Nowa praca z Laboratorium Gospodarki Cyfrowej Uniwersytetu Stanforda: "Kanarek w kopalni? Sześć faktów na temat niedawnego wpływu sztucznej inteligencji na zatrudnienie". Wszyscy wiedzą, co oznacza kanarek w kopalni; górnicy zazwyczaj zabierają kanarki do kopalni, aby sprawdzić poziom dwutlenku węgla. Są małe, szybko oddychają i mają szybki metabolizm, więc są bardziej narażone na działanie toksycznych gazów, co daje górnikom więcej czasu na podjęcie działań. Odpowiednikiem tego w kontekście AI są wczesne sygnały ostrzegawcze dotyczące wpływu na zatrudnienie. Zacznijmy od wniosków: wpływ AI na rynek pracy już się rozpoczął, a w szczególności dotyka młodych ludzi, którzy dopiero wkraczają na rynek pracy. Jakie są te sześć faktów wymienionych w tytule? 1. AI precyzyjnie atakuje stanowiska początkowe. Od końca 2022 roku (moment wydania ChatGPT) w zawodach najbardziej narażonych na wpływ AI (takich jak programowanie, obsługa klienta) wskaźnik zatrudnienia pracowników w wieku 22-25 lat spadł o 13% w porównaniu do wcześniejszych lat. W przeciwieństwie do tego, starsi pracownicy w tej samej firmie wykonujący tę samą pracę lub rówieśnicy pracujący w branżach mniej dotkniętych AI (takich jak asystenci pielęgniarzy) utrzymali stabilność zatrudnienia, a nawet odnotowali wzrost. 2. AI staje się "winowajcą" stagnacji wzrostu zatrudnienia młodych ludzi. Chociaż ogólny rynek pracy w USA pozostaje silny, ogólny wzrost zatrudnienia młodych ludzi w wieku 22-25 lat od końca 2022 roku prawie zatrzymał się. To właśnie wpływ AI na niektóre stanowiska początkowe w branżach obniżył ogólne dane dotyczące wzrostu zatrudnienia wśród młodych ludzi. 3. "AI zastępująca" vs "AI wspomagająca". Nie wszystkie AI "zabierają miejsca pracy". Spadek zatrudnienia koncentruje się głównie w obszarach, gdzie AI może zautomatyzować (Automate) ludzką pracę. W obszarach, gdzie AI jest głównie używane do wspomagania (Augment) ludzkich zdolności, zatrudnienie nie spadło, a nawet wzrosło. Mówiąc prosto, jeśli AI wykonuje za Ciebie powtarzalne zadania, Twoje stanowisko jest zagrożone; jeśli AI dostarcza Ci lepsze narzędzia, Twoja wartość wzrasta. 4. To nie jest zjawisko tylko w branży technologicznej. Niektórzy mogą powiedzieć, że to tylko dlatego, że firmy technologiczne mają problemy. Jednak badania, które kontrolowały "uderzenia na poziomie firmy" (czyli niezależnie od stanowiska pracowników, firma ogólnie redukuje zatrudnienie), wykazały, że trend spadku zatrudnienia wśród młodych ludzi i na ryzykownych stanowiskach pozostaje znaczący. To oznacza, że nawet w obrębie tej samej firmy menedżerowie skłaniają się ku zastępowaniu części stanowisk początkowych przez AI, zamiast całkowicie redukować rekrutację. 5. Uderzenie objawia się w "liczbie stanowisk", a nie w "wynagrodzeniach". Ciekawe jest to, że mimo że liczba stanowisk początkowych maleje, poziom wynagrodzeń na tych stanowiskach nie zmienia się znacząco. To sugeruje, że dostosowanie rynku pracy obecnie polega głównie na tym, że firmy wybierają "mniej zatrudniać" lub "nie zatrudniać", a nie na "obniżaniu wynagrodzeń" w celu cięcia kosztów. 6. Czas jest zgodny. Wszystkie powyższe trendy wyraźnie wskazują na koniec 2022 roku, kiedy to narzędzia AI generatywnej zaczęły być szeroko stosowane. Badania wykluczyły również inne potencjalne czynniki zakłócające, takie jak praca zdalna czy outsourcing, co czyni wnioski bardziej wiarygodnymi. Skąd pochodzą dane w tej pracy? Czy wnioski są wiarygodne? Zespół badawczy wykorzystał miesięczne dane indywidualne od największego dostawcy usług płacowych w USA, ADP (obejmujące miliony pracowników i dziesiątki tysięcy firm w latach 2021-2025), mapując stanowiska do dwóch zestawów wskaźników narażenia na AI: jeden z nich pochodzi z poziomu narażenia na zadania GPT-4 (Eloundou i in.), a drugi z danych konwersacyjnych Claude od Anthropic, które mogą również rozróżniać scenariusze "automatyzacji" i "wspomagania". Porównując liczbę zatrudnionych i trendy wynagrodzeń w różnych grupach wiekowych oraz w różnych piątkach narażenia, a także uwzględniając uderzenia na poziomie firmy i czasu, uzyskano powyższe sześć faktów. Osobiście uważam, że wnioski są stosunkowo wiarygodne. Jaka jest różnica między "automatyzacją (Automation)" a "wspomaganiem (Augmentation)"? Badania w tej pracy wykazały, że spadek liczby stanowisk pracy koncentruje się głównie w obszarach, gdzie AI może "automatyzować", podczas gdy w obszarach, gdzie AI pełni rolę "wspomagającą", zatrudnienie nie zmniejszyło się, a nawet wzrosło. Mówiąc prosto, automatyzacja polega na tym, że AI zastępuje ludzi w pracy, podczas gdy wspomaganie polega na tym, że AI wspiera ludzi w lepszym wykonywaniu pracy. Na przykład, jako inżynier oprogramowania, jeśli tylko realizujesz już zaprojektowany moduł, ta część może być zautomatyzowana przez AI, a niektóre prace testowe również mogą być wykonane za pomocą skryptów automatyzacyjnych. Ale jeśli chodzi o projektowanie systemu, analizę wymagań czy przegląd kodu, AI może jedynie wspierać i wzmacniać te działania.