Với AI, điều quan trọng không chỉ là công nghệ có thể làm gì, mà là con người muốn dùng nó để thay thế lao động hay để mở rộng năng lực của lao động.
Một nghiên cứu mới do nhà kinh tế lao động David Autor của MIT dẫn dắt cho thấy, trong lịch sử hậu Thế chiến II tại Mỹ, các công việc mới do công nghệ tạo ra thường đem lại lợi ích lớn nhất cho lao động trẻ, có trình độ đại học, đặc biệt là nhóm dưới 30 tuổi ở đô thị.
Từ máy đánh chữ đến AI, công nghệ liên tục tái định hình cách con người làm việc và tạo ra giá trị. Ảnh: Midjourney
Theo Autor, trước đây giới nghiên cứu chưa từng nhìn rõ ai thực sự đảm nhận các công việc mới. Kết quả cho thấy đó chủ yếu là những người trẻ, có học vấn cao. Nghiên cứu cũng nhấn mạnh vai trò của nhu cầu trong đổi mới: đầu tư quy mô lớn của chính phủ Mỹ vào nghiên cứu và sản xuất thời Thế chiến II đã tạo ra nhiều chuyên môn mới. Nói cách khác, ở đâu có đầu tư mới, ở đó hình thành nhu cầu về tri thức mới.
Những phát hiện này đặc biệt đáng chú ý khi AI đang lan rộng vào nơi làm việc. Tuy nhiên, David Autor cho rằng còn quá sớm để kết luận AI sẽ tác động đến thị trường lao động ra sao. Theo ông, AI có thể làm xói mòn nhiều nhiệm vụ cụ thể, nhưng mất nhiệm vụ không đồng nghĩa với mất việc làm, bởi một công việc thường bao gồm nhiều nhiệm vụ khác nhau.
Câu hỏi quan trọng hơn là: những công việc mới sẽ xuất hiện từ đâu, có hình hài thế nào và ai đủ năng lực đảm nhận chúng? Nghiên cứu mới tiếp nối công trình năm 2024, từng chỉ ra khoảng 6 trong 10 việc làm tại Mỹ giai đoạn 1940 – 2018 thuộc về các chuyên môn mới phát triển sau năm 1940.
Dữ liệu cho thấy vào năm 1950, khoảng 7% người lao động Mỹ làm trong các loại công việc mới xuất hiện từ sau năm 1930. Gần đây hơn, trong giai đoạn 2011 – 2023, khoảng 18% lao động làm trong các dòng công việc được giới thiệu từ sau năm 1970. Các công việc mới này thường xuất hiện nhiều hơn ở đô thị và mang lại lợi thế rõ hơn cho người dưới 30 tuổi.
Đặc biệt, việc từng làm trong một công việc mới có thể tạo ra tác động lâu dài. Những người đã làm công việc mới vào năm 1940 có khả năng tiếp tục làm công việc mới vào năm 1950 cao gấp 2,5 lần so với dân số chung. Người có bằng đại học cũng có xác suất tham gia công việc mới cao hơn người tốt nghiệp trung học 2,9 điểm phần trăm.
Công việc mới thường đi kèm mức lương cao hơn. Nhưng lợi thế thu nhập này không kéo dài mãi. Khi một chuyên môn từng khan hiếm trở nên phổ biến, “phần thưởng” tiền lương cũng giảm dần.
“Giá trị của sự khan hiếm bị bào mòn”, Autor nói. “Nó trở thành kiến thức phổ thông. Bản thân nó cũng có thể bị tự động hóa. Công việc mới rồi cũng trở thành công việc cũ.”
Lái ô tô từng là một kỹ năng hiếm. Sử dụng các phần mềm xử lý văn bản như WordPerfect hay Microsoft Word cũng từng là lợi thế nghề nghiệp trong thập niên 1990. Nhưng sau một thời gian, những kỹ năng này trở thành điều cơ bản trong sử dụng máy tính.
Điểm đáng chú ý khác của nghiên cứu là vai trò của nhu cầu trong việc tạo ra công việc mới. Khi phân tích dữ liệu cấp hạt trong thời kỳ Thế chiến II, nhóm nghiên cứu phát hiện những nơi có nhà máy mới do chính phủ hỗ trợ thường tạo ra nhiều công việc mới hơn. Khoảng 85 – 90% công việc mới trong giai đoạn 1940 – 1950 có nguồn gốc từ công nghệ.
Điều này cho thấy đổi mới không chỉ là khoảnh khắc “Eureka” tự phát. Theo Autor, đổi mới là hoạt động có mục đích và có tính tích lũy. Nếu được đầu tư đủ xa, nó có thể tạo ra động lực riêng. Nếu không, nó có thể không bao giờ hình thành.
Trở lại với AI, câu hỏi trung tâm của năm 2026 là: AI sẽ tạo ra những công việc tốt, hay sẽ lấy đi việc làm? Theo Autor, câu trả lời phụ thuộc nhiều vào cách xã hội triển khai công nghệ này. Trong y tế, chẳng hạn, AI có thể được dùng để tự động hóa và cắt giảm lao động. Nhưng nó cũng có thể được dùng để giúp những người có trình độ khác nhau đảm nhiệm các nhiệm vụ phù hợp hơn, qua đó mở rộng năng lực của toàn hệ thống.
“Tôi cho rằng hướng thứ hai có lợi hơn về mặt xã hội,” Autor nói. “Nhưng chưa chắc thị trường sẽ tự đi theo hướng đó.”
Nếu được định hướng bởi nhu cầu công, AI có thể được ứng dụng theo cách nâng cao năng suất trong y tế và tạo ra các dạng việc làm mới. Vì hơn một nửa chi tiêu y tế tại Mỹ đến từ nguồn công, Autor cho rằng nhà nước có đòn bẩy lớn để định hình cách AI được sử dụng.
Bài học từ lịch sử vì vậy khá rõ: công nghệ không tự động tạo ra việc làm tốt. Việc làm mới xuất hiện khi có đầu tư, nhu cầu, chuyên môn và lựa chọn chính sách phù hợp. Với AI, điều quan trọng không chỉ là công nghệ có thể làm gì, mà là con người muốn dùng nó để thay thế lao động hay để mở rộng năng lực của lao động.
(Theo MIT News)
