The Storm Riders
Writer
Trong một cuộc phỏng vấn gần đây với WEEKLY BIZ, Giáo sư Gordon Hanson từ Trường Kennedy thuộc Đại học Harvard đã bày tỏ hoài nghi về các đề xuất đánh thuế robot hoặc triển khai thu nhập cơ bản phổ quát (UBI), như các giải pháp cho sự gián đoạn việc làm do trí tuệ nhân tạo (AI) và robot gây ra. Ông lập luận rằng những chính sách này không chỉ khó xác định đối tượng áp dụng mà còn có nguy cơ kìm hãm sự phát triển công nghệ. Thay vào đó, Hanson nhấn mạnh cần tập trung vào giáo dục định hướng tương lai, các chương trình tái đào tạo hiệu quả để chuẩn bị cho lực lượng lao động trước những thay đổi lớn.
Hanson, một chuyên gia nổi tiếng với nghiên cứu về “cú sốc Trung Quốc” (China Shock), đã chỉ ra rằng sự phát triển của AI và robot có thể gây ra một “cú sốc AI-robot” với quy mô lớn hơn, đe dọa việc làm trong nhiều ngành, đặc biệt là sản xuất. Theo nghiên cứu của ông, được trích dẫn trên Harvard Kennedy School, cú sốc Trung Quốc – khi hàng hóa giá rẻ từ Trung Quốc tràn vào Mỹ – đã khiến hàng triệu việc làm sản xuất tại Mỹ biến mất trong những năm 1990-2000. Tương tự, AI và robot, với khả năng tự động hóa các công việc lặp lại và thậm chí cả nhiệm vụ phức tạp, đang đẩy nhanh xu hướng này.
Về đề xuất đánh thuế robot (thuế áp lên các công ty sử dụng công nghệ tự động hóa để thay thế lao động), Hanson cho rằng nó thiếu tính rõ ràng trong việc xác định đối tượng chịu thuế. Theo Korea Economic Daily, ông lập luận rằng việc đánh thuế robot có thể làm giảm động lực đổi mới công nghệ, làm chậm tiến trình phát triển kinh tế dài hạn. Ví dụ, nếu thuế robot được áp dụng, các công ty như Samsung hay TSMC có thể giảm đầu tư vào tự động hóa, khiến họ mất lợi thế cạnh tranh trước các đối thủ từ Trung Quốc hoặc Nhật Bản.
Tương tự, Hanson phản đối thu nhập cơ bản phổ quát như một giải pháp toàn diện. Theo ông, việc cung cấp tiền mặt không điều kiện không giải quyết được gốc rễ của vấn đề – đó là sự thiếu hụt kỹ năng phù hợp với các công việc mới. Một bài phân tích trên Bloomberg đồng tình với Hanson, chỉ ra rằng các thử nghiệm UBI ở Phần Lan và Canada (2017-2019) cho thấy tuy cải thiện chất lượng sống, UBI không tăng đáng kể cơ hội việc làm cho người thất nghiệp. Hanson nhấn mạnh rằng thay vì các giải pháp mang tính “chữa cháy”, cần có những chính sách chủ động để chuẩn bị cho lực lượng lao động.
Thay vì dựa vào thuế hoặc phúc lợi, Hanson đề xuất hai hướng đi chính:
Quan điểm của Hanson được củng cố bởi nghiên cứu từ MIT (2023), cho thấy tự động hóa đã làm giảm 15% việc làm sản xuất tại Mỹ từ năm 2000 đến 2020, nhưng các ngành dịch vụ công nghệ (như phát triển phần mềm) lại tạo ra hàng triệu việc làm mới. Điều này nhấn mạnh rằng vấn đề không phải là mất việc làm, mà là sự không khớp giữa kỹ năng lao động và nhu cầu thị trường.
Không phải ai cũng đồng tình với Hanson. Những người ủng hộ thuế robot, như tỷ phú Bill Gates, lập luận rằng nó có thể tạo nguồn thu để tài trợ giáo dục và tái đào tạo, đồng thời làm chậm quá trình tự động hóa để xã hội có thời gian thích nghi, theo Forbes. Tuy nhiên, một bài phân tích trên Wall Street Journal phản bác rằng thuế robot sẽ làm tăng chi phí sản xuất, đẩy giá hàng hóa lên cao, và cuối cùng gây hại cho người tiêu dùng.
Về thu nhập cơ bản, các nhà kinh tế như Thomas Piketty cho rằng UBI là cách hiệu quả để giảm bất bình đẳng trong bối cảnh tự động hóa, theo cuốn Capital in the 21st Century. Tuy nhiên, thử nghiệm UBI tại Phần Lan (2017-2018) cho thấy chỉ 2% người tham gia tìm được việc làm tốt hơn, theo Helsinki Times, củng cố lập luận của Hanson rằng phúc lợi không giải quyết được vấn đề kỹ năng.
Hanson, một chuyên gia nổi tiếng với nghiên cứu về “cú sốc Trung Quốc” (China Shock), đã chỉ ra rằng sự phát triển của AI và robot có thể gây ra một “cú sốc AI-robot” với quy mô lớn hơn, đe dọa việc làm trong nhiều ngành, đặc biệt là sản xuất. Theo nghiên cứu của ông, được trích dẫn trên Harvard Kennedy School, cú sốc Trung Quốc – khi hàng hóa giá rẻ từ Trung Quốc tràn vào Mỹ – đã khiến hàng triệu việc làm sản xuất tại Mỹ biến mất trong những năm 1990-2000. Tương tự, AI và robot, với khả năng tự động hóa các công việc lặp lại và thậm chí cả nhiệm vụ phức tạp, đang đẩy nhanh xu hướng này.
Về đề xuất đánh thuế robot (thuế áp lên các công ty sử dụng công nghệ tự động hóa để thay thế lao động), Hanson cho rằng nó thiếu tính rõ ràng trong việc xác định đối tượng chịu thuế. Theo Korea Economic Daily, ông lập luận rằng việc đánh thuế robot có thể làm giảm động lực đổi mới công nghệ, làm chậm tiến trình phát triển kinh tế dài hạn. Ví dụ, nếu thuế robot được áp dụng, các công ty như Samsung hay TSMC có thể giảm đầu tư vào tự động hóa, khiến họ mất lợi thế cạnh tranh trước các đối thủ từ Trung Quốc hoặc Nhật Bản.
Tương tự, Hanson phản đối thu nhập cơ bản phổ quát như một giải pháp toàn diện. Theo ông, việc cung cấp tiền mặt không điều kiện không giải quyết được gốc rễ của vấn đề – đó là sự thiếu hụt kỹ năng phù hợp với các công việc mới. Một bài phân tích trên Bloomberg đồng tình với Hanson, chỉ ra rằng các thử nghiệm UBI ở Phần Lan và Canada (2017-2019) cho thấy tuy cải thiện chất lượng sống, UBI không tăng đáng kể cơ hội việc làm cho người thất nghiệp. Hanson nhấn mạnh rằng thay vì các giải pháp mang tính “chữa cháy”, cần có những chính sách chủ động để chuẩn bị cho lực lượng lao động.
Thay vì dựa vào thuế hoặc phúc lợi, Hanson đề xuất hai hướng đi chính:
- Giáo dục định hướng tương lai: Ông kêu gọi từ bỏ “nỗi ám ảnh” về bằng đại học, vốn không còn đảm bảo việc làm ổn định trong kỷ nguyên AI. Theo Financial Times, chỉ 37% việc làm tại Mỹ hiện yêu cầu bằng đại học, nhưng hệ thống giáo dục vẫn ưu tiên đào tạo học thuật hơn kỹ năng thực tiễn. Hanson gợi ý rằng từ cấp trung học, học sinh nên được tiếp cận các chương trình học nghề liên quan đến công nghệ, như lập trình AI, bảo trì robot, hoặc phân tích dữ liệu.
- Tái đào tạo tinh gọn: Đối với những người mất việc do tự động hóa, Hanson nhấn mạnh cần có các chương trình tái đào tạo ngắn hạn, tập trung vào các ngành đang phát triển như năng lượng tái tạo, y tế, hoặc dịch vụ kỹ thuật số. Theo báo cáo của OECD, các chương trình tái đào tạo thành công ở Đức và Singapore (như SkillsFuture) đã giúp 60-70% lao động thất nghiệp tìm được việc làm mới trong vòng 12 tháng.
Quan điểm của Hanson được củng cố bởi nghiên cứu từ MIT (2023), cho thấy tự động hóa đã làm giảm 15% việc làm sản xuất tại Mỹ từ năm 2000 đến 2020, nhưng các ngành dịch vụ công nghệ (như phát triển phần mềm) lại tạo ra hàng triệu việc làm mới. Điều này nhấn mạnh rằng vấn đề không phải là mất việc làm, mà là sự không khớp giữa kỹ năng lao động và nhu cầu thị trường.
Không phải ai cũng đồng tình với Hanson. Những người ủng hộ thuế robot, như tỷ phú Bill Gates, lập luận rằng nó có thể tạo nguồn thu để tài trợ giáo dục và tái đào tạo, đồng thời làm chậm quá trình tự động hóa để xã hội có thời gian thích nghi, theo Forbes. Tuy nhiên, một bài phân tích trên Wall Street Journal phản bác rằng thuế robot sẽ làm tăng chi phí sản xuất, đẩy giá hàng hóa lên cao, và cuối cùng gây hại cho người tiêu dùng.
Về thu nhập cơ bản, các nhà kinh tế như Thomas Piketty cho rằng UBI là cách hiệu quả để giảm bất bình đẳng trong bối cảnh tự động hóa, theo cuốn Capital in the 21st Century. Tuy nhiên, thử nghiệm UBI tại Phần Lan (2017-2018) cho thấy chỉ 2% người tham gia tìm được việc làm tốt hơn, theo Helsinki Times, củng cố lập luận của Hanson rằng phúc lợi không giải quyết được vấn đề kỹ năng.
