Trong cuốn sách "AI - Lợi và Hại", hai tác giả Arvind Narayanan và Sayash Kapoor đã đưa ra những phân tích về cách các công nghệ thay đổi bản chất của nhiều công việc, đồng thời đưa ra những biện pháp can thiệp dùng để giải quyết tác động dài hạn của nó như xây dựng quy định kiểm soát hoặc đánh thuế các doanh nghiệp sử dụng AI...
Các công ty phát triển AI tạo sinh thường quảng bá khả năng vượt trội của các mô hình trong các kỳ thi chuyên môn như thì luật sư hoặc thi cấp giấy phép hành nghề y tế. Việc GPT-4 đạt điểm cao trong những kỳ thi này đã làm dấy lên lo ngại rằng AI sắp thay thế hàng loạt chuyên gia. Trong quá khứ, nhiều chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực Al từng dự đoán rằng Al sẽ thay thế bác sĩ chẩn đoán hình ảnh. Điều này nghe có vẻ bất ngờ, bởi các nhà kinh tế từ lâu đã cho rằng tự động hóa sẽ thay thế những người lao động thu nhập thấp, chứ không phải những ngành nghề có địa vị và thu nhập cao như luật sư và bác sĩ.
Chúng ta cũng đã thấy nhiều lỗ hổng trong những lập luận này. Các bài kiểm tra chuyên môn thường đánh giá nặng về kiến thức lý thuyết, nhưng lại bỏ qua phần lớn các khía cạnh khác của công việc thực tế. Luật sư hay bác sĩ chẩn đoán hình ảnh không chỉ trả lời câu hỏi hay đọc phim X-quang, họ còn tham gia vào quá trình ra quyết định, giao tiếp, phối hợp nhóm và xử lý tình huống cụ thể. Do đó, những dự đoán bi quan đơn thuần dựa trên hiệu suất của AI trong các kỳ thi chuẩn không phản ánh hết thực tế nghề nghiệp.
Chúng tôi cho rằng AI sẽ tác động lớn đến nhiều công việc. Tuy nhiên, những tuyên bố rằng AI sẽ ngay lập tức gây ra làn sóng thất nghiệp trên diện rộng đều là phóng đại. Việc triển khai bất kỳ công nghệ nào, bao gồm Al, luôn diễn ra trong bối cảnh tổ chức, nơi mọi người phải tương tác, học cách sử dụng và triển khai công nghệ đó trong công việc hằng ngày.
Quá trình thích nghi này đòi hỏi thời gian. Ví dụ, vào những năm 2010, điện toán đám mây từng được xem là bước ngoặt công nghệ, với hàng loạt bài báo nói về tầm ảnh hưởng của nó.
Điện toán đám mây - tức hoạt động tính toán và lưu trữ dữ liệu trực tuyến, như với Google Drive – được dự đoán sẽ phát triển mạnh. Nhưng như Benedict Evans chỉ ra, đến năm 2023, chỉ có khoảng một phần tư số doanh nghiệp áp dụng công nghệ này 40. Điều tương tự nhiều khả năng cũng sẽ xảy ra với AI tạo sinh, bất chấp tiềm năng đầy hứa hẹn, việc ứng dụng rộng rãi sẽ đòi hỏi rất nhiều thời gian. Ngoài ra, trong một tổ chức, quyền lực và khả năng ra quyết định phân bổ không đồng đều giữa các vị trí. Vì vậy, những người làm công việc có địa vị cao thường ít có khả năng bị tổn thương trước các tác động tiêu cực như mất việc làm.
Một sự cố tại Hiệp hội Rối loạn Ăn uống Quốc gia (National Eating Disorders Association - NEDA) đã cho thấy rõ điều này. NEDA từng vận hành một đường dây trợ giúp dành cho những người gặp vấn đề liên quan đến rối loạn ăn uống. Năm 2023, các nhân viên tại đây đã bỏ phiếu thành lập công đoàn. Bốn ngày sau, tổ chức sa thải toàn bộ nhân viên và tuyên bố sẽ thay thế họ bằng chatbot. Cái kết không mấy tốt đẹp: chatbot ngay lập tức bị phát hiện đưa ra lời khuyên nguy hiểm cho người dùng, chẳng hạn như khuyến nghị mức thâm hụt calo từ 500 đến 1.000 calo mỗi ngày. Việc cắt giảm calo nghiêm trọng như vậy vốn có liên hệ chặt chẽ với chứng rối loạn ăn uống. NEDA đã phải gỡ bỏ chatbot vài ngày sau đó. Rõ ràng, quyết định thay thế nhân viên lúc đầu không phải do chatbot có năng lực vượt trội, mà do các nhân viên đó không có nhiều quyền lực trong tổ chức (điều mà họ hy vọng có thể cải thiện thông qua việc thành lập công đoàn) và vì thế, họ dễ dàng bị hy sinh.
Trong lịch sử, hiếm khi có công việc nào bị công nghệ thay thế hoàn toàn. Trong số hàng trăm ngành nghề được liệt kê trong bảng điều tra dân số năm 1950 của Hoa Kỳ, chỉ có một ngành nghề biến mất do tự động hóa: người vận hành thang máy. Trong các trường hợp khác, công nghệ lỗi thời khiến nhu cầu đối với công việc liên quan đến nó giảm dần, chẳng hạn như người vận hành máy điện báo. Tự động hóa thường chỉ làm giảm số lượng lao động trong một ngành nghề, chứ không loại bỏ hẳn, như trường hợp ngành nông nghiệp. Al cũng đang tạo ra tác động tương tự đối với các nghề như viết quảng cáo hay dịch thuật.
Trong các lĩnh vực khác, tự động hóa giúp giảm chi phí hàng hóa hoặc dịch vụ, làm tăng nhu cầu tiêu dùng. Đây là trường hợp với máy ATM trong ngành ngân hàng. Máy móc giúp giảm chi phí vận hành ngân hàng, dẫn đến gia tăng số lượng chi nhánh ngân hàng, kết quả là tổng số lượng giao dịch viên cũng tăng lên. Hiện tượng này được gọi là nghịch lý tự động hóa. Cuối cùng, có lẽ loại tác động phổ biến nhất của tự động hóa là thay đổi về bản chất công việc. Một trợ lý văn phòng vào thập niên 1980 phải dành rất nhiều thời gian để sắp xếp hồ sơ và đánh máy văn bản. Những nhiệm vụ đó giờ đây đã lỗi thời, công việc hiện tại của họ có thể bao gồm thiết kế bài thuyết trình hoặc xử lý sự cố kỹ thuật của các thiết bị kỹ thuật số. Như chúng ta đã thấy, bản thân AI cũng đòi hỏi một lượng lao động khổng lồ, chủ yếu là những người làm việc với mức lương thấp, như nhân viên gắn nhãn dữ liệu để huấn luyện mô hình. Trong Ghost Work (tạm dịch: Công việc vô hình), nhà nhân học Mary L. Gray và nhà khoa học xã hội Siddharth Suri gọi đây là “dặm cuối cùng của tự động hóa": mỗi khi một hình thức tự động hóa mới xuất hiện, nó sẽ tiếp quản công việc trước đây vốn do con người thực hiện, nhưng đồng thời cũng tạo ra các loại nhu cầu mới về lao động của con người.
Tóm lại, AI khó có thể gây ra tình trạng thất nghiệp hàng loạt một cách đột ngột, nhưng nó sẽ làm thay đổi bản chất của nhiều công việc, khiến nhu cầu về một số nghề giảm đi, nhưng đồng thời cũng làm tăng nhu cầu đối với các nghề khác, thậm chí tạo ra những công việc hoàn toàn mới. Xu hướng này tương tự các làn sóng tự động hóa trong quá khứ, tuy nó diễn ra đột ngột hơn. Với những người bị ảnh hưởng trực tiếp, viễn cảnh ấy rất đáng lo. Họ sẽ phải tìm kiếm các nguồn thu nhập trước mắt, đồng thời học kỹ năng mới hoặc chuyển sang một nghề nghiệp hoàn toàn khác.
Vậy còn về dài hạn? Khi Al liên tục được cải thiện, liệu một ngày nào đó tất cả chúng ta có mất việc không? Và nếu điều đó xảy ra, các công ty Al sẽ trở thành thế lực thống trị, hay chúng ta sẽ bước vào một xã hội thịnh vượng? Đây là những câu hỏi rất khó đoán trước. Tin tốt là chúng ta không cần tiên đoán tương lai để xác định những bước đi đúng đắn cho hiện tại. Tác động ngắn hạn của tự động hóa mà chúng ta đang chứng kiến đòi hỏi chính những biện pháp can thiệp dùng để giải quyết tác động dài hạn của nó.
Trong một cuộc trò chuyện về tương lai của AI, nhà văn khoa học viễn tưởng Ted Chiang đã nói: "Nỗi sợ hãi công nghệ là nỗi sợ hãi chủ nghĩa tư bản 46. Nói cách khác, người lao động không e ngại những tiến bộ kỹ thuật; mà đúng hơn, họ sợ cách Al bị giới chủ và công ty sử dụng để hạ thấp sức mạnh và quyền tự chủ của họ tại nơi làm việc". Để giải quyết vấn đề này, chúng ta cần giải quyết tác động của chủ nghĩa tư bản.
Năm 2023, giới diễn viên và biên kịch ở Hollywood đã đồng loạt đình công. Các diễn viên phản đối hợp đồng cho phép các nhà sản xuất giữ quyền sử dụng hình ảnh của họ để tái hiện trong các phim và chương trình truyền hình sau này mà không cần chi trả thêm. Về phía các nhà biên kịch, việc dùng Al trong quá trình viết kịch bản đã gây nhiều tranh cãi. Họ muốn đảm bảo rằng tên họ vẫn sẽ được ghi nhận nếu có sử dụng Al và cũng muốn ngăn chặn khả năng bị Al thay thế hoàn toàn. Những mối quan tâm chung này đã dẫn đến cuộc đình công phối hợp đầu tiên giữa biên kịch và diễn viên ở Hollywood kể từ năm 1960. Cuộc đình công kết thúc với một thỏa thuận mới có lợi hơn, bao gồm các điều khoản bảo vệ người lao động khỏi việc lạm dụng AI.
Vai trò của các công đoàn và tập thể người lao động sẽ trở nên quan trọng hơn khi Al thay đổi cán cân quyền lực giữa lao động và tư bản ở ngày càng nhiều lĩnh vực. Các biện pháp bảo vệ và quy định pháp lý có thể đóng vai trò hỗ trợ. Ví dụ, Hội đồng Quan hệ Lao động Quốc gia Hoa Kỳ (U.S. National Labor Relations Board - NLRB) giám sát các thủ tục lao động và quyền thành lập công đoàn, bảo vệ người lao động khỏi hành vi trù dập từ giới chủ. Tuy nhiên, NLRB đang đối mặt với tình trang thiếu ngân sách, trong khi các chế tài dành cho chú lao động vi phạm vẫn còn quá nhẹ.
Chỉ riêng các chính sách bảo vệ lao động thì chưa đủ để đối phó với làn sóng thất nghiệp bất ngờ và khôn lường do Al gây ra. Cần xem xét các biện pháp táo bạo hơn. Một để xuất đang được ủng hộ là hệ thống Thu nhập cơ bản phổ quát (Universal Basic Income - UBI), cung cấp một khoản tiền cố định hằng tháng cho tất cả công dân, dù có việc làm hay không. Tại Phần Lan, vào giai đoạn 2017-2018, khoảng 2.000 người (ban đầu là người thất nghiệp) được chọn ngẫu nhiên để nhận 560 euro mỗi tháng trong vòng hai năm. Kết quả cho thấy họ ít gặp các vấn đề về sức khỏe tâm thần hơn, tin tưởng vào các thiết chế xã hội hơn, và cảm thấy chủ động hơn trong quá trình tìm việc so với nhóm đối chứng.
Một số nhà hoạch định chính sách lo ngại rằng UBI có thể khiến người dân mất động lực làm việc, dẫn đến tỷ lệ tham gia lao động giảm. Nhưng trong thí nghiệm ở Phần Lan, cũng như một thí nghiệm trước đó ở Canada, việc trợ cấp tiền mặt không khiến người tham gia giảm mong muốn tìm việc. Thậm chí ở Phần Lan, chính sách này còn góp phần làm tăng nhẹ tỷ lệ việc làm.
Một số biện pháp cải cách khác cũng được để xuất nhằm đối phó với những cú sốc trên thị trường lao động. Tại Hoa Kỳ, người lao động có thu nhập đạt mức tối thiểu trong năm liên trước sẽ đủ điều kiện nhận bảo hiểm thất nghiệp, chi trả khoảng 30-50% thu nhập cơ bản nếu họ bị cho thôi việc.
Việc mở rộng các chương trình như vậy có thể mang lại nhiều lợi ích. Những người lao động có thu nhập thấp thường chịu ảnh hưởng nặng nề nhất từ tự động hóa, nhưng đồng thời cũng là những người có ít khả năng đủ điều kiện nhận bảo hiểm nhất ở Hoa Kỳ, vì các tiêu chí khắt khe. Thực tế, chưa đến một phần ba số người thất nghiệp ở Hoa Kỳ nhận được trợ cấp thất nghiệp. Bên cạnh đó, các chính sách thôi việc hiệu quả cũng có thể đóng vai trò như một tấm đệm cho người lao động khi bị sa thải.
Một số đề xuất cải cách khác lại tập trung trực tiếp vào AI. Một số nhà kinh tế kêu gọi đánh thuế cao hơn với các công ty sử dụng công nghệ tự động hóa (còn gọi là “thuế robot"), cũng như các công ty phát triển AI. Tại Hoa Kỳ, lao động của con người phải chịu thuế, trong khi sử dụng phần mềm thì không. Theo các nhà kinh tế, đánh thuế AI để tạo ra một sân chơi công bằng là bước đầu tiên để khuyến khích doanh nghiệp duy trì việc làm.
Tựu trung, cũng như nhiều phần khác trong quyển sách này, bóc lột lao động và sự thiếu vắng các chính sách bảo vệ người lao động không phải là vấn đề bắt nguồn từ AI, và Al cũng không phải là nơi chúng sẽ chấm dứt. Trí tuệ nhân tạo chỉ là điểm nóng mới nhất trong lịch sử lâu dài của tự động hóa. Để giải quyết những vấn đề này một cách có hệ thống, chúng ta cần những thay đổi rất lớn.
Theo “AI - Lợi và Hại” của Arvind Narayanan và Sayash Kapoor
