Anthropic dự báo 2030: kịch bản cực đoan, lương lao động tri thức giảm hơn 10%

Tháng này, nhóm kinh tế của Anthropic công bố một mô hình kinh tế dựa trên nhiệm vụ (task-based) cùng công cụ khám phá kịch bản đi kèm, nhằm dự báo tác động của AI đến tăng trưởng, việc làm và tiền lương tại Mỹ đến năm 2030. Công cụ này đang ở phiên bản 1.0, dựa trên bài nghiên cứu do Korinek và cộng sự đứng tên. Mô hình đưa ra ba kịch bản, không đưa ra một dự báo trung tâm duy nhất.

Kịch bản ôn hòa cho rằng quy mô tác động của AI gần tương đương Internet, với 2,5% lao động tri thức bị thay thế trong giai đoạn 2026-2030. Kịch bản đáng kể giả định đến năm 2030 AI có thể đảm nhận một nửa công việc tri thức và phần lớn hoạt động tự chủ, khi đó 59,7% lao động tri thức vẫn giữ nguyên công việc, 39,6% chuyển sang công việc khác, còn lương của lao động phi tri thức lại tăng lên. Kịch bản cực đoan đòi hỏi xuất hiện AI có khả năng tự cải thiện đệ quy và được áp dụng nhanh chóng, khi đó tốc độ tăng trưởng GDP hàng năm chạm mốc 15%, quy mô nền kinh tế tăng gấp đôi mỗi 4,5 năm.

Phân phối thay đổi nhanh hơn tổng lượng

Trong ba kịch bản, mức thay đổi lớn nhất nằm ở phân phối. Tỷ trọng lao động và vốn trong GDP: kịch bản ôn hòa là 59,4% so với 40,6%, kịch bản đáng kể là 56,1% so với 43,9%, kịch bản cực đoan là 45,2% so với 54,8% — phần của vốn cao hơn hiện nay tới 14,8 điểm phần trăm, vượt qua ngưỡng một nửa.

Tính sơ bộ theo số liệu GDP của ba kịch bản, kịch bản cực đoan tạo ra sản lượng hàng năm cao hơn kịch bản ôn hòa khoảng 10,3 nghìn tỷ USD, gần bằng một phần ba quy mô nền kinh tế Mỹ hiện tại. Trong cùng mô hình này, phần sản lượng tăng thêm đó đi kèm với việc lương lao động tri thức giảm hơn 10% và tỷ lệ thất nghiệp tăng lên mức cao lịch sử. Tổng lượng và phân phối trong dự báo này không đi cùng chiều, và đó chính là ý nghĩa chính của việc đặt ba kịch bản cạnh nhau.

Mô hình được xây dựng như thế nào

Khung phân tích biểu diễn nền kinh tế như một tập hợp các nhiệm vụ, được thực hiện bởi các nghề nghiệp khác nhau, với việc phân loại nhiệm vụ dựa theo hệ thống O*NET của Bộ Lao động Mỹ. Tác động của AI lên từng nhiệm vụ được chia thành bốn loại: không ảnh hưởng, tăng cường (làm nhanh hơn hoặc tốt hơn), tự động hóa, và tạo ra nhiệm vụ mới. Mô hình còn tính đến thay đổi năng suất ở cấp độ nhiệm vụ, chi phí và thời gian chuyển đổi giữa các nghề, tốc độ áp dụng khác nhau giữa các ngành, cũng như mức độ vốn thay thế lao động.

Khảo sát đi kèm có 10.980 người tham gia, kỳ vọng trung vị trùng khớp với kịch bản đáng kể, khoảng 10% người được hỏi đưa ra nhận định gần với kịch bản cực đoan.

"The main challenge is not achieving economic growth, but making sure the benefits are broadly shared and the costs aren't unequally dispersed."

Thách thức chính không nằm ở việc đạt được tăng trưởng kinh tế, mà ở việc đảm bảo lợi ích được chia sẻ rộng rãi và chi phí không bị phân bổ bất bình đẳng.

Những gì mô hình chưa đưa vào

Danh sách này còn đáng xem hơn cả bản thân các kịch bản. Mô hình không bao gồm phản ứng chính sách, chu kỳ kinh tế, biến động ở cấp độ tổng cầu hay thị trường tài chính, rủi ro thảm họa, robot có năng lực cực mạnh, và cũng không theo dõi từng người lao động cụ thể — chỉ dừng ở cấp độ tổng nghề nghiệp. Ngoài ra, sự tăng trưởng có thể xảy ra ở chính các ngành nghề có mức độ tiếp xúc AI cao, hiệu ứng nhu cầu từ việc xây dựng trung tâm dữ liệu, và việc tốc độ tiến bộ công nghệ tự nó tăng nhanh hơn — tất cả đều chưa được đưa vào mô hình.

Theo lời các tác giả: "Like every model, it is a stark simplification of a complex reality: it isolates a few key forces and omits many others that may become relevant."

Nguồn tham khảo: Trang nghiên cứu kinh tế chính thức của Anthropic, CocoLoop; các số liệu GDP theo từng kịch bản, khoảng tỷ lệ thất nghiệp và lương, điểm phần trăm tỷ trọng lao động - vốn cùng quy mô mẫu khảo sát được đối chiếu theo tài liệu mô hình, phần chênh lệch giữa các kịch bản do trang này tự tính toán sơ bộ.