Искусственный интеллект и будущее рабочих мест: угроза или дополнение?

Искусственный интеллект пока не забирает вашу работу — но это может произойти скоро, согласно данным OpenAI.

OpenAI в четверг представила GDPval — стандарт, который пытается качественно оценить, может ли ИИ выполнять вашу настоящую работу.

Это не гипотетические экзаменационные вопросы, а реальные результаты: юридические документы, инженерные чертежи, планы по уходу за пациентами, финансовые отчеты — это и есть та работа, которая позволяет оплачивать ипотеку. Исследователи намеренно сосредоточились на профессиях, где как минимум 60% задач основаны на компьютерах — роли, которые они описывают как «преимущественно цифровые».

В этот набор входят профессиональные услуги, такие как разработчики программного обеспечения, юристы, бухгалтеры и менеджеры проектов; позиции в финансах и страховании, такие как аналитики и представители службы поддержки клиентов; а также рабочие места в информационном секторе, от журналистов и редакторов до продюсеров и технических работников. Администрирование в здравоохранении, офисные профессии и менеджеры по продажам или недвижимости также занимают важное место.

В рамках этого набора работа, наиболее подверженная ИИ, пересекается с теми видами цифровой, знания-интенсивной деятельности, которые большие языковые модели уже хорошо обрабатывают: разработка программного обеспечения, которая представляет собой самый крупный пул заработной платы в наборе данных, выделяется как особенно уязвимая. Юридическая и бухгалтерская работа, сильно полагающаяся на документы и структурированное рассуждение, также высоко в списке, как и финансовые аналитики и представители службы поддержки клиентов. Роли в производстве контента — редакторы, журналисты и другие работники медиа — сталкиваются с аналогичными проблемами, учитывая растущую способность ИИ к языковым и мультимедийным генерациям.

Отсутствие вакансий, связанных с ручным и физическим трудом в исследовании, подчеркивает его границы: GDPval не был предназначен для оценки воздействия в таких областях, как строительство, обслуживание или сельское хозяйство. Вместо этого он подчеркивает тот факт, что первая волна разрушений, вероятно, коснется белых воротничков, офисных работ — тех самых видов деятельности, которые когда-то считались наиболее защищенными от автоматизации.

Отчет основан на исследовании OpenAI/Университета Пенсильвании, проведенном два года назад, в котором утверждалось, что до 80% работников США могут увидеть, как как минимум 10% их задач будут затронуты большими языковыми моделями, а около 19% работников могут увидеть, как по меньшей мере 50% их задач будут затронуты. Наиболее угрожаемыми (или трансформируемыми) рабочими местами являются белые воротнички, насыщенные знаниями — особенно в праве, написании, анализе и взаимодействии с клиентами.

Но тревожная часть не в сегодняшних цифрах. Это траектория. Судя по темпам, статистика предполагает, что к 2027 году ИИ может достичь уровня человеческих экспертов во всех областях. Это очень близко к стандартам AGI и может означать, что даже задачи, которые считаются небезопасными или слишком специализированными для автоматизации, вскоре станут доступными для машин, угрожая быстрыми и значительными преобразованиями на рабочем месте.

OpenAI протестировала 1,320 задач в 44 профессиях — не случайных работ, а ролей в девяти секторах, которые определяют большую часть ВВП Америки. Разработчики программного обеспечения, юристы, медсестры, финансовые аналитики, журналисты, инженеры: это люди, которые думали, что их дипломы защитят их от автоматизации.

Каждая задача была взята у профессионалов со средним опытом работы 14 лет — не стажеров или недавних выпускников, а опытных экспертов, которые знают свое дело. Задачи тоже не были простыми: в среднем они требовали семь часов работы, а некоторые занимали недели усилий.

По данным OpenAI, модели выполняли эти задачи до 100 раз быстрее и значительно дешевле, чем люди в некоторых специфических задачах API — что и следовало ожидать и что наблюдается на протяжении десятилетий. На более специализированных задачах улучшение происходило медленнее, но все же было заметным.

Даже учитывая время на проверку и случайные переписывания, когда ИИ выдает что-то странное, экономика склоняется в сторону автоматизации.

Но не расстраивайтесь: только потому, что работа подвержена влиянию, это не значит, что она исчезнет. Она может быть дополнена (например, юристы и журналисты, используя LLM, чтобы писать быстрее), а не заменена.

Что касается ИИ, то галлюцинации все еще представляют собой проблему для бизнеса. Исследования показывают, что ИИ чаще всего терпит неудачу в следовании инструкциям — 35% потерь GPT-5 возникли из-за неполного понимания того, что было запрошено. Ошибки форматирования затрудняли еще 40% неудач.

Модели также испытывали трудности с сотрудничеством, взаимодействием с клиентами и чем-либо, требующим подлинной ответственности, что OpenAI не включила в это исследование. Никто еще не подает в суд на ИИ за недобросовестность. Но для единичных цифровых результатов — отчетов, презентаций и анализов, которые заполняют дни большинства работников знания — разрыв быстро сокращается.

OpenAI признает, что GDPval в настоящее время охватывает очень ограниченное количество задач, которые люди выполняют на своих настоящих рабочих местах. Этот стандарт не может измерить межличностные навыки, физическое присутствие или тысячи микропринятий решений, которые делают кого-то ценным за пределами их результатов.

Тем не менее, когда инвестиционные банки начинают сравнивать конкурирующие анализы, сгенерированные ИИ, с теми, что подготовлены человеческими аналитиками, когда больницы оценивают планы по уходу за пациентами от ИИ по сравнению с теми, что составлены опытными медсестрами, и когда юридические фирмы тестируют юридические документы, созданные ИИ, против работы ассистентов — это уже не спекулятивно. Это измерение.