Khi AI trở thành "lực lượng lao động"

Cuộc đua AI đang ngày càng "nóng" hơn, xuất hiện trên khắp các diễn đàn, nghị trường toàn cầu. Cùng với đó là rất nhiều kỳ vọng về một nền kinh tế siêu trí tuệ AGI đang đến gần, cũng như mối lo ngại về nguy cơ mất việc hàng loạt, xáo trộn thương mại và kinh tế toàn cầu. Câu hỏi xa xôi hơn nữa là làm sao đảm bảo lợi ích được chia sẻ công bằng giữa các bên liên quan, không để ai bị bỏ lại phía sau trong quá trình chuyển đổi công nghệ, hướng tới một tương lai phát triển bền vững.

Đầu năm 2025, CEO OpenAI Sam Altman dự đoán năm nay có thể chứng kiến những tác nhân AI (AI agent) đầu tiên thực sự gia nhập lực lượng lao động, tạo ra tác động lớn đến năng suất doanh nghiệp.

Còn Dario Amodei, CEO Anthropic (và cựu phó giám đốc nghiên cứu tại OpenAI), thậm chí dự báo mạnh mẽ hơn: trong 1-5 năm tới, AI có thể xóa sổ tới 50% việc làm văn phòng cấp thấp và đẩy tỷ lệ thất nghiệp lên 10-20%.

Không chỉ các lãnh đạo công nghệ, nhiều nhà đầu tư, tổ chức tài chính và chuyên gia kinh tế vĩ mô đều đồng thuận rằng: AI sẽ tạo ra tác động lớn, diễn ra nhanh chóng, và vô cùng xáo trộn.

Nhưng xáo trộn sẽ diễn ra thế nào?

Lộ trình xáo trộn: nhanh hay chậm, chia đều rủi ro hay tập trung?

Theo các chuyên gia từ chuyên trang phân tích công nghệ Freethink (Hoa Kỳ), có ít nhất bốn kịch bản kinh tế có thể xảy ra, dựa trên hai tiêu chí chính: tốc độ triển khai AI (nhanh hay chậm) và mức độ phân bổ lợi ích (rộng rãi hay tập trung vào một nhóm nhỏ).

Thêm vào đó, các chuyên gia cũng phân tích cụ thể về xu hướng phát triển của công nghệ AI trong các lĩnh vực vốn, lao động, và chính sách.

Về vốn, doanh thu quý gần nhất của Nvidia đạt 148 tỷ USD, tăng 86% so với cùng kỳ, vẫn còn danh sách dài chờ mua chip H100. Một lần huấn luyện mô hình AI tiên tiến đã tốn khoảng 500 triệu USD chi phí phần cứng và điện. Các “ông lớn” điện toán đám mây cùng Meta đã đổ hơn 200 tỷ USD vào AI và trung tâm dữ liệu trong năm 2024.

Về lao động, các mô hình AI hàng đầu giờ đã có thể vượt qua kỳ thi luật sư, soạn thảo hợp đồng hay viết mã lập trình. Doanh nghiệp không chỉ nghĩ đến việc hỗ trợ nhân viên mà còn tính tới việc thay thế họ. Một số nghiên cứu cho thấy năng suất tăng 30-40% khi sử dụng AI đồng hành.

Chính sách về AI đang phát triển mạnh, nhận được sự quan tâm hàng đầu từ các chính phủ. Châu Âu xây dựng luật AI tập trung vào tính minh bạch, chứ không cấm đoán tuyệt đối. Mỹ dưới chính quyền Trump đã bãi bỏ mọi chính sách AI cũ từ đầu 2025. Trung Quốc đang tăng tốc xây chuỗi cung ứng chip nội địa. Nói cách khác, không nơi nào muốn bỏ lỡ “miếng bánh AI.”

Tất cả cộng lại cho thấy tốc độ áp dụng AI có thể sẽ rất nhanh: chỉ 1-5 năm chứ không phải 1-5 thập kỷ.

Câu hỏi còn lại: Liệu lợi ích từ AI sẽ được phân bổ rộng rãi hay tập trung vào số ít?

Theo Freethink, điều này phụ thuộc vào ba yếu tố chính: tập trung tính toán (compute concentration), nguồn năng lượng, và sự xuất hiện của những công việc mới “bổ trợ” giúp con người duy trì vai trò song song với AI.

Viễn cảnh 2030: Xáo trộn hay bình thường mới?

Giả sử từ năm 2027, AI giúp tăng năng suất toàn cầu thêm 1 điểm phần trăm mỗi năm, như Goldman Sachs dự báo. Đến 2030, kinh tế thế giới sẽ giàu hơn khoảng 6%, tương đương 6.000 tỷ USD.

Tuy nhiên, việc làm văn phòng cấp thấp có thể giảm tới 30%. Một phần lao động bị thay thế có thể nghỉ hưu, số khác chuyển sang các ngành dịch vụ truyền thống hoặc những công việc mới liên quan đến AI.

Tại Mỹ, tỷ lệ thất nghiệp có thể lên mức cao đơn lẻ, còn ở châu Âu lục địa có thể chạm ngưỡng hai con số. Thu nhập có thể phân hóa rõ hơn: top 10% người lao động tăng thu nhập 15%, thu nhập trung vị gần như không đổi, còn nhóm thu nhập thấp nhất giảm sút.

Thương mại quốc tế cũng sẽ xáo trộn. Các quốc gia giàu năng lượng và chip (như Mỹ, Đài Loan, vùng Vịnh) có thể thặng dư thương mại. Các nước xuất khẩu sản xuất truyền thống (như Việt Nam) có thể mất một phần lợi thế nếu các nước nhập khẩu đầu tư tự động hóa và sản xuất trong nước. Ngược lại, các quốc gia xuất khẩu dịch vụ (Ấn Độ, Philippines, châu Phi nói tiếng Anh) có thể hưởng lợi nếu tận dụng được AI giá rẻ để cung cấp dịch vụ toàn cầu.

Lạm phát có thể chia làm hai mảng: năng lực tư duy số gần như có chi phí biên bằng 0, nhưng điện, đất gần trung tâm dữ liệu, và kim loại quý hiếm cho GPU vẫn đắt đỏ. Thành phố vẫn là trung tâm kinh tế vì hiệu ứng tập trung nhân tài, khiến chỉ số CPI có thể phản ánh một bức tranh khó đoán.

Nếu không có biện pháp can thiệp, kịch bản rất dễ rơi vào Oligarchic Boom (Bùng nổ tài phiệt): tăng trưởng nhanh nhưng tập trung vào thiểu số, dẫn đến phản ứng chính trị dữ dội.

Trong cuộc đua AI: làm sao để "tất cả cùng thắng"?

Theo Freethink có ba yếu tố chính sẽ quyết định AI mang lại lợi ích tập trung hay chia sẻ.

Thứ nhất là tập trung tính toán (Compute concentration). Chi phí huấn luyện các mô hình AI mạnh nhất tăng siêu tuyến tính. Chi phí đào tạo từ GPT-2 đến GPT-4 đã nhảy vọt 2.000 lần, từ khả năng viết vài đoạn văn thành vượt qua kỳ thi đại học. Các công ty như OpenAI đang chi hàng chục tỷ USD cho siêu máy tính Stargate. Nếu không có mã nguồn mở theo kịp, kỷ nguyên AI có thể rơi vào tay “các đại gia đường sắt mới” – những ai đủ tiền đốt tỷ đô để huấn luyện AI.

Thứ hai là năng lượng (Energy). IEA dự báo điện dùng cho data center có thể gấp đôi lên ~945 TWh (tương đương mức tiêu thụ của Nhật Bản hiện nay) vào năm 2030, chủ yếu do AI. Những nơi có nguồn năng lượng sạch rẻ như Texas (gió), Quebec (thủy điện), hay Vịnh Mexico (hạt nhân) sẽ hút đầu tư và duy trì thặng dư thương mại. Nếu lưới điện không kịp mở rộng, AI sẽ bị kìm chân và chỉ tập trung ở những “ốc đảo năng lượng.”

Thứ ba là công việc bổ trợ cho con người (Human complements). AGI vẫn cần dữ liệu, mục tiêu và kiến thức thế giới thực mà nó không tự rút ra từ pixel. Khi AI ăn dần các công việc trí tuệ, con người sẽ làm gì? Câu trả lời là “meta-work”: nuôi, điều chỉnh và giám sát AI.

Giống như việc nông nghiệp sinh ra phần mềm, cả những công việc mới sẽ xuất hiện để phục vụ AI. Ví dụ, người quản lý dữ liệu mô phỏng gian lận cho bảo hiểm, người thiết kế gói lệnh cho AI tạo hình ảnh ở Nairobi, nhà sử học kiểm tra trích dẫn “bịa đặt” trong báo cáo AI tại California...

Những nghề này có thể chưa hào nhoáng, nhưng giống hệt các bộ phận IT sơ khai năm 1965: vụng về, chuyên biệt, nhưng là mầm mống của ngành công nghiệp khổng lồ. Nếu hệ thống giáo dục và nền tảng gig economy kịp đào tạo những vai trò bổ trợ này, lợi ích từ AI có thể lan tỏa rộng hơn.

Kết quả tương lai phụ thuộc vào quyết định hôm nay

Một số ý kiến hoài nghi đặt câu hỏi: “Nếu AGI làm hết các công việc trí tuệ, con người còn làm gì?”

Lịch sử cho thấy mỗi khi chi phí một yếu tố đầu vào giảm mạnh, những ngành nghề mới lại xuất hiện. Điện từng mở ra ngành luyện nhôm, chụp MRI; giá “tư duy số” rẻ sẽ tạo ra gia sư cá nhân, thiết kế thuốc tự động, trí tuệ kinh doanh quy mô khu phố, và cả thị trường mới để kiểm soát chính bản thân AI.

Sự thật không dễ chịu là nhiều công việc truyền thống chắc chắn sẽ biến mất. Nhưng cũng rõ ràng rằng những lĩnh vực bổ trợ kinh tế mới đang xuất hiện. Vấn đề là chúng cần được mở rộng đủ nhanh, được hỗ trợ bằng chuẩn mực xã hội và vốn đầu tư — chứ không phải phép màu.

Nếu cảnh báo của Amodei đúng phần nào, thì ngay cả kịch bản lạc quan nhất cũng đồng nghĩa với biến động khủng khiếp trong cách chúng ta làm việc, thứ mà lẽ ra phải mất hàng chục năm để xảy ra, nay có thể chỉ trong vài năm tới.

Phản ứng đúng lúc này không phải là hoảng loạn hay thờ ơ, mà là hành động quyết liệt của các thể chế. Cuộc chơi chưa an bài, nhưng các quân cờ đã sắp sẵn. Liệu ta sẽ có một “Shared Upswing” (cùng thắng), hay phải đối mặt với “Oligarchic Boom” và hậu quả chính trị nặng nề? Câu trả lời sẽ phụ thuộc vào cách ta phân bổ lợi ích, đào tạo lực lượng lao động mới và xây dựng hạ tầng năng lượng đủ mạnh.

Tương lai AGI có thể đang đến nhanh hơn. Và cách các nền kinh tế, thị trường lao động chuẩn bị hôm nay sẽ định hình ai là người được hưởng lợi và ai bị bỏ lại phía sau.

×