Thực hư chuyện AI gây mất việc làm: Phân biệt giữa kỳ vọng và thực tế

Ấn phẩm

Những điểm chính

Những tiến bộ trong các mô hình AI đã làm dấy lên nỗi lo ngại rằng sự gián đoạn nhanh chóng đối với thị trường lao động là điều khó tránh khỏi, nếu không muốn nói là đã bắt đầu diễn ra. Một loạt các bài báo truyền thông liên tục dự báo một tương lai ảm đạm cho công việc văn phòng do AI gây ra.[1] Nỗi sợ hãi về một "ngày tận thế việc làm do AI" thường được chính các nhà lãnh đạo trong lĩnh vực AI khuếch đại. Ví dụ, Dario Amodei, CEO của Anthropic, đã dự đoán rằng AI có thể xóa sổ một nửa số công việc văn phòng và đẩy tỷ lệ thất nghiệp lên 20%. Một cuộc biến động thị trường lao động ở quy mô này sẽ gây ra đau khổ to lớn cho nhiều hộ gia đình và đặt ra thách thức đáng kể cho các nhà hoạch định chính sách.

Trong khi công chúng đang tranh luận về tác động tiềm tàng của AI đối với các doanh nghiệp và người lao động, các nghiên cứu và dữ liệu đang dần bắt kịp. Mục tiêu của chúng tôi trong bản tóm tắt này là tổng hợp khối lượng nghiên cứu đang phát triển nhanh chóng về tác động của AI dành cho các nhà hoạch định chính sách và những người quan tâm muốn hiểu cách AI đang ảnh hưởng đến thị trường lao động ngay lúc này. Để dễ trình bày, chúng tôi tổ chức các bằng chứng thực nghiệm này thành một tập hợp các dữ kiện cách điệu như sau:

Bây giờ chúng ta sẽ khám phá sâu hơn từng điểm này.

Tác động của AI đối với điều kiện thị trường lao động hiện tại có khả năng là rất nhỏ.

Không ai có thể dự đoán được tương lai, nhưng có rất ít bằng chứng cho thấy AI đang gây ra tình trạng mất việc làm đáng kể vào lúc này. Tỷ lệ thất nghiệp ở những người lao động trong các ngành nghề chịu ảnh hưởng nhiều nhất bởi sự gián đoạn do AI đang tăng lên, nhưng không nhanh hơn so với những người ít chịu ảnh hưởng nhất.[2] Như được hiển thị trong Hình 1, tỷ lệ thất nghiệp của nhóm 20% người lao động chịu ảnh hưởng nhiều nhất bởi AI đã tăng 0,77 điểm phần trăm kể từ năm 2022, trong khi tỷ lệ thất nghiệp của nhóm ít chịu ảnh hưởng nhất tăng nhẹ hơn, ở mức 0,85 điểm phần trăm trong cùng kỳ. Những xu hướng tổng hợp này cho thấy một thị trường lao động đang suy yếu trên diện rộng, thay vì một thị trường đặc trưng bởi tình trạng mất việc làm do AI.

Hình 1: Tỷ lệ thất nghiệp theo nhóm chịu ảnh hưởng của AI, 2015-2026 (hàng quý)

Cũng có rất ít bằng chứng cho thấy AI làm giảm việc làm hoặc tin tuyển dụng trong các ngành nghề chịu ảnh hưởng cao nhất. Xu hướng việc làm trong các ngành nghề có mức độ tiếp xúc cao với AI khá ổn định.[4] Mặc dù tăng trưởng việc làm trong các ngành nghề đòi hỏi nhiều kỹ năng lập trình đã chậm lại đôi chút, nhưng vẫn ở mức dương.[5] Không có bằng chứng nào cho thấy việc áp dụng AI đã tác động tiêu cực đến tin tuyển dụng của các doanh nghiệp.[6] Trên thực tế, tin tuyển dụng trực tuyến cho các nhà phát triển phần mềm — một ngành nghề chịu ảnh hưởng rất cao — đã tăng nhanh hơn so với các ngành nghề khác trong năm qua.[7] Trong số các doanh nghiệp đã áp dụng AI doanh nghiệp, việc làm đã tăng 10% trong hai năm sau khi áp dụng, một hiệu ứng được thúc đẩy bởi các doanh nghiệp có mức chi tiêu cho AI trên đầu người cao nhất.[8]

Còn về các công ty thông báo sa thải, ngày càng viện dẫn AI là yếu tố thúc đẩy thì sao?[9] Cả các nhà lãnh đạo ngành và các nhà kinh tế lao động đều bày tỏ sự hoài nghi lành mạnh về những tuyên bố này.[10] Trong khi một số đợt sa thải quy mô nhỏ có thể liên quan đến tự động hóa do AI, những đợt khác dường như xuất phát từ mong muốn giải phóng dòng tiền cho các khoản đầu tư AI hoặc cắt giảm nhân sự sau thời kỳ tuyển dụng quá mức thời đại dịch. Các giám đốc nhân sự cho biết tác động của AI thể hiện rõ hơn trong việc hợp nhất vai trò và tránh tuyển dụng ở những vị trí mà AI có thể tự động hóa nhiều nhiệm vụ.[11]

Điều này không có nghĩa là AI không gây ra bất kỳ tác động tiêu cực nào đối với một số người lao động; thay vào đó, các hiệu ứng cho đến nay mang tính sắc thái hơn so với những gì một "ngày tận thế việc làm do AI" sắp xảy ra gợi ý. AI có thể đang tạo ra những "túi" gián đoạn không dễ nhìn thấy trong dữ liệu kinh tế tổng hợp. Cụ thể, có một số bằng chứng cho thấy AI có thể đang tác động tiêu cực đến nhu cầu đối với lao động văn phòng trẻ tuổi, như chúng tôi sẽ thảo luận tiếp theo.

Thị trường lao động khó khăn đối với lao động trẻ có thể một phần do AI

Sinh viên mới tốt nghiệp đang phải đối mặt với thị trường việc làm thách thức nhất trong nhiều năm, với tỷ lệ thất nghiệp cho nhóm này đạt 5,6% vào đầu năm 2026, tăng 1,6 điểm phần trăm so với ba năm trước đó.[12] Sự gia tăng này đã làm dấy lên lo ngại rằng AI đang thay thế nhiều công việc mà sinh viên mới tốt nghiệp từng tìm kiếm. Các vai trò cấp thấp thường bao gồm các nhiệm vụ nghiên cứu, phân tích và viết lách định kỳ mà giờ đây phần lớn có thể được thực hiện bằng AI. Phù hợp với trực giác này là bằng chứng thực nghiệm cho thấy AI có thể đang làm giảm nhu cầu tuyển dụng mới.

Trong một bài báo được thảo luận rộng rãi, Brynjolfsson, Chandar và Chen báo cáo sự sụt giảm đáng chú ý về việc làm ở những người lao động mới vào nghề trong các ngành nghề chịu ảnh hưởng của AI, đặc biệt là các nhà phát triển phần mềm và đại diện dịch vụ khách hàng, kể từ khi ChatGPT ra mắt vào năm 2022. Ngược lại, như được hiển thị trong Hình 2, việc làm ở những người lao động lớn tuổi hơn trong cùng các ngành nghề đó vẫn tương đối ổn định hoặc tiếp tục tăng. Các tác giả ví những người lao động trẻ này như "chim hoàng yến trong hầm mỏ", những người đầu tiên trải nghiệm sự gián đoạn thị trường lao động từ AI.[13] Các nhà nghiên cứu khác kể từ đó đã xác định những tác động tiêu cực tương tự đối với việc tuyển dụng lao động trẻ chịu ảnh hưởng của AI tại Hoa Kỳ và Vương quốc Anh, bắt đầu từ năm 2022.[14]

Hình 2: Việc làm theo độ tuổi trong hai ngành nghề chịu ảnh hưởng của AI, 2021–2026

Thời điểm xảy ra tác động này hơi đáng ngạc nhiên. Khả năng của mô hình AI còn rất hạn chế vào năm 2022. Các yếu tố khác có thể đang tác động, bao gồm lãi suất tăng, tuyển dụng quá mức thời đại dịch và làm việc từ xa. Ví dụ, để đối phó với lạm phát gia tăng, Cục Dự trữ Liên bang (Fed) đã tăng lãi suất mạnh mẽ bắt đầu từ tháng 3 năm 2022 — vài tháng trước khi ChatGPT ra mắt công chúng vào tháng 11 năm đó. Hai bài báo mới cho thấy việc tuyển dụng trong các ngành nghề chịu ảnh hưởng của AI bắt đầu giảm sau khi Fed thay đổi chính sách tiền tệ nhưng trước khi ChatGPT ra mắt.[15] Ngoài ra, sự chuyển dịch nhanh chóng sang làm việc từ xa trong đại dịch, vốn có thể làm chậm quá trình học hỏi tại nơi làm việc, làm xói mòn giá trị của việc tuyển dụng lao động trẻ tuổi hơn. Bằng chứng mới cho thấy việc tuyển dụng trong các ngành nghề phù hợp với làm việc từ xa bắt đầu nghiêng về phía những người lao động có kinh nghiệm hơn sau đại dịch.[16]

Để phản hồi những lo ngại về các hiệu ứng gây nhiễu này và các hiệu ứng có thể xảy ra khác, Brynjolfsson và các đồng tác giả đã thêm các biến kiểm soát mới. Trong các kết quả này, sự sụt giảm việc làm ở lao động cấp thấp không đáng chú ý cho đến năm 2024.[17] Do đó, có vẻ hợp lý khi cho rằng các yếu tố khác ngoài AI đang thúc đẩy sự sụt giảm tuyển dụng lao động trẻ vào khoảng năm 2022. Tuy nhiên, đến năm 2024, cả việc áp dụng AI và khả năng của mô hình đã tiến bộ đáng kể, khiến các tác động trực tiếp của AI trở nên hợp lý hơn.

Việc tuyển dụng lao động cấp thấp trong các ngành nghề chịu ảnh hưởng của AI rõ ràng đã giảm đáng kể vào khoảng năm 2022. Điều khó xác định hơn là liệu sự sụt giảm này có cấu thành bằng chứng rõ ràng về tác động của AI đối với nhu cầu lao động trẻ hay không, ở hiện tại hoặc tương lai. Với các cú sốc kinh tế vĩ mô khác đối với nhu cầu lao động vào thời điểm này, việc tách biệt tác động của AI là một thách thức về mặt thực nghiệm. Đây vẫn là một lĩnh vực nghiên cứu mở và tích cực.

Tác động của AI đối với năng suất lao động là hỗn hợp nhưng nhìn chung là tích cực.

Trong các môi trường thử nghiệm, các công cụ AI tạo sinh — như chatbot và công cụ lập trình — thường được phát hiện là cải thiện hiệu suất của những người lao động ít kinh nghiệm và có hiệu suất kém hơn một cách không cân xứng. Trong một nghiên cứu như vậy, các nhà nghiên cứu đã phân tích tác động của một trợ lý AI tạo sinh đối với các nhân viên hỗ trợ khách hàng tại một trung tâm cuộc gọi lớn.[18] Trợ lý này đã tăng năng suất tổng thể lên 15%, với mức tăng tập trung cao độ ở những người lao động mới và ít kỹ năng hơn, những người đã chứng kiến mức cải thiện 30% về số lượng vấn đề được giải quyết mỗi giờ. Không có sự cải thiện hiệu suất nào ở các nhân viên dịch vụ khách hàng có kỹ năng cao, những người mà chất lượng phản hồi của họ giảm nhẹ.

Các nghiên cứu khác cũng cho thấy các công cụ AI nhìn chung giúp tăng tốc độ hoàn thành nhiệm vụ, mặc dù hiệu quả khác nhau tùy theo nhiệm vụ, bối cảnh và trình độ kỹ năng. Hình 3 tóm tắt các kết quả nghiên cứu về tác động của các công cụ AI đối với tốc độ trên nhiều nhiệm vụ khác nhau. Trong phát triển phần mềm, việc sử dụng GitHub Copilot — một công cụ AI gợi ý mã và hàm — cho phép hoàn thành các nhiệm vụ nhanh hơn 56%, với mức tăng tập trung ở các lập trình viên ít kinh nghiệm hơn.[19] Tác động khiêm tốn hơn đối với phát triển phần mềm đã được tìm thấy trong một bài báo riêng biệt, với hiệu quả dao động từ 10% đến 30%, tùy thuộc vào doanh nghiệp nơi nó được triển khai.[20] Trong các nhiệm vụ viết lách, quyền truy cập vào ChatGPT được phát hiện là giúp giảm thời gian viết cho người lao động ở mọi khả năng và cải thiện chất lượng viết ở những người viết có khả năng thấp.[21] Ở các luật sư trẻ, việc sử dụng một công cụ AI được phát hiện là làm tăng tốc độ công việc pháp lý, chẳng hạn như soạn thảo hợp đồng.[22] Trong môi trường y tế, một đánh giá về các thư ký AI đã tìm thấy một số bằng chứng cho thấy chúng làm tăng tốc độ ghi chép y tế, mặc dù hiệu quả nhỏ và những điểm không chính xác thỉnh thoảng xảy ra đòi hỏi sự giám sát của bác sĩ.[23]

Hình 3: Ước tính thực nghiệm về tác động của AI tạo sinh đối với tốc độ nhiệm vụ

Trong nhiều môi trường làm việc, nhân viên phải xác định khi nào và làm thế nào để triển khai hỗ trợ AI, điều này làm vấn đề trở nên phức tạp đáng kể. Dell’Acqua và các đồng tác giả ghi nhận rằng khả năng của AI là "gập ghềnh" (jagged), nghĩa là hiệu suất có thể rất tích cực hoặc tiêu cực tùy thuộc vào nhiệm vụ cụ thể mà nó được triển khai.[24] Việc xác định xem đầu ra của AI có hữu ích hay cần tinh chỉnh thêm hay không có thể đòi hỏi sự phán đoán có kỹ năng. Ví dụ, khi các nhà nghiên cứu triển khai một trợ lý AI để giúp các doanh nhân Kenya, những doanh nhân ít kỹ năng hơn đã ghi nhận doanh thu và lợi nhuận thấp hơn khi sử dụng công cụ AI so với những người phát triển doanh nghiệp của họ mà không có nó.[25] Khi kiểm tra lý do tại sao, các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng những doanh nhân ít kỹ năng hơn có nhiều khả năng hành động theo các lời khuyên chung chung từ công cụ AI vốn gây bất lợi cho tình huống cụ thể của họ, trong khi những người thực hiện tốt hơn đã trích xuất các gợi ý phù hợp hơn với nhu cầu kinh doanh của họ.

Mặc dù AI có thể làm cho một số nhân viên làm việc hiệu quả hơn về mặt cá nhân, nhưng nó cũng có thể thu hẹp phạm vi các ý tưởng sáng tạo. Việc sử dụng AI trong các nhiệm vụ viết sáng tạo được phát hiện là làm tăng chất lượng các câu chuyện do những người viết ít kỹ năng hơn tạo ra, nhưng các câu chuyện do AI tạo ra lại giống nhau hơn nhiều so với những câu chuyện do con người tạo ra.[26] Hao và các đồng tác giả phát hiện ra rằng, trong khi các nhà khoa học áp dụng các công cụ AI xuất bản nhiều bài báo hơn, việc áp dụng AI làm giảm tổng số chủ đề được nghiên cứu và sự tương tác của các nhà khoa học với nhau.[27]

AI rõ ràng có tiềm năng cải thiện hiệu suất của người lao động trong nhiều môi trường. Tuy nhiên, một số ma sát có thể ngăn cản những lợi ích được quan sát thấy trong các nghiên cứu thực nghiệm xuất hiện trong các thước đo năng suất tổng hợp. Tỷ lệ các nhiệm vụ mà AI có thể tăng tốc một cách hiệu quả có thể nhỏ so với tổng số các nhiệm vụ kinh tế.[28] Các nút thắt trong các quy trình mà AI hiện không thể hỗ trợ có thể hạn chế mức tăng năng suất trong một thời gian.[29] Ngoài ra, khi các doanh nghiệp áp dụng công nghệ mới, năng suất đo lường ban đầu có thể giảm vì các doanh nghiệp cần chuyển hướng nguồn lực để tái tổ chức các chức năng và thực hiện các khoản đầu tư bổ sung.[30] Mặc dù AI có khả năng thúc đẩy năng suất cuối cùng, nhưng với tốc độ áp dụng của doanh nghiệp hiện nay, nó có thể chưa hiển thị trong các số liệu thống kê tổng hợp.

Việc áp dụng của doanh nghiệp đã tăng tốc nhưng không đồng đều trên toàn nền kinh tế.

Nếu AI thực sự là một công nghệ mang tính chuyển đổi, thì việc liệu các hiệu ứng sâu rộng của nó xảy ra trong ba năm hay 20 năm sẽ thay đổi cơ bản vấn đề chính sách. Một sự chuyển đổi nhanh chóng có thể thay thế nhiều người lao động cùng một lúc, trong khi một sự chuyển đổi chậm hơn mang lại cho các nhà hoạch định chính sách và người lao động nhiều thời gian hơn để thích nghi. Một trong những chỉ số quan trọng nhất về thời điểm và sự phân bổ các tác động tiềm tàng trên toàn nền kinh tế của AI là tốc độ áp dụng của doanh nghiệp.

Hình 4: Áp dụng AI tại nơi làm việc, 2023-2026

Các cuộc khảo sát doanh nghiệp cho thấy tỷ lệ áp dụng rất đa dạng, nhưng tất cả đều cho thấy sự tăng trưởng nhanh chóng trong việc sử dụng AI. Hình 4 cho thấy một số thước đo về việc áp dụng của doanh nghiệp được trích dẫn rộng rãi. Ước tính thận trọng nhất về việc áp dụng của doanh nghiệp là Khảo sát Xu hướng và Triển vọng Kinh doanh (BTOS) của Cục Thống kê Dân số, một cuộc khảo sát đại diện quốc gia về các doanh nghiệp, hiện ước tính rằng khoảng 20% doanh nghiệp sử dụng AI. Các thước đo khác về việc sử dụng AI tại nơi làm việc nhìn chung cho thấy tỷ lệ áp dụng của doanh nghiệp cao hơn; ở mức cao, một cuộc khảo sát các giám đốc điều hành tại các doanh nghiệp Hoa Kỳ cho thấy hơn 80% nhân viên sử dụng AI tại nơi làm việc.[31] Ramp, một công ty quản lý chi phí fintech, ước tính rằng hơn 50% khách hàng của họ đang chi tiền cho các công cụ AI và các nhà cung cấp AI. Một cuộc khảo sát đại diện quốc gia về các hộ gia đình cho thấy hơn 40% người trả lời đang làm việc sử dụng AI tại nơi làm việc.

Sự khác biệt về tỷ lệ áp dụng giữa các thước đo phần lớn là do sự khác biệt về phương pháp luận và thành phần mẫu. Các doanh nghiệp lớn hơn có nhiều khả năng áp dụng AI hơn, vì vậy tỷ lệ áp dụng có trọng số theo việc làm cao hơn so với số lượng doanh nghiệp đơn thuần. Ramp nêu rõ trong phương pháp luận cho chỉ số AI của mình rằng các doanh nghiệp sử dụng nền tảng của họ không phải là một mẫu đại diện của các doanh nghiệp và bị lệch về phía các công ty công nghệ, vốn có tỷ lệ áp dụng AI cao hơn. Trong một bài đánh giá các cuộc khảo sát về việc áp dụng AI, một báo cáo nghiên cứu gần đây của Cục Dự trữ Liên bang đã lưu ý những lý do chính đáng để ưu tiên các ước tính tương đối thấp của Cục Thống kê Dân số, vốn sử dụng khung lấy mẫu quốc gia, và cho thấy sự khác biệt về tỷ lệ áp dụng giữa các cuộc khảo sát thu hẹp đáng kể khi mỗi cuộc khảo sát được tính trọng số theo việc làm.[32]

Sự phân bổ các doanh nghiệp đang áp dụng AI cho chúng ta biết nơi các tác động của AI có khả năng xảy ra trước tiên. Hiện tại, bằng chứng khảo sát cho thấy việc áp dụng AI tập trung ở các công ty công nghệ và các ngành thâm dụng thông tin như tài chính. Các triển khai AI phổ biến nhất là trong bán hàng và tiếp thị, CNTT, chiến lược, tài chính và kế toán. Ngay cả trong số những người áp dụng, việc sử dụng AI vẫn còn hẹp thay vì rộng, giới hạn ở một hoặc hai chức năng kinh doanh hoặc sử dụng tần suất thấp trên một tập hợp các nhiệm vụ rộng hơn, với việc tích hợp AI toàn diện là ngoại lệ thay vì quy tắc.[33] Một cuộc khảo sát gần đây của McKinsey cho thấy hầu hết các doanh nghiệp vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm và thí điểm AI, với chỉ một vài công ty lớn dẫn đầu trong việc mở rộng quy mô ngoài các dự án thí điểm.[34]

Việc áp dụng AI cũng dường như có ít tác động đến việc làm. Trong dữ liệu của Cục Thống kê Dân số, chỉ 5% doanh nghiệp báo cáo bất kỳ tác động nào đến việc làm, với số lượng bằng nhau báo cáo mức tăng và giảm. Tám mươi phần trăm các giám đốc điều hành được khảo sát bởi Ngân hàng Dự trữ Liên bang Atlanta cho biết các khoản đầu tư AI vẫn chưa làm thay đổi số lượng nhân sự hoặc cải thiện năng suất của họ. Một nghiên cứu quy mô lớn của Đan Mạch liên kết dữ liệu về việc áp dụng AI của người lao động với các doanh nghiệp cho thấy việc áp dụng AI dẫn đến việc tái cấu trúc các nhiệm vụ và thời gian của người lao động, nhưng những thay đổi này vẫn chưa ảnh hưởng đến việc làm, giờ làm việc hoặc thu nhập của người lao động.[35] Một nghiên cứu gần đây cho thấy trong số các doanh nghiệp áp dụng AI, việc làm đã tăng 10% trong hai năm sau khi áp dụng.[36]

Tựu trung lại, dữ liệu cho thấy việc áp dụng AI của doanh nghiệp đang diễn ra nhanh chóng nhưng không đồng đều trên toàn nền kinh tế, với nhiều doanh nghiệp vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm và chỉ những người áp dụng tiên tiến hơn mới triển khai AI rộng rãi hơn.

Kết luận: Bằng chứng hiện có chưa phải là lời cuối cùng.

Những tiến bộ công nghệ thường mất nhiều năm, thậm chí nhiều thập kỷ, để chuyển đổi các doanh nghiệp và thị trường lao động. Năm 1987, nhà kinh tế Robert Solow đã nổi tiếng châm biếm: "Bạn có thể thấy kỷ nguyên máy tính ở khắp mọi nơi nhưng lại không thấy trong các số liệu thống kê về năng suất." Sự chậm trễ giữa đổi mới và tăng trưởng này xảy ra vì việc áp dụng các công nghệ mới của các doanh nghiệp thường không đồng đều và chậm chạp. Ví dụ, các doanh nghiệp đã đầu tư mạnh vào công nghệ PC trong những năm 1980. Nhưng việc tận dụng các lợi thế của PC đòi hỏi các khoản đầu tư bổ sung — vào phần mềm doanh nghiệp, đào tạo lại người lao động và tái cấu trúc tổ chức. Những ma sát áp dụng này là lý do chính khiến lợi nhuận kinh tế có thể đo lường được từ cuộc cách mạng máy tính không xuất hiện cho đến cuối những năm 1990.

Luôn khó để dự đoán điều gì sẽ xảy ra tiếp theo. Tại Thung lũng Silicon, ý kiến bị chia rẽ sâu sắc giữa những người coi AI là một "công nghệ bình thường" — mang tính chuyển đổi nhưng dần dần, tương tự như các công nghệ trong quá khứ — và những người dự đoán các tác động thay đổi thế giới sớm nhất là vào năm 2027. Lập luận mạnh mẽ nhất cho AI là một công nghệ bình thường chính là lịch sử. Các cuộc cách mạng công nghệ trước đây đã loại bỏ hoặc giảm nhu cầu lao động trong một số ngành nghề trong khi đồng thời tạo ra các công việc và ngành công nghiệp mới. Kết quả là, việc làm tổng thể đã tăng lên, ngay cả khi bản chất của công việc và nền kinh tế thay đổi.

Ngược lại, những người tin rằng AI về cơ bản là khác biệt chỉ ra tốc độ áp dụng AI nhanh chóng một cách độc đáo, tác động không cân xứng của AI đối với công việc nhận thức và bản chất xuyên suốt của AI, đe dọa không chỉ một ngành nghề mà còn phần lớn công việc văn phòng. Bất kể phe nào đúng, các cuộc cách mạng công nghệ có thể gây gián đoạn sâu sắc đối với các cá nhân, khiến việc hiểu rõ hơn — càng nhanh càng tốt — tác động đang phát triển của AI đối với thị trường lao động và chuẩn bị các phản ứng chính sách tiềm năng trở nên quan trọng.

Về các tác giả

Neale Mahoney là Giám đốc Trione của SIEPR và là Giáo sư Kinh tế TG Wijaya tại Đại học Stanford. Ông trước đây từng là Cố vấn Chính sách Đặc biệt tại Hội đồng Kinh tế Quốc gia Nhà Trắng.

Erika McEntarfer là Học giả Nghiên cứu và Nghiên cứu viên Chính sách Xuất sắc tại SIEPR. Bà từng giữ chức Ủy viên Cục Thống kê Lao động cho đến tháng 8 năm 2025 và trước đó là Nhà kinh tế cấp cao trong Hội đồng Cố vấn Kinh tế Nhà Trắng.