Универсальное перемещение рабочей силы: полуправды об ИИ

Оценка влияния ИИ на мировой рынок труда основана на полуправдах. Первая из них — это идея о повышении производительности по мере внедрения ИИ. Доминирующая точка зрения заключается в том, что искусственный интеллект не представляет серьезной угрозы, которая может привести к массовому вытеснению рабочей силы и структурной безработице по всему миру. Обещание самых передовых производителей ИИ простое: искусственный интеллект пришел, чтобы помочь нам, а не заменить нас. Неоспоримо, что большие языковые модели (БЯМ), такие как ChatGPT или Gemini, могут повысить производительность человека, выполняя базовые задачи за секунды (переводы, электронные письма, эссе, исследования), а также более сложные задачи путем сопоставления, казалось бы, не связанных между собой данных, декодирования технических концепций и переклассификации междисциплинарной информации. Однако было бы неправильно делать поспешные выводы. Несмотря на свою популярность, крупномасштабные языковые модели составляют лишь небольшую часть ИИ, которая влияет на процессы найма в мире. Системы ИИ генерируют более миллиарда строк кода каждый день по всему миру. Исходя из текущих возможностей ИИ и согласно исследованию, опубликованному Массачусетским технологическим институтом (MIT), доля ИИ на рынке труда США составляет почти 12 %, что эквивалентно 1,2 трлн долларов в виде заработной платы. В исследовании оценивалось влияние ИИ на США после измерения 151 миллиона работников, 32 000 видов навыков в 923 профессиях, распределенных по 3000 округам. Исследование пришло к выводу, что 100 000 рабочих мест, которые будут потеряны в технологическом секторе к 2025 году, являются лишь верхушкой айсберга (поверхностный индекс), поскольку реальное воздействие сосредоточено на административных и когнитивных задачах, которые не охватываются данными о массовых увольнениях. Архитектура ИИ направлена не просто на повышение производительности человека, а на искусственное максимизирование собственного интеллекта (выходные данные) путем постепенной замены исходных данных: человеческих инструкций (входные данные). Таким образом, эволюционный цикл искусственного интеллекта (от узкого ИИ к общему ИИ) показывает фундаментальное отличие от предыдущих технологических переломов, таких как промышленная революция или Интернет, аналогия с которыми часто используется для преуменьшения риска структурной безработицы на мировом уровне. Вторая полуправда свидетельствует о неисправимой несообразности, поскольку она продвигает идею о том, что ИИ создаст больше рабочих мест, чем уничтожит. Недавние исследования показывают, что массовое влияние ИИ на рынок труда вначале будет ощущаться в традиционных производственных секторах, где выполняются легко усваиваемые и повторяемые задачи. Исследование, опубликованное несколько месяцев назад Всемирным экономическим форумом, показывает, что к 2030 году ИИ создаст около 170 миллионов новых рабочих мест, но в то же время ликвидирует около 92 миллионов рабочих мест по всему миру. Безусловно, ИИ создаст миллионы рабочих мест в технологическом секторе, но за несколько месяцев уничтожит созданные рабочие места, поскольку машины будут проходить обучение, проводимое людьми, не говоря уже о миллионах рабочих мест, которые уже уничтожаются в традиционных секторах, таких как финансы, здравоохранение, право, образование, текстильная промышленность, транспорт, или в отраслях, которые сегодня обеспечивают работой миллионы людей, таких как обслуживание клиентов, средства массовой информации и развлечения. Недавнее исследование, опубликованное Goldman Sachs Research, опровергает возможность структурной безработицы из-за ИИ. В отчете утверждается, что исторически технологии создают больше рабочих мест, чем уничтожают, и приводятся данные, показывающие, что более 85% роста занятости за последние 80 лет было обусловлено созданием новых профессий, которые не существовали в 1940 году. Однако как аргумент о повышении производительности ИИ, так и аргумент в пользу его внедрения на основе простого сопоставления выгод (созданные рабочие места против утраченных) содержат два непреодолимых материальных и структурных заблуждения. Первая ошибка является алгоритмической. ИИ изначально и в процессе эволюции не был разработан для оказания помощи, а для обучения у людей и, в конечном итоге, для выполнения того, что люди не могут сделать, или для выполнения этого лучше и быстрее. Таким образом, как прирост производительности людей, так и миллионы обещанных рабочих мест являются, в лучшем случае, временными. Вторая ошибка является эволюционной. Текущие расчеты основываются на фатальном допущении, которое не позволяет надежно экстраполировать данные, поскольку они не учитывают влияние квантовой интеграции. С одной стороны, ИИ 2025 года не будет таким же, как в 2027 году, и тем более как в 2030 году. ИИ не развивается линейно. Только в крупномасштабных языковых моделях структурные изменения в дизайне (оптимизация, дистилляция, интеграция, перераспределение) наблюдаются каждые три месяца. С другой стороны, люди больше не являются единственным источником технологической эволюции, поскольку ИИ начинает генерировать независимые технологические входы с непредсказуемыми результатами. Заключительный вопрос неизбежен: если мы не можем предсказать состояние ИИ через 3 месяца или его результат после квантовой интеграции, как мы можем, основываясь на имеющихся данных, исключить возникновение структурной безработицы по всему миру?