Ba xu hướng AI cần theo dõi theo nhìn nhận của một nhà kinh tế học đoạt giải Nobel

Ba xu hướng AI cần theo dõi theo nhìn nhận của một nhà kinh tế học đoạt giải Nobel

Vài tháng trước khi được trao giải Nobel Kinh tế năm 2024, Daron Acemoglu đã công bố một bài báo khiến ông không được lòng nhiều người tại Thung lũng Silicon. Trái ngược với những hứa hẹn của các CEO công nghệ lớn về một cuộc cách mạng toàn diện đối với công việc văn phòng, Acemoglu ước tính rằng AI chỉ mang lại sự tăng trưởng nhỏ cho năng suất của Mỹ và sẽ không loại bỏ nhu cầu về con người. Ông viết rằng AI khá tốt trong việc tự động hóa một số nhiệm vụ nhất định, nhưng nhiều công việc vẫn sẽ ổn định.

Hai năm sau, quan điểm thận trọng của Acemoglu vẫn chưa được phổ biến rộng rãi. Những lời bàn tán về ngày tận thế việc làm do AI gây ra xuất hiện ở khắp mọi nơi, từ các cuộc vận động tranh cử của Thượng nghị sĩ Bernie Sanders đến những cuộc trò chuyện tình cờ tại siêu thị. Một số nhà kinh tế học trước đây từng hoài nghi giờ đây đã cởi mở hơn với ý tưởng rằng một sự thay đổi lớn có thể sắp xảy ra với AI.

Mặt khác, dữ liệu vẫn đứng về phía Acemoglu; các nghiên cứu lặp đi lặp lại cho thấy AI không ảnh hưởng đến tỷ lệ việc làm hoặc sa thải. Nhưng công nghệ đã phát triển khá nhiều kể từ những dự đoán thận trọng của ông. Tôi đã có cuộc trò chuyện với ông để hiểu xem bất kỳ sự phát triển mới nào trong AI có thay đổi luận điểm của ông hay không, và để tìm ra điều gì thực sự khiến ông lo ngại những ngày này nếu không phải là sự xuất hiện sắp tới của Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI).

Các tác nhân AI (AI Agents)

Một trong những bước nhảy vọt kỹ thuật lớn nhất của AI kể từ bài báo của Acemoglu là AI tác nhân, hay các công cụ có thể vượt qua các chatbot và hoạt động độc lập để hoàn thành mục tiêu bạn đưa ra. Vì chúng có thể làm việc độc lập thay vì chỉ trả lời câu hỏi, các công ty ngày càng quảng bá các tác nhân như một sự thay thế "một-cho-nhiều" cho nhân viên.

"Tôi nghĩ đó chỉ là một đề xuất thất bại," Acemoglu nói. Ông cho rằng các tác nhân nên được coi là công cụ để hỗ trợ các phần cụ thể trong công việc của một người chứ không phải thứ đủ linh hoạt để xử lý toàn bộ công việc của họ.

Một lý do liên quan đến tất cả các nhiệm vụ khác nhau tạo nên một công việc, điều mà Acemoglu đã nghiên cứu trong công việc của mình về AI từ năm 2018. Ví dụ, một kỹ thuật viên X-quang phải xoay sở 30 nhiệm vụ khác nhau, từ việc ghi lại tiền sử bệnh nhân đến việc tổ chức lưu trữ hình ảnh chụp quang vú tuyến vú. Một công nhân có thể tự nhiên chuyển đổi giữa các định dạng, cơ sở dữ liệu và phong cách làm việc để làm điều này, Acemoglu nói, nhưng một AI sẽ cần bao nhiêu công cụ hoặc giao thức riêng lẻ để làm điều tương tự?

Việc các tác nhân có thúc đẩy tác động của AI đối với việc làm hay không sẽ phụ thuộc vào việc chúng có thể xử lý sự điều phối giữa các nhiệm vụ mà con người làm một cách tự nhiên hay không. Các công ty AI đang cạnh tranh khốc liệt để chứng minh rằng các tác nhân AI của họ có thể làm việc độc lập trong thời gian dài ngày càng mà không mắc lỗi, đôi khi phóng đại kết quả — nhưng Acemoglu nói rằng nhiều công việc sẽ được miễn khỏi sự chiếm đoạt của AI nếu các tác nhân không thể chuyển đổi linh hoạt giữa các nhiệm vụ.

Làn sóng tuyển dụng mới

Trong nhiều năm, các gã khổng lồ công nghệ đã đưa ra mức lương khổng lồ để tuyển dụng các nhà nghiên cứu AI. Nhưng tôi đã hỏi Acemoglu về một làn sóng tuyển dụng khác mà tôi nhận thấy: các công ty AI đều đang xây dựng các đội ngũ kinh tế học nội bộ.

OpenAI đã tuyển dụng Ronnie Chatterji từ Đại học Duke vào năm 2024 để làm nhà kinh tế trưởng và thông báo vào năm ngoái rằng Chatterji sẽ làm việc với Jason Furman — nhà kinh tế học Harvard và cựu cố vấn của Barack Obama — để nghiên cứu về AI và việc làm. Anthropic đã tập hợp một nhóm gồm 10 nhà kinh tế học hàng đầu để thực hiện công việc tương tự. Và chỉ tuần trước, Google DeepMind thông báo họ đã tuyển dụng Alex Imas, một nhà kinh tế học từ Đại học Chicago, để làm "giám đốc kinh tế học AGI". Acemoglu cũng nhận thấy các đồng nghiệp bị lôi kéo cho các vai trò này.

"Điều đó có ý nghĩa," ông nói: Các công ty AI rất nhận thức rõ rằng sự hoài nghi của công chúng về AI, một phần lớn do lo ngại về việc làm, đang gia tăng. Và họ có động lực mạnh mẽ để định hình câu chuyện kinh tế xung quanh công nghệ của họ (hãy xem xét đề xuất mới nhất của OpenAI cho một kỷ nguyên mới của chính sách công nghiệp).

"Tôi hy vọng chúng ta sẽ không nhận được," Acemoglu nói, "là họ quan tâm đến các nhà kinh tế học chỉ để thúc đẩy quan điểm của họ hoặc thúc đẩy sự cường điệu." Sự căng thẳng đó bao trùm lên lĩnh vực mới nổi của "kinh tế học AI"; điều đáng lo ngại là một số nghiên cứu có ảnh hưởng nhất về tác động của AI đối với công việc có thể ngày càng đến từ các công ty có nhiều lợi ích nhất từ những kết quả thuận lợi.

Các ứng dụng AI

Tôi không nghĩ AI khó sử dụng; hầu hết chúng ta tương tác với nó thông qua các chatbot sử dụng ngôn ngữ đơn giản. Nhưng Acemoglu nói chúng ta nên xem xét nó so với loại phần mềm đã khởi xướng các cuộc cách mạng công nghệ trước đây, như PowerPoint cho các bài thuyết trình và Word cho tài liệu.

"Bất kỳ ai cũng có thể cài đặt những thứ này trên máy tính của họ và khiến chúng làm những điều họ muốn chúng làm," ông nói. Chúng lan rộng tương ứng.

"Chúng ta chưa thấy sự phát triển của các ứng dụng dựa trên AI có tính khả dụng tương tự," ông nói. Ngay cả khi bất kỳ ai cũng có thể trò chuyện với một mô hình AI, người lao động trung bình thường mất một khoảng thời gian để có được sự sử dụng thực tế và hiệu quả từ nó. Đó là một phần lý do tại sao AI chưa cho thấy bất kỳ tác động mang tính địa chấn nào đối với thị trường lao động hoặc nền kinh tế. Một trong những tín hiệu chính mà Acemoglu đang theo dõi là sự tạo ra các ứng dụng giúp việc sử dụng AI trở nên dễ dàng hơn.

Tuy nhiên, ông thừa nhận rằng trong một thời gian, chúng ta sẽ thấy tất cả các loại bằng chứng mâu thuẫn về AI: những câu chuyện giai thoại rằng sinh viên tốt nghiệp đại học thấy thị trường việc làm ngày càng tệ hơn, nhưng không có tác động đáng chú ý của AI đối với năng suất, ví dụ. "Có một lượng lớn sự không chắc chắn," ông nói. Và đó là điều đáng nói nhất về nền kinh tế AI hiện nay: sự chắc chắn của lời biện hộ bên cạnh sự không chắc chắn của mọi thứ khác.