В материале представлены результаты исследования рисков вытеснения работников под влиянием искусственного интеллекта.
Основные выводы
- Текущее использование ИИ в работе составляет лишь малую часть от того, что технически возможно.
- Профессии с высоким показателем наблюдаемой подверженности, согласно прогнозам BLS, будут расти медленнее до 2034 года.
- В профессиях, наиболее подверженных влиянию ИИ, чаще работают женщины, люди старшего возраста, а также специалисты с высоким уровнем образования и оплаты труда.
- С конца 2022 года системного роста безработицы среди работников этих профессий не зафиксировано. Однако есть данные, указывающие на замедление найма молодых специалистов в этих сферах.
Методика оценки
Для расчета уровня подверженности профессий влиянию ИИ использовались три источника данных:
- База данных O*NET, содержащая описание задач для 800 профессий в США.
- Данные об использовании ИИ из Anthropic Economic Index.
- Оценки теоретической возможности сокращения времени на выполнение задачи с помощью ИИ на основе исследования Eloundou et al., 2023.
Наблюдаемая подверженность учитывает задачи, которые ИИ может ускорить теоретически и которые уже автоматизируются. При расчете автоматизированное выполнение задач учитывалось с полным весом, а вспомогательное использование ИИ — с половинным.
Результаты по профессиям
Наиболее подверженными влиянию ИИ оказались:
- программисты;
- специалисты по обслуживанию клиентов;
- операторы ввода данных.
Около 30% работников имеют нулевой показатель охвата. Это профессии, связанные с физическим трудом: повара, механики, спасатели, бармены.
Влияние на занятость и наем
Анализ данных ежемесячного опроса населения CPS показал:
Графики безработицы для групп с высокой и низкой подверженностью ИИ с 2016 года остаются схожими. Резкий скачок безработицы во время пандемии COVID-19 затронул в основном профессии с низким влиянием ИИ — сферу личных услуг. После выхода ChatGPT значимых изменений в уровне безработицы среди специалистов цифровых профессий не выявлено.
В категории работников в возрасте 22–25 лет наблюдается снижение частоты выхода на новую работу в профессиях с высокой подверженностью ИИ. Темпы найма в этой группе снизились примерно на 0,5 процентных пункта, что составляет около 14% от уровня 2022 года. Для работников старше 25 лет такая тенденция отсутствует.
Заключение
На данный момент ИИ не привел к массовому росту безработицы. Основной эффект проявляется в изменении структуры найма молодых специалистов.
Разрыв между теоретической способностью ИИ выполнять задачи и фактическим внедрением технологий в офисную работу остаётся значительным. Исследование планируется обновлять по мере поступления новых данных о рынке труда и использовании нейросетей.