Mô hình của sự quyết định gợi ý những công việc mới này sẽ xuất hiện từ
đâu. Con người và AI có thể làm việc cùng nhau, con người sẽ cung cấp
những bổ sung cho sự dự đoán, cụ thể là, dữ liệu, sự đánh giá hoặc hành
động. Ví dụ, khi giá thành của sự dự đoán trở nên rẻ hơn, giá trị của sự
đánh giá gia tăng. Nhờ đó chúng ta dự đoán sự tăng trưởng của số lượng
công việc liên quan đến REF.
Những công việc liên quan đến sự đánh giá khác sẽ trở nên phổ biến hơn,
nhưng có lẽ đòi hỏi ít kỹ năng hơn những công việc mà AI thay thế. Nhiều
công việc được trả lương cao hiện nay đòi hỏi sự đánh giá như là một kỹ
năng chính, bao gồm những công việc như bác sĩ, chuyên gia phân tích tài
chính và luật sư. Giống như những chỉ dẫn của máy dự đoán dẫn đến việc
giảm thu nhập cho những tài xế taxi nhưng lại tăng số lượng những tài xế
Uber bị trả lương thấp, chúng tôi hy vọng sẽ thấy hiện tượng tương tự như
vậy trong y học và tài chính. Khi việc dự đoán được tự động hóa, nhiều
người sẽ làm những công việc này, tập trung cụ thể hơn vào những kỹ năng
liên quan đến đánh giá. Khi sự dự đoán không còn là một giá trị ràng buộc,
nhu cầu cho những kỹ năng bổ sung phổ biến hơn có thể tăng, dẫn đến
nhiều việc làm hơn nhưng với mức lương thấp hơn.
AI và con người có một điểm khác biệt quan trọng: quy mô phần mềm.
Điều này có nghĩa là một khi AI giỏi hơn con người ở một công việc cụ thể,
sự mất công việc sẽ xảy ra nhanh hơn. Chúng ta có thể tự tin rằng những
công việc mới sẽ xuất hiện trong một vài năm nữa và con người sẽ có việc
để làm, nhưng những người tìm kiếm công việc và chờ những công việc
mới xuất hiện sẽ cảm thấy ít thoải mái.
Liệu sự bất bình đẳng có trở nên tồi tệ hơn không?
Công việc là một chuyện. Thu nhập có được từ công việc là chuyện khác.
Việc mở cửa giao dịch thường xuyên tạo ra sự cạnh tranh và sự cạnh tranh
khiến giá thành giảm. Nếu cạnh tranh với sức lao động con người thì mức
lương sẽ giảm. Với giao dịch giữa các nước, nước thắng cuộc và thua cuộc
