Технологии общего назначения, такие как паровой двигатель (а потом ДВС), как и компьютер, исторически стали мощными драйверами экономического роста, оказывая влияние на широкий спектр секторов промышленности и ускоряя это влияние с каждым новым техническим достижением. В последние несколько лет генеративный ИИ вышел на первый план в качестве следующего кандидата на роль технологии общего назначения, способной улучшить или ускорить выполнение разнообразных задач, от медицинской диагностики до разработки программного обеспечения. Эти возможности отражены в поразительной скорости внедрения ИИ: почти 40% работников среднего звена в ИТ-сфере сообщают об использовании генеративного ИИ дома или на работе. Эта тенденция опережает по темпам распространение персональных компьютеров и интернета. Учитывая это широкое распространение и потенциал экономического влияния, важнейший вопрос заключается в том, какие виды деятельности наиболее подвержены влиянию ИИ и, как следствие, какие профессии могут быть делегированы удалённым серверам и алгоритмам.
Сейчас человечество находится на ранней стадии, когда ещё сами работники обращаются к «искусственному разуму» за консультацией по рабочим вопросам. Ситуацию спасает то, что есть ещё значительные недочёты в работе компьютерных систем. Но работодатели уже пристально наблюдают за самим процессом. Во-первых, пользователь ищет помощи в выполнении задачи (это принято называть целью пользователя). Анализ этих целей пользователя позволяет специалистам оценить, как генеративный ИИ помогает в различных рабочих действиях. Кроме того, сам ИИ выполняет задачу в ходе разговора. Раздельная классификация действий ИИ позволяет оценить, какие рабочие действия (и на какую эффективную долю) выполняет искусственный интеллект, а не человек. Для иллюстрации этого различия можно привести следующий пример: если пользователь пытается в своём запросе узнать, как распечатать документ, цель пользователя — понять, как управляться офисным оборудованием, а действие ИИ — целенаправленное обучение других работе с этим оборудованием.
Так в какой же степени ИИ автоматизирует (полностью заменяет) или дополняет рабочие виды деятельности? Подразумевается, что дополнение приведёт к повышению заработной платы, а замещение — к её снижению или потере работы человеком в будущем. Однако этот вопрос часто путает возможности новой технологии с последующими бизнес-выборами, сделанными в результате применения инноваций. Например, если ИИ повышает производительность разработчиков программного обеспечения на 50%, компании могут повысить свои амбиции и нанять больше разработчиков, поскольку теперь они получают больше производительности от каждого разработчика. Либо нанять меньше разработчиков, поскольку они могут выполнить тот же объем работы с меньшим количеством сотрудников.
Сбор информации, написание и общение с другими являются наиболее распространёнными целями пользователей в диалогах с ИИ. Помимо этого, такие запросы получают наибольшую положительную обратную связь и являются наиболее успешно выполненными задачами. То есть, сейчас ИИ часто выступает в роли сервиса для человека, как тренер, консультант или учитель, который собирает информацию и объясняет её пользователю. Более того, действия, которые выполняет ИИ, сильно отличаются от целей пользователя, которым ИИ помогает: в 40% разговоров эти наборы не пересекаются. Для измерения воздействия на уровне профессий специалисты используют стандартную практику разложения профессии на составляющие её виды деятельности. Профессии с самыми высокими оценками применимости ИИ — это профессии, ориентированные на интеллектуальный труд и коммуникацию. Хотя почти все современные профессиональные группы имеют по крайней мере некоторый потенциал для воздействия ИИ. Это неудивительно, так как идёт разделение на гораздо более узкую специализацию с большим количеством физических компонентов. Основными категориями профессий с самыми высокими оценками применимости ИИ являются:
— продажи;
— IT-сфера (только джуниоры и средний уровень знаний);
— офисная и административная поддержка;
— общественные и социальные услуги
— искусство и дизайн (исключая полиграфию с её сложной спецификой процессов);
— развлечения, спорт и СМИ;
— финансовые операции;
— а также образовательное обучение и библиотечное дело.
При этом профессии, требующие степени бакалавра, затронуты несколько сильнее, чем профессии с более низкими требованиями. Практически не затронуты профессии значительного физического труда невысокой квалификации. Кроме того, была обнаружена лишь мала применимость ИИ для профессий с высокой (хотя и не самой высокой) заработной платой.
Всё больше исследований посвящено изучению того, в какой степени ИИ улучшает результаты производительности, в таких профессиональных задачах, как программирование, поддержка клиентов, медицинская диагностика, написание текстов, консалтинг, реклама, предпринимательство и юриспруденция, а также, среди прочего, аналитика больших данных. Но работодателям интересно именно понимание того, для каких рабочих задач люди используют ИИ. Это, в свою очередь, позволяет оценить воздействие и сфокусироваться на необходимом уровне рабочих мест – что наиболее важно для любого бизнеса, так как фонд оплаты труда стал занимать значительную долю затрат.
Итак, все профессии можно подразделить на три основных кластера: физическая деятельность (например, обращение с объектами и их перемещение, выполнение общих физических действий), мониторинг (например, мониторинг процессов, мониторинг ресурсов, осмотр оборудования) и руководство людьми или машинами (например, управление машинами, руководство подчинёнными).
К глобальным видам деятельности, более склонных к «общению с искусственным разумом», относятся такие глобальные виды деятельности, как получение информации, интерпретация информации, творческое мышление, обновление и использование знаний, работа с компьютерами. Они соответствуют работе со знаниями, которая касается идей и информации, а не физических товаров или услуг. Эти направления обычно включают нестандартное и творческое решение проблем, что демонстрирует ориентацию пользователей на помощь генеративного ИИ в тех видах деятельности, уровень профессионализма в которых связан с большим объёмом знаний.
Промежуточные рабочие задачи (самое интересное для работодателей) делятся на три основные категории:
— сбор информации (получение и сохранение знаний, чтение документов);
— написание, редактирование или разработка контента (например, разработка сценариев, написание текстовых материалов для различного использования, создание визуального дизайна);
— общение с другими людьми (предоставление информации, оказание помощи, консультирование в области машин или технологии, объяснение правил или юридической информации).
И вот тут для работодателей наступает некое разочарование, так как почти 90% запросов действующих сотрудников компаний содержат следующие глаголы: «Ответить», «Предоставить», «Представить» и «Помочь». В целом, ИИ, как правило, больше занимается консультированием и обучением самих «специалистов». Естественно, ИИ гораздо чаще будет помогать в консультировании, а не выполнять действия, включающие физический компонент (спортивные занятия или управление оборудованием). Также ограниченно сервер будет содействовать действиям, требующим взаимодействия с другими сущностями (покупка товаров и проведение финансовых транзакций (здесь очень активны глаголы: «Купить», «Выполнить», «Заказать», «Получить» и тому подобные).
Абсолютными победителями по обращению к ИИ оказались три типа рабочей деятельности: те, которые связаны с написанием и редактированием текста (редактирование документов, написание материалов), исследованием информации (например, исследование проблем здравоохранения, исследование законов, поддержание знаний), и оценкой или покупкой товаров (например, покупка товаров, оценка характеристик продуктов, выбор материалов). А вот рабочие задачи, связанные с анализом данных или визуальным дизайном (например, создание визуальных/художественных дизайнов, организация презентаций) имеют наихудшие показатели при взаимодействии с искусственным интеллектом. То есть, там, где задействовано творческое мышление, компьютерные системы пока мало могут помогать человеку. Вид рабочей задачи, наблюдаемый в текущих данных о взаимодействии с ИИ, демонстрирует использование некоторыми пользователями возможностей ИИ, которые могут распространяться на другие сферы применения и на профессии, связанные с этой деятельностью.
Возникает соблазн сделать вывод, что профессии, тесно переплетающиеся с деятельностью, выполняемой ИИ, будут автоматизированы и, следовательно, столкнутся с потерей рабочих мест или заработной платы, а профессии, в которых ИИ помогает, будут расширены и повысят заработную плату. Это было бы ошибкой, поскольку данные исследований не учитывают влияние новых технологий на бизнес в целом, которое очень трудно предсказать и которое часто противоречит здравому смыслу. Возьмём, к примеру, банкоматы, которые автоматизировали основную задачу банковских кассиров, но привели к увеличению числа рабочих мест банковских работников, поскольку банки открывали больше отделений с более низкими затратами, а кассиры переформатировали свои навыки и сосредоточились на построении более ценных отношений, а не на обработке депозитов и выдаче наличных.
Кроме того, в связи с развитием ИИ могут возникнуть совершенно новые профессии, выполняющие новые виды трудовой деятельности. Это не новое явление: большая часть занятости сегодня приходится на профессии, которые возникли за последние 100 лет в результате появления новых технологий. Кто ещё тридцать лет назад мог предположить, что появятся такие организации, как центры обработки данных, в которых сейчас трудятся сотни тысяч человек различных специальностей (не только айтишники, но и специалисты по энергосистемам, охлаждающим установкам и т.п.) Какие именно новые профессии появляются и как старые преобразуются, является важным будущим направлением исследований в эпоху стремительного развития искусственного интеллекта.
