Lời phát biểu khai mạc của Thống đốc Cook về trí tuệ nhân tạo và năng suất

2026-02-24 14:39:53

Chào buổi sáng. Cảm ơn Hiệp hội Kinh tế Doanh nghiệp Quốc gia đã mời tôi phát biểu hôm nay, và cảm ơn Jared đã đảm nhận vai trò điều phối của chúng ta.1 Tôi rất vinh dự được chia sẻ sân khấu với cựu đồng nghiệp Michael và cựu sinh viên, trợ lý nghiên cứu Ging Cee, và tôi mong đợi cuộc thảo luận của chúng ta.

Trong lĩnh vực kinh tế, trí tuệ nhân tạo (AI) và năng suất là những lĩnh vực yêu thích của tôi. Trong hai thập kỷ trước khi trở thành Thống đốc Cục Dự trữ Liên bang, tôi đã nghiên cứu và đóng góp vào nghiên cứu về kinh tế đổi mới sáng tạo và đã sử dụng máy học trong công trình của mình. Trong vai trò hiện tại, tôi tiếp tục theo đuổi dòng nghiên cứu này và thường xuyên nói về những tiến bộ của AI, tác động của tiến bộ đó đối với nền kinh tế, và mục tiêu kép của Fed về tối đa hóa việc làm và ổn định giá cả.2 Hôm nay, tôi trân trọng cơ hội để cập nhật ngắn gọn về suy nghĩ của mình. Mặc dù tôi thận trọng phù hợp, nhưng về lâu dài, tôi lạc quan về khả năng của AI đóng góp vào các sản phẩm và quy trình mới—đổi mới—sẽ làm cuộc sống của chúng ta tốt đẹp hơn.

Mọi người đang sử dụng AI theo nhiều cách đa dạng và thú vị, bao gồm viết tiểu thuyết lãng mạn nhanh hơn, nghĩ ra các công thức nấu ăn mới, thậm chí quyết định tranh chấp hôn nhân.3 Tôi rất vui khi thấy các công ty thử nghiệm AI theo những cách sáng tạo, mới mẻ, và tôi mong đợi được học hỏi từ các đồng nghiệp trong ban thảo luận của mình. Tại Cục Dự trữ Liên bang, chúng tôi đặt ra tiêu chuẩn an toàn cao nhất và thận trọng. Đồng thời, như nhiều tổ chức khác, Fed thấy giá trị trong việc sử dụng AI để tóm tắt nghiên cứu và các tài liệu khác, tạo mã, và lập kế hoạch du lịch, trong số các ứng dụng khác.4 Như bạn có thể tưởng tượng, có một nỗ lực nghiên cứu rộng lớn để xem xét AI và ảnh hưởng của nó đối với nền kinh tế tại Hội đồng và trong toàn hệ thống Fed.5

AI có thể thúc đẩy tăng trưởng năng suất bằng cách tăng tốc quá trình tạo ý tưởng—một yếu tố then chốt trong lý thuyết tăng trưởng nội sinh của Paul Romer—thông qua khả năng xử lý và kết hợp kiến thức nhanh chóng.6 Bằng cách cung cấp các công cụ phân tích mạnh mẽ cho mọi người, không chỉ các chuyên gia, AI dân chủ hóa đổi mới sáng tạo: nó cho phép nhiều người hơn trở thành nhà sáng chế, nhà đổi mới và doanh nhân, tạo ra một chu trình ý tưởng tự sinh ra nhiều ý tưởng hơn. Sự dân chủ hóa này hỗ trợ khái niệm của Romer rằng ý tưởng có thể được chia sẻ lặp đi lặp lại mà không bị “hết”, có thể biến đổi đổi mới sáng tạo bằng cách cho phép nhiều người đóng góp vào tăng trưởng kinh tế. Chắc chắn, AI sẽ mang lại các nhiệm vụ và nghề nghiệp mới, nhiều trong số đó chúng ta còn chưa thể hình dung ngày nay. Điều này không gây ngạc nhiên, khi xem xét rằng 60% nghề nghiệp hiện tại không tồn tại vào năm 1940.7 Các nghề như thiết kế máy bay, kỹ sư ứng dụng máy tính, và nhà phân tích an ninh mạng đã trở thành các nghề được Tổng điều tra công nhận kể từ sau Chiến tranh Thế giới thứ hai.

AI có tiềm năng to lớn. Tuy nhiên, tôi nhìn nhận việc áp dụng rộng rãi AI một cách thận trọng. Sự xuất hiện của AI dự kiến sẽ là ví dụ mới nhất về sự phá hủy sáng tạo mà nhà kinh tế Joseph Schumpeter mô tả gần một thế kỷ trước. Chúng ta dường như đang tiến gần đến cuộc tổ chức lại công việc quan trọng nhất trong nhiều thế hệ. Quá trình chuyển đổi này có thể tạo ra cơ hội mới, nhưng cũng có thể đi kèm với một số chi phí. Trong một bài phát biểu gần đây, tôi đã đề cập khả năng rằng việc mất việc có thể xảy ra trước khi tạo ra việc làm mới, khiến tỷ lệ thất nghiệp có thể tăng và tỷ lệ tham gia lực lượng lao động giảm khi nền kinh tế chuyển đổi.8 Kết quả này có thể gây khó khăn cho nhiều người lao động và gia đình của họ.

Bằng chứng cho thấy quá trình chuyển đổi đã bắt đầu, dù còn quá sớm để thấy rõ tác động tổng thể. Nhu cầu lao động trong một số nghề đã giảm—đặc biệt là đối với các lập trình viên, lĩnh vực mà AI đã đạt được nhiều tiến bộ. Tương tự, tỷ lệ thất nghiệp của sinh viên mới tốt nghiệp đại học đã tăng trong vài năm gần đây, trong khi một số nhà tuyển dụng đang triển khai AI cho các nhiệm vụ trước đây do nhân viên mới vào nghề đảm nhiệm. Tuy nhiên, tỷ lệ thất nghiệp chung vẫn ở mức thấp 4,3%, và các biện pháp sa thải gần đây vẫn còn hạn chế. Do đó, chúng ta vẫn chưa biết chính xác quá trình chuyển đổi thị trường lao động này sẽ diễn ra như thế nào hoặc mức độ của nó ra sao.

Chắc chắn, quá trình chuyển đổi AI tôi đang xem xét có thể có những tác động sâu sắc đến chính sách tiền tệ. Chưa thể quan sát rõ các hình thái chính xác, nhưng tôi đang nghiên cứu cẩn thận một số khía cạnh của quá trình này. Cho phép tôi nêu ngắn gọn hai vấn đề để xem xét.

Thứ nhất, nếu AI tiếp tục nâng cao năng suất, tăng trưởng kinh tế có thể duy trì mạnh mẽ, ngay cả khi sự biến động trong thị trường lao động dẫn đến tăng thất nghiệp. Trong một đợt bùng nổ năng suất như vậy, việc tăng thất nghiệp có thể không phản ánh sự dư thừa nguồn lực. Do đó, chính sách tiền tệ theo cầu thông thường của chúng ta có thể không thể giảm bớt một đợt thất nghiệp do AI gây ra mà không làm tăng áp lực lạm phát. Điều này có nghĩa là các nhà hoạch định chính sách tiền tệ sẽ phải đối mặt với các lựa chọn giữa thất nghiệp và lạm phát. Trong khi chính sách tiền tệ có vai trò, các chính sách khác như giáo dục, lực lượng lao động và các chính sách phi tiền tệ khác có thể phù hợp hơn để giải quyết các thách thức này một cách nhắm mục tiêu hơn.

Thứ hai, tôi đang suy nghĩ về cách AI có thể ảnh hưởng đến lãi suất trung hòa trong ngắn hạn và dài hạn. Nhớ lại, lãi suất trung hòa là khái niệm dài hạn thể hiện mức lãi suất cân bằng không gây lạm phát và phù hợp với tối đa hóa việc làm. Trong bối cảnh đầu tư vào AI, chúng ta cần hiểu rõ những gì đang xảy ra trong ngắn hạn. Nhìn về phía trước, với dự đoán các lợi ích năng suất trong tương lai, chúng ta đã thấy đầu tư vào AI liên quan đến trung tâm dữ liệu và chip tăng vọt, mặc dù lãi suất chung vẫn cao hơn mức trung bình trong 20 năm qua. Với đầu tư góp phần vào nhu cầu tổng thể mạnh mẽ, có thể lãi suất trung hòa hiện tại cao hơn trước đại dịch. Điều này có thể đảo chiều khi các lợi ích năng suất của AI được thực hiện đầy đủ hơn hoặc nếu quá trình chuyển đổi thị trường lao động dẫn đến gia tăng bất bình đẳng thu nhập, khiến người tiêu dùng giàu có nhận phần lớn thu nhập, từ đó làm giảm lãi suất trung hòa, tất nhiên là các yếu tố khác không đổi.

AI dự kiến sẽ thay đổi sâu sắc nền kinh tế và cuộc sống của chúng ta—tôi tin rằng cuối cùng sẽ tốt đẹp hơn. Tôi đã đề cập ngắn gọn về cách AI có thể ảnh hưởng đến thị trường lao động và lãi suất trung hòa, nhưng còn nhiều yếu tố khác cần xem xét. Và quá sớm để xác định chính xác các hình thái của bất kỳ thay đổi nào. Tôi xin kết luận bằng cách nhắc nhở các bạn trong phòng này rằng các bạn sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc giúp các nhà tuyển dụng—và các nhà hoạch định chính sách—hiểu rõ các động thái thay đổi nhanh chóng này trong thời gian thực thông qua quan sát cẩn thận và phân tích sâu sắc của các bạn. Cảm ơn các bạn đã công tác. Tôi mong đợi cuộc trò chuyện này.

Các quan điểm trình bày ở đây là của tôi và không nhất thiết phản ánh quan điểm của các đồng nghiệp trong Ủy ban Thị trường Mở Liên bang. Trả lại văn bản
Xem Lisa D. Cook (2024), “Trí tuệ nhân tạo, Dữ liệu lớn, và Con đường phía trước cho Năng suất,” bài phát biểu tại Hội nghị Đột phá Công nghệ 2024, do Ngân hàng Dự trữ Liên bang Atlanta, Boston và Richmond tổ chức, diễn ra tại Atlanta, Georgia, ngày 1 tháng 10. Trả lại văn bản
Xem Alexandra Alta (2026), “Fabio Mới Là Claude,” New York Times, ngày 8 tháng 2; xem thêm Rachel Rood (2026), “AI Đóng Vai Trò Trọng Trong Hôn Nhân Của Tôi Và Chồng Tôi. Nó Có Làm Gì Cho Bạn?” Ideastream Public Media, ngày 12 tháng 2. Trả lại văn bản
Xem “Hồ sơ Ứng dụng AI 2025,” có sẵn trên trang web của Ngân hàng Dự trữ Liên bang tại https://www.federalreserve.gov/AI-use-case-inventory-2025.htm#consolidated-use-cases. Trả lại văn bản
Xem Lisa D. Cook (2025), “AI: Quan điểm của Nhà hoạch định Chính sách Fed,” bài phát biểu tại Hội nghị Mùa hè của Viện Nghiên cứu Kinh tế Quốc gia 2025, Cambridge, ngày 17 tháng 7. Trả lại văn bản
Xem Paul M. Romer (1990), “Thay đổi Công nghệ Nội sinh,” Tạp chí Kinh tế Chính trị, tập 98 (tháng 10), trang S71–S102. Trả lại văn bản
Xem David Autor, Caroline Chin, Anna Salomons, và Bryan Seegmiller (2024), “Các Mặt Trận Mới: Nguồn Gốc và Nội Dung của Công Việc Mới, 1940–2018,” Tạp chí Kinh tế Quý, tập 139 (tháng 8), trang 1399–1465. Trả lại văn bản
Xem Lisa D. Cook (2026), “Triển vọng Kinh tế,” bài phát biểu tại Câu lạc bộ Kinh tế Miami, Miami, ngày 4 tháng 2. Trả lại văn bản

Xem bản gốc

Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.