Nobel Kinh tế Christopher Pissarides: AI khó lòng vực dậy thời kỳ tăng trưởng năng suất thần tốc

Theo tin từ IT之家 ngày 8 tháng 7, Bloomberg đưa tin vào ngày 7 rằng Christopher Pissarides, giáo sư tại Trường Kinh tế London (LSE) và là người đoạt giải Nobel Kinh tế chuyên nghiên cứu về mối quan hệ giữa tự động hóa và việc làm, đã cảnh báo rằng AI sẽ không đưa các nền kinh tế phương Tây trở lại thời kỳ tăng trưởng năng suất nhanh chóng, vì thời kỳ đó có lẽ đã "kết thúc mãi mãi".

Pissarides cho biết, tại Mỹ và Anh, có tới 40% số vị trí công việc về cơ bản sẽ không bị ảnh hưởng bởi AI, ví dụ như các ngành chăm sóc sức khỏe và dịch vụ khách sạn. Cho đến nay, hầu như không thấy dấu hiệu nào cho thấy AI đã giúp cải thiện năng suất.

Ông cũng đặt nghi vấn về nhận định của những nhân vật như CEO NVIDIA Jensen Huang và CEO OpenAI Sam Altman. Cả Jensen Huang và Sam Altman đều từng tuyên bố rằng AI sẽ tạo ra tác động sâu rộng đến việc làm.

Theo tìm hiểu của IT之家, Pissarides đã giành giải Nobel Kinh tế năm 2010 nhờ những nghiên cứu về sự ma sát trên thị trường lao động.

Pissarides dự đoán: "Tại Anh, có tới 40%, hoặc ít nhất là một tỷ lệ đáng kể các vị trí công việc sẽ không bị ảnh hưởng bởi AI, do đó những công việc này sẽ không đạt được mức tăng năng suất nhờ AI. AI có thể mang lại một số lợi ích về năng suất, nhưng tôi nghi ngờ rằng sẽ không có một cơn sốt máy tính mới nào giống như những năm 1980 và 1990. Tương lai của AI vẫn còn nhiều bất định, và dựa trên những thông tin chúng ta có cũng như những gì đã chứng kiến, tôi không thấy khả năng tăng trưởng năng suất có thể đạt tới mức của những năm đó."

Ông chỉ ra rằng, để đạt được mức tăng trưởng mạnh mẽ như các nhà lạc quan dự đoán, các ngành chịu ảnh hưởng nhiều nhất bởi AI như tài chính phải đạt được mức tăng năng suất cực cao. "Việc nói về tăng trưởng năng suất cao là không thực tế. Tôi nghĩ chúng ta nên chấp nhận một sự thật rằng: dù chúng ta có làm gì đi chăng nữa, thời kỳ tăng trưởng năng suất nhanh chóng đã kết thúc."

Tuyên bố quảng cáo: Các liên kết chuyển hướng bên ngoài trong bài viết (bao gồm nhưng không giới hạn ở siêu liên kết, mã QR, mật khẩu, v.v.) được sử dụng để truyền tải thêm thông tin và tiết kiệm thời gian lựa chọn, kết quả chỉ mang tính chất tham khảo, tất cả các bài viết của IT之家 đều bao gồm tuyên bố này.