AI có thể nhanh chóng trở thành vấn đề mới của Fed

Một nền kinh tế mạnh mẽ và thị trường lao động yếu ớt thường không đi đôi với nhau. Đối với Fed và các ngân hàng trung ương khác, kịch bản từ trước đến nay luôn rõ ràng: tuyển dụng yếu kém đòi hỏi phải hạ lãi suất, trong khi một nền kinh tế quá nóng và lạm phát vượt mục tiêu biện minh cho chính sách thắt chặt hơn. Nhưng với AI, kịch bản đó có thể không còn hiệu quả nữa.

Nếu các công ty có thể duy trì, hoặc thậm chí tăng, sản lượng với ít lao động hơn, các tín hiệu truyền thống của thị trường lao động có thể trở nên khó giải thích hơn, làm tăng rủi ro sai lầm trong chính sách với những hệ quả rộng lớn đối với thị trường tài chính.

Tăng trưởng mà không cần tuyển dụng: Liệu có thể?

Ở cấp độ vi mô, giả thuyết này có vẻ mâu thuẫn ngay từ cái nhìn đầu tiên. Rốt cuộc, một công ty thành công sẽ cần tuyển thêm lao động để tăng sản lượng và đáp ứng nhu cầu tăng lên. Tuy nhiên, tiến bộ công nghệ có thể cho phép các công ty cải thiện sản lượng với lực lượng lao động ổn định hoặc thậm chí giảm đi, miễn là năng suất tăng với tốc độ đủ mạnh.

Mối quan hệ này được thể hiện qua hàm sản xuất, thường được biểu diễn dưới dạng Q = f(K,L), trong đó Q là sản lượng, K là vốn và L là lao động. Một phiên bản sửa đổi bổ sung yếu tố “năng suất” (A) và viết lại thành Q = A* f(K,L).

Miễn là mức tăng trong yếu tố năng suất đủ mạnh, sản lượng có thể tiếp tục tăng ngay cả khi đầu vào lao động giảm. Các công ty cũng có thể đạt được sản lượng cao hơn và tiềm năng sinh lời lớn hơn nếu họ có thể tăng A mà không cần mở rộng số lượng nhân sự.

Đã có những ví dụ lịch sử về động thái này, nổi bật nhất là ngành nông nghiệp. Theo Cục Nghiên cứu Kinh tế Bộ Nông nghiệp Hoa Kỳ (USDA), tổng sản lượng do các trang trại Mỹ sản xuất gần như đã tăng gấp ba lần trong giai đoạn 1948 đến 2017, trong khi lao động nông nghiệp giảm 76% và diện tích đất dành cho nông nghiệp thu hẹp hơn 25%. Sự khác biệt này cho thấy sản lượng có thể tách rời khỏi đầu vào lao động khi có sự cải thiện mạnh mẽ về năng suất nhờ tiến bộ công nghệ.

Các mô hình tương tự, dù không cực đoan như vậy, có thể quan sát thấy trong ngành sản xuất từ những năm 1980, và trong thời kỳ áp dụng rộng rãi máy tính, phần mềm và internet từ cuối những năm 1990. Mặc dù có sự tăng trưởng rõ rệt về sản lượng và năng suất, tác động đến việc làm lại không rõ ràng vì lao động dần được tái phân bổ sang các ngành khác thay vì bị loại bỏ hoàn toàn.

AI nằm ở đâu trong câu chuyện này? Liệu có sự tách rời rõ ràng giữa sản lượng và đầu vào lao động trong nền kinh tế rộng lớn hơn do năng suất cao hơn, hay sự thay thế lao động sẽ chỉ giới hạn trong các ngành cụ thể, với lao động bị thay thế được hấp thụ ở nơi khác trong nền kinh tế, như đã từng xảy ra với các tiến bộ công nghệ trước đây?

Có một mô hình độc đáo xuất hiện với việc áp dụng AI có thể hạn chế cơ hội việc làm trong tương lai. Trong một bài viết gây chú ý được đăng trên New York Magazine, tác giả Josh Dzieza giải thích cách các luật sư và nhà khoa học mất việc vì AI hiện được các công ty thuê làm các dự án tạm thời để tạo dữ liệu đào tạo cho các mô hình AI tiên tiến hơn, điều này có thể dẫn đến nhiều đợt sa thải hơn trong các ngành này.

Chúc may mắn khi cố gắng đo lường sự thay đổi công nghệ

Năm 1987, nhà kinh tế học Robert Solow nổi tiếng đã nói: “Bạn có thể thấy thời đại máy tính ở khắp mọi nơi nhưng không thấy trong các số liệu năng suất.” Câu nói này trở thành minh chứng cho sự khó khăn trong việc đo lường tác động của tiến bộ công nghệ lên năng suất. Trong khi tác động của AI tương đối dễ nhận biết ở cấp độ vi mô, thì câu chuyện hoàn toàn khác khi nói đến việc hiểu tác động tổng thể của nó đối với nền kinh tế nói chung, với nhiều ước tính khác nhau.

Trong một bài nghiên cứu có tựa đề “Tác động tiềm năng lớn của Trí tuệ nhân tạo đối với tăng trưởng kinh tế,” các nhà phân tích của Goldman Sachs, Joseph Briggs và Devesh Kodnani, lập luận rằng “việc áp dụng AI cuối cùng có thể thúc đẩy tăng trưởng GDP toàn cầu hàng năm lên 7% hoặc gần 7 nghìn tỷ đô la trong vòng 10 năm.”

Ở góc độ thận trọng hơn, Daron Acemoglu, Giáo sư Kinh tế tại Viện Công nghệ Massachusetts (MIT), lưu ý rằng tác động tích cực của AI đối với năng suất có vẻ “không nhỏ nhưng khiêm tốn, không quá 0,71% tăng trưởng tổng năng suất yếu tố trong 10 năm.”

Cuộc tranh luận này đã đến với Cục Dự trữ Liên bang (Fed). Khi phát biểu tại một sự kiện ở Trường Quản lý Yale, Thống đốc Fed Lisa Cook cho biết AI có thể mang tính chuyển đổi đối với thị trường lao động, nhưng thừa nhận hiện tại đang có “chế độ tuyển ít sa thải ít.” Chủ tịch Fed Cleveland, Beth Hammack, nói với CNBC rằng vẫn chưa rõ AI sẽ làm gì cho nền kinh tế, trong khi Thống đốc Fed New York John Williams cho biết AI có khả năng nâng cao tỷ lệ năng suất nhưng thêm rằng điều đó sẽ mất nhiều thời gian.

Tổng hợp lại, những quan điểm này chỉ ra một mâu thuẫn then chốt. Ngay cả khi AI có thể tạo ra những cải tiến năng suất đáng kể, quy mô và thời điểm của những cải tiến đó vẫn còn rất không chắc chắn từ góc độ kinh tế vĩ mô và chính sách.

Tình thế tiến thoái lưỡng nan của Fed

Lãi suất của ngân hàng trung ương là một công cụ phản ứng và có tính chất chậm trễ. Điều này có nghĩa là Fed chỉ tăng lãi suất nếu có đủ dữ liệu trong một khoảng thời gian đủ dài để thuyết phục các nhà hoạch định chính sách rằng lạm phát sẽ duy trì ở mức cao liên tục.

Mặt khác, ngân hàng trung ương sẽ giảm lãi suất khi có bằng chứng không thể chối cãi rằng thị trường lao động đang gặp khó khăn, điều này có thể đòi hỏi các tháng liên tiếp tăng tỷ lệ thất nghiệp hoặc sự giảm đều đặn và kéo dài trong tăng trưởng Bảng lương phi nông nghiệp (NFP).

Hơn nữa, lãi suất là một công cụ hạn chế vì nó chỉ có thể ảnh hưởng đến một số khía cạnh nhất định của nền kinh tế. Lãi suất thấp hơn có thể giúp các công ty vay với chi phí thấp hơn và đầu tư vào lao động, nhưng chúng không thể giải quyết các thay đổi cấu trúc trong việc làm do tiến bộ công nghệ gây ra.

Điều này làm tăng rủi ro hiểu sai chính sách. Hãy xem xét ba kịch bản khác nhau:

1. Thị trường lao động yếu và tăng trưởng do AI thúc đẩy bị đánh giá thấp

Trong bối cảnh như vậy, phản ứng hợp lý nhất từ Fed sẽ là cắt giảm lãi suất.

Với động thái này, tăng trưởng có thể bắt kịp và lạm phát có thể tăng tốc trở lại, mở ra cánh cửa cho sự đảo chiều lãi suất. Điều này sẽ:

• Gây tổn hại cho các tài sản nhạy cảm với rủi ro như cổ phiếu
• Ban đầu gây tổn hại cho đồng Đô la Mỹ, nhưng sau đó hỗ trợ nó sau khi chính sách thay đổi vì lợi suất sẽ tăng

2. Môi trường tuyển dụng thấp và tăng trưởng bền bỉ

Trong kịch bản thứ hai này, Fed có thể đánh giá nền kinh tế đang ở trạng thái "tăng trưởng dựa trên năng suất" và quyết định giữ lãi suất cao trong thời gian dài hơn.

Tuy nhiên, trong trường hợp việc áp dụng AI tăng tốc và dẫn đến ít cơ hội việc làm hơn hoặc nhiều đợt sa thải hơn, điều này có thể làm yếu phía cầu của nền kinh tế, điều này sẽ càng bị làm trầm trọng thêm bởi lãi suất cao. Tóm lại, AI có thể trì hoãn và che giấu sự truyền tải từ thị trường lao động yếu sang cầu yếu, khiến Fed giữ chính sách thắt chặt.

Phần đáng lo ngại của kịch bản này là lãi suất không thể giải quyết vấn đề này. Thay vào đó, có thể cần một phản ứng chính sách tài khóa hoặc quy định về việc áp dụng AI. Nói đơn giản, điều này sẽ:

Hỗ trợ thị trường chứng khoán trong ngắn hạn do lợi nhuận cao hơn, nhưng không trong dài hạn

Ban đầu hỗ trợ đồng đô la Mỹ, nhưng không lâu khi lo ngại của thị trường về suy thoái tăng lên

3. Thị trường lao động hạ nhiệt và tăng trưởng do AI thúc đẩy là không đáng kể

Trong kịch bản cuối cùng, tác động của AI đối với năng suất được chứng minh là không liên quan và tăng trưởng kinh tế không thu hút được động lực trong khi thị trường lao động vẫn nguội.

Tình huống này có thể được xem như một sự chậm lại theo chu kỳ của nền kinh tế và kích hoạt việc cắt giảm lãi suất. Điều này sẽ mở đường cho phản ứng thị trường tích cực điển hình:

• Hỗ trợ thị trường chứng khoán.
• Đè nặng lên đồng đô la Mỹ và lãi suất trái phiếu.

Kết luận

Sự gia tăng và áp dụng AI giới thiệu một lớp phức tạp mới trong việc giải thích dữ liệu kinh tế vĩ mô. Tin tốt là rủi ro gia tăng của các sai lầm chính sách có thể mở đường cho sự đổi mới trong việc thu thập và đánh giá dữ liệu.

Cá nhân tôi không tin rằng việc áp dụng AI sẽ dẫn đến cải thiện đáng kể năng suất mà có thể nhìn thấy rõ trong GDP. Tuy nhiên, điều đó sẽ không ngăn các công ty cố gắng thay thế công nhân bằng AI để cắt giảm chi phí, ít nhất là trong ngắn hạn.

Do đó, một sự chậm lại kinh tế truyền thống, tiếp theo là chính sách tiền tệ nới lỏng, là kịch bản có khả năng xảy ra nhất. Đây là tin tốt cho cổ phiếu, và xấu cho đồng Đô la Mỹ và trái phiếu. Nhưng một lần nữa, chúc Fed may mắn khi cố gắng đánh giá tác động của sự biến động công nghệ đang diễn ra trước mắt chúng ta.