ИИ готов заменить 12% работников?

giovanni1313 — 28.11.2025 В прессе начали распространяться статьи о том, что ИИ уже может заменить 12% американских работников, основанные на исследовании MIT. Разбираемся, так ли это на самом деле.


Так может ли ИИ заменить прямо сейчас 12% работников?

Нет, не может. И исследование, на котором пытаются хайповать журналисты, нигде не утверждает, что такое возможно.

А что же тогда показывает исследование?

Исследование — на самом деле классный пример использования «больших данных» (помните такой термин?). Экономисты, с одной стороны, взяли информацию о 151 миллионах рабочих мест, взяли 32 тысячи навыков, которые соответствуют нынешним профессиям. И, с другой стороны, собрали описания для 13 тыс. ИИ-систем, доступных на нескольких крупных платформах для корпоративной автоматизации.
Затем они начали сверять описания ИИ-инструментов с навыками разных профессий. Если описание подходило под требования того или иного навыка — значит, считалось, что это навык можно автоматизировать.

Затем подсчитывалась доля автоматизируемых навыков в общем наборе требований для профессии. И затем эта доля суммировалась по всем профессиям, попавшим в исследование.

То есть речь идёт не о 12% рабочих мест, а о 12% трудовых задач?

В первом приближении — да. Но в исследовании есть масса нюансов, которые в совокупности не позволяют сделать даже такую трактовку.

Во-первых, для расчета этой цифры авторы берут только часть рабочей силы США: занятых в административной работе, финансах и профессиональных услугах (примерно 24% всех рабочих мест). При этом «в знаменателе» этой доли по-прежнему учитывается вся экономика. То есть 12% - это автоматизируемые навыки в трёх областях, поделенные на все навыки (неизвестно, насколько автоматизируемые) всей экономики. Соответственно, в трёх указанных областях порядка половины навыков должны быть автоматизируемыми.

Но — и это очень важное но — авторы не никак не взвешивают навыки по тому, насколько важны они для профессии, какую часть рабочего времени он должен использоваться. В итоге метрика получается, мягко говоря, несколько искаженной.

Очень большие вопросы есть по поводу того, как определялась «автоматизируемость» навыков. Занималась этим языковая моделька. Всему, что было написано в описании ИИ-инструмента, она верила беспрекословно. А мы прекрасно понимаем, что далеко не всё из того, что рекламируется в описании того или иного ИИ-продукта, будет работать с достаточной надежностью.

То есть уже на этом этапе стоит подозревать существенное завышение реальных способностей ИИ. Однако по факту всё еще хуже: даже если в описании были указаны наипростейшие задачи, касающиеся того или иного навыка, считалось, что весь навык машиной уже освоен.

А ведь не нужно объяснять, что в рамках одного навыка могут существовать задачи с очень разной сложностью и с разной продолжительностью выполнения. Машины относительно неплохо справляются с короткими заданиями — но полностью пасуют, когда речь идёт о продолжительных проектах.

Значит, исследование завышает потенциал для автоматизации?

Скорее да. По крайней мере, я не очень вижу, что половину рабочего времени офисного планктона можно заменить уже существующими инструментами.

При этом некоторые нюансы тянут одеяло в обратную сторону. Например, авторы опирались только на ИИ-инструменты, основанные на языковых моделях. Другие типы алгоритмов, вроде машинного зрения, а также робототехника игнорировались. Плюс есть некоторая вероятность, что не всё из того, что умеет нынешний ИИ, было прописано в каталогах ИИ-инструментов. Но с таким размахом (13 тыс. систем) вклад этого фактора вряд ли будет большим.

Получается, что все выводы исследования можно отправлять в топку?

Ну, по крайней мере стоит понимать, насколько велика может быть погрешность в количественных оценках. Вообще, задумка хорошая: попробовать оценить потенциал влияния ИИ на рынок труда заранее, не дожидаясь, когда неповоротливый менеджмент наконец сообразит внедрять технологические достижения в свою фирму. Найдены грамотные подходы к сбору первичных данных.

Всё упирается в то, что нельзя просто так взять…


… и оценить потенциал ИИ, исходя только из теоретической информации. Нужны тесты в практической, трудовой обстановке. А это очень дорого и времяёмко, попросту неподъемно для широкомасштабного экономического исследования.

Тогда моё рабочее место в безопасности?

Тут две новости: хорошая и плохая. Начнем с хорошей. Технологическая трансформация на рынке труда — процесс относительно инертный. Завтра не так уж сильно отличается от вчера. Поэтому если сейчас в вашей области народ не теряет массово работу из-за ИИ — еще год спокойной жизни в запасе есть.

А дальше? Дальше — плохая новость. Прогнозировать технологические изменения на рынке труда очень и очень трудно. В чем мы имели возможность сегодня убедиться.

Чем быстрее развиваются технологии — тем больше неопределенности по поводу перспектив тех или иных профессий. А технологии ИИ сейчас развиваются очень, очень быстро.

Поэтому на среднесрочной перспективе надо быть готовым ко всему.


_______________________________________________________________

Оставить комментарий

Популярные посты:

• Архив