Tác động mà AI có thể gây ra đối với nền kinh tế là một chủ đề nóng theo những tiến bộ nhanh chóng của công nghệ. Nhưng hai báo cáo gần đây đưa ra những bức tranh trái ngược nhau về ý nghĩa của điều này đối với việc làm.

Kể từ khi một nghiên cứu mang tính bước ngoặt từ các nhà nghiên cứu của Đại học Oxford dự đoán rằng 47% việc làm ở Mỹ có nguy cơ bị tin học hóa, triển vọng cải thiện nhanh chóng AI có thể gây ra tình trạng thất nghiệp trên diện rộng đã trở thành tâm điểm trong các cuộc tranh luận xung quanh công nghệ.

Các báo cáo dự báo nhiệm vụ, ngành nghề nào và quốc gia nào có nguy cơ cao nhất chỉ là một tá. Nhưng hai nghiên cứu gần đây từ các tổ chức nổi tiếng đưa ra những kết luận rất khác nhau đều đáng chú ý.

Tuần trước, các nhà nghiên cứu tại Quỹ Tiền tệ Quốc tế cho rằng càng nhiều 40% việc làm trên toàn thế giới có thể bị ảnh hưởng bởi AI và công nghệ này rất có thể sẽ làm trầm trọng thêm tình trạng bất bình đẳng. Nhưng hôm nay, một nghiên cứu từ MIT CSAIL lưu ý rằng chỉ vì AI có thể thực hiện một công việc không có nghĩa là nó có ý nghĩa về mặt kinh tế và do đó, việc triển khai có thể sẽ chậm hơn nhiều so với mong đợi.

Phân tích của IMF tuân theo cách tiếp cận tương tự như nhiều nghiên cứu trước đây bằng cách kiểm tra “mức độ phơi nhiễm AI” của nhiều công việc khác nhau. Điều này liên quan đến việc chia công việc thành nhiều nhiệm vụ và đánh giá xem nhiệm vụ nào có thể được thay thế bằng AI. Tuy nhiên, nghiên cứu này tiến thêm một bước nữa, xem xét những công việc nào có thể được bảo vệ khỏi tác động của AI. Ví dụ, nhiều nhiệm vụ của thẩm phán có thể được tự động hóa, nhưng xã hội khó có thể thoải mái giao loại công việc này cho AI.

Nghiên cứu cho thấy khoảng 40% việc làm trên toàn cầu được tiếp xúc với AI. Nhưng các tác giả dự đoán rằng các nền kinh tế tiên tiến có thể thấy tác động thậm chí còn lớn hơn, với gần 60% việc làm bị ảnh hưởng bởi công nghệ. Trong khi khoảng một nửa số công việc bị ảnh hưởng có thể thấy AI cải thiện công việc của con người, thì nửa còn lại có thể thấy AI thay thế các nhiệm vụ, dẫn đến lương thấp hơn và giảm tuyển dụng.

Tại các thị trường mới nổi và các nước thu nhập thấp, con số này lần lượt là 40% và 26%. Nhưng mặc dù điều đó có thể bảo vệ họ khỏi một số tác động gây bất ổn trên thị trường việc làm, nhưng điều đó cũng có nghĩa là các nền kinh tế này ít có khả năng thu được lợi ích từ AI, có khả năng dẫn đến gia tăng bất bình đẳng trên quy mô toàn cầu.

Theo phân tích, động lực tương tự cũng có thể diễn ra ở các quốc gia, với một số quốc gia có thể khai thác AI để tăng năng suất và tiền lương trong khi những quốc gia khác lại thua cuộc. Đặc biệt, các nhà nghiên cứu cho rằng những người lao động lớn tuổi có thể sẽ gặp khó khăn trong việc thích ứng với nền kinh tế mới được hỗ trợ bởi AI.

Các tác giả cho biết, mặc dù báo cáo cung cấp nhiều tin tức tích cực và tiêu cực, nhưng trong hầu hết các kịch bản được coi là AI dường như có khả năng làm trầm trọng thêm tình trạng bất bình đẳng. Điều này có nghĩa là các nhà hoạch định chính sách cần bắt đầu lập kế hoạch ngay bây giờ cho tác động tiềm tàng, bao gồm cả việc tăng cường mạng lưới an toàn xã hội và các chương trình đào tạo lại.

Tuy nhiên, nghiên cứu từ MIT CSAIL đã vẽ ra một bức tranh khác. Các tác giả không đồng tình với cách tiếp cận tiêu chuẩn để đo lường mức độ phơi nhiễm AI vì họ cho rằng nó không tính đến tính khả thi về mặt kinh tế hoặc kỹ thuật của việc thay thế các nhiệm vụ do con người thực hiện bằng AI.

Họ chỉ ra ví dụ giả định về một tiệm bánh đang cân nhắc xem có nên đầu tư vào công nghệ thị giác máy tính để kiểm tra số lượng và độ hư hỏng của nguyên liệu hay không. Mặc dù khả thi về mặt kỹ thuật nhưng nhiệm vụ này chỉ chiếm khoảng 48,000% nhiệm vụ của thợ làm bánh. Trong một tiệm bánh nhỏ với năm thợ làm bánh có mức lương thông thường là 14,000 USD, điều này có khả năng tiết kiệm cho công ty XNUMX USD mỗi năm, rõ ràng là ít hơn nhiều so với chi phí phát triển và triển khai công nghệ.

Điều đó thôi thúc họ thực hiện một cách tiếp cận có cơ sở kinh tế hơn để đánh giá tác động tiềm tàng của AI đối với thị trường việc làm. Đầu tiên, họ tiến hành khảo sát với công nhân để hiểu hệ thống AI cần có hiệu suất như thế nào. Sau đó, họ lập mô hình chi phí xây dựng một hệ thống có thể đáp ứng các chỉ số đó trước khi sử dụng thông số này để tìm hiểu xem liệu tự động hóa có hấp dẫn trong kịch bản đó hay không.

Họ tập trung vào thị giác máy tính, vì các mô hình chi phí được phát triển hơn cho nhánh AI này. Họ phát hiện ra rằng chi phí trả trước lớn cho việc triển khai AI có nghĩa là chỉ có 23% công việc được cho là “tiếp xúc” với AI thực sự có ý nghĩa khi tự động hóa. Mặc dù điều đó không phải là không đáng kể, nhưng họ nói rằng nó sẽ dẫn đến việc triển khai công nghệ chậm hơn nhiều so với những gì những người khác dự đoán, cho thấy rằng việc dịch chuyển công việc sẽ diễn ra dần dần và dễ dàng giải quyết hơn.

Rõ ràng, hầu hết sự tập trung ngày nay là vào công việc phá hủy tiềm năng của các mô hình ngôn ngữ lớn hơn là hệ thống thị giác máy tính. Nhưng mặc dù có tính chất tổng quát hơn, các nhà nghiên cứu nói rằng những mô hình này vẫn cần được tinh chỉnh cho các công việc cụ thể (với một số chi phí) và vì vậy họ kỳ vọng tính kinh tế sẽ có thể so sánh được.

Cuối cùng, bây giờ khó nói ai đúng. Nhưng có vẻ khôn ngoan khi chuẩn bị cho điều tồi tệ nhất đồng thời cố gắng hiểu rõ hơn tác động thực sự của công nghệ đột phá này có thể là gì.

Ảnh: Mohamed Nohassi / Unsplash

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://singularityhub.com/2024/01/22/imf-says-ai-will-upend-jobs-and-boost-inequality-mit-csail-says-not-fast/