Westpac: AI, nhân khẩu học và việc làm - Vì sao con người vẫn là trung tâm của nền kinh tế?

AI khó có khả năng lấy hết công việc của con người, nhưng lực lượng lao động trong tương lai chắc chắn sẽ thay đổi. May mắn thay, những thay đổi này phần lớn đang đi theo hướng tích cực. Tuy nhiên, các điều chỉnh về chính sách và định hướng xã hội vẫn là cần thiết.

• AI đang tự động hóa một số công việc trước đây do con người đảm nhiệm, nhưng lo ngại về tình trạng thất nghiệp hàng loạt là phóng đại. Lịch sử cho thấy, khi công nghệ mới xuất hiện, tỷ lệ việc làm trong các ngành bị tác động giảm xuống, nhưng sản lượng và việc làm trong toàn nền kinh tế lại tăng. AI cũng không làm giảm giá trị lao động con người. Những công việc mà “robot” có thể thực hiện sẽ trở nên phổ biến hơn và rẻ hơn, trong khi giá trị của những công việc chỉ con người đảm nhiệm sẽ tăng lên.
• Tác động giữa các ngành nghề và mức độ kinh nghiệm sẽ khác nhau. Các công việc văn phòng và hành chính dễ bị tự động hóa hơn, trong khi những ngành nghề chăm sóc và kỹ thuật ít chịu tác động hơn. Các vị trí đầu vào chịu ảnh hưởng nhiều hơn so với các vị trí cấp cao, vì họ đảm nhiệm khối lượng lớn các nhiệm vụ mang tính lặp lại – phù hợp với tự động hóa. Đồng thời, họ cũng là nhóm thường bị tác động mạnh trong các giai đoạn suy thoái kinh tế. Điều này giúp giải thích những lo ngại về triển vọng thị trường việc làm dành cho người mới ra trường tại Mỹ. Tuy nhiên, hiện Australia chưa xuất hiện các tín hiệu tương tự.
• Xu hướng nhân khẩu học tại các quốc gia như Australia (nhưng không phải Mỹ) cho thấy lực lượng lao động tương lai có khả năng thích ứng tốt hơn với thời đại AI. Dù vậy, những thách thức về đa dạng giới và nguồn tài trợ cho các ngành trọng yếu vẫn tồn tại. Điều này đòi hỏi cải cách chính sách và thay đổi nhận thức xã hội nhằm hỗ trợ lực lượng lao động vượt qua giai đoạn chuyển đổi.

AI – dù là dạng sinh tạo hay các dạng khác – về bản chất tiếp tục là một công nghệ tự động hóa các công việc thủ công từng tồn tại trong quá khứ. Khi một quy trình trở nên hiệu quả hơn, số lượng lao động cần thiết để tạo ra cùng mức sản lượng sẽ giảm.

Hiểu được điều đó, không khó để lý giải tại sao nhiều người lo ngại công việc của họ có nguy cơ biến mất. Một số quan điểm cho rằng AI sẽ dẫn đến thất nghiệp trên diện rộng, khiến chính phủ buộc phải áp dụng Thu nhập Cơ bản Toàn dân. Những tuyên bố như vậy đôi khi đến từ chính các nhân vật trong ngành công nghệ, điều này khó có thể xem là cách thức hiệu quả để xây dựng sự ủng hộ của công chúng đối với công nghệ mới.

Điểm tích cực là, với mỗi làn sóng công nghệ mang tính chuyển đổi qua nhiều thế kỷ, các xã hội đều tìm ra những công việc mới. Mặc dù giai đoạn chuyển tiếp có thể gặp nhiều khó khăn, kết quả cuối cùng không phải là giảm việc làm. Khoảng 300 năm trước, gần hai phần ba nam giới Anh làm nông nghiệp; con số này còn cao hơn ở các xã hội thuộc địa cách đây 200 năm, bao gồm cả vùng đất sau này trở thành Australia. Hiện nay, ngành nông nghiệp chỉ chiếm dưới 2% lực lượng lao động, nhưng con người có khả năng tiếp cận với nhiều loại thực phẩm hơn rất nhiều. 98% lực lượng lao động còn lại chuyển sang các ngành nghề mới. Một quá trình tương tự diễn ra trong Cách mạng Công nghiệp khi ngành dệt may được cơ giới hóa. Tỷ lệ lao động trong ngành giảm mạnh, nhưng sản lượng lại tăng. Năng suất được cải thiện trong thế kỷ 20 cũng mở đường cho nhiều ngành dịch vụ mới.

Trái với nhận định của một số bình luận viên công nghệ, AI không làm giảm giá trị lao động con người. Lượng công việc mà “robot” có thể đảm nhiệm sẽ mở rộng mạnh, khiến giá tương đối của nhóm công việc này giảm. Trong khi đó, số người có khả năng đảm nhiệm các công việc chỉ con người mới thực hiện được không tăng đáng kể, ngay cả khi một bộ phận người lao động bị thay thế. Do đó, giá trị tương đối của nhóm công việc này sẽ tăng. Sự tương tác trực tiếp giữa con người với con người sẽ trở thành yếu tố có giá trị cao, tạo ra nhu cầu lao động lớn hơn trong các lĩnh vực này.

Nhiều công việc vẫn đòi hỏi năng lực con người ngay cả khi AI ngày càng phát triển. Đặc biệt, khả năng xác định câu hỏi cần đặt ra (cũng như “đặt câu hỏi như thế nào”, hay còn gọi là kỹ thuật prompt) vẫn là kỹ năng mang tính độc quyền của con người.

Tác động của tự động hóa không đồng đều giữa các nhóm ngành nghề. Nhiều báo cáo gần đây tìm cách định lượng các nhiệm vụ dễ tự động hóa hoàn toàn, các nhiệm vụ được AI hỗ trợ, cùng những thay đổi trong yêu cầu nghề nghiệp. Cách tiếp cận này vẫn còn hạn chế vì công việc không phải lúc nào cũng là tập hợp các nhiệm vụ tách biệt. Một số phương pháp đánh giá, bao gồm cách tiếp cận của ILO ban đầu sử dụng ChatGPT, có thể chưa phản ánh đầy đủ năng lực hiện tại và tương lai của AI.

Tuy nhiên, mô hình tác động đã rõ ràng – nhóm công việc văn phòng và hành chính là những công việc dễ bị tự động hóa nhất. Các ngành kỹ thuật, xây dựng và các lĩnh vực chăm sóc – nơi tương tác con người đóng vai trò quan trọng – ít bị ảnh hưởng hơn.

Một lo ngại khác là tác động không đồng đều theo kinh nghiệm trong cùng một ngành nghề. Thông thường, nhóm nhiệm vụ dễ tự động hóa nhất là các nhiệm vụ lặp lại mà người mới vào nghề thường đảm nhận. Đây là mối quan tâm xuất hiện tại nhiều ngành như tư vấn quản lý, giáo dục đại học và các lĩnh vực văn phòng khác. Nhiều người lo ngại rằng nếu phần lớn các nhiệm vụ lặp lại này được tự động hóa, nhân viên mới sẽ không còn cơ hội tích lũy kinh nghiệm.

Những lo ngại này có thể bị thổi phồng. Lượng công việc lặp lại cần thiết để đào tạo nhân viên mới chắc chắn thấp hơn trước. Trong lĩnh vực kinh tế học, ba thập kỷ trước, phần lớn công việc của một chuyên gia kinh tế trẻ liên quan đến thao tác bảng tính thủ công – những công việc không mang lại nhiều giá trị sau vài lần thực hiện. Ngày nay, dữ liệu phong phú hơn, các mô hình phức tạp hơn và kỳ vọng cao hơn. Mặc dù ít công việc lặp lại hơn, các chuyên gia kinh tế trẻ vẫn đáp ứng được kỳ vọng và thậm chí có đường cong học tập nhanh hơn. Với thời gian tiết kiệm được từ các nhiệm vụ lặp lại, họ có thể tập trung hơn vào phát triển tư duy, kỹ năng mềm và những năng lực mang tính con người.

Dù vậy, tác động tiêu cực theo kinh nghiệm vẫn tồn tại. Mặc dù yêu cầu về kỹ năng ở nhóm mới vào nghề tăng lên, các vị trí đầu vào vẫn là nhóm chịu tác động mạnh nhất. Nghiên cứu học thuật cho thấy nhóm này cũng dễ chịu tác động trong thời kỳ suy thoái. Việc ngừng tuyển dụng nhân viên mới đơn giản hơn nhiều so với việc cắt giảm nhân sự dày dạn kinh nghiệm. Những gián đoạn đầu sự nghiệp này có thể để lại ảnh hưởng lâu dài.

Do đó, sự lo lắng về triển vọng việc làm cho người mới ra trường trong thời đại AI là điều dễ hiểu. Tại Mỹ, các dấu hiệu suy yếu trong phân khúc này có thể phản ánh điều kiện kinh tế vĩ mô, hoặc ảnh hưởng từ việc áp dụng AI, hoặc cả hai, hoặc chỉ là điều chỉnh sau giai đoạn tuyển dụng quá mức hậu đại dịch – theo nhận định của các nhà nghiên cứu tại Stanford University, St. Louis Fed và các tổ chức khác.

Tại Australia, chưa có bằng chứng rõ ràng cho thấy tác động này. Như nhận xét của Ryan Wells thuộc Westpac Economics tuần trước, tỷ lệ thất nghiệp của thanh niên có dao động và xu hướng tăng, nhưng chưa có dấu hiệu suy giảm đáng kể trong tuyển dụng ở các vị trí đầu vào. JSA ghi nhận tỷ lệ lấp đầy vị trí tuyển dụng được cải thiện, bao gồm cả trong quý 6. Nếu thị trường việc làm đầu vào suy yếu, số lượng ứng viên trung bình cho mỗi vị trí trong các ngành then chốt sẽ tăng đáng kể trong khi số lượng ứng viên phù hợp giữ nguyên hoặc giảm. Tuy nhiên, dữ liệu cho thấy điều ngược lại – số lượng ứng viên phù hợp tăng trong khi tổng ứng viên ổn định hoặc giảm nhẹ so với một hoặc hai năm trước.

Nghiên cứu về tác động khác biệt giữa các ngành nghề cho thấy cần có phản ứng chính sách và xã hội tương ứng. Như đã nêu, các ngành nghề chịu tác động mạnh nhất là nhóm công việc văn phòng, dễ tự động hóa. Các ngành nghề cần nhiều tương tác con người (như chăm sóc) hoặc kỹ năng thủ công và kỹ thuật (như xây dựng) ít chịu tác động hơn. Điều này tạo ra những hệ quả lớn ở cấp ngành nghề.

Ở góc độ tích cực, xu hướng cung lao động ở các nền kinh tế phương Tây, gồm Australia nhưng không gồm Mỹ, đang dịch chuyển theo hướng phù hợp với bối cảnh AI. Như Ryan và tôi đã phân tích trước đây, sự già hóa dân số (trừ Mỹ) thúc đẩy tỷ lệ tham gia lực lượng lao động ở nhóm tuổi cao hơn và tỷ lệ phụ nữ tham gia ngày càng lớn. Lực lượng lao động này – giàu kinh nghiệm, có khả năng xác định vấn đề đúng – phù hợp để phát triển trong thời đại AI, với nhu cầu đào tạo bổ sung không quá lớn.

Ở chiều ngược lại, Australia vẫn gặp khó khăn trong việc đào tạo đủ lao động kỹ thuật và thủ công. Mức độ mất cân bằng giới tính cũng hạn chế nguồn cung lao động: ngành xây dựng là ngành có tỷ lệ nữ thấp nhất; thậm chí ngành khai thác mỏ còn cân bằng giới tính tốt hơn. Các ngành ‘‘chăm sóc’’ tăng trưởng vì lý do cấu trúc nhưng vẫn phụ thuộc vào nguồn tài trợ công hạn chế. Điều này cho thấy nhu cầu cấp thiết về chính sách hỗ trợ và cải cách xã hội. Đồng thời, xã hội cũng cần xem xét lại nhận thức về giá trị của từng nhóm công việc.