Nghiên cứu chỉ ra mặt trái của tự động hóa bằng AI

Trong làn sóng chuyển đổi số, nhiều doanh nghiệp đang đẩy mạnh ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) nhằm tối ưu chi phí và nâng cao hiệu suất.

Tuy nhiên, một nghiên cứu mới cho thấy việc thay thế lao động bằng AI không hẳn là “liều thuốc” giúp tăng trưởng bền vững, thậm chí có thể gây tác dụng ngược đối với chính doanh nghiệp.

Công trình mang tên “Cạm bẫy sa thải do AI” của Brett Hemenway Falk (Đại học Pennsylvania) và Gerry Tsoukalas (Đại học Boston) đã thách thức quan điểm phổ biến rằng tự động hóa luôn mang lại lợi ích kinh tế.

Theo nhóm nghiên cứu, dù từng doanh nghiệp có thể tiết kiệm chi phí nhờ cắt giảm nhân sự, nhưng hệ quả tổng thể lại là sự suy yếu của nhu cầu tiêu dùng, là yếu tố cốt lõi của tăng trưởng.

Cốt lõi của nghiên cứu rất rõ ràng, rằng người lao động không chỉ làm việc mà còn là người mua hàng. Khi họ bị Trí tuệ nhân tạo thay thế và mất thu nhập, họ sẽ chi tiêu ít đi.

Trong khi đó, tiêu dùng là động lực chính của sản xuất và dịch vụ, nên khi sức mua giảm trên diện rộng, doanh thu của doanh nghiệp cũng sụt theo.

Các nhà nghiên cứu chỉ ra rằng điều này tạo ra một vòng phản hồi tiêu cực. Doanh nghiệp tự động hóa để giảm chi phí, nhưng khi nhiều công ty cùng làm điều đó, tổng cầu suy yếu khiến lợi nhuận toàn thị trường giảm.

Trong kịch bản cực đoan, nền kinh tế có thể rơi vào trạng thái “năng suất cao nhưng lại không có nhu cầu”.

Điểm đáng chú ý là dù nhận thức được rủi ro, nhưng các doanh nghiệp vẫn có xu hướng tiếp tục tự động hóa.

Nguyên nhân xuất phát từ hiện tượng “ngoại tác”, nghĩa là một doanh nghiệp được hưởng toàn bộ lợi ích khi cắt giảm chi phí, nhưng hệ quả tiêu cực như sức mua giảm lại lan ra toàn thị trường. Vì vậy, các công ty có xu hướng tiếp tục đẩy mạnh tự động hóa, dẫn đến việc thay thế lao động vượt quá mức hợp lý.

Mô hình nghiên cứu cho thấy, mỗi doanh nghiệp đều đưa ra quyết định hợp lý cho riêng mình, nhưng tổng thể lại gây thiệt hại cho cả nền kinh tế.

Không chỉ người lao động chịu mất thu nhập, mà chính doanh nghiệp cũng đối mặt với lợi nhuận suy giảm do lượng cầu yếu đi.

Nghiên cứu cũng xem xét các giải pháp chính sách như thu nhập cơ bản phổ quát, thuế thu nhập vốn hay chia sẻ lợi nhuận.

Dù có thể giúp giảm bớt tác động xã hội, nhưng các biện pháp này chưa xử lý được gốc rễ vấn đề.

Các chương trình đào tạo lại kỹ năng được đánh giá là hữu ích, nhưng khó bù đắp hoàn toàn sự thiếu hụt nhu cầu trong ngắn hạn.

Theo các tác giả, giải pháp trực tiếp hơn là áp dụng thuế Pigouvian, là một loại thuế nhằm điều chỉnh các hành vi gây ra tác động tiêu cực cho xã hội.

Trong trường hợp này, doanh nghiệp sẽ bị đánh thuế tương ứng với mức độ thay thế lao động bằng AI.

Theo lập luận của nghiên cứu, chính sách này có thể giúp cân bằng giữa lợi ích doanh nghiệp và ổn định kinh tế, hạn chế tình trạng tự động hóa quá mức.

Trong bối cảnh AI đang lan rộng trên mọi lĩnh vực, bài toán không chỉ là ứng dụng công nghệ, mà còn là quản trị tác động của nó đối với toàn bộ nền kinh tế.