Эксперты по бюджетным лабораториям ввели новую разбивку того, как генеративный искусственный интеллект повлиял на рынок труда почти через 3 года после запуска CHATGPT в ноябре 2022 года. Основное заключение исследователей прост и немного удивительно — все еще не наблюдается заметного, экономически крупного изменения занятости. Композиция профессий действительно меняется немного быстрее, чем во время бума Интернетно разница невелика и предшествует широко распространенной реализации ИИ в офисы и производственные процессы.
Авторы сравнивают темпы реструктуризации «профессий» после ноября 2022 года с периодами раннего распространения персональных компьютеров и Интернета. Индекс разницы показывает: потребуется лишь небольшая миграция работников между профессиями, чтобы «вернуться» к набору профессий в отправной точке. В то же время такая динамика наблюдалась в 2021 году — задолго до чат -ботов и помощников на основе крупных языковых моделей, они стали известным инструментом для сотрудников.
На уровне филиала информационный сектор, финансы и профессиональные и бизнес -услуги являются секторами, которые меняются больше всего. Тем не менее, траектория этих изменений началась до появления новых инструментов ИИ и, судя по длинным рядам, отражает характеристики самих отраслей.
Данные не подтверждают массовую «эрозию» когнитивной работы — ни с точки зрения занятости, ни безработицы.
Чтобы проверить гипотезу о рисках автоматизации, исследователи сравнивают текущую занятость с двумя наборами показателей. Первое — это «экспозиция» профессии искусственного интеллекта в соответствии с данными OpenAI: это относится к доле задач, в которых использование технологий GPT может сократить время для выполнения не менее половины. Распределение почти неизменно — акции работников в группах с низкими, средними и высокими показателями выставки остаются стабильными. Среди безработных также нет увеличения доли тех, чьи предыдущие задачи были очень «подвержены автоматизации».
Второй блок — это фактическое использование ИИ в соответствии с антропным, где каждая задача классифицируется как автоматизированная или усиленная. Опять же, картина спокойна: доля работников в профессиях, в которых автоматизация или наоборот распространена, усиление использования ИИ почти не изменяется. В то же время существует сильная тенденция к использованию компьютерных математических и медиа-профессий, в то время как канцелярские профессии с сопоставимым теоретическим «воздействием» воспринимают ИИ в заметно более медленных темпах. Это подчеркивает ограничения любых выводов, основанных на одном источнике телеметрии: каждый поставщик имеет другой профиль аудитории и сценариев.
Основной методологической проблемой является отсутствие общедоступных, сопоставимых данных об использовании ИИ на уровне задачи и предприятия. «Распространение» Openai является теоретическим и не отражает фактическое распределение инструментов, а телеметрия Anpropic для продукта не представляет весь рынок. До сих пор лучшие доступные данные показывают стабильность, а не ускоренное изменение профессий. Исследователи планируют обновлять расчеты ежемесячно, чтобы захватить какие -либо повороты, когда и если они начнут появляться.
