Ảnh minh họa: Linkedin.

“Rác AI” tác động tới việc làm và chất lượng việc làm tập trung ở ba kênh: sa thải hoặc giảm việc làm do đánh giá sai, loại trừ ứng viên giỏi và chọn ứng viên kém do hệ thống tuyển dụng thiên lệch và lan truyền thông tin sai khiến người lao động mất định hướng nghề nghiệp.

Tại cấp đơn vị, khi các hệ thống chấm điểm hiệu suất, quản trị nhân sự, hay sàng lọc hồ sơ tuyển dụng dựa trên dữ liệu bị nhiễu, những người lao động thực sự có năng lực có thể bị loại trừ vì các đặc trưng lịch sử không phản ánh đúng giá trị hiện tại hoặc ngược lại, những cá nhân không có năng lực có thể được đánh giá cao do hồ sơ giả.

Hệ quả tức thời là suy giảm hiệu suất lao động, bởi tổ chức sẽ phải gia tăng chi phí đào tạo lại, xử lý nhân sự không phù hợp hoặc chấp nhận suy giảm năng suất do thiếu nhân lực phù hợp. Trên quy mô rộng hơn, khi nhiều tổ chức áp dụng các hệ thống thiên lệch tương tự, có khả năng xuất hiện các “vùng thất nghiệp cơ cấu” tại một số nhóm ngành, vùng địa lý hoặc tầng lớp giáo dục, làm gia tăng bất bình đẳng thu nhập và giảm hiệu quả thị trường lao động.

Một tác động khác ít thấy trong ngắn hạn nhưng quan trọng trong dài hạn là lan truyền sai lệch nghề nghiệp. “Rác AI” có thể tạo ra các luồng thông tin sai về xu hướng nghề nghiệp, kỹ năng cần thiết hoặc chuẩn nghề nghiệp, khiến người lao động học tập sai hướng, đầu tư vào kỹ năng không phù hợp hoặc bỏ lỡ cơ hội chuyển đổi nghề nghiệp phù hợp. Khi thị trường lao động nhận được những tín hiệu méo mó, chi phí tìm việc làm gia tăng, thời gian thất nghiệp kéo dài và thất bại trong việc ghép nối nhân lực với vị trí công việc phù hợp tăng lên, dẫn tới giảm năng suất tổng thể và tăng chi phí phúc lợi xã hội.

Thêm vào đó, “rác AI” có thể làm xói mòn niềm tin vào hệ thống đánh giá, khiến cả nhà tuyển dụng và ứng viên đều nghi ngờ kết quả, từ đó thúc đẩy hành vi “kiểm tra kép” và giảm hiệu quả tìm việc làm. Do vậy, những hậu quả này không chỉ dừng ở tác động của công nghệ lên việc làm mà chúng còn tác động tới vốn con người dưới góc nhìn tích lũy kỹ năng.

Khi việc tuyển dụng, đánh giá và đào tạo dựa trên thông tin nhiễu, đầu tư vào nhân lực sẽ kém hiệu quả hơn: công ty có thể đầu tư vào đào tạo cho sai nhóm nhân viên hoặc các cá nhân đầu tư vào giáo dục trở nên kém phù hợp với nhu cầu thực tế của thị trường. Về dài hạn, hiệu suất vốn nhân lực suy giảm, làm giảm đóng góp của lao động vào tăng trưởng và qua đó ảnh hưởng tiêu cực đến năng suất của toàn bộ nền kinh tế.

Ở khía cạnh khác, “rác AI” buộc chính phủ và các tổ chức công phải gia tăng chi phí cho hoạt động kiểm soát, giám sát và khắc phục, tạo ra chi phí xã hội lớn mà phần lớn không dễ chuyển thành lợi ích kinh tế trực tiếp. Các chi phí này biểu hiện dưới nhiều hình thức: đầu tư xây dựng hệ thống phòng thủ kỹ thuật quốc gia; nâng cấp tiêu chuẩn kỹ thuật và pháp luật về AI; điều tra và xử lý vi phạm liên quan deepfake và gian lận; triển khai truyền thông để đính chính thông tin sai; hỗ trợ doanh nghiệp và người dân bị thiệt hại và chi phí cơ hội cho các khoản chi khác có thể đầu tư vào phát triển con người hoặc hạ tầng.

Các khoản chi này có thể gia tăng đáng kể, đặc biệt khi tác động của “rác AI” diễn ra trên quy mô lớn hoặc khi nhiều vụ việc xảy ra liên tiếp tạo áp lực công khai. Hệ quả là ngân sách công bị phân tán sang các nhiệm vụ xử lý khủng hoảng thông tin thay vì tăng cường đầu tư dài hạn cho y tế, giáo dục hoặc kết cấu hạ tầng, làm giảm tốc độ tăng trưởng tiềm năng về mặt dài hạn.

Tác động tài chính công được thể hiện qua tăng chi phí quản lý rủi ro và dự phòng. Ngân sách dành cho an ninh mạng, giám sát truyền thông và nghiên cứu kỹ thuật phải tăng lên, đồng thời các cơ quan quản lý cần bổ sung đội ngũ kiểm tra, công cụ phân tích và năng lực xử lý pháp lý đối với các tội phạm số. Đặc biệt, chi phí điều tra và truy tố các hành vi tạo “rác AI”, truy vết nguồn gây hại xuyên biên giới và phối hợp quốc tế tốn kém vì đòi hỏi hợp tác đa phương pháp, trao đổi thông tin nhanh và nền tảng pháp lý phù hợp. Những nỗ lực này có thể là chi phí cần thiết để bảo vệ tính ổn định xã hội nhưng đồng thời làm tăng gánh nặng chi tiêu công, đặc biệt đối với các quốc gia có nguồn lực hạn chế.