Làn sóng trí tuệ nhân tạo (AI) đang càn quét nền kinh tế với tốc độ chóng mặt, tạo ra những hệ lụy chưa từng có: từ việc thay thế nhân sự hàng loạt đến sự dịch chuyển dòng tiền khổng lồ từ túi tiền người lao động sang túi tiền của các chủ sở hữu tư bản.
Trước những biến số khó lường, một ý tưởng cũ nhưng mang diện mạo hoàn toàn mới đang trỗi dậy mạnh mẽ trong giới nghị trường và các học viện kinh tế: Đánh thuế năng lượng tính toán AI, hay còn gọi là "Compute Tax".
Năm 2017, Bill Gates từng gây sốc khi đề xuất ý tưởng về một loại "thuế robot", thời điểm mà ChatGPT hay Claude Code còn chưa xuất hiện trong từ điển của chúng ta.
Tuy nhiên, giáo sư kinh tế Anton Korinek từ Trường Kinh doanh Darden thuộc Đại học Virginia nhận định rằng chỉ trong vòng 3 tháng qua, khái niệm này đã chuyển mình từ một chủ đề thảo luận hẹp trong các nhóm chuyên gia thành một vấn đề mang tính đại chúng và thời sự hơn bao giờ hết.
Cứu vãn thị trường lao động hay kìm hãm sự bùng nổ quá đà?
Những người ủng hộ việc đánh thuế AI tin rằng đây là công cụ cần thiết để bù đắp cho sự mất mát việc làm trên diện rộng và làm chậm lại tốc độ phát triển cực đoan của công nghệ này.
Ông Andrew Yang, cựu ứng viên Tổng thống Mỹ và là đồng chủ tịch Đảng Tiến tới (Forward Party), thẳng thắn chia sẻ rằng chúng ta đang ở thời điểm cần phải nỗ lực bảo vệ công ăn việc làm cho con người.
Theo ông Yang, AI sẽ sớm "tấn công" mạnh mẽ vào nhóm lao động trí thức, sau đó lan sang các ngành nghề phổ biến như lái xe tải và nhiều công việc thường nhật khác.
Vị chính trị gia này cũng nhấn mạnh một thực tế bất cập về mặt tài chính khi cho rằng mức thuế mà các công ty AI lớn nhất đang chi trả hiện nay hoàn toàn không tương xứng với giá trị khổng lồ mà AI sẽ tạo ra và chiếm lĩnh trong tương lai.
Đồng quan điểm, tỷ phú bang Texas John Arnold mới đây cũng đã khơi lại cuộc thảo luận này trên mạng xã hội X. Ông cho rằng cách duy nhất để hạn chế sự phản đối của công chúng đối với AI là bắt đầu chuyển dịch gánh nặng thuế từ sức lao động sang năng lượng tính toán, nhằm giúp cử tri thấy được những lợi ích thực tế mà họ nhận được từ công nghệ.
Ngay cả Sam Altman, CEO của OpenAI, vào năm 2021 cũng từng viết rằng thế giới cần thiết kế một hệ thống thuế nhắm vào các tài sản sẽ tạo ra phần lớn giá trị trong tương lai, cụ thể là các công ty và đất đai, để phân phối lại sự giàu có một cách công bằng. Tuy nhiên, trong một chia sẻ gần đây với The Atlantic, chính Altman lại thừa nhận ông không còn tin tưởng tuyệt đối vào mô hình Thu nhập cơ bản phổ quát (UBI) như trước đây.
Theo giáo sư Korinek, có hai mục đích chính khi đánh một loại thuế mới: tăng thu ngân sách và giảm bớt việc sử dụng một thứ gì đó bằng cách khiến nó trở nên đắt đỏ hơn. Đối với "Compute Tax", hai kịch bản triển khai chính đang được xem xét.
Thứ nhất là đánh thuế trực tiếp vào các công ty vận hành trung tâm dữ liệu (Data Center). Thứ hai là đánh thuế các tập đoàn và người dùng dựa trên mức độ tiêu thụ "token", đơn vị đo lường cơ bản trong xử lý AI.
Ông Pascual Restrepo, Phó giáo sư kinh tế tại Đại học Yale, so sánh việc này với thuế điện năng. Dù các "ông lớn" như Amazon hay Microsoft bị đánh thuế ở đầu nguồn, hay các doanh nghiệp và khách hàng cá nhân phải trả ở đầu ra, thì kết quả cuối cùng vẫn là chi phí sử dụng AI sẽ tăng lên đáng kể.
Trong khi đó, ông Simon Johnson, chủ nhân giải Nobel Kinh tế và là giáo sư tại MIT Sloan, cho rằng thuế tính toán là một đòn bẩy chính sách hợp lý để làm chậm quá trình tự động hóa. Loại thuế này có thể khiến các công ty phải cân nhắc kỹ hơn trước khi quyết định sa thải hàng chục nghìn nhân viên để thay thế bằng các trung tâm dữ liệu.
Theo ông, mục tiêu cốt lõi là thúc đẩy nhu cầu về lao động con người thay vì để mặc công nghệ thay thế hoàn toàn.
Các trung tâm dữ liệu đang tiêu tốn nguồn điện của người dân
Đòn đánh nhầm mục tiêu?
Dù có sức hút lớn, ý tưởng "Compute Tax" vẫn vấp phải không ít sự phản đối từ giới chuyên môn. Giáo sư Korinek lưu ý rằng hiện tại, số tiền chi tiêu cho tính toán AI vẫn chưa đủ lớn để tạo ra một nguồn thu ngân sách đáng kể. Việc đánh thuế lúc này có thể chỉ mang lại một khoản tiền nhỏ nhưng lại không tạo ra tác động thực sự đến cấu trúc nền kinh tế.
Trong khi đó, Phó giáo sư Restrepo từ Yale cảnh báo về những tác động tiêu cực đến sự đổi mới. AI hiện không chỉ dùng để tự động hóa công việc văn phòng mà còn đóng vai trò then chốt trong tìm kiếm thuốc mới, dự báo thời tiết, mô hình dịch tễ và phát hiện gian lận.
Việc tăng chi phí cho những lĩnh vực quan trọng này có thể là một bước đi sai lầm. Thậm chí, nó có thể đẩy các ngành công nghiệp công nghệ của Mỹ sang các quốc gia khác có chính sách nới lỏng hơn.
Đồng quan điểm, Erik Brynjolfsson, Giám đốc Phòng thí nghiệm Kinh tế Số Stanford, chỉ ra một nghịch lý trong cấu trúc thuế hiện tại của Mỹ. Một công ty có 1.000 công việc con người phải trả nhiều thuế hơn (bao gồm thuế quỹ lương) so với một công ty kiếm được cùng số tiền đó nhưng sử dụng 1.000 máy móc. Thay vì một loại thuế bao trùm lên AI, ông Brynjolfsson cho rằng giải pháp dài hạn nằm ở việc điều chỉnh để AI hỗ trợ con người thay vì thay thế họ, đồng thời xây dựng một thị trường lao động năng động hơn với các chương trình tái đào tạo nghề nghiệp thực chất.
Cuộc tranh luận về "thuế tính toán" chắc chắn sẽ còn nóng lên trong các kỳ bầu cử sắp tới. Đây không chỉ là câu chuyện về ngân sách, mà là cuộc đấu tranh để định nghĩa lại giá trị của con người trong một kỷ nguyên mà máy móc đang dần trở nên "thông minh" hơn chính những người tạo ra chúng.
*Nguồn: WSJ, Fortune
