Работа в сфере маркетинга входит в число тех, которые наиболее вероятно будут изменены искусственным интеллектом. Действительно, недавно было сообщено, что маркетинг — четвёртая по уязвимости профессия перед воздействием ИИ.
Но данные о занятости рассказывают другую историю.
Недавнее исследование Бюджетной лаборатории Йельского университета показывает, что выпуск ChatGPT 33 месяца назад не вызвал каких-либо заметных изменений на рынке труда, смягчая опасения по поводу массовых увольнений.
Разница между предсказанным уровнем риска и фактическими потерями рабочих мест указывает на то, что текущие оценки ‘уязвимости’ неточно прогнозируют, какие рабочие места будут упразднены.
Исследователи Йельского университета обнаружили, что два способа измерения использования AI-моделей – метрика exposure от OpenAI и данные об использовании от Anthropic – на самом деле оценивают разные аспекты и не сильно коррелируют друг с другом в реальных сценариях.
Оценки воздействия не соответствуют реальности.
Исследователи из Йельского университета изучили, как изменились типы работ, которые занимают люди с ноября 2022 года, проводя сравнения с предыдущими технологическими изменениями, такими как появление компьютеров и интернета.
Профессиональный состав рабочей силы относится к тому, как рабочие места распределены среди работников. Он меняется по мере того, как люди меняют карьеру, становятся безработными или начинают работать в новых отраслях.
https://www.searchenginejournal.com/wp-json/sscats/v2/tk/Middle_Post_Text
Согласно исследованиям, текущие темпы изменений на рынке труда лишь немного быстрее – примерно на один процентный пункт – чем в первые дни развития интернета.
Эти недавние изменения, похоже, следуют аналогичной траектории той, что наблюдалась примерно в 2000 году, когда интернет стал широко использоваться, отличаясь лишь примерно на 1 процент.
Отрасли, такие как информационные технологии, финансы и профессиональные услуги, переживают более значительные изменения, но данные указывают на то, что эти сдвиги начались до запуска ChatGPT.
Теория против практики: разрыв между теорией и практикой.
Это исследование изучило прогнозируемые данные OpenAI о том, как используются её модели, и сравнили их с фактическими данными об использовании Claude от Anthropic. Результаты показали, что они не совсем совпадают.
Большинство пользователей работают в сфере компьютерных технологий и математики, при этом значительное количество также занято в искусстве, дизайне и медиа. Это объясняет, почему простое измерение знакомства с чем-либо не всегда предсказывает, насколько широко оно фактически используется.
Данные о занятости демонстрируют стабильность
Команда отслеживала, как долго люди были безработными, надеясь найти доказательства того, что ИИ вызывает потерю рабочих мест. Однако они не обнаружили никаких признаков этого.
Работники, потерявшие работу, независимо от продолжительности их безработицы, обычно занимали должности, где 25–35 процентов их задач потенциально могли быть выполнены генеративным ИИ. Эта тенденция в последнее время не усиливается.
Исследование также показало, что использование ИИ для автоматизации или помощи в задачах на определенных уровнях работы, похоже, не влияет на уровень занятости или безработицы.
Хронология исторических потрясений
Предыдущие сбои длились годами, а не месяцами. Как говорит Йель:
Значительные изменения на рабочих местах, вызванные новыми технологиями, обычно происходят на протяжении многих лет, а не нескольких месяцев. Например, потребовалось почти десять лет после того, как компьютеры впервые появились, прежде чем они получили широкое распространение в офисах, и еще больше времени, чтобы они кардинально изменили то, как выполнялась работа.
Исследователи также подчеркивают, что их работа не является предсказательной и будет обновляться ежемесячно:
Мы не можем предсказать, что произойдет в будущем, основываясь на этом анализе. Мы будем внимательно следить за этими тенденциями каждый месяц, чтобы увидеть, как влияние ИИ на рабочие места развивается.
Что это значит
Принятие спокойного и осторожного подхода эффективнее, чем паника. Как Indeed, так и Yale отмечают, что успех заключается не только в том, чтобы представить что-то людям – он также зависит от того, насколько хорошо это используется, насколько хорошо это вписывается в существующие процессы и обучены ли люди эффективно этим пользоваться.
Исследователи Йельского университета наблюдают некоторые ранние признаки того, что работники в начале своей карьеры могут пострадать, но они подчеркивают, что пока недостаточно данных для того, чтобы делать окончательные выводы.
Заглядывая в будущее
Организациям следует интегрировать ИИ осознанно, а не реструктурироваться реактивно.
Без полных данных из всех источников отслеживание количества рабочих мест дает нам наилучшее понимание того, что происходит в экономике. В настоящее время эти цифры указывают на то, что ситуация остается стабильной, а не меняется резко.
Смотрите также
- Анализ динамики цен на криптовалюту NEXO: прогнозы NEXO
- Какой самый низкий курс доллара к швейцарскому франку?
- Какой самый низкий курс евро к венгерскому форинту?
- Какой самый низкий курс доллара к венгерскому форинту?
- Анализ динамики цен на криптовалюту TAO: прогнозы TAO
- Какой самый низкий курс евро к юаню?
- 25 Альтернативных Поисковых Систем, Которые Вы Можете Использовать Вместо Google
- Анализ динамики цен на криптовалюту ALGO: прогнозы ALGO
- Акции UNAC. Объединенная авиастроительная корпорация: прогноз акций.
- Какой самый низкий курс индийской рупии к рублю?
2025-10-07 00:40
