Моделирование изменений занятости под влиянием ИИ
Большинство дискуссий об ИИ и занятости начинаются с простого вопроса: какую работу может выполнять ИИ?
Это важный вопрос, но ответа на него недостаточно, чтобы предсказать, что ждёт работников. Технология может выполнять многие задачи в рамках профессии, не устраняя саму профессию. Тому может быть несколько причин. Люди могут оставаться незаменимыми, потому что клиенты хотят живого общения, организации требуют личной ответственности или работа предполагает физическое присутствие и способность выносить суждения. Либо снижение затрат может настолько повысить спрос, что занятость в отрасли будет расти, а не сокращаться, даже при росте производительности благодаря ИИ.
Модель трансформации занятости под влиянием ИИ от OpenAI предлагает новый подход к анализу этих возможностей. Вместо того чтобы приравнивать техническую возможность автоматизации к прогнозу вытеснения работников, она ставит три вопроса:
Может ли ИИ выполнять значительную часть задач в рамках профессии?
Сохраняет ли человек ключевую роль в выполнении работы, контроле её качества или ответственности за результат?
Если ИИ снизит стоимость услуги, вырастет ли спрос настолько, чтобы компенсировать рост производительности?
Применение модели к 921 профессии, охватывающей около 148 млн рабочих мест в США, даёт более разностороннюю картину изменений рынка труда. Около 18% рабочих мест подвержены относительно высокому риску автоматизации, 24%, вероятно, будут реорганизованы, 12% могут стать основой роста занятости благодаря ИИ, а 46% в ближайшее время изменятся мало.
Эти категории не означают, что определённый процент рабочих мест исчезнет. Они показывают, где разные виды изменений могут проявиться раньше всего.
Профессии с повышенным риском автоматизации: сюда могут входить операторы ввода данных, специалисты по телефонным продажам, корректоры, а также некоторые бухгалтерские и административные должности. Значительную часть этой работы составляют обработка, проверка или передача стандартной информации — задачи, которые ИИ всё чаще способен выполнять без непосредственного участия человека в оказании конечной услуги. Спрос на эти услуги может вырасти недостаточно, чтобы компенсировать полученный прирост производительности.
За занятостью в этих профессиях нужно внимательно следить, особенно там, где рабочие места сосредоточены в отдельных регионах или работникам трудно перейти в смежные профессии. Но даже здесь технические возможности не ведут к автоматическому или немедленному вытеснению работников. Работодателям ещё предстоит перестроить рабочие процессы, интегрировать ИИ в существующие системы, наладить работу с ошибками и регуляторными рисками и выяснить, действительно ли автоматизация дешевле человеческого труда.
Профессии, в которых изменится организация работы: во второй, более крупной группе работа, скорее всего, будет реорганизована, а сами профессии не исчезнут. Возможные примеры — юристы, бухгалтеры, разработчики ПО, финансовые аналитики и преподаватели. ИИ уже умеет составлять договоры, обобщать доказательства, готовить финансовую аналитику, писать код и создавать учебные материалы. Но клиентам и организациям по-прежнему нужны люди, способные выносить суждения, отвечать за решения, разбираться в нестандартных случаях и выстраивать отношения с коллегами, учащимися или клиентами.
ИИ может позволить каждому юристу проверять больше документов, каждому разработчику — писать больше кода, а каждому преподавателю — готовить больше индивидуальных учебных материалов. Это может сократить трудозатраты на отдельные задачи, но сами профессии сохранят свою человеческую основу. Главный вопрос — как будет устроена работа: какие задачи передадут ИИ, какие оставят людям и сохранятся ли возможности учиться на начальных должностях и по мере карьерного роста.
Профессии, где ИИ способствует росту занятости: здесь ИИ может снизить затраты настолько, что спрос на услуги вырастет. Примеры — репетиторы, консультанты по психическому здоровью, личные финансовые консультанты и некоторые медицинские специалисты. Сейчас для многих людей эти услуги дороги или труднодоступны. В этих сферах рост производительности не обязательно означает сокращение числа работников. Если занятия с репетитором станут доступнее, больше семей смогут их оплачивать. Удешевление финансовых консультаций может сделать персональные рекомендации доступными для семей, которым сейчас не по карману услуги консультанта. Врачи с поддержкой ИИ смогут уделять больше внимания наблюдению за пациентами и их длительному лечению. Если спрос вырастет достаточно, общая занятость может увеличиться, даже когда каждый работник станет продуктивнее.
Профессии с небольшими изменениями в ближайшее время: сюда относятся многие профессии, где основные задачи связаны с физическим трудом на конкретном месте: электрики, сантехники, кровельщики, строительные рабочие и многие работники общепита. ИИ может помогать с расписанием, сметами, обучением, учётом запасов или общением с клиентами, но пока не умеет прокладывать проводку, чинить трубы, менять кровлю или готовить и подавать еду.
Это не значит, что ИИ не затронет эти профессии. Административные и управленческие задачи в них могут измениться, а развитие робототехники со временем способно расширить возможности автоматизации. Но пока их основная работа мало поддаётся автоматизации с помощью языкового ИИ, поэтому масштабные изменения в ближайшем будущем менее вероятны.
Скорее всего, влияние ИИ сначала проявится в изменении задач, рабочих процессов и требований к навыкам, а уже затем — в массовом исчезновении профессий. Действительно, уже сейчас ИИ чаще используют в профессиях, отнесённых к группе повышенного риска автоматизации. В профессиях с наибольшим риском ChatGPT используют примерно втрое чаще, чем среди работников в целом.
Однако недавняя динамика безработицы не показывает чёткой связи с техническими возможностями автоматизации. С первого квартала 2024 года безработица в некоторых менее подверженных автоматизации профессиях выросла сильнее, чем в тех, которые модель относит к группе наибольшего риска из-за ИИ. Впрочем, это не доказывает, что ИИ не влияет на рынок труда. На безработицу в отдельных профессиях влияет множество факторов, а некоторые изменения могут сначала проявиться не в увольнениях, а в найме, возможностях для начинающих, зарплатах или составе задач.
ИИ не предопределяет единственный сценарий будущего труда. Технические возможности важны, но важны и общественные институты, потребительский спрос, решения бизнеса, регулирование и непреходящая ценность человеческого участия. Предложенная в этой работе модель трансформации занятости указывает на то, что разным профессиям потребуются разные меры государственной политики.
Для профессий с высоким риском автоматизации могут понадобиться системы раннего предупреждения, адресная помощь в адаптации и планы перехода с учётом местных условий.
Для профессий, где ожидается реорганизация работы, могут потребоваться обновлённые программы обучения, профессиональные стандарты, кадровые нормы и более чёткие требования к контролю со стороны человека.
Профессиям с потенциалом роста занятости могут помочь меры, стимулирующие внедрение ИИ, расширяющие доступ к услугам и готовящие больше работников к приходу в отрасль.
По всем категориям органам власти нужны более качественные данные в реальном времени. Традиционная статистика труда ценна, но часто обновляется слишком медленно, чтобы отражать изменения задач, ожиданий работодателей и использования технологий. Сочетание данных о занятости с показателями возможностей ИИ и его фактического внедрения поможет быстрее выявлять, где нарастает давление на рынок труда.
