Trong một bài luận mới được công bố vào thứ Ba, Đối tác Tổng hợp của Andreessen Horowitz, David George, đã bác bỏ những nỗi sợ về một "cơločayjob AI" như một "hoàn toàn viển vông"—với nhấn mạnh đó là "chiêu trò tiếp thị vô ích, kinh tế học sai lầm và lịch sử còn tồi tệ hơn. " Ông cho rằng mối lo này bắt nguồn từ một lỗi logic gọi là “sai lầm về lượng công việc cố định” (lump-of-labor fallacy), đã bị các nhà kinh tế học lâu nay bác bỏ, sai khi cho rằng nền kinh tế có một lượng công việc cố định, do đó bất kỳ tự động hóa hay AI nào thay thế các nhiệm vụ đều làm giảm số việc làm của con người. Bài luận này là diễn đạt đầy đủ nhất về quan điểm mà các đồng sáng lập của công ty đã thể hiện suốt nhiều tháng qua. Ben Horowitz lưu ý trong một podcast trước rằng mặc dù AI đã tiến bộ kể từ ít nhất năm 2012 (bắt đầu từ cuộc cách mạng ImageNet thay đổi cách nhận diện hình ảnh của máy tính), các mất việc hàng loạt chưa hề xảy ra. Lập luận trung tâm tập trung vào “sai lầm về lượng công việc cố định. ” George giải thích rằng mong muốn và nhu cầu của con người không cố định: khi công nghệ giảm chi phí hoạt động, con người lại phát sinh những mong muốn và công việc mới. John Maynard Keynes đã dự đoán gần một thế kỷ trước rằng tự động hóa sẽ tạo ra một tuần làm việc 15 giờ, nhưng thay vào đó, mọi người đã tái sáng tạo các hoạt động và công việc mới. George dẫn chứng các ví dụ lịch sử: việc cơ giới hóa nông nghiệp đã cắt giảm một phần ba số lao động nông nghiệp tại Mỹ vào đầu thế kỷ 20, nhưng những công nhân bị mất việc đã di chuyển vào các nhà máy, văn phòng, bệnh viện, và cuối cùng là lĩnh vực phần mềm, trong khi năng suất nông nghiệp tăng vọt. Việc điện khí hóa đã làm thay đổi các nhà máy và nhân lực tăng gấp đôi, chứ không phải là phá hủy việc làm. Các bảng tính, từng bị cho là sẽ giết chết công việc ghi sổ kế toán, nay lại tạo ra nhiều hơn 1, 5 triệu vai trò phân tích tài chính so với số kế toán nhỏ hơn bị mất. Hỗ trợ cho điều này, Giám đốc Kinh tế của Apollo Global Management, Torsten Slok, đã phổ biến “nghịch lý Jevons, ” nói rằng giảm chi phí công nghệ dẫn đến tăng cầu và tạo việc làm. Ví dụ, phần mềm Microsoft Excel đã giảm chi phí phân tích tài chính, từ đó giúp dịch vụ này trở nên phổ biến với nhiều doanh nghiệp mới, làm tăng số việc làm. George lưu ý rằng giảm chi phí đầu vào, như nhiên liệu fossile rẻ, lịch sử đã dẫn đến hoạt động kinh tế mở rộng và hình thành các ngành mới như nhựa chứ không phải mất việc. CEO của Anthropic, Dario Amodei, gần đây cũng nhắc đến nghịch lý này khi giới thiệu các công cụ AI ảnh hưởng đến lao động trên phố Wall. Andreessen Horowitz còn củng cố luận điểm cả về lịch sử lẫn lý thuyết bằng các dữ liệu mới nhất. Nhiều nghiên cứu kinh tế trái ngược với dự đoán ngày tận thế: Một bản nghiên cứu của NBER cho thấy việc áp dụng AI chưa thay đổi đáng kể tổng số việc làm; Ngân hàng Dự trữ Liên bang Atlanta cho biết hơn 90% các doanh nghiệp không thấy tác động tới việc làm trong vòng ba năm; một nghiên cứu của Cục Thống kê Dân số cho thấy thay đổi nhỏ về việc làm cân bằng giữa tăng và giảm; và Yale Budget Lab kết luận rằng tác động của AI tới thị trường lao động vẫn phần lớn ổn định. Một ngoại lệ là nghiên cứu của Stanford cho thấy mức giảm 16% tương đối trong việc làm của các lao động mới vào nghề (tuổi 22-25) trong các công việc dễ bị ảnh hưởng của AI kể từ khi ChatGPT ra mắt cuối năm 2022, mặc dù a16z cho rằng điều này còn phức tạp, bởi một số công việc cấp nhập cảnh tăng lên khi AI hỗ trợ hoặc trung lập. Mặc dù lập luận mạnh mẽ của a16z, nhưng các nhà phê bình nổi bật cũng phản đối giả thiết của họ. Nhà kinh tế học Anton Korinek cảnh báo rằng nếu đạt tới trí tuệ nhân tạo tổng hợp (AGI), thì lực lượng lao động có thể trở thành không bắt buộc, trái với các cuộc cách mạng công nghiệp trước đây. Viện Carnegie xếp các người tranh luận về AI thành ba nhóm: “người lo lắng, ” “người kiên nhẫn, ” và “người hào hứng, ” trong đó a16z nằm trong nhóm “hào hứng” cùng với đồng sáng lập Marc Andreessen.

Các nhóm “người lo lắng” và “hào hứng” khác biệt không chỉ về thực tế mà còn về dự đoán về tốc độ tiến bộ của AI, khả năng doanh nghiệp áp dụng, và tốc độ xuất hiện các công việc mới. Điều làm khác biệt thời điểm hiện tại, theo ý kiến các nhà phê bình, chính là tốc độ. Nỗi lo sợ AI tiến bộ nhanh chóng, được thúc đẩy bởi các quy luật mở rộng và các khoản đầu tư khổng lồ, có thể vượt qua các tiền lệ lịch sử. Nghiên cứu GDPVal của OpenAI cho thấy các mô hình AI mới vượt hơn con người trong nhiều nhiệm vụ, với các chuyên gia thích phản hồi của AI trong 83% các lĩnh vực thử nghiệm. Trong khi đó, nhóm “kiên nhẫn, ” gồm các nhà khoa học máy tính của Princeton, Daron Acemoglu – nhà Nobel kinh tế, và nhà khoa học nhận thức Gary Marcus, cho rằng những giới hạn, ảo giác và phức tạp trong việc tích hợp AI sẽ khiến quá trình áp dụng diễn ra trong nhiều thập kỷ. Bảng Chỉ số Lao động Từ xa của Scale AI dự đoán rằng đến tháng 3 năm 2026, các hệ thống AI tốt nhất mới có thể hoàn thành khoảng 2, 5% nhiệm vụ phức tạp tương đương freelancer theo tiêu chuẩn con người, với ít cải thiện kể từ đó. Nhà kinh tế David Autor đưa ra quan điểm “lạc quan có điều kiện” tinh tế hơn: AI có thể giúp khôi phục các công việc trung bình kỹ năng nhưng cảnh báo đây chỉ là khả năng, chứ không phải dự báo chắc chắn. Sự lạc quan của a16z phù hợp với lợi ích tài chính của họ—đã đầu tư hàng tỷ đô la vào các startup và hạ tầng AI—khiến sự đồng thuận văn hóa rằng AI phá hủy công việc trở nên không có lợi cho họ, vì điều này có thể dẫn đến quy định, làm chậm quá trình áp dụng, và giảm niềm tin tiêu dùng – các yếu tố then chốt cho các công ty trong danh mục của họ. Tuy nhiên, xung đột lợi ích không làm mất giá trị của việc dựa vào các ghi chép lịch sử thực tế và nghiên cứu học thuật. Viện Carnegie cho biết phần lớn các nhà kinh tế đều dự đoán AI chỉ gây ra các biến đổi nhỏ so với xu hướng lịch sử, trừ khi sự phát triển khả năng nhanh chóng gây ra các hệ quả nghiêm trọng. Một điểm then chốt mà a16z còn bỏ qua là rủi ro bất đối xứng nếu họ sai lầm. Nếu lạc quan, thị trường lao động sẽ tự tổ chức lại như trước đây, tạo ra các vai trò mới; nhưng nếu các nhà bi quan đúng và chính sách bị định hình bởi sự tự tin thái quá, hàng triệu người lao động bị thay thế có thể đối mặt với thiếu hỗ trợ phù hợp và các cơ sở đào tạo lại. Trớ trêu thay, Yale Budget Lab nhận thấy rằng khi các nâng cao năng suất dựa trên AI giải quyết món nợ quốc gia 39 nghìn tỷ USD, đồng thời cũng có thể gây ra sự dịch chuyển lớn của lực lượng lao động, làm trầm trọng thêm tình trạng bất bình đẳng. Nhận thức xã hội đang gia tăng lo lắng: một khảo sát của Quinnipiac tháng 3 cho thấy 70% người Mỹ hiện tin rằng AI sẽ giảm cơ hội việc làm của con người, tăng từ 56% của năm trước. Dù nỗi sợ này có đúng hay chỉ là cảm nhận trực quan về sự thay đổi chưa từng có, thì đó vẫn là một câu hỏi mở mà chỉ dựa vào các phép đối chiếu lịch sử cũng chưa thể giải quyết rõ ràng. a16z đã từ chối bình luận về bài luận này.