơn.
Cho đến khi một cuộc suy thoái như vậy thực sự diễn ra và định hình lại thị trường, tất cả chúng ta, bao gồm cả Dario Amodei, Bill Gates hay Sam Altmam, vẫn sẽ chỉ dừng lại ở mức dự đoán về diện mạo của một thế giới bị thống trị bởi AI.
Theo: The Economist
