Нова стаття Лабораторії цифрової економіки Стенфордського університету: "Канарки у вугільних шахтах? Шість фактів про нещодавній вплив штучного інтелекту на зайнятість Значення канарок у вугільних шахтах добре відомо, і шахтарі зазвичай беруть канарок у вугільні шахти, щоб перевірити їх на вміст вуглекислого газу. Вони невеликі, швидко дихають і швидко метаболізуються, тому більш вразливі до токсичних газів, що дає шахтарям більше часу для дій. Це відповідає раннім попереджувальним ознакам впливу штучного інтелекту на зайнятість. Почнемо з висновку: вплив ШІ на ринок праці почався, і першими на собі основний удар несуть молоді люди, які тільки вийшли на робоче місце. Які шість фактів згадуються в заголовку? 1. ШІ точно потрапляє на позиції початкового рівня З кінця 2022 року (вузол, де був випущений ChatGPT) рівень зайнятості працівників на початку кар'єри у віці 22-25 років знизився на цілих 13% у професіях, найбільш вразливих до ШІ (наприклад, розробка програмного забезпечення, обслуговування клієнтів). На противагу цьому, зайнятість залишається стабільною або навіть стійкою серед старших співробітників, які працюють у тій самій компанії, або колег, які працюють у галузях, менш схильних до впливу штучного інтелекту, таких як асистенти медсестер. 2. Штучний інтелект став «винуватцем» стагнуючого зростання зайнятості серед молоді Хоча загальний ринок праці в Сполучених Штатах залишається сильним, загальне зростання робочих місць для людей віком 22-25 років майже стагнувало з кінця 2022 року. Саме через вплив ШІ на робочі місця початкового рівня в деяких галузях загальні дані про зростання зайнятості молоді знизилися. 3. «Альтернативний ШІ» проти «Доповненого ШІ» Не весь ШІ «візьметься за роботу». Зниження зайнятості в основному зосереджено у сфері автоматизації людської праці ШІ. У тих сферах, де штучний інтелект в основному використовується для розширення людських можливостей, зайнятість не скоротилася і навіть не зросла. Простіше кажучи, якщо штучний інтелект допомагає вам виконувати повторювану роботу, ваша позиція небезпечна; Якщо штучний інтелект надасть вам потужніші інструменти, ваша цінність зросте. 4. Це характерно не тільки для технологічної індустрії Дехто може заперечити, що це просто тому, що технологічні компанії переживають спад. Однак, беручи до уваги «шоки на рівні компанії» (тобто компанії в цілому скорочуються незалежно від позиції), дослідження показало, що тенденція до зниження зайнятості на молодих посадах з високим рівнем ризику все ще є значною. Це означає, що навіть у межах однієї компанії менеджери схильні замінювати деякі вакансії початкового рівня штучним інтелектом, а не повністю скорочувати найм. 5. Вплив відображається в «кількості робочих місць», а не в «зарплаті» Цікаво, що хоча кількість посад початкового рівня зменшується, рівень заробітної плати на цих посадах суттєво не змінився. Це свідчить про те, що коригування ринку праці наразі в основному відображається у виборі «набирати менше людей» або «не наймати», а не скорочувати витрати за рахунок «скорочення зарплат». 6. Час настав Всі перераховані вище тенденції чітко вказують на кінець 2022 року, який є моментом, коли інструменти генеративного ШІ стануть масово популярними. Крім того, дослідження також виключає втручання інших потенційних факторів, таких як дистанційна робота та аутсорсинг, що робить висновок більш достовірним. Так звідки ж беруться дані цієї статті? Чи достовірний висновок? Дослідницька група використовувала щомісячні записи на індивідуальному рівні від ADP, найбільшого постачальника послуг з нарахування заробітної плати в Сполучених Штатах (що охоплює мільйони співробітників і десятки тисяч компаній, 2021–2025 роки), щоб зіставити робочі місця з двома наборами показників впливу впливу штучного інтелекту: одним набором впливу завдань GPT-4 (Eloundou et al.) і одним набором даних розмови Claude з Anthropic, які також можуть розрізняти «автоматизовані» та «доповнені» випадки використання. Порівнюючи тенденції зайнятості та заробітної плати різних вікових груп та різних квінтилів впливу, а також поглинаючи шок між компанією та часом у моделі, можна отримати вищезазначені шість фактів. Особисто я вважаю висновок відносно достовірним. У чому різниця між «Автоматизацією» та «Доповненням»? Дослідження показало, що скорочення робочих місць в основному зосереджено в областях, де ШІ може «автоматизувати», тоді як у сферах, де ШІ відіграє «допоміжну» роль, зайнятість не зменшилася і навіть не зросла. Простіше кажучи, автоматизація полягає в тому, щоб дозволити штучному інтелекту працювати замість людей, тоді як доповнення полягає в тому, щоб дозволити штучному інтелекту допомагати людям працювати краще. Наприклад, як інженер-програміст, якщо ви впроваджуєте лише розроблений модуль, ця частина штучного інтелекту насправді може бути виконана автоматично, а деякі роботи з тестування також можуть бути виконані за допомогою автоматизованих сценаріїв. Однак, якщо мова йде про системне проектування, аналіз вимог і перегляд коду, ці ШІ можуть допомогти тільки в розширенні.