Trích học giả kinh tế học hành vi Alex Imas của Đại học Chicago vừa mới công bố một bài viết dài 《Điều gì sẽ trở nên khan hiếm? (What will be scarce?)》, dẫn các lý thuyết trong kinh tế học và tâm lý học, nhấn mạnh rằng tự động hóa bằng AI sẽ không hoàn toàn thay thế công việc của con người, mà sẽ tạo ra một nền kinh tế mới lấy “cảm xúc và quan hệ” làm trung tâm, khiến nó trở thành một thứ khan hiếm sau khi giá trị được chuyển dịch trong thời đại hậu AI.
Thí nghiệm thất bại của Starbucks: vạch ra điểm mù của tự động hóa
Bài viết mở đầu với Starbucks, tập đoàn chuỗi quán cà phê có giá trị vốn hóa hơn 1,120 tỷ USD. Trong những năm gần đây, hãng này đã cố gắng giảm chi phí bằng cách cắt giảm nhân viên và mở rộng tự động hóa, nhưng kết quả lại ngược kỳ vọng. Giám đốc điều hành Brian Niccol công khai thừa nhận đây là một sai lầm: “Những chi tiết như chữ viết tay trên cốc, cốc gốm, chỗ ngồi thoải mái và cách tiếp đãi khách hàng, mới là chìa khóa khiến khách muốn ngồi lâu và quay lại thường xuyên.”
Trước đó, công ty ngay lập tức quyết định tăng số lượng nhân viên pha cà phê ở từng cửa hàng và cắt giảm quy mô tự động hóa. Imas lấy điều này làm tiền đề và nêu câu hỏi cốt lõi:
Nếu máy móc có thể làm được phần lớn những việc mà đa số con người làm được, thì sự khan hiếm còn lại là gì?
Câu trả lời của ông là: sự khan hiếm vẫn tồn tại, chỉ là loại hình và vị trí của nó sẽ thay đổi một cách căn bản.
Từ nông nghiệp đến nhà máy: lịch sử hé lộ kinh tế đã “tự chuyển mình” như thế nào
Để hiểu sự chuyển đổi trong thời đại AI, trước hết cần xem lại quy luật lịch sử của “biến đổi mang tính cấu trúc”. Năm 1900, khoảng 40% lực lượng lao động của Mỹ làm việc trong nông nghiệp; nay con số này xuống dưới 2%. Tuy nhiên, nông nghiệp chưa biến mất, mà chỉ là nhờ tự động hóa hạ chi phí và nâng cao sản lượng, khiến tỷ lệ chi tiêu của con người cho thực phẩm giảm xuống. Lực lượng lao động theo đó chuyển sang công nghiệp chế tạo, rồi tiếp tục sang ngành dịch vụ.
1850 đến 2050: chuyển dịch việc làm mang tính cấu trúc: nông nghiệp (màu xanh lá), công nghiệp chế tạo (màu xanh nhạt), dịch vụ (màu xanh đậm) từng xuất hiện giai đoạn mở rộng và suy giảm; hiện nay bước vào thời đại AGI (màu đỏ thẫm)
Trong kinh tế học có một thuật ngữ gọi là “bệnh chi phí Baumol (Baumol’s cost disease)”, chỉ rằng các ngành có tăng trưởng năng suất nhanh sẽ ngày càng rẻ hơn, nhưng nhu cầu của con người đối với những hàng hóa loại này lại có “trần” của nó; ngược lại, các ngành mà năng suất khó cải thiện, ví dụ biểu diễn trực tiếp, chăm sóc cá nhân, giáo dục—dù tương đối đắt—lại có thể tiếp tục hấp thụ nhiều hơn chi tiêu và việc làm.
Như một nghiên cứu năm 2021 trên tạp chí học thuật kinh tế 《Econometrica》 chỉ ra rằng, khi con người trở nên giàu hơn, họ không chỉ mua nhiều hơn cùng một loại thứ, mà còn chuyển sang các hàng hóa và dịch vụ có độ co giãn theo thu nhập cao hơn.
Imas cho rằng AI đang lặp lại kịch bản này, chỉ khác là quy mô lớn hơn và tốc độ nhanh hơn.
Mô phỏng ham muốn và sự khan hiếm: con người luôn theo đuổi thứ mà người khác không có được
Imas đồng thời trích dẫn lý thuyết “Mimetic Desire (Mô phỏng ham muốn) (Mimetic Desire)” của nhà tư tưởng người Pháp René Girard. Girard cho rằng, con người khao khát một thứ nào đó không phải vì giá trị chức năng của nó, mà vì người khác cũng muốn nó nhưng lại không có được nó. Bản thân địa vị và cảm giác loại trừ chính là nhiên liệu cho ham muốn của con người.
So sánh mức sẵn sàng trả của các tác phẩm do con người làm vs. do AI làm
Ngoài ra, thông qua nghiên cứu, Imas phát hiện rằng sự can thiệp của AI sẽ làm suy yếu đáng kể “premium do tính loại trừ” (exclusive premium): tác phẩm nghệ thuật thủ công của con người nhờ tính khan hiếm có thể đạt 44% giá trị premium; tác phẩm do AI tạo ra dù vẫn tuyên bố giới hạn số lượng, mức premium chỉ khoảng 21%. Lý do là vì AI khiến món đồ có cảm giác “luôn có thể được sao chép”, làm sụp đổ nền tảng tâm lý của cảm giác khan hiếm.
Lô-gic này không chỉ áp dụng cho tác phẩm nghệ thuật; trong các lĩnh vực như giáo dục, y tế, tư vấn tâm lý, dịch vụ ăn uống lưu trú và hàng thủ công, bất kỳ lĩnh vực nào mà “việc do ai cung cấp” bản thân đã là một phần của “trải nghiệm” đều tương tự như vậy. Sự hiện diện của con người, phán đoán và “nhiệt độ”—những thứ AI khó có thể thay thế.
Tương lai định hướng nghề nghiệp ở đâu? “ngành cảm xúc quan hệ” là bên thắng lớn nhất
Tổng hợp từ những điều trên, Imas phác họa “Ngành Quan hệ (Relational Sector)” mà ông gọi tên—một mảng kinh tế lấy kết nối cảm xúc và trải nghiệm mang tính loại trừ làm trung tâm. Khi AI làm giảm giá của các sản phẩm được tiêu chuẩn hóa, và thu nhập thực tế tăng lên, con người sẽ chi nhiều tiền hơn cho các nghề như y tá, nhà trị liệu, giáo viên, thợ thủ công, người biểu diễn trực tiếp, v.v.; thậm chí còn có thể khai sinh ra một loạt công việc mà hiện nay vẫn chưa xuất hiện.
Tuy nhiên, Imas cũng thừa nhận rằng bộ khung này chủ yếu phù hợp với các quốc gia phát triển; đối với các nước đang phát triển vốn phụ thuộc lâu dài vào hàng hóa xuất khẩu, thì tác động do làn sóng AI mang lại sẽ phức tạp và nghiêm trọng hơn.
Tranh cãi lớn nhất: bài toán phân phối thu nhập vẫn treo lơ lửng
Tuy nhiên, bài viết cũng đã gây ra một số nghi ngờ trên X. Một độc giả chỉ ra rằng: “Luận điểm này dường như được xây trên một nền tảng không vững chắc, tức là ở thời đại hậu AGI, nền kinh tế vẫn sẽ do con người chủ đạo.”
Nếu một khi toàn bộ nền kinh tế có hơn 90% do AI chi phối, khiến thu nhập của con người co lại đáng kể, thì sẽ không có đủ sức mua để duy trì thị trường của bia thủ công tinh rót hay đồ vest may đo thủ công.
Sự phản biện này cũng phản ánh “kẽ hở” lớn nhất trong lý thuyết của Imas: bộ khung của Imas phân tích từ phía nhu cầu, giải thích con người muốn gì khi thu nhập tăng lên, nhưng lại bỏ qua vấn đề ở phía phân phối.
Trong bối cảnh AI tăng tốc tập trung vốn, ở thời đại hậu AGI, liệu có hay không các cơ chế đi kèm như thu nhập cơ bản toàn dân, cơ chế phân bổ thuế, v.v., sẽ quyết định liệu dự đoán lạc quan này có thể trở thành hiện thực hay không.
(Musk lại nhắc đến “thu nhập phổ cập cao” lần nữa: AI cướp đi việc làm, thì chính phủ phát tiền mới là lời giải)
Bài viết này đề cập sớm nhất tới Cơ hội việc làm sau làn sóng thất nghiệp do AI, thông qua việc các nhà kinh tế học nêu tên, ở: Cơ hội việc làm sau làn sóng thất nghiệp do AI: giá trị khan hiếm chuyển hướng sang “dịch vụ cảm xúc” Xuất hiện sớm nhất tại chuỗi tin ABMedia.
Bài viết liên quan
Hugging Face phát hành mã nguồn mở ml-intern, một tác nhân AI cho nghiên cứu ML tự chủ
JPMorgan Chase Nâng Mục Tiêu S&P 500 Cuối Năm Lên 7,600, Trích Dẫn Dòng Đầu Tư AI Tăng Mạnh Và Rủi Ro Địa Chính Trị Giảm Nhẹ
OpenAI Cung Cấp Thông Tin Cho Chính Phủ Hoa Kỳ và Liên Minh Five Eyes Về Sản Phẩm An Ninh Mạng
OpenAI sẽ đầu tư tối đa 1,5 tỷ USD vào liên doanh DeployCo cùng các quỹ PE lớn
Google Research Phát hành ReasoningBank: Các tác nhân AI Học các chiến lược suy luận từ Thành công và Thất bại
SK Telecom và Nvidia Hợp tác về Mô hình AI A.X K2 theo Sáng kiến của Chính phủ Hàn Quốc