Daron Acemoglu, chủ nhân giải Nobel Kinh tế, cho rằng đến nay vẫn chưa có dữ liệu xác nhận AI đang thay thế lao động trên diện rộng. Theo MIT Technology Review ngày 12/5 (giờ địa phương), ông nêu ra ba biến số có thể định hình kinh tế AI gồm AI agent, xu hướng các công ty AI tuyển nhà kinh tế học và mức độ dễ sử dụng của các ứng dụng AI.

Trong một nghiên cứu được công bố trước khi nhận Nobel năm 2024, Acemoglu dự báo AI có thể giúp năng suất tại Mỹ tăng nhẹ, nhưng chưa đến mức khiến lao động con người trở nên không cần thiết. Hai năm sau, ông cho biết đánh giá này về cơ bản không thay đổi, khi các nghiên cứu hiện nay vẫn chưa cho thấy tác động rõ rệt của AI đối với tỷ lệ việc làm hay tình trạng sa thải.

Một trong những yếu tố ông đặc biệt quan tâm là AI agent. Khác với chatbot chủ yếu trả lời câu hỏi, AI agent được kỳ vọng có thể tự thực hiện mục tiêu được giao. Dù nhiều doanh nghiệp quảng bá công nghệ này như công cụ thay thế lao động, Acemoglu cho rằng AI agent hiện phù hợp hơn với vai trò hỗ trợ từng đầu việc, thay vì thay thế trọn vẹn công việc của con người.

Theo ông, một vị trí việc làm thường bao gồm nhiều nhiệm vụ khác nhau. Ông lấy ví dụ kỹ thuật viên chụp X-quang phải xử lý khoảng 30 đầu việc, từ tổng hợp tiền sử bệnh nhân đến lưu trữ ảnh chụp nhũ ảnh. Con người có thể chuyển đổi khá tự nhiên giữa nhiều định dạng, cơ sở dữ liệu và quy trình làm việc khác nhau, trong khi khả năng phối hợp ở mức tương đương của AI vẫn còn là dấu hỏi. Nếu agent không thể linh hoạt chuyển đổi giữa các tác vụ, nhiều việc làm có thể tránh được nguy cơ bị AI thay thế.

Acemoglu cũng lưu ý đến việc các công ty AI đang tăng cường tuyển dụng nhà kinh tế học. Năm 2024, OpenAI tuyển Ronny Chatterji từ Đại học Duke vào vị trí kinh tế trưởng. Năm ngoái, Chatterji cho biết ông nghiên cứu về AI và việc làm cùng Jason Furman. Anthropic cũng tập hợp 10 nhà kinh tế học để triển khai nghiên cứu tương tự. Tuần trước, Google DeepMind tuyển Alex Imas, nhà kinh tế học của Đại học Chicago, làm giám đốc bộ phận “kinh tế học AGI”.

Theo Acemoglu, xu hướng này phản ánh mức độ hoài nghi ngày càng lớn của công chúng đối với AI, đặc biệt trong bối cảnh lo ngại về việc làm gia tăng. Ông cho rằng các công ty AI có động lực rất lớn để định hình cách thị trường nhìn nhận tác động kinh tế của công nghệ này. Điều ông lo ngại là những nghiên cứu then chốt về ảnh hưởng của AI đối với lao động có thể ngày càng tập trung vào các doanh nghiệp sẽ được hưởng lợi nhiều hơn nếu kết quả nghiên cứu nghiêng theo hướng tích cực.

Biến số thứ ba, theo ông, là mức độ dễ sử dụng của các ứng dụng AI. Khác với những phần mềm như PowerPoint hay Word, vốn có thể cài đặt và sử dụng ngay cho công việc, các ứng dụng dựa trên AI hiện vẫn chưa đạt được mức tiện dụng tương tự. Dù gần như ai cũng có thể trò chuyện với mô hình AI, việc giúp lao động phổ thông khai thác công cụ này hiệu quả trong công việc vẫn cần thêm thời gian.

Acemoglu cho rằng sự xuất hiện của những ứng dụng giúp AI trở nên dễ dùng hơn sẽ là tín hiệu quan trọng trong thời gian tới. Tuy nhiên, trong bối cảnh vừa xuất hiện các ví dụ cho thấy thị trường việc làm của sinh viên mới tốt nghiệp xấu đi, vừa có những chỉ báo cho thấy biến động năng suất vẫn chưa rõ rệt, ông nhấn mạnh từ khóa phù hợp nhất để mô tả kinh tế AI lúc này là “bất định”.