Độc quyền: AI có thể tăng gấp đôi mức tăng trưởng năng suất lao động của Hoa Kỳ, nghiên cứu của Anthropic cho thấy

(SeaPRwire) –   Câu chuyện này lần đầu tiên xuất hiện trong bản tin AI mới của TIME, In the Loop. Bạn có thể , miễn phí, để nhận những thông tin độc quyền như thế này trực tiếp vào hộp thư đến email của bạn.

Liệu AI sẽ thúc đẩy nền kinh tế Hoa Kỳ lên bao nhiêu, nếu có?

Nghiên cứu mới từ Anthropic, được TIME xem độc quyền trước khi phát hành hôm nay, cung cấp ít nhất một phần câu trả lời cho câu hỏi đó.

Bằng cách nghiên cứu dữ liệu tổng hợp về cách mọi người sử dụng Claude trong công việc của họ, các nhà nghiên cứu của Anthropic đã đưa ra ước tính về mức độ AI có thể đóng góp vào tăng trưởng năng suất lao động hàng năm—một yếu tố đóng góp quan trọng vào tổng mức tăng trưởng trong toàn bộ nền kinh tế—khi công nghệ này được sử dụng rộng rãi hơn.

Câu trả lời của họ: các mô hình AI thế hệ hiện tại có thể làm tăng tỷ lệ tăng trưởng năng suất lao động hàng năm của Hoa Kỳ lên 1,8%—gấp đôi tỷ lệ tăng trưởng trung bình kể từ năm 2019. Giả sử lao động chiếm 60% tổng năng suất trong nền kinh tế và AI đạt được sự phổ biến hoàn toàn trong vòng một thập kỷ, “điều này ngụ ý sự gia tăng tổng năng suất các yếu tố là 1,1% mỗi năm”, các nhà nghiên cứu viết. Con số đó, các tác giả của nghiên cứu nói với TIME, là một sự xấp xỉ gần đúng về mức độ AI có thể đóng góp vào tăng trưởng kinh tế nói chung. “Trong các mô hình này, thông thường, năng suất lao động sẽ là tăng trưởng GDP,” giả sử nguồn cung lao động không đổi, Peter McCrory, người đứng đầu bộ phận kinh tế của Anthropic và đồng tác giả của nghiên cứu, nói với TIME.

Cách thức hoạt động của nghiên cứu — Nhưng hãy xem xét những con số này một cách thận trọng, vì phương pháp tạo ra chúng là không chính thống. Đầu tiên, các nhà nghiên cứu của Anthropic đã xây dựng một công cụ (gọi là ) cho phép họ trích xuất chi tiết về việc sử dụng Claude trong thế giới thực theo cách mà họ nói là bảo vệ quyền riêng tư. Được trang bị mẫu 100.000 cuộc trò chuyện, các nhà nghiên cứu đã phân tích chúng để kiểm tra những loại nhiệm vụ mà Claude đang thực hiện trong mỗi cuộc trò chuyện. Để định lượng thời gian Claude tiết kiệm được trong mỗi cuộc trò chuyện, họ đã yêu cầu một phiên bản Claude khác ước tính thời gian cần thiết cho mỗi nhiệm vụ có và không có sự hỗ trợ của AI. Sau đó, họ tham khảo dữ liệu kinh tế hiện có để tính toán giá trị tiền lương trung bình của thời gian tiết kiệm được đó, tùy thuộc vào nghề nghiệp liên quan. Cuối cùng, họ ngoại suy những khoản tiết kiệm thời gian đó, được tính trọng số theo tầm quan trọng của mỗi nhiệm vụ đối với toàn bộ nền kinh tế, do đó đưa ra một con số cho thấy những cải tiến về hiệu quả do AI đóng góp trên các hồ sơ nhiệm vụ khác nhau.

Những hạn chế là gì? — Trước hết, một hạn chế lớn của nghiên cứu là nó giả định rằng người lao động dành tất cả thời gian mà họ tiết kiệm được bằng cách sử dụng AI để làm những công việc hiệu quả hơn, thay vì, chẳng hạn, dành nhiều thời gian hơn cho con cái của họ hoặc giặt giũ. Nó cũng không tính đến thời gian mọi người dành cho các công việc bên ngoài cuộc trò chuyện của họ với Claude, bao gồm cả thời gian kiểm tra xem câu trả lời của nó có chính xác về mặt thực tế hay không. Một hạn chế khác là các nhà nghiên cứu dựa vào Claude để ước tính thời gian cần thiết để thực hiện các nhiệm vụ—mặc dù họ đã xác thực các ước tính của Claude so với dữ liệu thực tế và thấy chúng có thể chấp nhận được. Cuối cùng, nghiên cứu không tính đến khả năng cải thiện nhanh chóng của các công cụ AI, thay vào đó giả định rằng AI vẫn ở mức khả năng hiện tại trong thập kỷ tới. Tất cả những thứ khác đều bằng nhau, điều này cho thấy nghiên cứu có thể đang đánh giá thấp sự đóng góp của AI vào tăng trưởng năng suất trong thập kỷ tới.

Tôi có nên sợ hãi không? — Bài báo không đề cập đến tình trạng thất nghiệp, điều này đặc biệt đáng chú ý vì Giám đốc điều hành của Anthropic, Dario Amodei, đã tuyên bố vào tháng 5 rằng AI có thể xóa sổ một nửa số công việc bàn giấy cấp thấp trong vòng một đến năm năm tới và làm tăng tỷ lệ thất nghiệp lên tới 20%. Tôi đã hỏi McCrory liệu những lo ngại đó có được chứng minh bằng dữ liệu mới hay không. “Trong công việc của chúng tôi, chúng tôi vẫn chưa khám phá cụ thể câu hỏi quy kết [nguyên nhân của] sự dịch chuyển công việc, trong phạm vi mà nó có thể xảy ra,” ông nói. Alex Tamkin, đồng tác giả khác của bài báo, cho biết rằng một phần động lực của nghiên cứu là mong muốn chuẩn bị cho thế giới trước những biến động kinh tế của AI. “Tăng trưởng năng suất là tích cực cho nền kinh tế, và chúng tôi cũng thấy rõ về những cách mà công nghệ có thể tác động đến thị trường lao động,” ông nói với tôi. “Đó là những gì chúng tôi đang cố gắng làm ở đây: chỉ cần thêm nhiều sự thật hơn vào cuộc trò chuyện.”

“`