AI muốn thực sự nâng cao năng suất, nhất định phải xảy ra thất nghiệp quy mô lớn trước tiên

Gần đây, ủy viên Cục Dự trữ Liên bang Mỹ Waller đã tiết lộ rằng nhiều CEO của các tập đoàn lớn ở Mỹ đã nói riêng với ông rằng trí tuệ nhân tạo sẽ dẫn đến hàng loạt các cuộc sa thải.

Nhiều người không coi trọng tuyên bố này, vì rõ ràng mức độ phát triển và chi phí của trí tuệ nhân tạo hiện tại vẫn chưa đủ để thay thế con người hàng loạt.

Tuy nhiên, thái độ “tự mãn” này về cơ bản là sai lầm; hiện nay, câu chuyện chính thống về AI và việc làm là như sau: Công nghệ AI vẫn chưa đủ trưởng thành, hiện tại nó chỉ mang lại mức tăng năng suất rất nhỏ; đến khi AI đủ mạnh trong tương lai, nó mới bắt đầu thay thế công việc của con người, và lúc đó mới có thể gây ra thất nghiệp hàng loạt. Nói cách khác, hầu hết mọi người đều đặt “thất nghiệp quy mô lớn” vào phần cuối của câu chuyện — đó là kết quả sau khi AI trưởng thành.

Nhưng nếu chúng ta xem xét kỹ lưỡng lịch sử kinh tế và dữ liệu vĩ mô hiện tại, sẽ thấy một kết luận hoàn toàn trái ngược, nhưng hợp lý hơn nhiều: thất nghiệp quy mô lớn không phải là kết quả của việc tăng năng suất AI, mà chính là điều kiện tiên quyết của nó.

Các doanh nghiệp phải trải qua một cuộc tái cấu trúc tổ chức sâu sắc — loại bỏ các vị trí cũ, phá vỡ các quy trình hiện có, thiết kế lại phương thức sản xuất xung quanh AI — thì năng suất mới thực sự có thể bứt phá. Xu hướng thất nghiệp hàng loạt sẽ không xuất hiện sau khi AI “trưởng thành”, mà chính xác hơn, nó sẽ xảy ra trong giai đoạn chuyển đổi từ AI chỉ là “công cụ hữu ích” sang “động lực chính của sản xuất”.