Một trong những thách thức lớn mà các nhà hoạch định chính sách phải đối mặt không phải là làm thế nào để tránh tình trạng thất nghiệp hàng loạt kéo dài, mà là làm thế nào để giảm bớt tác động của tình trạng xáo trộn trong thị trường việc làm.

Trí tuệ nhân tạo (AI) mang lại những hậu quả sâu rộng cho nền kinh tế hiện đại. Rất nhiều công việc mà chúng ta đang phải làm sẽ thay đổi, khi chúng có thể biến mất hoàn toàn trong tương lai. Đối mặt với biến động sống còn này, các chuyên gia cho rằng chúng ta sẽ cần có quy chế để kiểm soát AI - Liệu có ai phản đối việc đưa ra các cơ chế quản lý các công nghệ thông minh như AI? Tuy nhiên, hình thức, phương pháp và thậm chí cả mục đích của các quy chế vẫn chưa được phát triển thành hình.

Chúng ta có thể bắt đầu từ việc trình bày vấn đề một cách gãy gọn hơn. Tất nhiên, việc thực thi có thể không đơn giản như ta nghĩ, khi AI về nhiều mặt không giống như những tiến bộ công nghệ ta từng quan sát trong lịch sử. Mặc dù vậy, chúng ta cũng có thể rút kinh nghiệm từ bài học trong quá khứ qua những cuộc cách mạng về công nghệ. Trong số đó, có một khái niệm đáng lưu tâm có tên gọi “việc làm cố định” (lump of labor).

Nguỵ biện về việc làm cố định là một trong những quan niệm kinh tế học sai lầm đã luôn được nhắc đi nhắc lại, nhưng vẫn tồn tại dai dẳng. Nguỵ biện này cho rằng chúng ta chỉ có một số lượng công việc nhất định. Nếu như ta có phương pháp làm việc nhanh hơn, tiết kiệm hơn, một số công việc sẽ biến mất. Do đó, máy móc thường được coi là một mối đe doạ. Việc cơ giới hoá nông nghiệp khiến cho nguồn lực lao động nông nghiệp trở nên lãng phí, việc tự động hoá quy trình sản xuất trong các nhà máy “cướp đi" việc làm của con người, và giờ đây AI bắt đầu “nhắm" tới những người làm việc trong lĩnh vực dịch vụ. Giống như trước đây, chúng ta sẽ thấy tình trạng thất nghiệp hàng loạt, mức lương và chi phí sinh hoạt ở những người vẫn có việc làm suy giảm.

Nguỵ biện này có thể đúng một phần nào đó. Những biến đổi kinh tế mang tính thời đại đã gây ra tình trạng thất nghiệp. Các công việc biến mất, người lao động bị thay thế, và các nạn nhân phải gánh chịu những tổn thất thực tế. Vậy nhưng, tổng số việc làm vẫn tiếp tục tăng và mức sống vẫn ngày một cải thiện. Vì sao lại thế? Bởi khác xa với lầm tưởng về số lượng công việc cố định, khối lượng công việc ta cần phải làm thì liên tục phát sinh vô hạn.

Tình trạng tương tự có thể được quan sát với AI. Sẽ có hai lộ trình chính giúp chúng ta tăng tỷ lệ việc làm sau sự xuất hiện của AI. Trong đó, khả quan nhất là viễn cảnh AI giúp các doanh nghiệp kinh doanh phát đạt. Công nghệ sẽ giúp người lao động làm việc năng suất hơn, nhưng khi hoạt động doanh nghiệp được mở rộng và phát triển vượt năng suất người lao động, chủ doanh nghiệp vẫn sẽ tuyển thêm người. Liệu đọc đến đây, bạn có thấy viễn cảnh này thật khó tin? Vậy ta có thể nghĩ tới một trường hợp khả quan hơn, khi các doanh nghiệp kiếm ra nhiều tiền hơn nhờ việc thay thế nhân lực bằng AI. Số lượng việc làm mất đi có thể trùng khớp với số lượng công việc mới trong các doanh nghiệp kinh doanh các sản phẩm và dịch vụ mới, được phát triển trên nền tảng AI.

Hiểu một cách đơn giản, công nghệ không chỉ làm thay đổi phía cung của nền kinh tế; chúng còn có thể tạo thêm cầu. Sự đổi mới tác động lên hoạt động nông nghiệp và sản xuất đã tạo ra thị trường cho các sản phẩm hoàn toàn mới, làm tăng thêm khối lượng công việc hiện tại. Rất nhiều sản phẩm có thể khó hình dung trong 10-20 năm trước khi chúng ra mắt trên thị trường. 20 năm trước, ta không thể hình dung ra việc ta sẽ cần một “siêu máy tính" có thể nằm gọn trong túi quần. Rất nhiều dịch vụ đã xuất hiện nhờ công nghệ mới mà ta khó có thể mường tượng ra trước. Ngày nay, rất nhiều người được trả lương hậu hĩnh và làm việc quá mức để sản xuất ra các sản phẩm và cung cấp các dịch vụ mà ta chưa từng nghĩ mình sẽ muốn chúng.

Quả thực, trong rất nhiều lĩnh vực của nền kinh tế, nhu cầu cho các việc làm mới không bị hạn chế bởi những gì ta muốn hoặc cần. Dựa vào đó, ta có thể tuyên dương Đại học Yale như một ví dụ điển hình, khi họ có số lượng nhà quản lý và cán bộ chuyên môn trong biên chế gần như ngang bằng với số lượng sinh viên đại học. Ta có thể thấy khối lượng công việc ấn tượng mà trường đã và đang phải thực hiện. Vậy nhưng, tại sao họ lại dừng lại ở tỷ lệ 1:1? Có thể, sau một vài năm nữa, Đại học Yale sẽ phát triển với tỷ lệ 2 cán bộ trên 1 sinh viên, họ sẽ vất vả hơn (cùng với việc sử dụng AI) để làm tốt mọi việc.

Lối suy nghĩ này gợi ý một số giải pháp về chính sách. Đầu tiên, ta cần phải thận trọng với các đề xuất đổi mới trực tiếp để hỗ trợ việc tạo ra các công việc mới, thay vì tập trung vào việc tự động hoá các công việc đang có. Rất nhiều việc ta cần hoặc muốn làm sẽ khó có thể hình dung; việc tự động hoá đơn thuần, qua một hoặc nhiều lần loại bỏ, sẽ có khả năng tự tạo ra các nhu cầu mới, và từ đó là công việc mới. Nhìn chung, chúng ta cần cởi mở và khuyến khích việc đổi mới sáng tạo; kể cả khi sự đổi mới có thể gây ra tình trạng thiếu hụt việc làm trong thời gian ngắn. Mức lương và tiêu chuẩn sống sẽ dần cải thiện theo thời gian.

Thứ hai, một trong những thách thức kinh tế chính do AI đặt ra không phải là làm thế nào để tránh tình trạng thất nghiệp hàng loạt kéo dài, mà là làm thế nào để giảm bớt tác động của tình trạng xáo trộn trong thị trường việc làm. Điều này đòi hỏi một mạng lướt an toàn và vững chắc hơn, với sự tham gia rộng rãi hơn vào quyền sở hữu vốn, ít xung đột hơn với thị trường lao động (việc cấp giấy phép lao động đứng đầu danh sách các việc làm xung đột và vô nghĩa), và sự quan tâm tới đào tạo nghề. Các giải pháp trên đây dường như có phần nào tân tự do. Trong quá khứ, các giải pháp này thất bại không phải vì chúng không phù hợp với nhiệm vụ này, mà bởi chúng đã được áp dụng quá nhu mỳ.

Khi một loạt các ngành dịch vụ hứa hẹn sẽ nhanh chóng áp dụng AI, nguy cơ xáo trộn là có thật. Hơn cả những công nghệ tiền nhiệm, công nghệ AI có thể tạo ra tình trạng tái phân bổ công việc nhanh chóng và liên tục. Điều này đòi hỏi chúng ta phải đặt đổi mới giáo dục lên ưu tiên hàng đầu. Các kỹ năng chúng ta đã trang bị từ sớm sẽ bộc lộ nhiều thiếu sót. AI có thể buộc mọi người phải suy nghĩ về nhiều lộ trình sự nghiệp trong suốt cuộc đời của họ. Hệ thống giáo dục hiện tại chỉ mới bắt đầu thích nghi. Trong hành trình đó, AI là một trợ thủ đắc lực.

Một hiện tượng đổi mới sáng tạo có thể đóng vai trò thiết yếu khi xã hội muốn tư bản hoá việc chuyển đổi, ví dụ như các vi chứng nhận (microcredentials). Đây là những mô-đun đào tạo có thể được gộp thành một “vĩ chứng nhận" (macro-credential) giống như một bằng cấp hiện tại; chúng cũng có thể thể hiện một vài kỹ năng nghề nghiệp cụ thể, và thúc đẩy việc chuyển giao từ công việc này sang công việc khác ở giai đoạn giữa hoặc cuối sự nghiệp. Khi xây dựng ý tưởng về lộ trình học tập suốt đời (life-long learning) này, các công ty và trường đại học cần phải chủ động, nhưng các chính sách công có thể thúc đẩy và hỗ trợ các hoạt động của họ, trong nỗ lực cải thiện việc kiểm định chất lượng và giúp các sinh viên tiềm năng chọn được lộ trình phù hợp. Phạm vi lựa chọn ở Mỹ vốn đã rất rộng - nhưng hoàn toàn có thể khiến mọi người hoang mang. Uỷ ban Châu u và các tổ chức khác đang hướng tới một cách tiếp cận mang tính hệ thống và hỗ trợ hơn. Ta có thể hình dung được Singapore sẽ còn tiến xa trong mảng này.

Những thách thức mà AI đặt ra vượt ra ngoài khuôn khổ thị trường việc làm, nhưng mảng này vẫn đóng vai trò quan trọng. Ít nhất, trong lĩnh vực này, có nhiều lý do để có cái nhìn lạc quan hơn, thay vì cảnh giác - mà những chính sách tốt hơn có thể giúp tăng tỷ lệ thành công đáng kể.