ШІ може загрожувати роботі білих комірців: нові дані OpenAI про автоматизацію професій

Штучний інтелект (ШІ) поки що не забирає вашу роботу — але це може статися найближчим часом, згідно з даними OpenAI.

OpenAI оголосила про випуск GDPval в четвер — це бенчмарк, який намагається оцінити, чи може ШІ виконати вашу справжню роботу.

Це не гіпотетичні питання, а реальні результати: юридичні документи, інженерні креслення, плани медичного догляду, фінансові звіти — тобто те, що здатне покривати іпотеки. Дослідники свідомо зосередилися на професіях, де принаймні 60% завдань є комп`ютерними — ролях, які вони описують як `переважно цифрові`.

Ця сфера охоплює професійні послуги, такі як програмісти, юристи, бухгалтери та управлінці проектів; позиції у фінансах і страхуванні, такі як аналітики та представники служби підтримки; та інформаційні професії, що варіюються від журналістів і редакторів до продюсерів та техніків. Адміністрація охорони здоров`я, білих комірців у виробництві, а також менеджери з продажу чи нерухомості також займають важливе місце.

В межах цієї групи робота, найбільш піддана ШІ, перекриває ті види цифрових, інтелектуально-насичених активностей, які великі мовні моделі вже успішно виконують:розробка програмного забезпечення, яка представляє найбільший грошовий пул у наборі даних, виокремлюється як особливо вразлива. Юридична та бухгалтерська робота, що сильно залежить від документів і структурованого мислення, також займає високе місце у списку, як і фінансові аналітики та представники служби підтримки. Ролі у виробництві контенту — редактори, журналісти та інші медіа-працівники — стикаються з подібними викликами, враховуючи зростаючу здатність ШІ до роботи з мовою та мультимедійною генерацією.

Відсутність вакансій ручної та фізичної праці у дослідженні підкреслює його межі: GDPval не був розроблений для вимірювання впливу у таких сферах, як будівництво, обслуговування чи сільське господарство. Натомість, це підкреслює, що перша хвиля руйнування, ймовірно, вдарить по білим комірцям, офісним професіям — саме тим видам роботи, які колись вважалися найбільш захищеними від автоматизації.

Звіт ґрунтується на дворічному дослідженні OpenAI/Університету Пенсильванії, яке стверджувало, що до 80% працівників США можуть зазнати впливу на принаймні 10% їхніх завдань від великих мовних моделей (LLMs), а близько 19% працівників можуть відчути вплив на принаймні 50% своїх завдань. Найбільш під загрозою (або трансформовані) професії — це білих комірців, насичені знаннями — особливо в праві, писемності, аналізі та взаємодії з клієнтами.

Але незручна частина не дані сьогоднішнього дня. Це траєкторія. За таким темпом, статистика свідчить, що ШІ може наздогнати експертів людини у всіх напрямках до 2027 року. Це дуже близько до стандартів AGI, і може означати, що навіть завдання, які вважаються небезпечними або занадто спеціалізованими для автоматизації, можуть незабаром стати доступними для машин, що загрожує швидкими змінами на робочому місці.

OpenAI протестувала 1,320 завдань у 44 професіях — не довільних роботах, а ролях у дев`яти секторах, які забезпечують більшість ВВП США.Програмісти, юристи, медсесті, фінансові аналітики, журналісти, інженери: люди, які вважали, що їхні дипломи захистять їх від автоматизації.

Кожне завдання було виконане професіоналами зі середнім стажем 14 років — не стажерами чи недавніми випускниками, а досвідченими експертами, які знають свою справу. Завдання також не були простими: в середньому кожне з них вимагало сім годин роботи, деякі ж були розраховані на декілька тижнів зусиль.

Згідно з OpenAI, моделі виконали ці завдання до 100 разів швидше та значно дешевше, ніж люди в деяких специфічних завданнях API — що є очікуваним і сталося десятиліттями. У більш спеціалізованих завданнях покращення було повільнішим, але все ж помітним.

Навіть враховуючи час на перевірку і час на повторення, коли ШІ продула щось химерне, економіка сильно схиляється на користь автоматизації.

Але не впадайте у відчай: просто тому, що робота піддана впливу, не означає, що вона зникне. Вона може бути поліпшена (наприклад, юристи та журналісти використовують LLM для швидшого написання), а не замінена.

І наскільки далеко зайшов ШІ, галюцинації все ще є проблемою для бізнесу. Дослідження показує, що ШІ найчастіше зазнає невдач на етапі виконання інструкцій — 35% втрат GPT-5 сталися через те, що він не повністю зрозумів, що було запитано. Помилки форматування вразили ще 40% невдач.

Моделі також стикалися з труднощами в колаборації, взаємодії з клієнтами та в будь-яких аспектах, які потребують справжньої відповідальності, що OpenAI залишила поза дослідженням. Ніхто поки не подав позов на ШІ за недбалість. Але для одноосібних цифрових результатів — звітів, презентацій та аналізів, які заповнюють дні більшості працівників знань — прірва швидко звужується.

OpenAI визнає, що сьогодні GDPval охоплює дуже обмежену кількість завдань, які люди виконують у своїй реальній роботі. Цей бенчмарк не може виміряти міжособистісні навички, фізичну присутність або тисячу мікрорішень, які роблять когось цінним за межами їхніх результатів.

Проте, коли інвестиційні банки починають порівнювати аналізи конкурентів, створені ШІ, з тими, що виконали людські аналітики; коли лікарні оцінюють плани медичного догляду від ШІ проти досвідчених медсестер; і коли юридичні фірми тестують юридичні документи, створені ШІ, проти роботи асистентів — це вже не спекуляція. Це вимірювання.