Trong lĩnh vực kinh tế, có một chỉ báo được coi là "câu trả lời tối thượng" để đo lường động lực thực sự của tăng trưởng dài hạn của một nền kinh tế: Năng suất tổng yếu tố (TFP). Chỉ số này phản ánh liệu một nền kinh tế có thể liên tục tạo ra nhiều năng lực sản xuất hơn thông qua tiến bộ công nghệ và cải thiện hiệu quả, với điều kiện đầu vào vốn và lao động không đổi. Các nhà kinh tế cho rằng TFP gần như quyết định vận mệnh dài hạn của một quốc gia. Nhà kinh tế học đoạt giải Nobel Paul Krugman từng chỉ ra rằng khả năng cải thiện mức sống của một quốc gia theo thời gian phụ thuộc gần như hoàn toàn vào khả năng tăng sản lượng bình quân đầu người. Và tiến bộ công nghệ chính là cốt lõi của tất cả điều này. Bài viết này được trích từ The Blockworks, với các điểm chính được biên soạn và chỉnh sửa.
Việc duy trì tỷ lệ nợ trên GDP ổn định của Mỹ đảm bảo sự ổn định tài chính.
Tầm quan trọng của Tổng các yếu tố sản xuất (TPF) không chỉ được phản ánh trong các lý thuyết tăng trưởng trừu tượng, mà còn liên quan trực tiếp đến tính bền vững của tài chính chính phủ. Một nghiên cứu gần đây của Cục Nghiên cứu Kinh tế Quốc gia (NBER) chỉ ra rằng nếu chính phủ Hoa Kỳ có thể duy trì tỷ lệ nợ trên GDP ổn định, thì chỉ cần tăng trưởng tổng các yếu tố sản xuất thêm 0,5 điểm phần trăm mỗi năm là đủ để ổn định tài chính quốc gia.
Con số 0,5% có vẻ không đáng kể, nhưng tác động của nó lại rất sâu rộng. Theo nghiên cứu, nếu tốc độ tăng trưởng năng suất này được duy trì trong mười năm, dự báo cơ bản về nợ chính phủ Mỹ sẽ giảm khoảng 2 nghìn tỷ đô la; nếu nhìn xa hơn, trong 30 năm, tỷ lệ nợ trên GDP sẽ thấp hơn 42 điểm phần trăm so với dự báo cơ bản, và thậm chí thấp hơn 80 điểm phần trăm so với kịch bản bi quan.
Trí tuệ nhân tạo hỗ trợ con người có thể thúc đẩy năng suất tổng thể.
Trong bối cảnh thâm hụt ngân sách và nợ công kỷ lục của Mỹ, kết quả này dường như khó tin. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu tại công ty trí tuệ nhân tạo Anthropic cho rằng tiềm năng của công nghệ này có thể vượt xa hơn thế. Gần đây, Anthropic đã phân tích khoảng lần cuộc hội thoại thực tế bằng Claude.ai, nhằm ước tính sự khác biệt về thời gian cần thiết để con người hoàn thành cùng một nhiệm vụ có và không có sự hỗ trợ của AI, và suy luận thêm về tác động của nó đến năng suất kinh tế tổng thể. Nghiên cứu kết luận rằng sự hỗ trợ của AI có tiềm năng tăng năng suất tổng thể lên khoảng 1,1 điểm phần trăm.
Con số này đã thu hút sự chú ý rộng rãi. Nếu mức tăng năng suất 0,5% đủ để ổn định tài chính chính phủ trong nhiều thập kỷ, thì về mặt lý thuyết, mức tăng 1,1% có thể gây ra tác động Sự lật đổ đến nền kinh tế và tài chính công. Tất nhiên, các học giả và nhà hoạch định chính sách không phải không có những nghi ngờ về ước tính lạc quan như vậy. Bản thân nghiên cứu của Anthropic cũng thừa nhận rằng phân tích của họ phụ thuộc rất nhiều vào các giả định của mô hình. Ví dụ, nghiên cứu cho thấy Claude có thể hoàn thành thiết kế khóa học trong 11 phút, giúp giáo viên tiết kiệm khoảng 4 giờ làm việc, nhưng liệu "tiết kiệm thời gian" có nhất thiết dẫn đến "tăng sản lượng" hay không vẫn còn rất không chắc chắn.
Các nhà phê bình chỉ ra rằng thời gian tiết kiệm được có thể không được đầu tư vào các hoạt động kinh tế có giá trị cao hơn, mà thay vào đó có thể được sử dụng cho giải trí hoặc tiêu dùng, chẳng hạn như lướt mạng cộng đồng hoặc đọc các bản tóm tắt. Trong trường hợp này, mặc dù trí tuệ nhân tạo cải thiện phúc lợi và thời gian giải trí của con người, nhưng nó có thể không làm tăng tổng tài sản, và sự hỗ trợ của nó đối với các chính phủ trong việc giải quyết các vấn đề nợ là tương đối hạn chế. Tuy nhiên, Anthropic cũng cho rằng rằng các ước tính của họ có thể là thận trọng. Nghiên cứu không tính đến tốc độ gia tăng nhanh chóng của việc áp dụng AI, cũng như không xem xét các lợi ích năng suất bổ sung do sự phát triển liên tục của khả năng mô hình trong tương lai mang lại. Nói cách khác, nghiên cứu giả định rằng con người sẽ tiếp tục sử dụng các mô hình ngôn ngữ theo cách hiện tại và ở mức độ hiện tại trong mười năm tới. Xét rằng các mô hình ngôn ngữ lớn cho thấy sự tiến bộ đáng kể gần như cứ sau vài tháng, và con người vẫn đang nhanh chóng học cách sử dụng chúng, Anthropic cho rằng 1,1% có thể chỉ là "giới hạn dưới gần đúng" cho hiệu quả năng suất của trí tuệ nhân tạo.
Quan trọng hơn, nghiên cứu này chỉ đo lường tác động của trí tuệ nhân tạo lên việc "tăng tốc hoàn thành nhiệm vụ hiện có", mà không tính đến sự tái cấu trúc cơ bản của quy trình làm việc và phương pháp sản xuất do công nghệ gây ra. Anthropic chỉ ra rằng những bước tiến lớn về năng suất trong suốt lịch sử, từ điện và máy tính đến internet, không chỉ đơn giản là làm cho những thứ cũ nhanh hơn, mà còn thay đổi căn bản cách thức thực hiện công việc.
Những thay đổi cấu trúc như vậy rất khó mô hình hóa, nhưng thường lại có tác động sâu sắc nhất. Mặc dù vậy, các nhà nghiên cứu vẫn thận trọng, nêu rõ những hạn chế và giả định phương pháp. Họ cũng thừa nhận rằng ngay cả khi trí tuệ nhân tạo tạo ra nhiều không gian tài chính hơn cho chính phủ, các nhà lập pháp tương lai vẫn có thể tích lũy nợ trở lại thông qua việc tăng chi tiêu. Tuy nhiên, với cho rằng rộng rãi về rủi ro tài chính sắp xảy ra, kịch bản lạc quan này, ngay cả khi chỉ thành hiện thực một phần, vẫn đáng để mong đợi.
Bài báo "Liệu trí tuệ nhân tạo có thể cứu vãn nền tài chính Hoa Kỳ?" của Anthropic Analysis chỉ ra rằng AI có thể cải thiện TFP (Tổng yếu tố sản xuất) và ổn định tài chính. Bài báo này lần đầu tiên xuất hiện trên ABMedia ABMedia .
