Anton Korinek, một giáo sư kinh tế tại Đại học Virginia, nói với các sinh viên ngày nay rằng họ nên thực sự bắt đầu làm chủ một công nghệ mạnh mẽ được kỳ vọng sẽ biến đổi lĩnh vực kinh tế. Công nghệ đó là trí tuệ nhân tạo tạo sinh, hay gọi tắt là “genAI”.
Các nhà kinh tế đã sử dụng học máy, một nhánh của AI, để phân tích dữ liệu và phát triển các dự báo kinh tế. Nhưng genAI là một công nghệ riêng biệt. Nó củng cố ChatGPT và các công cụ tương tự và đã phát triển với tốc độ chóng mặt trong những tháng gần đây.
Korinek hy vọng nó sẽ “cách mạng hóa nghiên cứu”, theo một bài báo ông viết đã được Tạp chí Văn học Kinh tế chấp nhận xuất bản.
“Đó là một công nghệ mạnh mẽ và nếu bạn sử dụng nó, bạn có thể giải quyết các vấn đề kinh tế mà chúng ta phải đối mặt với tư cách là một xã hội, tốt hơn và hiệu quả hơn. Đó là tất cả những gì nghiên cứu”, Korinek nói với CNN trong một cuộc phỏng vấn.
GenAI không chỉ có thể giúp nghiên cứu. Một bài báo gần đây của hai nhà kinh tế tại Đại học George Mason cho thấy genAI có thể hữu ích trong việc giảng dạy kinh tế bằng cách giải quyết các mô hình cụ thể trong lớp học và tạo ra các kỳ thi. Và một bài báo riêng của các nhà nghiên cứu tại Ngân hàng Dự trữ Liên bang St. Louis cho thấy một mô hình AI mà họ phát triển “hiểu yêu cầu dự báo lạm phát” và “cung cấp một giải pháp thay thế tiết kiệm chi phí và chính xác hơn cho các dự báo truyền thống”.
Từ việc hỗ trợ các dự án nghiên cứu đến dự báo lạm phát, genAI có nhiều khả năng trao quyền cho các nhà kinh tế, thay vì lấy công việc của họ – ít nhất là cho đến bây giờ.
Một công cụ nghiên cứu hiệu quả
Các nhà kinh tế thực hiện một số nhiệm vụ nhỏ khi thực hiện nghiên cứu và bài báo của Korinek lập luận rằng các mô hình ngôn ngữ lớn, một loại genAI cụ thể, có thể giúp theo sáu cách: “ý tưởng và phản hồi, viết, nghiên cứu cơ bản, phân tích dữ liệu, mã hóa và dẫn xuất toán học”.
Các công cụ genAI được sử dụng phổ biến nhất là ChatGPT của OpenAI, New Bing của Microsoft, Bard của Google, Claude 2 của Anthropic và LlaMA 2 của Meta, theo Korinek. Bất kỳ chatbot nào trong số đó đều có thể giúp các nhà kinh tế động não về những gì cần nghiên cứu bằng cách yêu cầu chatbot cung cấp danh sách các ý tưởng. Nó thậm chí có thể đánh giá các kế hoạch nghiên cứu bằng cách cung cấp ưu và nhược điểm.
GenAI rất giỏi trong việc chỉnh sửa bản sao và tinh chỉnh văn bản, bao gồm phát hiện lỗi chính tả, đề xuất tiêu đề và thậm chí tạo văn bản dành riêng cho phương tiện truyền thông xã hội để quảng bá bài báo. Công nghệ mới có thể giúp bài viết của một nhà nghiên cứu rõ ràng hơn, cụ thể hơn và trôi chảy tốt hơn nhiều, theo bài báo của Korinek.
Chatbot AI cũng rất xuất sắc trong việc tóm tắt văn bản. Cả hai phiên bản ChatGPT (3.5 và 4) đều có thể tóm tắt các đoạn văn bản lên đến khoảng 3.000 từ. Tuy nhiên, Claude 2 có thể tóm tắt tới khoảng 75.000 từ, bao gồm độ dài của hầu hết các tài liệu nghiên cứu học thuật, theo Korinek. Các nhà kinh tế học có thể đặt câu hỏi cho chatbot trên một bài báo cụ thể như “Kết luận chính của tác giả là gì?” hoặc “Bằng chứng cụ thể hỗ trợ những điểm này là gì?”
Nghiên cứu kinh tế thường liên quan đến các nhiệm vụ kỹ thuật như mã hóa và đưa ra các bằng chứng toán học. Các công cụ GenAI, chẳng hạn như Phân tích dữ liệu nâng cao ChatGPT, rất hữu ích trong việc viết, giải thích, dịch và thậm chí gỡ lỗi mã, đặc biệt là trong các ngôn ngữ như python và R. Chatbots có thể thiết lập các mô hình kinh tế, rút ra các phương trình và giải thích chúng, mặc dù Korinek lưu ý rằng khả năng của genAI liên quan đến toán học bị hạn chế vào thời điểm này.
Cũng cần lưu ý rằng phiên bản mới nhất của mỗi chatbot, chẳng hạn như ChatGPT-4, có khả năng lớn hơn các phiên bản trước.
Và tất nhiên, genAI không phải là hoàn hảo. Đôi khi nó đưa ra thông tin không chính xác, đôi khi được gọi là “ảo giác”.
Trợ giảng
Các giáo sư kinh tế Tyler Cowen và Alex Tabarrok tại Đại học George Mason đã xuất bản bài báo “Cách học và dạy kinh tế với các mô hình ngôn ngữ lớn, bao gồm GPT” vào đầu năm nay, giải thích cách genAI có thể tóm tắt văn bản, cải thiện văn bản, đề xuất ý tưởng và giải quyết các mô hình kinh tế đơn giản với lời giải thích, tương tự như bài báo của Korinek.
Nhưng bài báo cũng chỉ ra rằng genAI đặc biệt hữu ích trong lớp học.
“ChatGPT và Bing Chat cũng sẽ tạo ra giáo trình rất đáng tin cậy cho nhiều khóa học bao gồm các bài đọc, chính sách khóa học và quy trình chấm điểm”, Cowen và Tabarrok viết trong bài báo của họ. “Trong trường hợp bạn đang thắc mắc, Chat GPT chấp nhận các bài tập trễ với mức phạt 10% mỗi ngày.”
Các nhà kinh tế lưu ý rằng các công cụ genAI “chưa sẵn sàng để giải quyết các vấn đề của tiến sĩ nhưng chúng rất tốt trong việc giải quyết các mô hình đại học và giảng dạy sinh viên”.
Dự báo
Một bài báo gần đây cho thấy genAI rất giỏi trong việc dự báo lạm phát – thậm chí còn hơn cả các nhà kinh tế làm điều đó ngày nay.
Bài báo, được viết bởi hai cố vấn chính sách tại Fed St. Louis, đã so sánh dự báo lạm phát từ PaLM của Google, một chatbot mô hình ngôn ngữ lớn tương tự như ChatGPT, với một trong những nguồn dự đoán kinh tế vĩ mô hàng đầu: Khảo sát các nhà dự báo chuyên nghiệp. Nhóm đó bao gồm “các chuyên gia có nhiệm kỳ làm việc trong lĩnh vực dự báo kinh tế vĩ mô với bằng cấp cao về kinh tế hoặc các lĩnh vực liên quan”, theo một phát ngôn viên.
Các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng dự đoán lạm phát của PaLM tạo ra ít sai số hơn so với SPF, tổng hợp các dự báo được đưa ra bởi nhiều nhà kinh tế và nhà phân tích tài chính.
“Những phát hiện này cho thấy các mô hình LLM có thể cung cấp một cách tiếp cận thay thế ít tốn kém và chính xác để tạo ra các dự báo về lạm phát”, bài báo cho biết.
Tác động đến việc làm
Vậy điều gì có thể là tác động của sự tiến bộ của genAI đối với việc làm trong kinh tế? Ban đầu nó có thể sẽ bị hạn chế, chủ yếu giúp các nhà kinh tế trở nên năng suất và hiệu quả hơn, nhưng nó có thể dẫn đến một số mất việc làm cuối cùng.
Trang web việc làm Indeed đã thực hiện một nghiên cứu gần đây đánh giá mức độ tiếp xúc của một số công việc nhất định với genAI dựa trên các kỹ năng cần thiết để thực hiện chúng. Nó phát hiện ra rằng các công việc phát triển phần mềm, chẳng hạn như kỹ sư phần mềm, phải đối mặt với sự tiếp xúc cao nhất.
“Tôi nghĩ rằng genAI sẽ tạo ra việc làm tốt hơn trên đường đi bởi vì chúng ta sẽ loại bỏ những nhiệm vụ mà chúng ta không thích làm”, Svenja Gudell, nhà kinh tế trưởng của Indeed, nói với CNN. “Tuy nhiên, để đạt được trạng thái ổn định đó sẽ đòi hỏi một giai đoạn thay đổi có thể hỗn loạn và đau đớn.”
Gudell nói rằng một công ty có thể quyết định cắt giảm chi phí lao động bằng cách sa thải nhân viên nếu genAI giúp duy trì mức sản lượng thông thường. Hoặc một công ty có thể quyết định giữ tất cả nhân viên của mình và chỉ đơn giản là đạt được sản lượng lớn hơn nhờ genAI. Dù bằng cách nào, công nghệ này cũng gây rủi ro cho việc làm.
Các nhà kinh tế sử dụng rất nhiều công nghệ để thực hiện công việc của họ, đó là những nhiệm vụ mà genAI cũng có thể thực hiện, đặc biệt là khi nó ngày càng trở nên tinh tế hơn. Tuy nhiên, trở thành một nhà kinh tế sẽ luôn đòi hỏi một “sự tiếp xúc của con người”, theo Gudell. Điều đó bao gồm dạy sinh viên và thuyết trình trực tiếp trước khán giả, nhưng cũng như khi làm việc với chính genAI.
“Trong kinh tế học, chúng ta thường nói về khả năng diễn giải của một mô hình. Chỉ cần nhận được câu trả lời là một chuyện, nhưng hiểu làm thế nào bạn có được câu trả lời đó đôi khi cũng quan trọng không kém”, Gudell nói. “Sau đó, con người lại đi vào vòng lặp khi đến lúc thực sự lấy kết quả đó và đưa nó vào bối cảnh.”
(Dịch từ CNN)
