2 Ý NGHĨA CỦA TRÍ TUỆ NHÂN TẠO ĐỐI VỚI VIỆC LÀM TRONG TƯƠNG LAI

Ý NGHĨA CỦA TRÍ TUỆ NHÂN TẠO ĐỐI VỚI VIỆC LÀM TRONG
TƯƠNG LAI
MỤC LỤC

LỜI GIỚI THIỆU ............................................................................................ 3
I. VIỆC LÀM VÀ NHỮNG BIẾN ĐỔI CỦA NỀN KINH TẾ ...................... 4

1.1. Việc làm, nhiệm vụ và tổ chức sản xuất ............................................... 4
1.2. Biến đổi của công việc và nhiệm vụ ..................................................... 4
1.3. Sự phát triển của nhu cầu và sự xuất hiện của các nhiệm vụ mới ........ 8
II. TÁC ĐỘNG CỦA AI ĐỐI VỚI VIỆC LÀM VÀ TIỀN LƯƠNG ............ 8
2.1. Đặc điểm cụ thể của AI ....................................................................... 11
2.2. Các tác động kinh tế và xã hội của các ứng dụng quy mô lớn của AI 13
2.3. Tác động của chính sách AI đối với việc làm ..................................... 17
KẾT LUẬN ................................................................................................... 29
TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................. 32

2

LỜI GIỚI THIỆU
Làn sóng biến đổi cơng nghệ dựa trên những tiến bộ của trí tuệ nhân tạo (AI)
hiện nay đã tạo ra nỗi sợ hãi về việc mất việc làm và làm gia tăng thêm bất bình
đẳng. Chuyên đề này đề cập tới cơ sở lý luận của những mối lo ngại đó, làm nổi
bật bản chất cơ bản của AI và so sánh các làn sóng trước đó như tự động hóa và
rơ bốt hóa với những tiến bộ hiện tại được thực hiện bởi việc áp dụng AI. Chuyên
đề cũng cho thấy các cơ hội lớn trong việc làm tăng năng suất do chi phí vốn giảm
đáng kể mà một số những ứng dụng đã chứng minh và tiềm năng tăng năng suất
đặc biệt là ở những lĩnh vực tay nghề thấp.

Bên cạnh đó, nếu lợi ích từ tiến bộ cơng nghệ dựa trên AI được chia sẻ rộng rãi thì

cần phải giải quyết rủi ro dưới hình thức gia tăng bất bình đẳng. Đối với vấn đề này,
những chính sách kỹ năng là điều kiện cần nhưng chưa đủ. Chuyên đề cũng cho thấy
một góc nhìn lạc quan hợp lý về những cơ hội và rủi ro của lĩnh vực AI chừng nào các
nhà hoạch định chính sách và các đối tác xã hội vẫn nắm vững được các đặc điểm cụ
thể của những công nghệ mới này.

Cục thông tin Khoa học và Công nghệ Quốc gia xin trân trọng giới thiệu tới bạn đọc
Chuyên đề “Ý nghĩa của trí tuệ nhân tạo đối với việc làm trong tương lai”.

Xin trân trọng giới thiệu.

3

I. VIỆC LÀM VÀ NHỮNG BIẾN ĐỔI CỦA NỀN KINH TẾ

1.1. Việc làm, nhiệm vụ và tổ chức sản xuất

Khi các cơng ty tự động hóa sản xuất, tăng trưởng việc làm bị ảnh hưởng thông
qua ba kênh. Thứ nhất, công nghệ mới dẫn đến sự thay thế trực tiếp các công việc
và nhiệm vụ mà người lao động đang thực hiện (hiệu ứng dịch chuyển); thứ hai,
có sự gia tăng bổ sung về các cơng việc và nhiệm vụ cần thiết để sử dụng, điều
hành và giám sát các loại máy mới (hiệu ứng bổ sung kỹ năng); và thứ ba, hiệu
ứng cầu vừa do giá cả thấp hơn và sự gia tăng chung của thu nhập khả dụng trong
nền kinh tế do năng suất cao hơn (hiệu ứng năng suất). Thông thường, những tác
động này không xảy ra đồng thời và câu chuyện tiêu chuẩn cho thấy thất nghiệp
ban đầu sẽ tăng lên khi tự động hóa trước khi giảm trở lại khi giá cả và năng suất
điều chỉnh rộng rãi trong toàn bộ nền kinh tế, thường là ở giai đoạn sau. Khi phân
biệt giữa các khoảng thời gian khác nhau, những khác biệt này về tác động ngắn
hạn và dài hạn của tăng trưởng năng suất đối với tỷ lệ thất nghiệp thực sự có thể
được thấy rõ trong xu hướng lịch sử đối với toàn bộ nền kinh tế, mặc dù các tác

động ở cấp độ ngành có thể khác nhau và phụ thuộc vào độ co giãn theo giá của
cầu đối với hàng hóa cơng nghiệp.

Tuy nhiên, phân tích này về tác động của thay đổi công nghệ đối với việc làm
dựa trên ba con đường tắt. Đầu tiên, giả định rằng khi các nhiệm vụ được thay thế
bởi máy móc, tồn bộ cơng việc sẽ biến mất (gần như) ngay lập tức. Thứ hai, cung
nghề được giả định là không co giãn nên sự thay đổi thiên về kỹ năng trong nhu
cầu lao động do thay đổi công nghệ gây ra sẽ dẫn đến thất nghiệp về công nghệ
hoặc điều kiện làm việc tồi tệ hơn , không tồn tại bằng cấp quá mức hoặc dưới
trình độ chun mơn. Cuối cùng, sự gia tăng nhu cầu được tạo ra có thể thơng qua
năng suất cao hơn được cho là được phân bổ đồng đều giữa các lĩnh vực, bất kể
mức độ tự động hóa các lĩnh vực này. Do đó, các ngành có mức độ tự động hóa
cao hơn sẽ giảm tỷ trọng nhu cầu tương đối và do đó tạo ra ít việc làm hơn, so với
những ngành không được hưởng lợi từ tự động hóa, điều này một lần nữa sẽ dẫn
đến phân cực việc làm và gia tăng bất bình đẳng thu nhập. Để hiểu liệu AI có buộc
thị trường lao động thơng qua cùng một mơ hình điều chỉnh chính xác hay khơng,
rất hữu ích khi xem xét kỹ hơn ba giả định này.

1.2. Biến đổi của công việc và nhiệm vụ

Công việc được cấu thành bởi một tập hợp các nhiệm vụ. Nếu một số nhiệm
vụ này được tự động hóa, hồ sơ cơng việc có thể thay đổi bằng cách thêm các

4

nhiệm vụ mới hoặc sửa đổi các nhiệm vụ hiện có thay vì loại bỏ hồn tồn một
cơng việc. Mơ tả nhiệm vụ của trợ lý hành chính theo thời gian có thể chứng minh
cách các cơng việc tương tự tiếp tục thực hiện một số nhiệm vụ nhất định chưa
(chưa) được tự động hóa cùng với các nhiệm vụ mới khác chưa từng tồn tại trước
đó hoặc được thực hiện bởi một nhóm cơng nhân khác. Do đó, việc việc làm có

biến mất hay khơng phụ thuộc vào việc nhóm các nhiệm vụ nhất định thành các
hồ sơ cơng việc cụ thể và thuê nhân công cụ thể cho các cơng việc (mới) này có
cịn lợi nhuận hay khơng, đó là một câu hỏi nhiều hơn về nhu cầu đối với các sản
phẩm và dịch vụ cụ thể mà những công việc này phải cung cấp hơn là cung cấp
các kỹ năng để hồn thành cơng việc (Acemoglu và Autor, 2011; Bessen, 2017b).
Quan trọng là, sự khác biệt giữa các quốc gia tồn tại liên quan đến cách các công
việc đang được thiết kế và các nhiệm vụ được tập hợp lại thành các công việc.
Ernst và Chentouf (2014) chỉ ra rằng các nhiệm vụ có các đặc điểm khác nhau về
các yêu cầu đào tạo, giám sát và sản xuất, không nhất thiết phải phù hợp với nhau.
Tùy thuộc vào tầm quan trọng của một công ty đối với việc đào tạo cơng nhân của
mình, giám sát họ hoặc sắp xếp quy trình làm việc của họ, các nhiệm vụ khác
nhau có thể được tập hợp lại thành các công việc từ công ty này sang công ty
khác. Một phần, điều này sẽ phụ thuộc vào đặc điểm quốc gia liên quan đếncơ sở
hạ tầng giáo dục và đào tạo, ưu đãi thuế và hệ thống phúc lợi xã hội. Do đó, ngay
cả các cơng ty hoạt động trong cùng một ngành nhưng ở các quốc gia khác nhau
cũng có thể phản ứng với những khác biệt về thể chế bằng cách thiết lập quy trình
làm việc nội bộ và hồ sơ công việc rất khác nhau, được minh chứng bằng sự khác
biệt giữa Apple và Samsung trong cách họ ngoại hóa chuỗi sản xuất của mình. Do
đó, liệu tự động hóa các nhiệm vụ có dẫn đến việc biến mất việc làm hay không
là một câu hỏi về cơng nghệ vì nó là một vấn đề thể chế và không thể được xác
định trước bằng cách chỉ xem xét q trình tự động hóa. Bằng chứng gần đây
dường như khẳng định tầm quan trọng của các yếu tố thể chế trong việc xác định
kết quả của những thay đổi nghề nghiệp, vì các mơ hình phân cực việc làm dường
như tương tự giữa các quốc gia có thể được thúc đẩy bởi các yếu tố khác nhau.

Ngay cả khi các nhiệm vụ có thể được tự động hóa, chúng có thể khơng biến
mất hồn tồn. Ví dụ: thay vì thực hiện một nhiệm vụ cụ thể, một nhân viên có
thể bị tính phí để đảm bảo rằng máy đang thực hiện nhiệm vụ đúng cách và can
thiệp trong trường hợp khẩn cấp hoặc lỗi. Ví dụ, trong trường hợp của các phi
cơng hàng không, sự ra đời của các phi công tự động đã khơng làm cho vai trị

của họ trở nên lỗi thời. Mặc dù trung bình một phi cơng chỉ lái máy bay trong
khoảng 7 phút trong toàn bộ chuyến bay, việc có người ngồi ở bảng điều khiển là

5

điều cần thiết như trước đây để can thiệp trong các tình huống khắc nghiệt hoặc
gián đoạn đột ngột hoặc trục trặc kỹ thuật mà phi công lái xe không lường trước
được (chẳng hạn như sự cố đồng thời của cả hai động cơ). Tương tự, nó vẫn có
thể yêu cầu một cơng nhân đảm bảo rằng máy móc được thiết lập và tham số chính
xác, đặc biệt khi đơn đặt hàng thay đổi hoặc một dây chuyền sản xuất mới cần
được thiết lập. Ngoài ra, thời gian tương đối dành cho mỗi nhiệm vụ riêng lẻ có
thể thay đổi: chẳng hạn như nhờ sự hỗ trợ của AI trong việc chẩn đốn bệnh, các
bác sĩ có thể dành ít thời gian hơn cho việc phân tích các triệu chứng và nhiều thời
gian hơn để đảm bảo sức khỏe của bệnh nhân và nhu cầu cá nhân. Dù bằng cách
nào, việc tự động hóa một nhiệm vụ có thể khơng nhất thiết dẫn đến việc nhiệm
vụ đó khơng cịn cần đến sự trợ giúp của con người. Thay vào đó, câu hỏi trở
thành liệu việc gộp một nhóm nhiệm vụ vào một cơng việc cụ thể có cịn mang
lại lợi nhuận hay không, cũng như tốc độ chuyển đổi của người lao động trong
công việc hiện tại để thực hiện các nhiệm vụ hoặc nhóm nhiệm vụ được sửa đổi
một chút. Nếu điều đó địi hỏi những kỹ năng mới tốn kém để học, thì tự động
hóa có thể dẫn đến sự bất bình đẳng trong các ngành nghề hơn là trên toàn bộ.

Sự bổ sung vốn-kỹ năng

Bất bình đẳng và tình trạng thất nghiệp giữa những người lao động (kỹ năng
thấp) cũng sẽ phụ thuộc vào mức độ mà máy móc bổ sung cho lao động có kỹ
năng cao. Sự bổ sung giữa kỹ năng và máy móc khơng chỉ bị ràng buộc bởi các
yếu tố công nghệ, như tài liệu lịch sử ở trên về các làn sóng khác nhau của cuộc
cách mạng công nghiệp đã chứng minh. Thay vào đó, việc các cơng ty có giới
thiệu các cơng nghệ thiên về kỹ năng hay không phụ thuộc vào việc những cơng

nghệ này có mang lại lợi nhuận hay khơng (Acemoglu, 2002). Đặc biệt, vào thế
kỷ 19, người lao động dường như có lợi thế hơn hẳn so với máy móc trong một
số cơng việc lặp đi lặp lại địi hỏi sự khéo léo cao mà máy móc vào thời điểm đó
vẫn chưa sẵn sàng. Sự dồi dào tương đối của lao động phổ thơng vào thời điểm
đó khiến các cơng ty khơng có lợi khi phát triển các cơng nghệ cho phép họ thay
thế lao động phổ thông, như chúng ta vẫn có thể quan sát thấy ở các xưởng may
trên khắp thế giới đang phát triển ngày nay. Tuy nhiên, ngay sau khi nguồn cung
về lao động có kỹ năng tăng lên và do đó giá cả tương đối của lao động có kỹ
năng so với lao động phổ thông giảm xuống, các công nghệ khiến việc sử dụng
chúng có lợi bắt đầu được phát triển, dẫn đến mơ hình thiên về kỹ năng thay đổi
cơng nghệ mà chúng ta có thể thấy ngày nay.

Với việc lắp đặt các máy móc ngày càng phức tạp, nhu cầu về cơng nhân có

6

khả năng vận hành và bảo trì chúng khơng ngừng tăng lên. Tuy nhiên, số lượng
công nhân giám sát và công nhân lành nghề mà những cỗ máy mới này chỉ huy
gần như không đủ để tạo ra đủ việc làm để bù đắp cho sự mất mát về nhu cầu đối
với những cơng nhân có tay nghề thấp mà họ đang có. thay thế. Do đó, bổ sung
vốn - kỹ năng không chỉ đồng nghĩa với việc gia tăng bất bình đẳng thu nhập mà
cịn với sự gia tăng tỷ lệ thất nghiệp trong lĩnh vực công nghệ đến mức lao động
có kỹ năng thấp khơng thể chuyển đổi ngành nghề hoặc lĩnh vực. Quan trọng nhất,
đó là lời giải thích chính về lý do tại sao sự gia tăng nguồn cung tương đối của
lực lượng lao động có trình độ học vấn khơng dẫn đến giảm mức lương kỹ năng,
tức là sự chênh lệch tiền lương giữa những người lao động có kỹ năng cao và thấp,
như người ta mong đợi trong trường hợp khơng có sự bổ sung như vậy. Khi tiến
bộ công nghệ dần dần làm giảm giá vốn, việc đầu tư vào thiết bị mới được tiếp
tục và dẫn đến mức lương kỹ năng tăng dần.

Do đó, mức độ mà các công nghệ mới yêu cầu đầu vào bổ sung của lao động
có kỹ năng là yếu tố quyết định chính liên quan đến tác động của AI đối với việc
làm và bất bình đẳng. Thật vậy, ngay cả những thay đổi khiêm tốn về mức độ bổ
sung cũng có thể tạo ra sự khác biệt lớn về kết quả thị trường lao động. Tuy nhiên,
trong phạm vi mà AI được kỳ vọng sẽ thay thế các nhiệm vụ trí óc như đã giải
thích ở trên, khơng hồn tồn hiển nhiên rằng các đổi mới dựa trên AI có thể được
đặc trưng bởi sự bổ sung mạnh mẽ về vốn-kỹ năng. Thật vậy, toàn bộ logic của
các hệ thống dựa trên AI là cung cấp kiến thức chuyên môn cho những người
không chuyên. Cho dù các hệ thống này liên quan đến các thiết bị y tế phức tạp
như máy theo dõi hoạt động, hệ thống chuyên gia nông nghiệp để hướng dẫn nông
dân chọn và trồng đúng loại hạt giống vào đúng thời điểm hoặc chia sẻ nền tảng
để tối ưu hóa vận chuyển đa phương thức, chúng thường yêu cầu ít hoặc khơng
có kiến thức trước, kết nối nhiều người dùng, đồng thời cung cấp lời khuyên và
hướng dẫn giúp nâng cao năng suất, đặc biệt trong các lĩnh vực do lao động có kỹ
năng thấp chiếm ưu thế. Ví dụ, trong lĩnh vực xây dựng, vẫn là một lĩnh vực có
năng suất thấp tiếp tục thu hút một phần lớn lao động có trình độ thấp, ví dụ như
hệ thống lập kế hoạch dựa trên máy tính mới có thể giúp đẩy nhanh thời gian xây
dựng, cắt giảm lãng phí và tối ưu hóa việc bảo trì. chu kỳ của các tịa nhà, mà
khơng làm thay đổi thành phần kỹ năng của lĩnh vực. Nói cách khác, một phần
hứa hẹn của AI là nó thực sự có thể giúp nâng cao năng suất, đặc biệt là đối với
những người lao động có kỹ năng thấp, đồng thời cắt giảm nhu cầu đối với các
chuyên gia có kỹ năng cao và trung bình, hồn tồn trái ngược với những gì đã
được quan sát trong quá khứ.

7

1.3. Sự phát triển của nhu cầu và sự xuất hiện của các nhiệm vụ mới

Sự gia tăng năng suất do thay đổi công nghệ tạo ra sẽ giúp mở rộng thu nhập và nhu
cầu. Việc thất nghiệp gia tăng hay điều kiện lao động xấu đi sẽ phụ thuộc vào các loại

hàng hóa và dịch vụ mà nhu cầu bổ sung này sẽ được giải quyết. Thông thường, sự thay
đổi công nghệ không tiến triển đồng đều giữa các lĩnh vực. Do đó, thu nhập bổ sung
được tạo ra bởi tự động hóa trong một lĩnh vực có thể khơng dẫn đến nhu cầu nhiều hơn
cho cùng lĩnh vực đó, góp phần làm giảm nhu cầu lao động cho lĩnh vực đó. Ngược lại,
nếu nhu cầu đối với các sản phẩm hoặc dịch vụ từ lĩnh vực tự động phản ứng rất mạnh
với những thay đổi về giá, nghĩa là, nếu nhu cầu có độ co giãn về giá cao, thì bất kỳ tác
động nào từ tự động hóa tiết kiệm lao động có thể được bù đắp bởi sự gia tăng nhu cầu.
Một ví dụ gần đây là sự ra đời của máy rút tiền tự động (ATM) trong ngành ngân hàng
bắt đầu từ những năm 1970. Mặc dù tính chất tiết kiệm lao động của ATM, việc làm
trong ngân hàng liên tục tăng do chi phí mở các điểm giao dịch mới giảm, giúp thu hút
lượng khách hàng lớn hơn, đồng thời chuyển nhiệm vụ của các nhân viên ngân hàng từ
dịch vụ thư ký sang bán hàng và tư vấn.

Tương tự, khi nhu cầu tăng lên về tổng thể, các lĩnh vực giá cả co giãn cao nhưng
sử dụng nhiều lao động có thể được hưởng lợi, tạo thêm cơ hội việc làm hoặc giúp tạo
ra các nhiệm vụ mới. Ví dụ, ở Vương quốc Anh, nhu cầu cho các hoạt động giải trí và
văn hóa đã tăng hơn 5% điểm trong giỏ hàng tiêu dùng từ năm 1988 đến năm 2017, một
phần nhờ lợi nhuận thu được từ tự động hóa cho phép mọi người chi tiêu ít hơn cho quần
áo hoặc thực phẩm. . Tương tự, ở Hoa Kỳ trong một thời gian ngắn hơn (1998–2017),
chi tiêu cho chăm sóc sức khỏe đã tăng 2% điểm trong rổ người tiêu dùng trung bình.
Những thay đổi như vậy trong mơ hình chi tiêu tương đối hướng tới nhiều hơn

Các lĩnh vực thâm dụng lao động có thể được quan sát rộng rãi và là một trong
những yếu tố chính để giải thích rằng thất nghiệp công nghệ thường chỉ là một hiện
tượng tạm thời nếu có.8. có thể được quan sát thấy từ sự gia tăng ổn định về số lượng
huấn luyện viên và huấn luyện viên cá nhân.

II. TÁC ĐỘNG CỦA AI ĐỐI VỚI VIỆC LÀM VÀ TIỀN LƯƠNG

Tổng hợp lại, tác động của việc áp dụng AI trên quy mô lớn lên việc làm và

tiền lương sẽ phụ thuộc vào ba yếu tố: độ co giãn theo giá của cung vốn so với độ
co giãn của lao động, độ co giãn thay thế giữa vốn và lao động, và hướng kỹ thuật.
thay đổi do AI gây ra, tức là AI là tăng thêm vốn hay lao động. Việc cung cấp AI
càng kém co giãn, thì độ co giãn thay thế giữa AI và việc làm càng cao và các đổi
mới dựa trên AI càng tiết kiệm lao động, thì mức độ thất nghiệp cơng nghệ càng
cao và bất kỳ mức tăng lương nào cũng sẽ thấp hơn. Dựa trên các cuộc thảo luận
trong phần này, một bức tranh sắc thái nảy sinh, đặc biệt là về tác động của AI

8

đối với thị trường lao động ở các nước đang phát triển. Thứ nhất, độ co giãn của
cung vốn và lao động phụ thuộc rất nhiều vào mức độ không đồng nhất của cả hai
yếu tố. Yếu tố đầu vào càng đồng nhất thì cung của nó càng co giãn và yếu tố này
càng ít ở vị trí tạo ra lợi nhuận cao.10 Theo nghĩa này, lao động có kỹ năng ít co
giãn hơn lao động khơng có kỹ năng, một yếu tố chính đằng sau tiền lương phí
bảo hiểm cho các kỹ năng. Tương tự, các phần tử vô hình, chẳng hạn như AI hoặc
robot có thể khơng dễ dàng tái tạo do quyền sở hữu trí tuệ, quyền sở hữu (thu
thập) dữ liệu hoặc giới hạn vật lý đối với việc tiêu thụ năng lượng và tài nguyên
thiên nhiên, điều này làm cho nguồn cung vốn công nghệ cao ít co giãn hơn . Điều
này có thể trở nên khó khăn hơn ở các nền kinh tế tiên tiến, nơi khả năng tiếp cận
tổng thể vào thị trường tài chính được phát triển tốt và quyền sở hữu trí tuệ được
thực thi, dẫn đến giá vốn truyền thống tương đối thấp. Mặt khác, ở các nước đang
phát triển, giá vốn của AI so với vốn truyền thống có thể sẽ thấp hơn, do khả năng
tiếp cận vốn bị hạn chế hơn và phí bảo hiểm rủi ro nói chung cao hơn liên quan
đến đầu tư. Do đó, đầu tư vào AI có thể tương đối co giãn hơn với lợi nhuận
thường cao hơn trong môi trường như vậy. Đồng thời, các nước đang phát triển
vẫn có nguồn cung lớn lao động phổ thông, điều này ngăn cản tiền lương tăng
(nhanh hơn) nhưng cũng làm giảm động cơ đầu tư vào công nghệ AI. Chỉ khi
nguồn cung lao động (khơng có tay nghề) chậm lại, động cơ chuyển hướng sang
tự động hóa sẽ trở nên mạnh mẽ hơn, vì nó hiện có thể được quan sát thấy ở Trung

Quốc và các quốc gia mới nổi khác (xem Carbonero và cộng sự, 2018, người ghi
lại sự gia tăng nhanh chóng trong q trình tự động hóa ở một số của các quốc gia
này).

Thứ hai, khả năng thay thế giữa vốn và lao động có độ co giãn cao dẫn đến
giảm nhu cầu lao động với sự ra đời của cơng nghệ mới. Những làn sóng đổi mới
công nghệ cao trước đây xuất hiện cùng với sự bổ sung mạnh mẽ giữa vốn và lao
động có kỹ năng, dẫn đến sự gia tăng tiền lương và phân cực việc làm. Tuy nhiên,
như chúng ta đã tranh luận trước đây, với AI, mức độ bổ sung giữa vốn và lao
động có kỹ năng thực sự có thể thấp hơn vì AI có tiềm năng tăng năng suất của
lao động có kỹ năng thấp. Đồng thời, một số ứng dụng dựa trên AI đang thay thế
các nhiệm vụ được thực hiện bởi những người lao động có kỹ năng trung bình và
cao, điều này có thể dẫn đến việc giảm tiền lương cho những người lao động có
tay nghề cao, do đó làm giảm áp lực phân cực cơng việc. Nói cách khác, việc thiếu
kỹ năng thực sự có thể không phải là rào cản đối với việc sử dụng AI và do đó
kích thích nhu cầu đối với loại lao động này. Mặt khác, những người lao động có
kỹ năng có thể khơng cịn được hưởng lợi từ mối quan hệ bổ sung với vốn, đặc

9

biệt nếu kỹ năng của họ không phù hợp với các yêu cầu phát triển và triển khai
các ứng dụng AI mới.

Cuối cùng, ở mức độ đầu tư vào AI là vốn hoặc yếu tố tăng cường, nó sẽ tăng
năng suất vốn hoặc mở rộng quy mô sản xuất mà không làm thay thế lao động.
Trong trường hợp này, hiệu ứng năng suất mạnh hơn và dẫn đến nhiều việc làm
hơn và tiền lương cao hơn, mặc dù tác động đến mức trả lương cho lao động có
kỹ năng là khơng rõ ràng. Tuy nhiên, trong trường hợp thay đổi kỹ thuật tiết kiệm
lao động do AI gây ra, tình hình phức tạp hơn khi lao động được thay thế và tác
động tổng thể lên thị trường lao động phụ thuộc vào quy mô của hiệu ứng năng

suất và mức độ gây ra nhu cầu đủ lớn để bù đắp cho lao động bị dịch chuyển. Như
đã thảo luận trước đây, tác động của thay đổi công nghệ tiết kiệm lao động đối
với cầu lao động cũng sẽ phụ thuộc vào độ co giãn của giá đối với hàng hóa và
dịch vụ đang được tự động hóa: ở mức độ tự động hóa xảy ra trong các ngành
(dịch vụ) có nhu cầu chưa được đáp ứng lớn, độ co giãn theo giá có thể cao và giá
giảm nhờ tự động hóa sẽ dẫn đến nhu cầu tăng mạnh, bù đắp cho hiệu ứng thay
thế. Hơn nữa, trong phần tiếp theo, chúng ta sẽ thảo luận rằng nhiều ứng dụng của
AI làm tăng vốn và yếu tố thay vì tiết kiệm lao động, chẳng hạn, khi chúng cải
thiện quy trình đối sánh trên các thị trường (lao động và sản phẩm) khác nhau và
nâng cao năng suất của vốn đã cài đặt (để ví dụ, trong lĩnh vực năng lượng).

Việc xem xét ba yếu tố này dẫn đến một triển vọng lạc quan hơn về tác động của AI
đối với việc làm và tiền lương, đặc biệt là khi nhìn vào tiềm năng của nó trong việc hỗ
trợ q trình bắt kịp ở các nước đang phát triển. Tuy nhiên, mức độ AI hỗ trợ nhu cầu
lao động và tăng trưởng tiền lương sẽ phụ thuộc vào các ứng dụng cụ thể hiện đang được
phát triển. Hơn nữa, các hệ quả phân phối của AI có liên quan đến những cân nhắc rộng
hơn về tác động của sự gia tăng các thứ vô hình - vốn thuộc về AI - và các lực lượng
cạnh tranh trên thị trường sản phẩm. Đây là những gì chúng ta sẽ chuyển sang tiếp theo.

AI có gì khác biệt?

Liệu chúng ta có thể mong đợi AI sẽ có những tác động đến thị trường lao
động tương tự như những làn sóng tự động hóa trước đây, chẳng hạn như những
tác động từ q trình robot hóa? Thực tế, nhiều nhà quan sát tin rằng AI - tập trung
vào các nhiệm vụ trí óc hơn là vật chất - có tiềm năng trở thành một “công nghệ
đa năng” khác với nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực và nghề nghiệp khác nhau
(ví dụ: Furman và Seamans, 2018) . Điều này có thể có nghĩa là những kết quả
mà chúng tơi đã tìm thấy cho đến nay, với thực tế là chúng chỉ dựa trên việc robot
hóa một số lĩnh vực, có thể tạo ra những tác động việc làm (tiêu cực) đáng kể hơn

10

nữa khi AI ảnh hưởng đến một loạt các ngành và nghề nghiệp lớn hơn nhiều. Tuy
nhiên, như chúng ta đã tranh luận ở phần đầu của chuyên đềnày, không phải tất
cả những hiểu biết sâu sắc mà các nghiên cứu về robot hóa đã tạo ra đều có thể
chuyển sang nơi các công nghệ dựa trên AI đang được phát triển và áp dụng rộng
rãi hơn. Đáng chú ý nhất, liệu các cơng nghệ dựa trên AI có được đặc trưng bởi
mức độ bổ sung vốn - kỹ năng giống như robot hay khơng là điều khơng hồn
tồn rõ ràng. Trong phần này, chúng tôi xem xét kỹ hơn các ứng dụng cụ thể có
vẻ khả thi từ góc độ hiện tại và các tác động tiềm năng của thị trường lao động,
tận dụng các cuộc thảo luận trong các phần trước.

2.1. Đặc điểm cụ thể của AI

Như đã thảo luận trong Phần 1, sự phát triển của AI đã được hưởng lợi từ ba
xu hướng có liên quan lẫn nhau: sự sẵn có của cơ sở dữ liệu lớn (phi cấu trúc), sự
bùng nổ của sức mạnh tính tốn và sự gia tăng đầu tư mạo hiểm để tài trợ cho các
dự án công nghệ, sáng tạo. Những điều này đã cho phép sự phát triển nhanh chóng
của các ứng dụng mới trong các lĩnh vực mà con người được cho là có một lợi thế
cụ thể: đưa ra dự đoán và đưa ra quyết định liên quan đến các nhiệm vụ thông
thường nhưng phi cơ học. Thông thường, những loại nhiệm vụ này chủ yếu được
tìm thấy trong các lĩnh vực dịch vụ, nơi sử dụng - ngay cả ở các nền kinh tế mới
nổi - hơn một nửa và đôi khi lên đến 70% lực lượng lao động. Ba nhóm nhiệm vụ
chính đã trở thành trọng tâm của các ứng dụng AI, cụ thể là:

• Nhiệm vụ kết nối: Nhóm nhiệm vụ nổi bật nhất liên quan đến tất cả những
công việc bao gồm việc khớp cung và cầu, đặc biệt là trên các thị trường có cấu
trúc sản phẩm và dịch vụ không đồng nhất. Dù là dịch vụ gọi xe (Uber, Lyft, Didi
Xiuching), dịch vụ khách sạn và chỗ ở (AirBnB, Ebookers, Booking.com), bán lẻ
(Amazon) hay quản lý nguồn nhân lực (LinkedIn), máy móc đều tỏ ra nhanh hơn

đáng kể và hiệu quả hơn trong việc xác định các trận đấu trong các thị trường này.
Điều này, ngược lại, giúp các công ty cắt giảm chi phí tìm kiếm khách hàng hoặc
nhà cung cấp và đưa ra các giải pháp ít tốn kém hơn cho cơ sở khách hàng đang
gia tăng của họ, tuy nhiên, thường phải trả giá là điều kiện làm việc của nhà cung
cấp và nhân viên của họ ngày càng tồi tệ hơn. Đặc biệt trong nền kinh tế hợp đồng,
nơi nhu cầu đối với các nhiệm vụ vi mô như phân loại hình ảnh hoặc trả lời khảo
sát phù hợp với người lao động có sẵn cho các nhiệm vụ ngắn hạn, theo yêu cầu,
điều kiện làm việc thường thấp hơn điều kiện tối thiểu (quốc gia). Một mối lo ngại
khác nảy sinh khi các quyền riêng tư không được bảo vệ hoặc không được bảo vệ
đầy đủ, khiến người sử dụng lao động có thể (hơn nữa) làm suy yếu các quyền và

11

điều kiện làm việc của người lao động.

• Nhiệm vụ phân loại: Các ứng dụng ban đầu của AI tập trung vào các kỹ thuật
nhận dạng hình ảnh và văn bản, đặc biệt là nhận dạng khuôn mặt, một phần liên
quan đến sự gia tăng của các kỹ thuật và camera giám sát. Tuy nhiên, trong khi
đó, sự bùng nổ các ứng dụng đã diễn ra trong lĩnh vực này, bao gồm các ứng dụng
y tế (chẩn đốn hình ảnh X-quang), dịch vụ pháp lý (đọc và phân loại văn bản
pháp luật), kế toán và kiểm tốn (phân tích bảng cân đối kế tốn, phát hiện gian
lận) , tuyển dụng (sàng lọc người nộp đơn), và có khả năng đe dọa việc làm của
một số lượng đáng kể lao động được trả lương cao trong ngành dịch vụ. Tuy nhiên,
nó cũng hứa hẹn sẽ cải thiện đáng kể năng suất của những người lao động có năng
suất cao nhất trong các ngành này hơn nữa: phần mềm tạo văn bản tự động cho
phép các nhà báo và biên tập viên tập trung vào những bài báo bổ sung quan trọng,
có giá trị cao, thu hút một lượng lớn khách hàng cho các nhà tuyển dụng của họ.
Tương tự như vậy, các thiết kế nghiên cứu tự động hóa giúp các nhà khoa học tập
trung vào các lĩnh vực hứa hẹn nhất trong các thí nghiệm của họ (ví dụ: trong việc
phát triển các loại thuốc mới) trong khi cho phép máy tính loại bỏ tất cả các hướng

nghiên cứu có khả năng thất bại. Tuy nhiên, việc dân chủ hóa kiến thức chuyên
gia mà các ứng dụng AI này mang lại cũng có nguy cơ bị các chuyên gia lạm dụng
và làm việc, chẳng hạn như trong trường hợp nhận dạng khuôn mặt, điều gần đây
đã khiến các nhà lãnh đạo ngành kêu gọi quy định cẩn thận đối với các công nghệ
này.

• Nhiệm vụ quản lý quy trình: Tập hợp các ứng dụng cuối cùng liên quan đến
sự kết hợp của hai nhóm nhiệm vụ trước đó, xác định các mẫu và đưa các nhà
cung cấp và khách hàng khác nhau lại với nhau trong một chuỗi cung ứng. Loại
hình quản lý mạng phức tạp này cũng nảy sinh trong việc quản lý lưới điện và các
dự án xây dựng và cơ sở hạ tầng phức tạp, bao gồm bảo trì các dự án đã hồn
thành (thơng qua Internet vạn vật, IoT) hoặc các giải pháp giao thông đa phương
thức để hạn chế giao thông nội đô. Kết hợp với các chương trình chứng nhận và
theo dõi phi tập trung (Blockchain), nó bao gồm việc triển khai các hệ thống
chuyên gia trên khắp các chuỗi cung ứng, cho phép các nhà sản xuất thượng nguồn
tích hợp các chuỗi cung ứng đa dạng thông qua thông tin tốt hơn về chất lượng
sản phẩm, chương trình chứng nhận và điều kiện thị trường. Các loại hệ thống
quản lý chuyên gia và phức tạp này có liên quan đặc biệt ở các nước đang phát
triển và mới nổi, giúp các nhà sản xuất địa phương tiếp cận với nhiều chuyên môn
hơn về điều kiện sản xuất, chuỗi cung ứng hoặc các công cụ học tập đơn giản.13

12

Đây là nhóm nhiệm vụ thứ hai này hiện khơng giống với những gì robot đã sử
dụng để tự động hóa trong quá khứ. Thay vào đó, những cải tiến mới dựa trên AI
này tạo thành một nhóm nhiệm vụ mới mà con người không thể thực hiện đúng
cách do độ phức tạp của chúng hoặc quá đắt để nhân công thực hiện, ngay cả khi
kết hợp với các công nghệ truyền thống.

Nếu không kéo dài phương pháp luận dựa trên nhiệm vụ đã được thảo luận

quá nhiều trước đây, ba lĩnh vực ứng dụng của AI này có thể được phân loại là
(a) thay thế nhiệm vụ; (b) tính bổ sung của nhiệm vụ; và (c) mở rộng nhiệm vụ.
Trong trường hợp các ứng dụng phù hợp, các tác vụ hiện có đang được thực hiện,
thường là theo cách hiệu quả hơn, thông qua các thuật toán cho phép khớp cung
và cầu nhanh hơn và chính xác hơn. Trong trường hợp phân loại nhiệm vụ, các
ứng dụng dựa trên AI giúp người lao động tham gia vào các cơng việc đó tập trung
vào những cơng việc cần sự chú ý cụ thể trong khi để máy tính thực hiện các cơng
việc lặp đi lặp lại thường xuyên hơn. Cuối cùng, liên quan đến các nhiệm vụ quản
lý quy trình, ở đây các ứng dụng dựa trên AI thường thực hiện các nhiệm vụ mà
khơng có lực lượng lao động con người nào có sẵn để bắt đầu, chính vì sự phức
tạp của các nhiệm vụ; trong trường hợp này, máy tính về cơ bản mở rộng số lượng
nhiệm vụ đang được thực hiện trong một nền kinh tế, do đó nâng cao năng suất
tổng nhân tố bất kể sản xuất chủ yếu dựa trên lao động có kỹ năng hay khơng có
kỹ năng. Do đó, không thể xác định được liệu sự phát triển và phổ biến của các
ứng dụng dựa trên AI sẽ góp phần phá hủy việc làm trên diện rộng hay làm gia
tăng bất bình đẳng. Hiệu quả của AI sẽ phụ thuộc vào tầm quan trọng tương đối
của ba lĩnh vực ứng dụng AI khác nhau này. Đặc biệt, họ sẽ phụ thuộc vào hướng
thay đổi công nghệ sẽ diễn ra trong tương lai, dưới ấn tượng của các chính sách,
ưu đãi thuế và đầu tư công và tư vào nghiên cứu cơng nghệ. Nói cách khác, mức
độ AI sẽ dẫn đến việc sắp xếp lại các nhiệm vụ và công việc sẽ phụ thuộc một
phần vào các chính sách đổi mới và công nghệ cụ thể được áp dụng để định hướng
tiến bộ công nghệ theo những cách xã hội mong muốn. Chúng tôi sẽ quay lại điểm
này trong phần cuối cùng của chúng tơi về các tùy chọn chính sách.

2.2. Các tác động kinh tế và xã hội của các ứng dụng quy mô lớn của AI

Việc ứng dụng AI trên quy mô lớn vẫn có thể tạo ra các tác động kinh tế và xã hội
bổ sung, bất kể các ứng dụng này là sự thay thế, bổ sung hay mở rộng của các nhiệm vụ
hiện có. Những tác động này liên quan đến bản chất cụ thể của AI: AI có bản chất là kỹ
thuật số và do đó khơng đối thủ, tương tự như các sản phẩm và dịch vụ kỹ thuật số khác,

tức là các dịch vụ kỹ thuật số có thể được sử dụng bởi nhiều người mà không ảnh hưởng

13

đến nhau. Hơn nữa, AI nhằm mục đích cung cấp các giải pháp riêng lẻ cho các vấn đề
kinh tế, khơng chỉ cho phép đa dạng hóa sản phẩm và dịch vụ nâng cao hơn bao giờ hết
mà còn phân biệt giá tốt hơn nhiều so với các thị trường hiện có. Tuy nhiên, sự phân
biệt đối xử về giá như vậy là một con dao hai lưỡi, vì những cơ hội bổ sung mà nó có
thể cung cấp cho một số người phải được so sánh với sự gia tăng của những thành kiến
đã có từ trước mà điều này có thể kéo theo. Tuy nhiên, và có liên quan, việc sử dụng AI
trong việc giúp giảm thiểu các xung đột đối sánh - bất kể tính chất thay thế nhiệm vụ
của nó - cũng tạo ra nhiều cơ hội hơn cho việc trao đổi và kết nối thị trường. Cuối cùng,
các hệ thống AI về bản chất của chúng đại diện cho sự thay đổi công nghệ, với các tác
động cụ thể đối với bản chất thiên về kỹ năng của hình thức tiến bộ kinh tế này. Hãy để
chúng tôi xem xét những vấn đề này chi tiết hơn.

Thứ nhất, các công nghệ kỹ thuật số được đặc trưng bởi tính khơng cạnh tranh trong
việc sử dụng các sản phẩm và dịch vụ của họ thường mang lại lợi thế tích lũy cho những
người tham gia đầu tiên vào một thị trường (phân khúc) cụ thể. Một khi chi phí cố định
cho việc phát triển các dịch vụ kỹ thuật số mới được triển khai, một thị trường đang phát
triển có thể được phục vụ (hầu như) với chi phí cận biên bằng 0, với quy mô kinh tế lớn
hơn đáng kể so với các làn sóng thay đổi cơng nghệ trước đây dựa trên tự động hóa các
nhiệm vụ cơ khí. Điều này làm phát sinh các công ty siêu sao, nơi ít công ty thống trị và
chiếm vị trí đặc quyền, có lợi nhuận cao, có khả năng hạn chế áp lực cạnh tranh bằng
cách dựng lên các rào cản gia nhập. Những người dẫn đầu thường phải đối mặt với
những cuộc chiến khó khăn để gia nhập thị trường hoặc phải tập trung vào những thị
trường ngách nhỏ với ít cơ hội sinh lời hơn, tạo ra sự bất bình đẳng lớn giữa các cá nhân
và giữa các công ty. Korinek và Ng (2017) lập luận rằng những thay đổi công nghệ gần
đây đã biến số lượng ngày càng tăng các lĩnh vực trong nền kinh tế thành cái gọi là “lĩnh
vực siêu sao”, trong đó một số ít doanh nhân hoặc chuyên gia tập trung nhu cầu của một

lượng lớn người tiêu dùng. Ví dụ bao gồm lĩnh vực công nghệ cao, thể thao, ngành công
nghiệp âm nhạc, quản lý, tài chính, v.v. Quan trọng là, những động lực siêu sao này
không chỉ giới hạn ở các công ty sản xuất hàng hóa và dịch vụ kỹ thuật số, mà ngày
càng bao gồm những công ty sử dụng chúng, do đó ảnh hưởng đến một nhóm tiềm năng
lớn hơn nhiều của các ngành và nghề nghiệp. Kết quả là, các công ty siêu sao và nhân
viên tập trung phần thưởng khổng lồ vào một loạt các hoạt động, mở rộng khoảng cách
với phần còn lại của nền kinh tế và giảm tỷ trọng thu nhập cho lao động. Sự năng động
của các siêu sao được củng cố hơn nữa thông qua các hoạt động kinh doanh nhằm nâng
cao lợi thế của người đi trước. Thật vậy, một số công ty đang áp dụng các mơ hình và
chiến lược kinh doanh dựa trên dữ liệu để có được “lợi thế dữ liệu” cạnh tranh so với
các đối thủ. Các vụ sáp nhập dựa trên dữ liệu (ví dụ: việc Facebook mua lại WhatsApp)
đang làm tăng nguy cơ bị các công ty công nghệ chi phối lạm dụng. Các hoạt động hợp
nhất và loại trừ theo hướng dữ liệu làm tăng tác động đáng kể không chỉ đối với quyền

14

riêng tư và bảo vệ người tiêu dùng mà còn đối với luật cạnh tranh. Do tác động của
mạng lưới, việc sáp nhập theo hướng dữ liệu có thể làm tăng các rào cản gia nhập và
cho phép một số công ty lớn trở nên lớn hơn cho đến khi họ thống trị toàn ngành (Stucke
và Grunes, 2016). Về vấn đề này, một số nhà bình luận trong cộng đồng chống độc
quyền đang đưa ra lo ngại về tác hại tiềm tàng của việc hợp nhất và lạm dụng theo hướng
dữ liệu của các công ty chi phối được xây dựng dựa trên dữ liệu. Tổ chức Hợp tác và
Phát triển Kinh tế (OECD) gần đây đã cảnh báo rằng thị trường dựa trên dữ liệu có thể
dẫn đến kết quả “người chiến thắng là tất cả” (OECD, 2015a). Sự tập trung thị trường
theo hướng mạng này có khả năng phát triển lớn hơn với AI, vốn dựa rất nhiều vào cơ
sở dữ liệu lớn, có sẵn ở tập trung. Nguồn thay đổi thứ hai đến từ thực tế là các hệ thống
dựa trên AI cho phép phân biệt đối xử tốt hơn giữa các nhóm khách hàng khác nhau.
Thật vậy, phân khúc thị trường và định giá chênh lệch khơng có gì mới và đã được thực
hành trong một thời gian. Tuy nhiên, AI cho phép các công ty dự đoán hành vi của từng
người tiêu dùng và độ nhạy giá chi tiết hơn nhiều. Dựa trên các mô hình tìm kiếm và

tiêu dùng trước đây, chẳng hạn như trên các nền tảng mua sắm trực tuyến hoặc như được
tiết lộ qua các giao dịch thẻ tín dụng, các nhà cung cấp về cơ bản có thể tính giá riêng
lẻ hoặc đề xuất các kết hợp giá - chất lượng dịch vụ được cá nhân hóa để cho phép họ
thu được phần lớn hơn nhiều trong thặng dư của người tiêu dùng hơn trong quá khứ. Cái
gọi là phân biệt giá cấp độ thứ ba như vậy vẫn chưa phải là vấn đề của nghiên cứu tích
cực liên quan đến AI nhưng một số hiểu biết sâu sắc từ nghiên cứu trước đây cho phép
rút ra một số kết luận. Với hình thức phân biệt giá này, người sản xuất đưa ra (các nhóm)
người tiêu dùng cùng một loại sản phẩm hoặc dịch vụ với các mức giá khác nhau, dựa
trên mức độ sẵn sàng chi trả tương đối của người tiêu dùng cho các sản phẩm này. Ví
dụ điển hình bao gồm hàng hóa được giao dịch quốc tế, chẳng hạn như dược phẩm, được
định giá khác nhau tùy thuộc vào đặc điểm tiêu dùng của quốc gia, có thể phụ thuộc vào
sự khác biệt về quy định và thuế. Một kết luận chung từ nghiên cứu này là phúc lợi tăng
lên nếu và chỉ khi tổng sản lượng được tạo ra từ việc phục vụ các phân khúc thị trường
khác nhau ở các mức giá khác nhau vượt quá sản lượng trong tình huống tất cả người
tiêu dùng đều trả giá như nhau. Hóa ra đây là trường hợp trong những điều kiện khá
chung, nhưng nó cũng ngụ ý sự chuyển dịch (một phần) tiền thuê người tiêu dùng sang
người sản xuất, do đó làm xấu đi bất kỳ xu hướng nào trước đây đối với mức độ bất bình
đẳng cao hơn. Những phát triển gần đây cũng nhằm áp dụng điều này vào quản lý nguồn
nhân lực. Thật vậy, lĩnh vực được gọi là “Phân tích nguồn nhân lực (HR)” nhằm mục
đích chính xác là loại phân biệt giá cả này để thu hút người lao động đến các công ty,
phân biệt giữa các loại nhân viên về điều kiện làm việc, tiền lương, lợi ích phụ hoặc
trách nhiệm . Mối quan tâm đặc biệt về kiểu phân biệt đối xử về điều kiện lao động này
xuất phát từ thực tế là tiền lương bảo lưu của các nhóm khác nhau của những người tìm
việc tương tự khác nhau có thể bị gây ra bởi sự phân biệt đối xử trong thị trường lao
động trước đây. Ví dụ, phụ nữ hoặc dân tộc thiểu số có thể sẵn sàng chấp nhận mức

15

lương thấp hơn, vì trước đây họ từng gặp phải rào cản gia nhập cao hơn. Một hệ thống
tuyển dụng tự động dựa trên phân tích dữ liệu lịch sử sẽ tái tạo kiểu thiên vị này, do đó

củng cố sự phân biệt đối xử tồn tại từ trước. Do đó, mặc dù sự phân biệt đối xử về giá
nói chung có thể cho phép mở rộng số lượng cơng việc hiện có, nhưng nó là khơng tối
ưu trong những trường hợp sự khác biệt về mức độ sẵn sàng trả (hoặc chấp nhận lời mời
làm việc) phụ thuộc vào các thực hành phân biệt đối xử trước đây. Tuy nhiên, cho đến
nay, có vẻ như mọi người tiếp tục giữ quan điểm thuận lợi của những người ra quyết
định theo thuật toán so với con người, cho thấy rằng mặc dù các thuật toán đi kèm với
những thành kiến riêng của chúng, nhưng những điều này có thể (được coi là) ít gây hại
hơn những thuật tốn gây ra bởi con người.

Tuy nhiên, đồng thời - và đây là lĩnh vực thứ ba của các ứng dụng trên toàn nền kinh
tế của các hệ thống dựa trên AI - những xích mích phù hợp trên thị trường lao động có
thể giảm đáng kể khi các hệ thống tự động cho phép xử lý lượng người nộp đơn lớn hơn
đáng kể. Thật vậy, sự di chuyển của người lao động, cho dù theo ngành nghề, lĩnh vực
hoặc địa điểm dường như đã giảm trong những thập kỷ gần đây. Một phần của sự sụt
giảm dịch chuyển lao động này là do các rào cản pháp lý như giấy phép nghề nghiệp
hoặc các rào cản đối với dịch chuyển địa lý. Nhưng một phần đáng kể liên quan đến
những mâu thuẫn về thơng tin và khó khăn đối với người sử dụng lao động trong việc
xác định đúng năng lực từ kinh nghiệm hoặc giáo dục trong quá khứ. Tương tự như các
ứng dụng trong lĩnh vực phân tích nhân sự được thảo luận ở trên, các hệ thống đối sánh
do AI điều khiển đang giúp xác định sự kết hợp thích hợp giữa năng lực sẵn có bên trong
và bên ngồi của cơng ty để kết hợp chúng lại với nhau cho các dự án cụ thể như phát
triển sản phẩm hoặc dịch vụ mới. Thật vậy, AI đã bắt đầu thay đổi ranh giới của công
ty để ủng hộ ngày càng nhiều dịch vụ được cung cấp từ các thị trường bên ngoài (lao
động), chẳng hạn như thơng qua các nhiệm vụ vi mơ có sẵn thơng qua nền tảng biểu
diễn. Các nền tảng tìm kiếm việc làm như Monster.com hoặc LinkedIn đã cung cấp các
mơ hình chi tiết về vị trí việc làm và các ứng viên có sẵn để giúp các nhà quản lý tuyển
dụng và ứng viên phù hợp với yêu cầu công việc với năng lực (tự khai) của ứng viên.
Lợi ích của việc sử dụng AI trong lĩnh vực này không chỉ đến từ số lượng lớn hơn các
ứng viên và vị trí tuyển dụng có thể phù hợp với nhau (do đó tăng cường tính lưu động
của thị trường lao động). Nó cũng nằm ở việc cải thiện việc xác định năng lực dựa trên

bản tự khai và kinh nghiệm nghề nghiệp lịch sử mà có thể khó cho một nhà quản lý
tuyển dụng cá nhân để phân biệt đúng đắn. Cho đến nay, những hệ thống này dường
như vẫn chưa hồn hảo và cịn nhiều thành kiến, như bất kỳ ai đã sử dụng chúng đều có
thể xác nhận. Tuy nhiên, hiệu quả mong đợi đạt được hứa hẹn sẽ rất lớn: theo MGI
(2015), ví dụ, hiệu quả đối sánh được nâng cao nhờ các nền tảng việc làm trực tuyến
như vậy có thể mang lại thêm 72 triệu việc làm trên toàn thế giới và thúc đẩy GDP tồn
cầu tăng 2% trong vịng một thập kỷ tới. Mặc dù vậy, những hiệu quả đạt được này phải

16

phù hợp với sự gia tăng có khả năng xảy ra biến động việc làm và tình trạng mất an tồn
việc làm, đặc biệt khi những cơng việc mới được tạo ra chỉ mang tính chất tạm thời.

Một hàm ý cuối cùng, trên toàn nền kinh tế của AI liên quan đến thực tế là sự thay
đổi công nghệ do AI thúc đẩy được thể hiện trong các thiết bị mới và thường rẻ, có thể
tiếp cận với nhiều người dùng. Bản chất kỹ thuật số của nó và thực tế là nhiều hệ thống
chuyên gia dựa trên AI có thể được chạy từ điện thoại di động hiện có đã góp phần vào
sự lan tỏa đáng kể của nó, bao gồm cả người dùng ở các nước mới nổi và đang phát
triển. Giá vốn giảm mạnh do AI thúc đẩy có khả năng giúp tăng năng suất, đặc biệt là ở
những khu vực và nơi trên thế giới, nơi thiếu tài chính và các rào cản khác đã ngăn cản
việc triển khai và phổ biến các cơng nghệ hiện có. Như đã thảo luận ở trên, các hệ thống
chuyên gia hiện đang được phát triển để giúp các nơng hộ sản xuất nhỏ có được thơng
tin tốt hơn về những gì, khi nào và cách gieo hạt để cải thiện năng suất nông nghiệp.
Đặc biệt ở một số vùng bánarid ở Châu Phi, lời khuyên chính xác về điều kiện khí tượng
kết hợp với kỹ thuật canh tác và tưới tiêu hợp lý đã được chứng minh là mang lại tiềm
năng đáng kể để tăng năng suất nhờ tiết kiệm nước và hạt giống thích hợp hơn. Cho rằng
ngày nay hơn một phần ba của tất cả người lao động trên toàn thế giới vẫn làm việc
trong lĩnh vực nông nghiệp, việc tăng năng suất như vậy hứa hẹn sẽ làm thay đổi đáng
kể tiềm năng phát triển và cơ hội thu nhập, kể cả ở các nước có thu nhập thấp. Tương
tự, việc sử dụng hệ thống chuỗi cung ứng và đối sánh dựa trên AI có tiềm năng cắt giảm

chi phí hậu cần và vận chuyển, một vấn đề đặc biệt liên quan đối với các nhà sản xuất ở
các nước đang phát triển thường thiếu khả năng tiếp cận với các mạng lưới phân phối
lớn.18 Cuối cùng, việc phân phối và thực hiện cơng các chính sách thường phụ thuộc
vào thơng tin kịp thời và chính xác về các khu vực cần can thiệp. Các hệ thống chuyên
gia dựa trên AI đã được chứng minh là giúp các nhà hoạch định chính sách, đặc biệt là
ở các quốc gia có nguồn tài chính hạn chế, quản lý tốt hơn các can thiệp của họ, cung
cấp thông tin tốt hơn, chi tiết hơn và cho phép cải thiện sự phối hợp của các bên khác
nhau cần thiết để triển khai y tế. chăm sóc hoặc can thiệp khẩn cấp.

2.3. Tác động của chính sách AI đối với việc làm

Các phần trước đã chứng minh ý nghĩa rộng rãi và đa dạng đối với cơng việc cụ thể
và tồn nền kinh tế của AI xuất phát từ bản chất mục đích chung của nó. Tiềm năng của
AI trong việc tạo ra những cải tiến lớn về năng suất, đặc biệt là trong các lĩnh vực và
quốc gia cho đến nay vẫn chưa được hưởng lợi từ sự thay đổi cơ cấu đáng kể, phải phù
hợp với nguy cơ gia tăng khoảng cách bất bình đẳng thu nhập khi lợi thế của người đi
trước xuất hiện lớn và có thể dễ dàng thu được . Phần sau đây thảo luận về một số hàm
ý chính sách mà đánh giá này đảm bảo. Cụ thể, nó sẽ tập trung vào bốn lĩnh vực can
thiệp chính sách: (1) hỗ trợ điều chỉnh lực lượng lao động để có thể chuyển sang các
cơng việc và nhiệm vụ trong đó người lao động tiếp tục được hưởng lợi từ lợi thế so
sánh, đồng thời có thể tận dụng lợi thế mới công nghệ; (2) đảm bảo một sân chơi bình

17

đẳng giữa các cơng ty bằng cách duy trì một môi trường cạnh tranh và ngăn cản các
công ty riêng lẻ vươn lên thống trị thị trường, một xu hướng đã làm trầm trọng thêm
tình trạng bất bình đẳng và cản trở tăng trưởng năng suất; (3) củng cố hệ thống thuế và
bảo trợ xã hội hiện có nhằm giảm thiểu tác động của sự chuyển đổi đang diễn ra trong
thế giới việc làm cũng như sự gia tăng bất bình đẳng về thu nhập; và (4) tăng cường hợp
tác quốc tế và đối thoại xã hội để chia sẻ rộng rãi giá thuê công nghệ.

Kỹ năng và sự di chuyển nghề nghiệp

Các hệ thống giáo dục hiện tại cần được kiểm tra trước sự xuất hiện của làn sóng
thay đổi cơng nghệ dựa trên AI. Thiết lập hiện tại của nó khi còn trẻ, hệ thống cung cấp
kỹ năng kiểu một lần và cho tất cả khơng cịn đủ khi phải đào tạo lại những người lao
động mong muốn có một sự nghiệp làm việc ngày càng lâu dài. Tuy nhiên, hầu hết các
đề xuất hiện tại đều bắt đầu từ tiền đề rằng những gì được yêu cầu là nâng cao kỹ năng
kỹ thuật nói chung cho người lao động để có thể đối phó với những thay đổi sắp tới. Các
cuộc thảo luận trước đây đã lập luận rằng đây không nhất thiết là trường hợp vượt quá
khả năng sử dụng các công nghệ mới này. Quan trọng là, ngay cả khi nhu cầu về kỹ
năng công nghệ tăng lên như dự đoán hiện tại, các kỹ năng xã hội và cảm xúc vẫn là
động lực chi phối tổng số giờ làm việc, ít nhất là ở các nền kinh tế tiên tiến, theo một
nghiên cứu gần đây của McKinsey Global Institute (Hình 4 ). Điều này phù hợp với
những cân nhắc chung được phát triển trước đây về bản chất chung của sự thay đổi công
nghệ do AI điều khiển. Thật vậy, các kỹ năng công nghệ chủ yếu sẽ được yêu cầu trong
các lĩnh vực mà các sản phẩm và dịch vụ kỹ thuật số mới đang được phát triển, mà về
bản chất của ngành công nghiệp kỹ thuật số này sẽ vẫn còn tương đối hạn chế. Tuy
nhiên, trong các lĩnh vực ứng dụng và sử dụng các công nghệ này, các cơ hội mới xuất
hiện. Về vấn đề này, sự hiểu biết chung nhất định về tính khả dụng và các trường hợp
sử dụng của công nghệ mới sẽ là cần thiết như một kỹ năng rộng, giống như kỹ năng
đọc và toán học cơ bản được coi là cần thiết cho lực lượng lao động có kỹ năng thấp
ngày nay. Tuy nhiên, trong thời đại có nhiều đăng ký di động hơn người dùng thực tế
và tỷ lệ sử dụng điện thoại thông minh hơn 60% tổng dân số ở hầu hết các nền kinh tế
tiên tiến, nhiều người dùng đã tiếp xúc với cơng nghệ mới và khơng có kỹ năng số cơ
bản.20 Khi các công việc thường xuyên như xác minh, tuân thủ và xử lý hệ thống ngày
càng được máy móc đảm nhận, công việc của con người sẽ chuyển sang hướng bán
hàng, phát triển thị trường và tư vấn / huấn luyện, tất cả đều là những cơng việc địi hỏi
năng lực xã hội, sự đồng cảm và năng lực giữa các cá nhân mạnh mẽ thay vì chỉ dựa vào
các kỹ năng kỹ thuật. Công nghệ thứ hai sẽ vẫn cần thiết, nhưng chủ yếu là để người lao

động sử dụng hơn là phát triển công nghệ mới.

Đây không phải là những năng lực mới, và các kỹ năng xã hội và tình cảm đã được
các nhà tuyển dụng chú trọng trong quá khứ. Thật vậy, nhu cầu ngày càng tăng về các
kỹ năng xã hội đã được quan sát thấy trong những thập kỷ qua. Tuy nhiên, các hệ thống

18

giáo dục hiện tại tập trung mạnh vào việc cung cấp các kỹ năng kỹ thuật sẽ cần phải tích
hợp phát triển năng lực trong lĩnh vực này ở một mức độ lớn hơn so với trước đây. Đồng
thời, sự thay đổi cơ sở kỹ năng này cũng hứa hẹn rằng ngay cả những người có thể cảm
thấy khó tiếp cận với các kỹ năng kỹ thuật cao sẽ có cơ hội cao hơn để hội nhập thành
công vào thị trường lao động, miễn là họ nắm giữ đúng xã hội và kỹ năng giao tiếp. Về
vấn đề này, sự thay đổi kỹ thuật do AI định hướng sẽ không nhất thiết phải thiên về kỹ
năng như làn sóng cơng nghệ kỹ thuật số trước đây. Đặc biệt, ở những quốc gia chỉ có
ít người sở hữu kỹ năng kỹ thuật phù hợp để đóng góp vào sự phát triển của các ứng
dụng AI, người sử dụng các công cụ mới này có thể mong đợi gia nhập thị trường lao
động thành công ngay cả với một bộ kỹ năng đa dạng và phi kỹ thuật.

Điều này đặc biệt hứa hẹn đối với các quốc gia hiện có thu nhập thấp thường khơng
có đủ nguồn lực để thiết lập hệ thống giáo dục với phạm vi và bề rộng tương tự như các
nền kinh tế tiên tiến hơn. Ở những quốc gia này, các công cụ dựa trên AI có thể đóng
một vai trị đặc biệt hiệu quả trong việc vượt qua những thách thức về giáo dục, vì chúng
cho phép tìm nguồn gốc hành vi tiêu dùng địa phương và đặc điểm sản xuất để cung cấp
các giải pháp phù hợp, chẳng hạn cho nông dân sản xuất nhỏ. Thật vậy, trong khi các
thế hệ hệ thống chuyên gia trước đây thường dựa trên chuyên môn được thiết kế cứng
được tập hợp ở các quốc gia và bối cảnh khác nhau, năng lực học tập của các cơng cụ
AI khiến chúng đặc biệt có thể triển khai trong nhiều tình huống khác nhau mà khơng
cần biết trước nhiều về hồn cảnh địa phương. Do đó, người dùng địa phương của những
công nghệ này không bắt buộc phải biết nhiều về công nghệ cơ bản, cũng như không

cần họ cung cấp đầu vào phức tạp cho các thiết bị đó. Thay vào đó, cách sử dụng hàng
ngày của họ sẽ cho phép các công cụ dựa trên AI tạo ra lời khuyên dựa trên các phương
pháp hay nhất tổng thể kết hợp với hoàn cảnh địa phương. Điều này tạo ra rào cản gia
nhập thấp đối với việc phổ biến các công nghệ mới này và cho phép đào tạo và giáo dục
tập trung vào các kỹ năng số và đọc viết cơ bản. Do đó, mặc dù các quốc gia đang phát
triển có thể thấy khó khăn trong việc nâng cấp hệ thống giáo dục của họ đủ nhanh chóng
và kỹ lưỡng để có thể tạo ra các ứng dụng AI, ngay cả khi với nguồn lực hạn chế, họ có
thể mong đợi có thể sử dụng các ứng dụng này trên quy mô rộng hơn, với có lợi cho
tiềm năng phát triển của họ.

Điểm cuối cùng liên quan đến sự di chuyển nghề nghiệp và địa lý. Khi các ứng dụng
mới sẽ xuất hiện trong các khu vực chưa được biết đến của thị trường lao động hoặc các
địa điểm mới, việc duy trì tính linh hoạt giữa các ngành nghề và khu vực địa lý vẫn quan
trọng. Theo nghĩa này, các hệ thống kích hoạt và giáo dục cần tính đến tính linh hoạt
trên cả và trong các ngành nghề trong suốt thời gian hoạt động và giữa các địa điểm.
Các thế hệ trẻ hơn hiện đang tham gia thị trường lao động có thể và thực sự mong đợi
sẽ làm việc cho đến giữa đến cuối những năm 60, bao gồm cả ở các nền kinh tế mới nổi.
Hệ thống giáo dục chỉ cung cấp kỹ năng ở độ tuổi trẻ khó có thể phù hợp với mục đích

19

của một xã hội già hóa với (nhanh ) thay đổi công nghệ. Một số nỗ lực đã được thực
hiện để thúc đẩy (khuyến khích) học tập suốt đời, nhưng chi phí cơ hội thường rất cao
đối với người lao động trong những năm làm việc đầu tiên của họ và việc cung cấp kỹ
năng cho những người đang tìm kiếm việc làm thường tập trung vào việc quay trở lại
việc làm nhanh chóng hơn là giải pháp bền vững lâu dài hơn cho bất kỳ thiếu sót nào
trong kỹ năng. Các hệ thống kích hoạt rộng hơn cần tích hợp quan điểm về khả năng
được tuyển dụng trong suốt thời gian tồn tại với trọng tâm là phát triển năng lực có thể
được sử dụng trên nhiều địa điểm và có thể là các quốc gia.

Về vấn đề này, các hệ thống giáo dục sẽ cần ngày càng tập trung vào năng lực hơn
là kỹ năng và thúc đẩy chứng nhận và tính khả chuyển của những năng lực này. Một
phần, điều này sẽ yêu cầu mở rộng giấy phép nghề nghiệp hiện đang hạn hẹp tiếp tục
cản trở hội nhập thị trường lao động thành cơng, ngay cả khi khơng có sự thay đổi cơng
nghệ dựa trên AI. Hơn nữa, cần có sự phối hợp quốc tế về một loạt các năng lực để cho
phép dịch chuyển lao động nhiều hơn và khả năng so sánh quốc tế tốt hơn của những
năng lực đó, sẽ giúp người lao động dễ dàng tìm kiếm cơ hội việc làm hơn trong các
ngành nghề, lĩnh vực hoặc địa điểm mới. Các sáng kiến gần đây để phát triển “hộ chiếu
kỹ năng” cho phép ghi lại và chứng nhận năng lực đạt được trong công việc. Những
điều này có thể được mở rộng sang một chương trình rộng lớn hơn, có khả năng bắt
buộc trong tồn ngành hoặc toàn quốc nhằm giúp người lao động trong suốt cuộc đời
làm việc của họ đánh giá và xác định cả năng lực hiện tại của họ và những khoảng cách
có thể có khi chuyển đổi thị trường lao động.

Đảm bảo một sân chơi bình đẳng giữa các công ty

Bên cạnh việc đảm bảo một lực lượng lao động được chuẩn bị phù hợp, các nhà
hoạch định chính sách cũng phải đối mặt với thách thức trong việc duy trì nhu cầu lao
động năng động. Như đã thảo luận ở trên, bản chất kỹ thuật số của AI tạo ra những lợi
thế đáng kể và bền bỉ của người đi đầu tiên, giúp đào sâu khoảng cách giữa những người
chấp nhận đầu tiên ở biên giới cơng nghệ và các cơng ty cịn lại. Do đó, sự khác biệt về
năng suất đã mở rộng ở tất cả các nước OECD và mức độ tập trung ở cấp cơng ty đã
tăng lên trên tồn cầu, có khả năng ảnh hưởng nghiêm trọng đến tăng trưởng năng suất
và tạo việc làm. Thực tế, sự khác biệt lớn về năng suất giữa các doanh nghiệp trong quá
khứ đã tạo thành rào cản cho sự phổ biến rộng rãi hơn về tiến bộ công nghệ và đổi mới
giữa các doanh nghiệp tụt hậu, một vấn đề phổ biến ở các nước có nền kinh tế phi chính
thức lớn. Điều nguy hiểm là với việc áp dụng sớm các công nghệ dựa trên AI trong các
công ty hàng đầu, sự chênh lệch về năng suất được đặt ra ngày càng rộng, dẫn đến sự
gia tăng mức độ tập trung thị trường và thúc đẩy “phi chính thức hóa” của những công
ty đang ngày càng tụt hậu so với biên giới năng suất, với những hệ quả đối với tăng

trưởng tiền lương và điều kiện làm việc. Ngoài ra, sự tập trung lợi nhuận và của cải giữa
một số ít, các công ty lớn tạo ra nguy cơ bị người giàu bắt theo quy định, gây ra những

20