English
日本語
한국어
简体中文
Một nghiên cứu đột phá từ Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) tiết lộ rằng trí tuệ nhân tạo (AI) đã có khả năng thay thế 11,7% thị trường lao động Hoa Kỳ. Kết quả đáng quan trọng này tương đương với một con số khổng lồ 1,2 nghìn tỷ USD tiền lương qua các ngành trọng điểm như tài chính, chăm sóc sức khỏe và dịch vụ chuyên nghiệp.
Nghiên cứu toàn diện, được công bố vào thứ Tư tuần này, sử dụng một công cụ mô phỏng lao động đổi mới gọi là Chỉ số Iceberg. Phát triển hợp tác bởi MIT và Phòng th nghiệm Oak Ridge Quốc gia (ORNL), chỉ số mạnh mẽ này được thiết kế để mô hình hóa các tương tác phức tạp của 151 triệu lao động Mỹ và đánh giá khả năng tổn thương của họ đối với AI và những thay đổi chính sách liên quan.
Hiểu biết về Chỉ số Iceberg: Một bản sao kỹ thuật số của thị trường lao động Mỹ
Được công bố đầu năm nay, Chỉ số Iceberg cung cấp cái nhìn nhìn về tương lai về việc AI sẽ tái cấu trúc việc làm, mở rộng tầm ảnh hưởng xa ngoài các trung tâm công nghệ truyền thống đến từng tiểu bang trên toàn quốc. Nó cung cấp một bản đồ chi tiết, có giá trị đối với các nhà hoạch định chính sách để xác định các khu vực có khả năng bị gián đoạn, ngay cả xuống cấp mã zip, khi họ chuẩn bị đầu tư hàng tỷ đô la vào các sáng kiến đào tạo và tái kỹ năng lực lượng lao động.
“Về cơ bản, chúng tôi đang tạo ra một bản sao kỹ thuật số cho thị trường lao động Hoa Kỳ,” giải thích Prasanna Balaprakash, Giám đốc ORNL và đồng lãnh đạo nghiên cứu. ORNL, một trung tâm nghiên cứu của Bộ Năng lượng ở miền đông Tennessee, khai thác sức mạnh của siêu tính toán Frontier để thúc đẩy các nỗ lực mô hình hóa quy mô lớn này.
Chỉ số này tiến hành các thí nghiệm ở cấp độ dân số, khám phá cách AI có thể thay đổi cơ bản nhiệm vụ, kỹ năng cần thiết và dòng lao động lâu trước khi những thay đổi này biểu hiện trong nền kinh tế rộng lớn hơn. Nó lập bản đồ chi tiết hơn 32.000 kỹ năng trong 923 nghề nghiệp trong 3.000 quận, đo lường chính xác nơi mà các hệ thống AI hiện tại đã có thể thực hiện các nhiệm vụ này.
Phía xa hơn mức nhìn thấy: Quy mô thực sự của tác động từ AI
Những gì các nhà nghiên cứu phát hiện ra thách thức nhận thức phổ biến về tác động tức thì của AI. Phần “đỉnh của tảng băng chìm” có thể nhìn thấy—đại diện cho việc sa thải và dịch chuyển vai trò trong công nghệ, tính toán và thông tin—chỉ chiếm 2,2% tổng mức độ phơi nhiễm tiền lương, khoảng 211 tỷ USD.
Tuy nhiên, bên dưới bề mặt này là tổng mức phơi nhiễm khổng lồ là 1,2 nghìn tỷ USD tiền lương. Lớp sâu hơn này bao gồm các chức năng thường quy trong các lĩnh vực trọng điểm thường bị bỏ qua trong các dự báo tự động hóa truyền thống, bao gồm:
- Nguồn nhân lực
- Vận tải, hậu cần
- Tài chính
- Quản lý văn phòng
Chỉ số Iceberg không được trình bày như một công cụ dự báo xác định về mất việc làm. Thay vào đó, mục đích của nó là cung cấp một bức tranh chụp nhanh, tập trung vào kỹ thuật, về những gì các hệ thống AI ngày nay đã có khả năng làm được. Điều này cho phép các nhà hoạch định chính sách khám phá có hệ thống các tình huống “nếu-thì-kia”, giúp ra quyết định sáng suốt trước khi cam kết nguồn lực và pháp lý đáng kể.
Chính sách chủ động: Các tiểu bang hợp tác với Chỉ số Iceberg
Đội ngũ nghiên cứu đã tích cực hợp tác với chính quyền tiểu bang để chạy các mô phỏng chủ động, xác thực mô hình và giúp xây dựng các kịch bản chính sách. Tennessee, Bắc Carolina và Utah đã hợp tác bằng cách chia sẻ dữ liệu lao động của họ và hiện đang khai thác nền tảng này cho hoạch định chiến lược.
Tennessee đã chứng tỏ vị dẫn đầu, trích dẫn Chỉ số Iceberg trong Kế hoạch Hành động về Nguồn nhân lực AI chính thức của tiểu bang, được công bố vào tháng này. Tương tự, các lãnh đạo tiểu bang Utah đang chuẩn bị xuất bản một báo cáo dựa trên mô phỏng thuyết phục của Iceberg.
Thượng nghị sĩ Bắc Carolina DeAndrea Salvador, người hợp tác chặt chẽ trong dự án, đã nhấn mạnh khả năng độc đáo của nghiên cứu trong việc phát hiện những tác động bị bỏ qua bởi các công cụ phân tích truyền thống. Bà đặc biệt khen ngợi khả năng của chỉ số trong việc đào sâu vào các chi tiết địa phương cụ thể.
“Một trong những điều bạn có thể xem xét là dữ liệu cụ thể theo từng quận để nói, trong một khối điều tra dân số nhất định, đây là những kỹ năng đang diễn ra hiện tại và sau đó khớp những kỹ năng đó với khả năng chúng bị tự động hóa hoặc tăng cường, và điều đó có thể có ý nghĩa gì đối với sự thay đổi trong GDP của tiểu bang trong khu vực đó, nhưng cũng cả về việc làm,” giải thích Thượng nghị sĩ Salvador. Bà nhấn mạnh rằng việc mô phỏng như vậy vô giá khi các tiểu bang thành lập nhiều lực lượng đặc nhiệm và nhóm làm việc về AI.
Thách thức các giả định và chuẩn bị cho tương lai
Một phát hiện quan trọng từ Chỉ số Iceberg là thách thức giả định phổ biến rằng rủi ro AI chỉ giới hạn trong các vai trò công nghệ ở các đô thị ven biển. Các mô phỏng của chỉ số cho thấy các nghề nghiệp có nguy cơ bị ảnh hưởng được phân bổ trên tất cả 50 tiểu bang, bao gồm cả các vùng nội địa và nông thôn thường vắng mặt trong cuộc thảo luận rộng hơn về AI.
Để thu hẹp khoảng cách này, đội Iceberg đã phát triển một môi trường mô phỏng tương tác. Công cụ này trao quyền cho các tiểu bang thử nghiệm các công cụ chính sách khác nhau, chẳng hạn như tái phân bổ quỹ phát triển lực lượng lao động, điều chỉnh các chương trình đào tạo và khám phá mức độ áp dụng công nghệ khác nhau có thể ảnh hưởng đến việc làm và GDP địa phương như thế nào.
“Dự án Iceberg cho phép các nhà hoạch định chính sách và doanh nghiệp xác định các điểm nóng rủi ro, ưu tiên đào tạo và đầu tư cơ sở hạ tầng, và thử nghiệm các can thiệp trước khi cam kết hàng tỷ đô la thực hiện,” báo cáo chính thức nêu.
Balaprakash, người cũng là thành viên của Hội đồng Tư vấn Trí tuệ Nhân tạo Tennessee, đã chia sẻ các phát hiện cụ thể theo tiểu bang với thống đốc và Giám đốc AI của Tennessee. Ông lưu ý rằng nhiều ngành trọng điểm của tiểu bang—chăm sóc sức khỏe, năng lượng hạt nhân, sản xuất và vận tải—vẫn phụ thuộc nặng nề vào công việc chân máy, mang lại một số sự cách ly khỏi tự động hóa thuần túy kỹ thuật số. Câu hỏi quan trọng, ông nói thêm, là cách triển khai chiến lược các công nghệ mới như robot và trợ lý AI để tăng cường các ngành này, thay vì làm suy yếu chúng.
Đội ngũ xem Chỉ số Iceberg không phải là một sản phẩm hoàn tất, mà là một “cát chơi” đang phát triển. Môi trường năng động này cho phép các tiểu bang chủ động chuẩn bị và thử nghiệm các tình huống khác nhau khi họ điều hướng tác động chuyển đổi của AI đối với lực lượng lao động của mình.