Исследование: реальное влияние ИИ не в потере рабочих мест, а в сужении объема человеческого труда и снижении оплаты в профессиях со «слабыми бандлами» задач. — theregister.com
Искусственный интеллект не уничтожает рабочие места массово — он незаметно подтачивает их, по одной задаче за раз.
Такова суть новой исследовательской работы, которая набирает популярность и оспаривает идею о том, что большее вовлечение ИИ автоматически означает сокращение рабочих мест. Авторы утверждают, что главный вопрос не в том, сколько задач может выполнить модель, а в том, можно ли эти задачи действительно выделить в отдельный блок, не разрушив при этом саму должность.
Аналитики давно предупреждали, что автоматизация может уничтожить миллионы рабочих мест. Один из недавних прогнозов предсказывал исчезновение 10,4 миллиона рабочих мест в США к 2030 году, что составляет примерно 6 процентов рабочей силы. Подразумеваемая предпосылка этих цифр проста: если ИИ может делать достаточно того, что делаете вы, значит, вам конец.
Эта новая работа — написанная Луисом Гарикано, профессором Лондонской школы экономики, совместно с Цзинь Ли и Яньхуэй У, обоими из Университета Гонконга — предполагает, что всё не так просто.
Должности, как утверждают авторы, — это не аккуратные списки задач, а наборы (бандлы). Например, рентгенологи не просто считывают снимки. Они интерпретируют пограничные случаи, общаются с клиницистами и утверждают решения, на основании которых действуют люди. Замените часть, связанную с анализом изображений, и это не обязательно означает замену всей должности.
Именно здесь авторы проводят черту между тем, что они называют «слабыми бандлами» и «сильными бандлами». Слабые можно разделить без особых проблем, а сильные — нельзя, не потеряв при этом ценности.
«В профессиях со слабыми бандлами ИИ автоматизирует некоторые задачи и сужает границы должности… В профессиях с сильными бандлами… ИИ повышает производительность внутри должности, но не вытесняет человека из этого набора», — утверждают авторы.
В работах со слабыми бандлами — например, обработка потока заявок в техподдержку или выполнение предсказуемых фрагментов кода — ИИ не просто заменяет задачу; он перестраивает работу. Человек остается выполнять то, что машина сделать не может, часто это более узкий срез изначальной роли.
На бумаге это выглядит как победа. В реальности — не совсем.
Как только ИИ берет на себя часть работы, человек перестает делить свое время. Он полностью концентрируется на том, что осталось, а это означает, что выработка на одного работника возрастает, цены падают, и внезапно вам нужно меньше работников, чем раньше.
Иными словами, удар по занятости наносится не из-за того, что ИИ выполняет работу целиком, а из-за того, что люди становятся слишком эффективными в выполнении оставшихся фрагментов.
Это также согласуется с тем, что мы наблюдаем на данный момент. ИИ перестраивает рабочие места, а не стирает их. Задачи перемещаются, производительность может расти, но занятость и рабочие часы пока существенно не изменились — по крайней мере, пока. Во многих случаях бандл всё ещё держится.
Это также объясняет, почему прогнозы о крахе и технооптимизм могут быть верны одновременно. Если вы занимаете должность с сильным бандлом — ту, что требует большого суждения, контекста или ответственности, — ИИ, скорее всего, сделает вас быстрее и повысит вашу оплату. Если же вы работаете в сфере со слабым бандлом, он может незаметно «выхолостить» вашу роль, пока от нее не останется ничего существенного. ®
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Carly Page