Stanfordin yliopiston Digital Economy Labin uusi tutkimus: "Kanariansaaret hiilikaivoksissa? Kuusi faktaa tekoälyn viimeaikaisista työllisyysvaikutuksista Kanariansaarten merkitys hiilikaivoksissa tunnetaan hyvin, ja kaivostyöläiset vievät yleensä kanarialintuja hiilikaivoksiin testaamaan hiilidioksidia. Ne ovat pieniä, hengittävät nopeasti ja metaboloituvat nopeasti, joten ne ovat alttiimpia myrkyllisille kaasuille, mikä antaa kaivostyöläisille enemmän aikaa toimia. Tämä vastaa varhaisia varoitusmerkkejä tekoälyn vaikutuksesta työllisyyteen. Aloitetaan johtopäätöksestä: tekoälyn vaikutus työmarkkinoihin on alkanut, ja ensimmäisinä eniten kärsivät nuoret, jotka ovat juuri tulleet työpaikalle. Mitkä ovat otsikossa mainitut kuusi faktaa? 1. Tekoäly osuu tarkasti lähtötason paikkoihin Vuoden 2022 lopusta lähtien (solmu, jossa ChatGPT julkaistiin) uransa alkuvaiheessa olevien 22–25-vuotiaiden työntekijöiden työllisyysaste on laskenut jopa 13 % tekoälylle alttiimmissa ammateissa (esim. ohjelmistokehitys, asiakaspalvelu). Sitä vastoin työllisyys on pysynyt vakaana tai jopa jatkuvana kasvuna samassa yrityksessä työskentelevien vanhempien työntekijöiden tai tekoälyn vähemmän vaikuttavilla aloilla työskentelevien kollegoiden, kuten sairaanhoitajien avustajien, keskuudessa. 2. Tekoälystä on tullut "syyllinen" nuorten työllisyyden pysähtyneeseen kasvuun Vaikka Yhdysvaltojen työmarkkinat ovat edelleen vahvat, 22–25-vuotiaiden työpaikkojen yleinen kasvu on lähes pysähtynyt vuoden 2022 lopusta lähtien. Juuri tekoälyn vaikutuksesta lähtötason työpaikkoihin joillakin toimialoilla nuorten työllisyyden kokonaiskasvutiedot ovat laskeneet. 3. "Vaihtoehtoinen tekoäly" vs. "lisätty tekoäly" Kaikki tekoälyt eivät "nappaa työtä". Työllisyyden lasku keskittyy pääasiassa ihmistyötä automatisoivaan tekoälyyn. Niillä aloilla, joilla tekoälyä käytetään pääasiassa ihmisten kyvykkyyksien lisäämiseen, työllisyys ei ole vähentynyt tai edes lisääntynyt. Yksinkertaisesti sanottuna, jos tekoäly auttaa sinua tekemään toistuvaa työtä, asemasi on vaarallinen; Jos tekoäly tarjoaa sinulle vahvempia työkaluja, arvosi kasvaa. 4. Tämä ei ole ainutlaatuista teknologiateollisuudelle Jotkut saattavat väittää, että se johtuu vain siitä, että teknologiayritykset ovat laskusuhdanteessa. Kuitenkin kontrolloimalla "yritystason shokkeja" (eli yritykset kokonaisuutena kutistuvat asemasta riippumatta), tutkimuksessa havaittiin, että työllisyyden laskusuuntaus nuorissa, korkean riskin tehtävissä on edelleen merkittävä. Tämä tarkoittaa, että jopa saman yrityksen sisällä johtajat korvaavat jotkin lähtötason työpaikat tekoälyllä sen sijaan, että vähentäisivät palkkaamista kokonaan. 5. Vaikutus näkyy pikemminkin "työpaikkojen määrässä" kuin "palkassa" Mielenkiintoista on, että vaikka lähtötason tehtävien määrä vähenee, näiden tehtävien palkkataso ei ole muuttunut merkittävästi. Tämä osoittaa, että työmarkkinoiden sopeutuminen heijastuu tällä hetkellä pääasiassa valintaan "rekrytoida vähemmän ihmisiä" tai "olla palkkaamatta" sen sijaan, että kustannuksia leikattaisiin "palkanalennuksilla". 6. Aika on oikea Kaikki edellä mainitut trendit viittaavat selvästi vuoden 2022 loppuun, jolloin generatiivisista tekoälytyökaluista tulee valtavan suosittuja. Lisäksi tutkimuksessa suljetaan pois myös muiden mahdollisten tekijöiden, kuten etätyön ja ulkoistamisen, häiriöt, mikä tekee johtopäätöksestä uskottavamman. Mistä tämän artikkelin tiedot sitten tulevat? Onko johtopäätös luotettava? Tutkimusryhmä käytti kuukausittaisia yksilötason tietueita ADP:ltä, Yhdysvaltojen suurimmalta palkanlaskentapalvelujen tarjoajalta (kattaa miljoonia työntekijöitä ja kymmeniä tuhansia yrityksiä, 2021–2025), kartoittaakseen työpaikat kahteen tekoälyaltistusmittariin: yksi joukko GPT-4-tehtävien altistumista (Eloundou et al.) ja yksi joukko Claude-keskustelutietoja Anthropicista, jotka voivat myös erottaa "automatisoidut" ja "lisätyt" käyttötapaukset. Vertaamalla eri ikäryhmien ja eri altistusviidenneksten työllisyys- ja palkkakehitystä sekä vaimentamalla mallissa yritysaikashokkia saadaan edellä mainitut kuusi faktaa. Henkilökohtaisesti pidän johtopäätöstä suhteellisen luotettavana. Mitä eroa on "automaatiolla" ja "augmentaatiolla"? Tutkimuksessa havaittiin, että työpaikkojen väheneminen keskittyy pääasiassa alueille, joilla tekoäly voi "automatisoida", kun taas alueilla, joilla tekoälyllä on "auhanced" rooli, työllisyys ei ole vähentynyt tai edes lisääntynyt. Yksinkertaisesti sanottuna automaatio antaa tekoälyn toimia ihmisten sijaan, kun taas augmentaatio antaa tekoälyn auttaa ihmisiä työskentelemään paremmin. Esimerkiksi ohjelmistosuunnittelijana, jos toteutat vain suunnitellun moduulin, tämä osa tekoälystä voidaan itse asiassa suorittaa automaattisesti, ja osa testaustyöstä voidaan suorittaa myös automatisoitujen komentosarjojen avulla. Jos kyseessä on kuitenkin järjestelmän suunnittelu, vaatimusanalyysi ja koodin tarkistus, nämä tekoälyt voivat auttaa vain täydentämisessä.