Tóm tắt: Trong bối cảnh cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư và sự chuyển dịch sang nền kinh tế số, lực lượng sản xuất đang biến đổi sâu sắc cả về cấu trúc và phương thức vận hành. Trí tuệ nhân tạo (AI) nổi lên như một yếu tố trung tâm, không chỉ với tư cách là công cụ kỹ thuật mà còn là một hình thái tư liệu sản xuất mới đặc thù. Bài viết phân tích vai trò của AI trong việc tái cấu trúc lực lượng sản xuất, làm rõ bản chất của AI như một lực lượng sản xuất trực tiếp; đồng thời, đánh giá tác động của AI đối với năng suất lao động, cơ cấu lao động và quan hệ sản xuất trong nền kinh tế số.
Từ khóa: Trí tuệ nhân tạo, lực lượng sản xuất mới, kinh tế số, dữ liệu, chuyển đổi số, kinh tế chính trị.
Abstract: In the context of the Fourth Industrial Revolution and the transition toward a digital economy, the productive forces are undergoing profound changes in both structure and modes of operation. Artificial intelligence (AI) has emerged as a central factor, not only as a technological tool but also as a distinctive new form of means of production. The article analyzes the role of AI in restructuring the productive forces, clarifies the nature of AI as a direct productive force, and evaluates the impacts of AI on labour productivity, labour structure, and production relations in the digital economy.
Keywords: Artificial intelligence; new productive forces; digital economy; data; digital transformation; political economy.
AI hiện nay đã có khả năng thay thế hoặc hỗ trợ ở mức cao đối với nhiều loại lao động trí tuệ.
Sự phát triển của lực lượng sản xuất luôn gắn liền với các bước tiến của khoa học - công nghệ. Trong lịch sử, từ công cụ lao động thủ công đến máy móc cơ khí, tự động hóa và công nghệ số, mỗi bước tiến đều tạo ra những bước nhảy vọt về năng suất và làm biến đổi toàn bộ cấu trúc kinh tế - xã hội (Marx, 1867/2011). Hiện nay, trí tuệ nhân tạo đang trở thành công nghệ cốt lõi của kỷ nguyên số, đóng vai trò trung tâm trong quá trình hình thành lực lượng sản xuất mới. Nhiều nghiên cứu khẳng định rằng AI là yếu tố then chốt thúc đẩy lực lượng sản xuất hiện đại (Lê Bộ Lĩnh, 2025). Đồng thời, sự phát triển của thuật toán và dữ liệu đã làm xuất hiện các hình thái tư bản mới, trong đó tri thức và dữ liệu trở thành tư liệu sản xuất chủ yếu (Đoàn Minh Huấn, 2024).
1. Một số vấn đề lý luận về lực lượng sản xuất mới và trí tuệ nhân tạo
Theo C. Mác, lực lượng sản xuất bao gồm người lao động, tư liệu sản xuất và trình độ khoa học - công nghệ; trong đó khoa học có xu hướng trở thành lực lượng sản xuất trực tiếp (Marx, 1867/2011). Luận điểm này tiếp tục được khẳng định trong bối cảnh hiện đại, khi tri thức và công nghệ đóng vai trò quyết định đối với tăng trưởng kinh tế (OECD, 2015).
1.1. Lực lượng sản xuất mới
Lực lượng sản xuất mới là lực lượng sản xuất dựa trên nền tảng công nghệ số, dữ liệu và đổi mới sáng tạo. Các nghiên cứu cho thấy dữ liệu, công nghệ số và tri thức là các yếu tố cốt lõi của lực lượng sản xuất hiện đại (Nguyễn Thanh Tuyên, 2025). Đặc trưng của lực lượng sản xuất mới:
Tính số hóa của lực lượng sản xuất mới thể hiện ở việc toàn bộ quá trình sản xuất, phân phối, trao đổi và tiêu dùng được chuyển hóa thành dữ liệu số và vận hành trên nền tảng số. Trong nền kinh tế số, dữ liệu không chỉ là sản phẩm phụ mà trở thành đầu vào trung tâm của quá trình sản xuất (OECD, 2015). Khác với nền sản xuất công nghiệp dựa trên vật chất hữu hình, nền sản xuất số vận hành dựa trên các hệ thống dữ liệu lớn (big data), điện toán đám mây và nền tảng số, trong đó mọi hoạt động đều được “mã hóa” thành tín hiệu số (Nguyễn Thanh Tuyên, 2025). Tính số hóa còn thể hiện ở khả năng thu thập, xử lý và khai thác dữ liệu theo thời gian thực, làm thay đổi căn bản phương thức ra quyết định trong sản xuất và quản lý (OECD, 2015). Điều này dẫn đến sự chuyển dịch từ mô hình sản xuất dựa trên kinh nghiệm sang mô hình sản xuất dựa trên dữ liệu (data-driven production).
Tính phi vật chất của lực lượng sản xuất mới thể hiện ở sự chuyển dịch từ các tài sản hữu hình (máy móc, nhà xưởng) sang các tài sản vô hình như dữ liệu, phần mềm, thuật toán và tri thức. Trong nền kinh tế số, các tài sản này ngày càng chiếm tỷ trọng lớn và đóng vai trò quyết định trong việc tạo ra giá trị (OECD, 2015). Theo phân tích của Đoàn Minh Huấn (2024), thuật toán và dữ liệu không chỉ là công cụ kỹ thuật mà đã trở thành hình thái tư bản mới, có khả năng tích lũy và sinh lợi như các dạng tư bản truyền thống. Đặc điểm nổi bật của các yếu tố phi vật chất là tính phi đối kháng (non-rivalry), khả năng tái sử dụng với chi phí biên gần như bằng không và hiệu ứng tăng trưởng theo quy mô dữ liệu (OECD, 2015). Điều này làm thay đổi logic của sản xuất: giá trị không còn phụ thuộc chủ yếu vào khối lượng vật chất, vật lý mà vào khả năng khai thác tri thức và dữ liệu.
Tính kết nối phản ánh sự liên kết chặt chẽ giữa các chủ thể và yếu tố sản xuất thông qua các nền tảng số và mạng lưới toàn cầu. Trong lực lượng sản xuất mới, các quá trình sản xuất không còn diễn ra một cách biệt lập mà được tích hợp trong các hệ sinh thái số liên thông (Srnicek, 2017). Các nền tảng số đóng vai trò trung gian kết nối giữa người sản xuất, người tiêu dùng và các yếu tố trung gian, qua đó tạo ra giá trị dựa trên hiệu ứng mạng (network effects) (Srnicek, 2017). Đồng thời, sự kết nối không chỉ dừng lại ở con người mà còn mở rộng sang kết nối người - máy và máy - máy thông qua Internet vạn vật (IoT), cho phép hình thành các hệ thống sản xuất thông minh và tự động hóa cao (Nguyễn Thanh Tuyên, 2025). Tính kết nối làm gia tăng tốc độ lưu chuyển thông tin, hàng hóa và dịch vụ, đồng thời tái cấu trúc thị trường theo hướng nền tảng hóa và toàn cầu hóa sâu rộng.
Tính trí tuệ hóa là đặc trưng nổi bật nhất của lực lượng sản xuất mới, thể hiện ở việc trí tuệ (đặc biệt là trí tuệ nhân tạo) tham gia trực tiếp vào quá trình sản xuất và ra quyết định. Theo Brynjolfsson và McAfee (2014), AI có khả năng thay thế không chỉ lao động cơ bắp mà cả lao động trí tuệ, qua đó tạo ra bước nhảy vọt về năng suất và hiệu quả kinh tế. Trong phân tích của Zuboff (2019), các hệ thống AI và thuật toán không chỉ xử lý thông tin mà còn có khả năng dự đoán và định hướng hành vi, từ đó trở thành công cụ kiểm soát và tổ chức sản xuất trong nền kinh tế số. Ở góc độ kinh tế chính trị, điều này thể hiện sự phát triển đến trình độ cao của luận điểm C.Mác về việc khoa học trở thành lực lượng sản xuất trực tiếp (Marx, 1867/2011). AI không chỉ hỗ trợ mà còn thay thế một phần chức năng nhận thức của con người, làm cho lực lượng sản xuất mang tính “trí tuệ hóa” sâu sắc.
1.2. Trí tuệ nhân tạo trong lực lượng sản xuất
AI là hệ thống công nghệ có khả năng học hỏi, phân tích và ra quyết định dựa trên cơ sở thuật toán. Trong nền kinh tế số, AI và thuật toán trở thành trung tâm của quá trình tạo ra giá trị (Zuboff, 2019). Theo cách tiếp cận kinh tế chính trị, thuật toán có thể được xem là hình thái tư bản mới, đóng vai trò tổ chức và kiểm soát sản xuất (Đoàn Minh Huấn, 2024). Trong nền kinh tế số, AI không chỉ đóng vai trò công cụ hỗ trợ mà ngày càng tham gia trực tiếp vào quá trình tạo ra giá trị kinh tế. Từ góc độ kinh tế chính trị, điều này phản ánh xu hướng chuyển dịch từ nền sản xuất dựa trên lao động vật chất sang nền sản xuất dựa trên tri thức và dữ liệu.
Khác với các công nghệ tự động hóa trước đây, AI có khả năng xử lý các nhiệm vụ nhận thức như phân tích, dự báo, đánh giá và ra quyết định trong điều kiện không chắc chắn. Chính khả năng này làm cho AI trở thành một dạng “tư liệu sản xuất trí tuệ”, có khả năng thay thế một phần lao động trí óc của con người. Do đó, AI không chỉ làm thay đổi phương thức sản xuất mà còn tác động trực tiếp đến cấu trúc của lực lượng sản xuất và quan hệ sản xuất trong nền kinh tế hiện đại.
2. Trí tuệ nhân tạo là yếu tố đặc biệt quan trọng của lực lượng sản xuất mới
2.1. Trí tuệ nhân tạo là hình thái tư liệu sản xuất mới
Trong nền kinh tế công nghiệp, máy móc và nhà xưởng là tư liệu sản xuất chủ yếu. Tuy nhiên, trong nền kinh tế số, dữ liệu và thuật toán đang dần giữ vai trò trung tâm. AI trở thành tư liệu sản xuất mới bởi nó vừa là công cụ xử lý tri thức, vừa là cơ chế tổ chức và kiểm soát quá trình sản xuất.
Khác với tư liệu sản xuất vật chất, AI mang những đặc trưng kinh tế đặc thù:
Tính phi đối kháng là đặc điểm cho thấy việc một chủ thể sử dụng tài sản không làm giảm khả năng sử dụng của chủ thể khác. Đây là đặc trưng cơ bản của hàng hóa số và tài sản trí tuệ trong nền kinh tế số. Khác với hàng hóa vật chất (máy móc, nguyên liệu), khi một người sử dụng dữ liệu hoặc phần mềm, các chủ thể khác vẫn có thể sử dụng cùng tài nguyên đó mà không bị suy giảm về chất lượng hay số lượng (OECD, 2015). Chẳng hạn một mô hình AI có thể được triển khai đồng thời cho hàng triệu người dùng; một bộ dữ liệu có thể được khai thác bởi nhiều thuật toán khác nhau. Tính phi đối kháng làm cho dữ liệu trở thành loại hàng hóa có chi phí biên gần như bằng 0, từ đó tạo ra những thay đổi sâu sắc trong cấu trúc chi phí và cạnh tranh của nền kinh tế số. Từ góc độ kinh tế chính trị, đặc điểm này góp phần làm xuất hiện các hình thức tích lũy mới, khi cùng một tài sản có thể tạo ra giá trị nhiều lần mà không bị tiêu hao (Đoàn Minh Huấn, 2024).
Tính tái sử dụng là hệ quả trực tiếp của tính phi đối kháng, thể hiện ở việc tài sản số có thể được khai thác lặp lại nhiều lần mà không bị hao mòn. Trong nền kinh tế công nghiệp, tư liệu sản xuất như máy móc bị hao mòn vật lý và cần thay thế theo thời gian. Ngược lại, dữ liệu và thuật toán có thể được sử dụng liên tục mà không mất đi giá trị ban đầu (OECD, 2015). Thậm chí, trong nhiều trường hợp, giá trị của dữ liệu còn tăng lên khi được sử dụng nhiều lần bởi do được làm giàu thông qua tích lũy dữ liệu mới; được cải thiện thông qua học máy. Chẳng hạn, một mô hình AI càng được sử dụng nhiều càng chính xác hơn; dữ liệu khách hàng càng tích lũy càng có giá trị mang tính dự báo cao. Theo Brynjolfsson và McAfee (2014), đây là một trong những yếu tố giúp công nghệ số tạo ra “lợi suất tăng dần”, trái ngược với quy luật lợi suất giảm dần trong kinh tế truyền thống. Do đó, tính tái sử dụng vô hạn làm thay đổi căn bản logic của tích lũy tư bản: từ tích lũy dựa trên vật chất sang tích lũy dựa trên tri thức và dữ liệu.
Hiệu quả theo quy mô dữ liệu thể hiện ở việc giá trị và hiệu quả của hệ thống AI tăng lên khi quy mô dữ liệu đầu vào tăng lên. Khác với sản xuất truyền thống, việc mở rộng quy mô thường dẫn đến chi phí tăng, trong nền kinh tế số, dữ liệu càng lớn thì: mô hình AI càng chính xác; khả năng dự đoán càng cao; giá trị kinh tế tạo ra càng lớn. Theo OECD (2015), dữ liệu có đặc tính tạo ra lợi suất tăng theo quy mô, đặc biệt trong các hệ thống học máy. Lợi thế cạnh tranh trong nền kinh tế số không chỉ nằm ở công nghệ mà chủ yếu nằm ở khối lượng và chất lượng dữ liệu mà doanh nghiệp sở hữu. Điều này dẫn đến hiệu ứng “người thắng chiếm hết”; sự hình thành độc quyền nền tảng; tập trung quyền lực kinh tế vào các công ty sở hữu dữ liệu lớn. Trong phân tích của Srnicek (2017), chính hiệu ứng quy mô dữ liệu là nền tảng để các doanh nghiệp nền tảng duy trì lợi thế độc quyền lâu dài. Ba đặc tính: phi đối kháng, tái sử dụng vô hạn và hiệu quả theo quy mô dữ liệu đã tạo nên bản chất kinh tế đặc thù của tài sản số. Chúng làm thay đổi căn bản logic của sản xuất và tích lũy: phi đối kháng cho phép sử dụng đồng thời không giới hạn. Tái sử dụng vô hạn loại bỏ hao mòn truyền thống. Hiệu quả theo quy mô dữ liệu tạo lợi suất tăng dần. Sự kết hợp của ba đặc tính này giải thích vì sao dữ liệu và AI trở thành yếu tố trung tâm và có tính quyết định của lực lượng sản xuất mới trong nền kinh tế số (OECD, 2015; Srnicek, 2017). Điều này phù hợp với khái niệm “vốn tri thức” trong kinh tế hiện đại (OECD, 2015).
2.2. AI là lực lượng sản xuất trực tiếp
AI trực tiếp tham gia vào sản xuất thông qua tự động hóa và ra quyết định. Điều này thể hiện rõ luận điểm của C.Mác về khoa học trở thành lực lượng sản xuất trực tiếp (Marx, 1867/2011). Các hệ thống AI hiện nay có thể thay thế một phần lao động trí tuệ, điều chưa từng có trong các giai đoạn trước. Luận điểm cho rằng các hệ thống trí tuệ nhân tạo hiện nay có thể thay thế một phần lao động trí tuệ phản ánh một bước chuyển mang tính chất lịch sử trong sự phát triển của lực lượng sản xuất. Nếu như trong các cuộc cách mạng công nghiệp trước đây, máy móc chủ yếu thay thế lao động cơ bắp và các thao tác lặp lại, thì hiện nay, AI đã bắt đầu xâm nhập vào lĩnh vực lao động trí tuệ - nơi vốn được coi là đặc quyền của con người như trước đây (Brynjolfsson & McAfee, 2014).
Trong Cách mạng công nghiệp lần thứ nhất và thứ hai, máy móc cơ khí và dây chuyền sản xuất chỉ thay thế sức lao động vật lý. Đến giai đoạn tự động hóa và tin học hóa, máy tính có thể xử lý thông tin nhưng chủ yếu theo các quy tắc lập trình sẵn. Ngược lại, AI hiện đại - đặc biệt là học máy và học sâu, có khả năng học từ dữ liệu; nhận diện mẫu; dự đoán và ra quyết định trong điều kiện không chắc chắn. Điều này cho phép AI thực hiện các chức năng cốt lõi của lao động trí tuệ như phân tích, đánh giá và suy luận.
Đặc biệt hiện nay, AI đã có khả năng thay thế hoặc hỗ trợ ở mức cao đối với nhiều loại lao động trí tuệ, bao gồm:
- Lao động phân tích và xử lý thông tin: AI có thể xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ với tốc độ vượt xa con người, từ đó đưa ra các phân tích và dự báo chẳng hạn như: phân tích tài chính; dự báo thị trường; phân tích dữ liệu y tế. Nhiều công việc liên quan đến phân tích dữ liệu có thể được tự động hóa ở mức đáng kể nhờ AI.
- Lao động nhận thức và ra quyết định: các hệ thống AI có thể đưa ra quyết định dựa trên xác suất và mô hình dự đoán, chẳng hạn như: chẩn đoán bệnh; gợi ý sản phẩm; tối ưu hóa chuỗi cung ứng. Zuboff (2019) cho rằng AI không chỉ dự đoán hành vi mà còn có khả năng định hướng hành vi con người, qua đó tham gia trực tiếp vào quá trình ra quyết định kinh tế.
- Lao động sáng tạo: một điểm đột phá là AI đã bắt đầu tham gia vào các hoạt động sáng tạo, như: soạn thảo văn bản; thiết kế hình ảnh; sáng tác âm nhạc. Brynjolfsson và McAfee (2014) nhấn mạnh rằng công nghệ số hiện đại đang mở rộng phạm vi tự động hóa sang cả các lĩnh vực từng được coi là “không thể tự động hóa”.
- Lao động ngôn ngữ và giao tiếp: các mô hình ngôn ngữ lớn có thể: dịch thuật; trả lời câu hỏi; tư vấn khách hàng. Điều này cho thấy AI đã tiếp cận một trong những năng lực cốt lõi nhất của trí tuệ con người.
Việc AI có khả năng thay thế một phần lao động trí tuệ cho thấy một bước phát triển mới của lực lượng sản xuất: khoa học, công nghệ không chỉ hỗ trợ mà thay thế trực tiếp chức năng nhận thức của con người; tư liệu sản xuất không chỉ là công cụ vật chất mà còn là hệ thống trí tuệ nhân tạo; lao động trí tuệ - yếu tố trung tâm của sản xuất hiện đại - đang được “công nghệ hóa”. Điều này làm sâu sắc thêm luận điểm của C.Mác về việc khoa học trở thành lực lượng sản xuất trực tiếp (Marx, 1867/2011), đồng thời mở ra một giai đoạn mới, nơi AI trở thành bộ phận cấu thành của lực lượng sản xuất.
2.3. AI tạo ra bước nhảy vọt về năng suất lao động
AI thúc đẩy tăng năng suất lao động thông qua ba cơ chế cơ bản: tự động hóa thông minh, phân tích dữ liệu và tối ưu hóa quy trình sản xuất.
Tự động hóa thông minh thể hiện việc AI không chỉ dừng lại ở việc thay thế các thao tác lặp lại mà đã phát triển thành tự động hóa thông minh, tức là các hệ thống có khả năng học hỏi, thích nghi và tự điều chỉnh trong quá trình vận hành. Trong các giai đoạn trước, tự động hóa chủ yếu dựa trên các quy tắc lập trình cố định. Ngược lại, AI cho phép hệ thống tự động thực hiện các nhiệm vụ trong môi trường biến đổi nhờ khả năng học từ dữ liệu. Biểu hiện của tự động hóa AI bao gồm: Robot thông minh trong sản xuất công nghiệp; hệ thống xử lý hồ sơ tự động trong dịch vụ tài chính; Chatbot và trợ lý ảo trong chăm sóc khách hàng... Theo Brynjolfsson và McAfee (2014), tự động hóa dựa trên AI có khả năng mở rộng phạm vi thay thế từ lao động cơ bắp sang cả các nhiệm vụ nhận thức, qua đó tạo ra bước nhảy vọt về năng suất. Đồng thời, McKinsey Global Institute (2023) ước tính rằng một tỷ lệ đáng kể các công việc hiện nay có thể được tự động hóa một phần nhờ AI, đặc biệt là các nhiệm vụ có tính quy luật cao.
Phân tích dữ liệu là cơ chế cốt lõi giúp AI tạo ra giá trị, thể hiện ở khả năng khai thác, xử lý và chuyển hóa dữ liệu thành thông tin có ý nghĩa kinh tế. Trong nền kinh tế số, dữ liệu trở thành đầu vào quan trọng của sản xuất và AI là công cụ trung tâm để khai thác giá trị từ dữ liệu đó (OECD, 2015). AI có thể xử lý dữ liệu lớn với tốc độ và quy mô vượt xa con người; nhận diện các mẫu ẩn trong dữ liệu; dự báo xu hướng và hành vi trong tương lai. AI có thể phân tích hành vi khách hàng trong thương mại điện tử; dự báo nhu cầu thị trường; phát hiện gian lận trong tài chính. Lợi thế cạnh tranh trong nền kinh tế số phụ thuộc lớn vào khả năng phân tích dữ liệu, không chỉ vào công nghệ mà còn vào quy mô và chất lượng dữ liệu. Ngoài ra, Zuboff (2019) nhấn mạnh rằng dữ liệu hành vi được AI khai thác để tạo ra các sản phẩm dự đoán, từ đó trở thành nguồn giá trị mới trong nền kinh tế.
Tối ưu hóa quy trình sản xuất là việc sử dụng AI để cải thiện hiệu quả vận hành của hệ thống sản xuất và kinh doanh, thông qua việc giảm chi phí, thời gian và nguồn lực. AI có thể tối ưu hóa quy trình ở nhiều cấp độ. Ở cấp độ vi mô: tối ưu từng công đoạn sản xuất; cấp độ trung mô: tối ưu chuỗi cung ứng và cấp độ vĩ mô: tối ưu phân bổ nguồn lực trong toàn hệ thống.
Các phương thức tối ưu hóa bằng AI bao gồm: học tăng cường để tối ưu quyết định; phân tích dự báo để giảm rủi ro; tối ưu hóa động theo thời gian thực. Chẳng hạn tối ưu hóa tuyến đường vận chuyển; quản lý tồn kho thông minh; điều phối sản xuất theo nhu cầu thị trường.
Theo Brynjolfsson và McAfee (2014), khả năng tối ưu hóa theo thời gian thực của AI giúp doanh nghiệp đạt được hiệu quả vượt trội so với các phương thức quản lý truyền thống. Đồng thời, Srnicek (2017) chỉ ra rằng các nền tảng số sử dụng thuật toán để tối ưu hóa toàn bộ hệ sinh thái, từ phân phối hàng hóa đến phân bổ lao động, góp phần tối đa hóa lợi nhuận.
Ba cơ chế tự động hóa, phân tích dữ liệu và tối ưu hóa quy trình tạo thành nền tảng cho vai trò của AI trong việc nâng cao năng suất lao động. Tự động hóa giúp thay thế và giảm chi phí lao động. Phân tích dữ liệu giúp nâng cao chất lượng quyết định. Tối ưu hóa quy trình giúp sử dụng hiệu quả nguồn lực. Sự kết hợp của ba cơ chế này tạo ra lợi thế năng suất mang tính đột phá, làm cho AI trở thành yếu tố trung tâm của lực lượng sản xuất mới (OECD, 2015; Brynjolfsson & McAfee, 2014; Srnicek, 2017). AI có khả năng tạo ra bước nhảy vọt về năng suất trong nền kinh tế số.
2.4. AI làm biến đổi cơ cấu lao động
Giảm lao động giản đơn, đây là một trong những tác động rõ nét nhất của trí tuệ nhân tạo là làm suy giảm nhu cầu đối với lao động giản đơn, đặc biệt là các công việc có tính lặp lại, quy luật và dễ chuẩn hóa. Công nghệ, đặc biệt là tự động hóa có xu hướng thay thế các nhiệm vụ mang tính lặp lại theo quy trình vốn phổ biến trong lao động giản đơn và lao động trung bình. AI tiếp tục mở rộng xu hướng này khi có thể xử lý không chỉ thao tác vật lý mà cả các nhiệm vụ nhận thức đơn giản. Ví dụ: công nhân dây chuyền bị thay thế bởi robot, nhân viên nhập liệu bị thay thế bởi hệ thống tự động, nhân viên tổng đài truyền thống bị thay thế bởi chatbot.
Một tỷ lệ lớn các công việc hiện nay có thể bị tự động hóa một phần, đặc biệt trong các lĩnh vực sản xuất, logistics và dịch vụ cơ bản. Từ góc độ kinh tế chính trị, xu hướng này phản ánh quá trình giải phóng lao động khỏi các công việc giản đơn, nhưng đồng thời cũng đặt ra thách thức về thất nghiệp cơ cấu và bất bình đẳng (Brynjolfsson & McAfee, 2014).
Tăng lao động tri thức, song song với sự suy giảm lao động giản đơn là sự gia tăng nhu cầu đối với lao động tri thức và lao động có kỹ năng cao. Trong nền kinh tế số, giá trị không còn được tạo ra chủ yếu từ sức lao động cơ bắp mà từ khả năng xử lý thông tin, sáng tạo và giải quyết vấn đề. Điều này làm cho lao động tri thức trở thành yếu tố trung tâm của lực lượng sản xuất mới (OECD, 2015).
AI không chỉ thay thế mà còn bổ sung cho lao động tri thức, giúp con người phân tích dữ liệu phức tạp; ra quyết định nhanh hơn và chính xác hơn; tăng năng lực sáng tạo. Theo Brynjolfsson và McAfee (2014), công nghệ số tạo ra hiệu ứng thay đổi công nghệ thiên lệch kỹ năng, trong đó lao động có kỹ năng cao được hưởng lợi nhiều hơn.
Các nhóm lao động tri thức tăng mạnh bao gồm: kỹ sư AI, khoa học dữ liệu; chuyên gia phân tích và tư vấn; lao động sáng tạo (design, nội dung số). Điều này dẫn đến sự phân hóa trong thị trường lao động giữa lao động kỹ năng cao và thấp.
Xuất hiện lao động nền tảng số - đặc trưng mới của lực lượng sản xuất trong kỷ nguyên AI và kinh tế số là sự xuất hiện của lao động nền tảng, tức là lao động được tổ chức, phân phối và quản lý thông qua các nền tảng số. Theo Srnicek (2017), các nền tảng số đóng vai trò trung gian kết nối cung - cầu lao động, tạo ra một hình thức tổ chức sản xuất mới dựa trên dữ liệu và thuật toán. Đặc điểm của lao động nền tảng số là làm việc linh hoạt, không cố định; không có quan hệ lao động truyền thống; bị quản lý bởi thuật toán.
Các nghiên cứu cho thấy người lao động nền tảng chịu sự chi phối mạnh của hệ thống thuật toán trong phân công công việc, đánh giá hiệu suất và thu nhập. Từ góc độ kinh tế chính trị, đây là biểu hiện của sự chuyển dịch từ quan hệ lao động truyền thống sang quan hệ lao động số hóa và phi chính thức hóa, làm xuất hiện các hình thức kiểm soát mới dựa trên dữ liệu (Zuboff, 2019).
Ba xu hướng giảm lao động giản đơn, tăng lao động tri thức và xuất hiện lao động nền tảng số phản ánh sự tái cấu trúc sâu sắc của thị trường lao động dưới tác động của AI. Giảm lao động giản đơn do tự động hóa và AI thay thế nhiệm vụ lặp lại; tăng lao động tri thức do nhu cầu xử lý thông tin và sáng tạo (OECD, 2015); lao động nền tảng số do sự phát triển của kinh tế nền tảng và quản trị thuật toán (Srnicek, 2017). Sự kết hợp của ba xu hướng này cho thấy AI không chỉ tác động đến năng suất mà còn làm biến đổi bản chất của lao động và quan hệ sản xuất trong nền kinh tế hiện đại (Brynjolfsson & McAfee, 2014; Zuboff, 2019).
***
Có thể khẳng định rằng, trong bối cảnh kinh tế số, trí tuệ nhân tạo đã vượt ra khỏi vai trò của một công cụ kỹ thuật đơn thuần để trở thành yếu tố trung tâm của lực lượng sản xuất mới. Thông qua các đặc trưng như tính phi vật chất, tính tái sử dụng và hiệu quả theo quy mô dữ liệu, AI đã làm biến đổi căn bản logic của sản xuất và tích lũy, chuyển trọng tâm từ tư liệu vật chất sang tri thức và dữ liệu. Đồng thời, AI không chỉ hỗ trợ mà còn trực tiếp tham gia vào quá trình sản xuất, qua đó hiện thực hóa sâu sắc luận điểm về khoa học trở thành lực lượng sản xuất trực tiếp.
Bên cạnh việc tạo ra bước nhảy vọt về năng suất thông qua tự động hóa, phân tích dữ liệu và tối ưu hóa quy trình, AI còn thúc đẩy sự tái cấu trúc thị trường lao động theo hướng phân hóa mạnh mẽ giữa lao động giản đơn và lao động tri thức, đồng thời làm xuất hiện các hình thức lao động nền tảng mới. Những biến đổi này không chỉ mang ý nghĩa kinh tế mà còn đặt ra các vấn đề xã hội và thể chế sâu sắc. Do đó, việc nhận thức đúng bản chất của AI như một lực lượng sản xuất mới có ý nghĩa quan trọng trong việc hoạch định chính sách, nhằm khai thác hiệu quả tiềm năng của công nghệ, đồng thời kiểm soát các hệ quả tiêu cực, hướng tới phát triển bền vững và công bằng trong nền kinh tế số./.
___________________________
Tài liệu tham khảo:
1. Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The second machine age: Work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies. W.W. Norton & Company.
2. Đoàn Minh Huấn. (2024). Thuật toán như một hình thái tư bản mới trong nền kinh tế số. Trong Chủ nghĩa tư bản kỹ thuật số và chủ nghĩa xã hội công nghệ - Những vấn đề lý luận và thực tiễn.
3. Lê Bộ Lĩnh. (2025). Trí tuệ nhân tạo - yếu tố then chốt của lực lượng sản xuất mới. Trong Lực lượng sản xuất mới - xu hướng thế giới và thực tiễn Việt Nam.
4. Marx, K. (2011). Tư bản (Tập 1). Nxb Chính trị Quốc gia. (Tác phẩm gốc xuất bản năm 1867).
5. Nguyễn Thanh Tuyên. (2025). Sự thay đổi của lực lượng sản xuất trong nền kinh tế tri thức đương đại.
6. Ngô Thị Thu Hà. (2025). Vai trò của AI trong phát triển doanh nghiệp Việt Nam.
7. OECD. (2015). Data-driven innovation: Big data for growth and well-being. OECD Publishing.
8. Srnicek, N. (2017). Platform capitalism. Polity Press.
9. Zuboff, S. (2019). The age of surveillance capitalism. PublicAffairs.
