Nhập khẩu tự động hóa khác nhập khẩu hàng hóa

Hãy bắt đầu bằng một tình huống mà GS. Athey dùng để dạy học viên Stanford và bà cố ý đặt nó ở Việt Nam. Một doanh nghiệp sản xuất cân nhắc 2 phương án có chi phí ngang nhau: thuê thêm 200 công nhân làm kiểm tra chất lượng, hoặc mua một hệ thống AI kiểm tra chất lượng từ một nhà cung cấp Mỹ. Giám đốc vận hành tuyên bố lựa chọn nào cũng như nhau vì cùng chi phí, cùng sản lượng. Xét ở góc độ doanh nghiệp, ông ta đúng. Xét ở góc độ nền kinh tế quốc gia, ông ta sai một cách nghiêm trọng. Và hiểu vì sao ông ta sai là hiểu được toàn bộ vấn đề lao động của AI ở một nước đang phát triển.

Lý thuyết thương mại cổ điển trấn an chúng ta rằng, thương mại có lợi cho mọi bên. Nếu Việt Nam nhập laptop và xuất cà phê, lao động chỉ dịch chuyển từ ngành này sang ngành khác - lao động vẫn có việc, chỉ khác chỗ. Nhưng nhập khẩu tự động hóa không vận hành theo logic đó, và sự khác biệt nằm ở 3 điểm.

AI đang thay đổi cách thức lao động trong nhiều ngành, đặt ra yêu cầu đào tạo lại và nâng cấp kỹ năng cho người lao động. Ảnh: Đức Thanh

Điểm thứ nhất, khi ta nhập một dịch vụ AI thay thế công việc mà công nhân trong nước đang làm, những công nhân ấy bị đẩy ra khỏi công việc mà không có cơ chế nào trong chính giao dịch đó bố trí lại cho họ. Trong thương mại hàng hóa, lao động rời ngành laptop được ngành cà phê hấp thụ. Trong nhập khẩu tự động hóa, không có ngành nào tự động dang tay đón.

Điểm thứ hai - cũng là mấu chốt, số phận của nền kinh tế phụ thuộc vào năng suất của những công nhân bị đẩy ra tại nơi hấp thụ họ. Nếu khu vực hấp thụ có năng suất không đổi, họ được nhận lại ở cùng mức năng suất và quốc gia không bị thiệt. Nhưng ở một nền kinh tế đang phát triển với khu vực phi chính thức rộng lớn, năng suất hấp thụ giảm dần - mỗi lao động bị đẩy thêm vào khu vực phi chính thức được nhận ở mức năng suất thấp hơn người trước. Tổng sản lượng quốc gia sụt so với kịch bản họ ở lại. Doanh nghiệp bàng quan vì chi phí và sản lượng không đổi, nhưng quốc gia không thể làm ngơ, vì chi phí xã hội của sự dịch chuyển vượt quá chi phí tư nhân mà doanh nghiệp nhìn thấy.

Có nguy cơ thật rằng, việc làm cũ biến mất trước khi kỹ năng mới kịp hình thành, để lại một khoảng trống mà khu vực phi chính thức phải gánh với năng suất thấp.

Điểm thứ ba là chuyện dòng tiền chảy đi đâu. Khi doanh nghiệp tự động hóa bằng vốn trong nước, khoản chi trả cho máy móc chảy về chủ vốn trong nước - thu nhập được tái phân phối từ lao động sang tư bản, nhưng vẫn ở lại trong nền kinh tế. Khi tự động hóa được nhập khẩu, khoản chi trả chảy ra nước ngoài. Phần thu nhập mà người lao động trong nước mất đi không được bù bằng thu nhập tăng của chủ vốn trong nước, mà là một khoản trừ ròng vào thu nhập quốc dân. Đây là lý do ở cùng một mức chi phí, nhập khẩu tự động hóa bất lợi hơn cho quốc gia so với tự động hóa bằng nguồn lực nội địa.

Doanh nghiệp bàng quan giữa 200 công nhân và một hệ thống AI nhập khẩu, nhưng quốc gia thì không và chính khoảng cách đó là lý do kinh điển để chính sách lên tiếng.

Việt Nam dễ tổn thương ở đâu?

Lập luận trừu tượng này trở nên cụ thể khi đặt vào cơ cấu lao động Việt Nam. Khu vực gia công quy trình kinh doanh và dịch vụ số (tổng đài, nhập liệu, kiểm duyệt nội dung, gán nhãn dữ liệu, dịch thuật cơ bản, kế toán cấp thấp) là loại công việc mà AI tạo sinh làm tốt trước tiên. Đây cũng là những việc từng được ca ngợi là nấc thang đưa lao động trẻ vào nền kinh tế số. Nghịch lý là nấc thang ấy đang bị chính công nghệ mà nó phục vụ rút ngắn: gán nhãn dữ liệu, vốn trả 1,5-2 USD/giờ, đang teo lại khi AI tự động hóa chính việc gán nhãn.

Đồng thời, khu vực phi chính thức của Việt Nam vẫn hấp thụ một tỷ trọng lớn lao động và đây chính là khu vực có năng suất hấp thụ giảm dần mà lý thuyết cảnh báo. Một lao động tổng đài mất việc vì chatbot, nếu chỉ có thể quay về bán hàng rong hay chạy xe công nghệ, thì đã bị nền kinh tế nhận lại ở mức năng suất thấp hơn hẳn. Nhân hiện tượng đó lên hàng trăm ngàn người, trong vài năm, ta có một lực kéo tụt năng suất quốc gia mà không bảng cân đối kế toán doanh nghiệp nào ghi nhận.

Nhưng đây không phải lời kêu gọi chống AI

Cần nói rõ để tránh ngộ nhận rằng, lập luận trên không phải cái cớ để trì hoãn hay ngăn cản AI. Chặn công nghệ để bảo vệ việc làm là công thức dẫn tới tụt hậu và Việt Nam thừa hiểu cái giá của việc đứng ngoài các làn sóng công nghệ trước.

Lập luận này nói một điều tinh tế hơn: khi một doanh nghiệp thực sự bàng quan giữa lao động trong nước và AI nhập khẩu ở cùng mức chi phí, tồn tại một lợi ích quốc gia trong phương án lao động nội địa mà doanh nghiệp không tự tính đến. Đó là một ngoại ứng và ngoại ứng là lý do kinh điển để chính sách can thiệp, không phải bằng cách cấm đoán, mà bằng cách thay đổi các điều kiện xung quanh.

Cụ thể, chính sách nên nhắm vào việc mở rộng năng lực hấp thụ ở những hoạt động có năng suất cao hơn, thay vì để lao động bị đẩy rơi thẳng xuống khu vực phi chính thức. Ở đây, tầng kỹ thuật ứng dụng của chính ngành AI trở thành một bể hấp thụ đầy hứa hẹn: khi một lao động tổng đài được đào tạo lại thành người vận hành, kiểm thử và tinh chỉnh các hệ thống AI phục vụ thị trường nội địa, họ không bị đẩy xuống mà được nâng lên.

Nghịch lý đẹp đẽ là chính công nghệ phá hủy một loại việc làm lại có thể tạo ra loại việc làm khác cao cấp hơn. Nhưng điều đó chỉ xảy ra khi có bàn tay chính sách chủ động bắc cầu giữa hai bờ, chứ không phó mặc cho thị trường.

Bậc thang bị rút ngắn

Để thấy vấn đề cụ thể đến mức nào, hãy nhìn vào khu vực gia công quy trình kinh doanh của Việt Nam. Trong hai thập kỷ, đây được xem là bậc thang đưa hàng trăm ngàn lao động trẻ vào nền kinh tế số, một điểm khởi đầu để tích lũy kỹ năng và thu nhập. Trớ trêu thay, chính công nghệ mà khu vực này phục vụ đang rút ngắn bậc thang đó. 

Đằng sau con số tổng năng suất kinh tế là một vấn đề phân phối mà không mô hình vĩ mô nào tự động giải quyết. Chi phí của sự dịch chuyển đổ lên vai những người lao động rất cụ thể, trong khi lợi ích của tự động hóa chảy về doanh nghiệp và khi AI được nhập khẩu, lợi ích về cả nhà cung cấp nước ngoài.

Nhà kinh tế Daron Acemoglu lập luận rằng, AI đã được phát triển một cách có hệ thống để thay thế người lao động hơn là bổ trợ cho họ và đó là một lựa chọn về thể chế và chính sách, không phải một tất yếu công nghệ. Nếu đúng vậy, thì hướng phát triển của AI ở Việt Nam cũng là thứ có thể định hình, chứ không phải một dòng chảy chỉ biết cúi đầu chấp nhận, bỏ mặc câu hỏi phân phối này sẽ nuôi dưỡng bất bình đẳng và bất mãn xã hội, đặc biệt khi tầng lớp trung lưu số mới hình thành cảm thấy chiếc thang mình vừa leo bị rút đi.

Thiết kế chính sách đào tạo lại vì thế phải chính xác, chứ không chỉ hào phóng. Một chương trình hiệu quả sẽ gắn việc đào tạo lại với nhu cầu thực tế ở tầng kỹ thuật ứng dụng - nhu cầu mà chính nhà nước có thể tạo ra qua mua sắm công hướng về các nhà phát triển nội địa. Một hướng đi cụ thể và giàu tiềm năng là vai trò kỹ sư triển khai tại chỗ (forward-deployed engineer): khi phần mềm do một tập đoàn đa quốc gia sản xuất, nhưng cần được điều chỉnh cho từng khách hàng Việt Nam, lao động bản địa với hiểu biết ngữ cảnh và ngôn ngữ là ứng viên tự nhiên. Ở đây, người lao động không bị cỗ máy thay thế, mà trở thành cầu nối không thể thiếu giữa cỗ máy và bối cảnh địa phương.

Cơ hội và thách thức

Cơ hội nằm ở chỗ, Việt Nam vẫn đang ở giai đoạn đầu của làn sóng, đủ sớm để chuẩn bị. Một chương trình đào tạo lại quy mô lớn, hướng lao động dịch vụ số bị đe dọa sang các kỹ năng ứng dụng AI - thiết kế prompt, xây dựng đường ống dữ liệu, đánh giá và tinh chỉnh mô hình cho bối cảnh địa phương - có thể biến một cú sốc dịch chuyển thành một cuộc nâng cấp kỹ năng quốc gia. Lợi thế dân số trẻ, tỷ lệ biết chữ số cao và văn hóa học tập của Việt Nam là những tài sản thực cho một nỗ lực như vậy.

Thách thức là thời gian và độ chính xác. Sự dịch chuyển do AI diễn ra nhanh hơn các làn sóng tự động hóa trước, trong khi hệ thống đào tạo lại của mọi quốc gia đều chậm chạp. Có nguy cơ thật rằng, việc làm cũ biến mất trước khi kỹ năng mới kịp hình thành, để lại một khoảng trống mà khu vực phi chính thức phải gánh với năng suất thấp. Và bởi chi phí của sự dịch chuyển đổ lên vai người lao động cụ thể, trong khi lợi ích của tự động hóa chảy về doanh nghiệp và nhà cung cấp nước ngoài, đây còn là một vấn đề phân phối - về việc ai được hưởng và ai gánh chịu - mà nếu bị phớt lờ sẽ nuôi dưỡng bất bình đẳng và bất mãn xã hội. Câu hỏi không phải Việt Nam có nên đón nhận AI hay không, mà là đón nhận nó theo cách nào để cỗ máy nâng người thợ lên, thay vì đẩy họ xuống.