ИИ ПОМОГАЕТ ЛЮДЯМ, НО НЕ ЗАМЕНЯЕТ ИХ

Изображение: rawpixel.com/Freepik

Более трети профессий используют искусственный интеллект как минимум в четверти своих задач. При этом технология наиболее востребована в профессиях со средней зарплатой, и менее востребована в низко- и высокооплачиваемых профессиях.  Наибольшее распространение ИИ наблюдается в компьютерных и математических профессиях. Однако глубина использования нейросетей всё ещё низкая: только 4% профессий используют ИИ для большинства своих задач. Эти и другие выводы содержатся в новом исследовании Anthropic, которые запустили Anthropic Economic Index, чтобы оценить влияние ИИ на то, как люди работают. Anthropic — американская компания, занимающаяся исследованиями и разработками в области искусственного интеллекта. Она была основана в 2021 году группой исследователей, которые ранее работали в OpenAI, включая брата и сестру Дарио и Даниэлу Амодей. Первый отчёт Индекса содержит уникальные данные и анализ, основанные на миллионах анонимных разговоров в Claude.ai, демонстрируя чёткую картину того, как ИИ интегрируется в реальные задачи в современной экономике.

Сегодня использование ИИ сосредоточено на задачах разработки программного обеспечения и технического письма. Более трети профессий (примерно 36%) видят использование ИИ как минимум в четверти связанных с ними задач, в то время как примерно 4% профессий используют его в трёх четвертях связанных с ними задач. Использование ИИ в большей степени склоняется к расширению (57%), где ИИ сотрудничает и улучшает человеческие возможности, по сравнению с автоматизацией (43%), где ИИ непосредственно выполняет задачи.

Задачами и профессиями с самым большим распространением ИИ в наборе данных были задачи в категории «компьютеры и математика», которая в значительной степени охватывает роли инженеров-программистов. 37,2% запросов, отправленных Claude, приходилось на эту категорию, охватывающую такие задачи, как модификация программного обеспечения, отладка кода и устранение неполадок в сети. Второй по величине категорией было «искусство, дизайн, спорт, развлечения и СМИ» (10,3% запросов), что в основном отражало использование Claude для различных видов письма и редактирования. Неудивительно, что профессии, связанные с высокой степенью физического труда, такие как профессии в категории «сельское хозяйство, рыболовство и лесное хозяйство» (0,1% запросов), были представлены меньше всего. Как мы и предполагали, в наборе данных не было свидетельств полного автоматизирования рабочих мест: вместо этого ИИ был распространён по многим задачам в экономике, оказывая более сильное влияние на одни группы задач, чем на другие.

Аналитики более подробно рассмотрели, как выполнялись задачи, а именно, какие задачи включали «автоматизацию» (где ИИ непосредственно выполняет такие задачи, как форматирование документа) по сравнению с «расширением» (где ИИ сотрудничает с пользователем для выполнения задачи).

В целом, авторы исследования увидели небольшое склонение к расширению: 57% задач были расширены, а 43% задач были автоматизированы. То есть, чуть более чем в половине случаев ИИ использовался не для замены людей, выполняющих задачи, а вместо этого работал с ними, участвуя в таких задачах, как проверка (например, перепроверка работы пользователя), обучение (например, помощь пользователю в приобретении новых знаний и навыков) и итерация задач (например, помощь пользователю в мозговом штурме или ином выполнении повторяющихся, генеративных задач).

Как показали результаты исследования, использование ИИ более распространено для задач, связанных с профессиями со средней и высокой заработной платой, такими как программисты и специалисты по данным, но ниже для самых низко- и самых высокооплачиваемых ролей. Это, вероятно, отражает как ограничения текущих возможностей ИИ, так и практические барьеры на пути использования технологии.

База данных Министерства труда США содержит медианную зарплату для каждой из перечисленных профессий. Исследователи добавили эту информацию к анализу, что позволило сравнить медианные зарплаты профессий и уровень использования ИИ в соответствующих задачах.

Интересно, что как низкооплачиваемые, так и очень высокооплачиваемые рабочие места имели очень низкие показатели использования ИИ (в основном это были рабочие места, связанные с высокой степенью ловкости рук, такие как парикмахеры и акушеры). Именно конкретные профессии в диапазонах средней и высокой медианной заработной платы, такие как программисты и копирайтеры, были — по нашим данным — среди самых активных пользователей ИИ.

Использование ИИ быстро расширяется, и модели становятся всё более широко применимыми. Картина рынка труда может выглядеть совсем иначе в течение относительно короткого времени. По этой причине исследователи обещают обновлять индекс регулярно. Как отметили аналитики, если ИИ будет и далее использоваться только для определённых задач, и только несколько рабочих мест будут внедрять ИИ для подавляющего большинства своих задач, будущее может быть таким, где большинство текущих рабочих мест эволюционируют, а не исчезнут. Авторы индекса также обещают отслеживать соотношение автоматизации и расширения, предоставляя сигналы об областях, где автоматизация становится всё более распространённой.

Понимание того, как текущие модели использования ИИ могут привести к более широким экономическим изменениям, остаётся ключевой проблемой. Хотя наши данные показывают, где ИИ используется сегодня, вывод долгосрочных последствий из этих ранних тенденций использования создаёт серьёзные эмпирические проблемы. Например, высокое использование в определённых профессиях может сигнализировать о будущем росте производительности или эффектах вытеснения, в то время как неравномерное распределение использования ИИ по уровням заработной платы может предложить ранние индикаторы того, как ИИ может изменить экономические возможности и неравенство. Хотя наши текущие результаты не могут однозначно отобразить эти взаимосвязи, лонгитюдный (тип исследования, который включает в себя повторные наблюдения — Прим. ред.) анализ, отслеживающий как модели использования, так и результаты, может помочь выявить механизмы, посредством которых использование ИИ приводит к изменениям на рабочем месте.