Ілон Маск висловився після того, як карта вакансій у сфері штучного інтелекту, створена Андреєм Карпаті, стала вірусною

Майже 60 мільйонів робочих місць у США позначені як такі, що піддаються високому ризику, на карті автоматизації ШІ Карпаті

Андрій Карпаті, співзасновник OpenAI та колишній директор з штучного інтелекту (ШІ) компанії Tesla, 15 березня опублікував інтерактивну «Карту вразливості професій до ШІ», в якій проаналізував 342 професії, взяті з «Довідника професійних перспектив» Бюро статистики праці США (BLS).

У рамках проекту було оцінено приблизно 143 мільйони робочих місць у США шляхом введення описів посад у велику мовну модель та присвоєння кожній ролі балу вразливості від нуля до 10, що вимірює, наскільки ШІ теоретично може змінити цю роботу.

Результати були представлені у вигляді кольорової візуалізації у вигляді дерева на сайті karpathy.ai/jobs, де розмір прямокутника відображав кількість зайнятих, а колір — рівень вразливості: від зеленого для мінімальних змін до темно-червоного для посад, які можуть зазнати значної автоматизації. Коротко кажучи: чим більший і червоніший прямокутник, тим більше уваги він вимагав.

Для всієї робочої сили США середньозважена оцінка ризику склала близько 4,9 з 10, що вказує на помірний потенціал впливу ШІ в цілому. Але середні показники приховують багато драматизму. Приблизно 42% американських робочих місць — близько 59,9 мільйона працівників, які заробляють приблизно 3,7 трильйона доларів річної заробітної плати — отримали оцінку 7 або вище за шкалою ризику.

Якщо розбивати цифри далі, то близько 6,2 мільйона робочих місць потрапили в категорію мінімального впливу, тоді як 47,2 мільйона були класифіковані як низькі. Ще 29,7 мільйона опинилися в помірному діапазоні. Більш вражаючі цифри з’явилися у верхній частині шкали: приблизно 34,7 мільйона робочих місць отримали високий рейтинг, а 25,2 мільйона потрапили в категорію дуже високого впливу.

Аналіз Карпаті також виявив несподіваний зв'язок із рівнем оплати праці. Робочі місця з низьким рівнем доходу, в середньому менше 35 000 доларів на рік, отримали оцінку близько 3,4 за рівнем ризику, тоді як професії з оплатою понад 100 000 доларів мали середній показник 6,7. Іншими словами, чим вища зарплата, тим більша ймовірність, що робота передбачає завдання, які системи штучного інтелекту можуть сьогодні повторювати або виконувати з допомогою.

Рівень освіти показав подібну закономірність. Працівники без вищої освіти мали середній показник ризику приблизно 4,1, тоді як ті, хто мав ступінь бакалавра, очолили рейтинг із показником близько 6,7. Власники наукових ступенів опинилися десь посередині, на рівні близько 5,7.

Аналіз окремих професій дає ще чіткішу картину. Медичні транскриптори отримали ідеальний бал 10, що відображає те, як системи розпізнавання мови та автоматизованої документації вже виконують багато з цих завдань. Юристи, бухгалтери, фінансові аналітики та консультанти з управління часто отримували близько дев’яти балів, головним чином тому, що їхня робота обертається навколо структурованої інформації, документів та досліджень.
Розробники програмного забезпечення — як не дивно, саме ті люди, які створюють багато інструментів ШІ — також посіли високі місця, часто отримуючи від восьми до дев’яти балів. Тим часом такі посади, як адміністративні асистенти, бухгалтери та представники служби підтримки клієнтів, показали аналогічно високий рівень ризику через свою залежність від цифрових робочих процесів.
На протилежному кінці спектру набагато краще показали себе професії, пов’язані з фізичною працею, а не роботою за комп’ютером. Сантехніки, електрики та будівельники зазвичай набирали від нуля до двох балів, що підкреслює постійну складність автоматизації непередбачуваних практичних завдань.

Швидке поширення карти в Інтернеті викликало коментарі у всьому технологічному світі, включаючи коротку відповідь від генерального директора Tesla та SpaceX Ілона Маска. Відповідаючи на обговорення щодо візуалізації, Маск написав: «Усі роботи будуть необов’язковими. Буде загальний високий дохід».

Цей коментар віддзеркалював давню тезу Маска про те, що передові штучний інтелект та робототехніка зрештою зможуть створити достатній економічний достаток, щоб зменшити залежність від традиційної зайнятості.

Незважаючи на увагу, Карпаті швидко видалив оригінальний веб-сайт та його репозиторій на Github, пояснивши у наступному дописі, що проект був швидким експериментом — тим, що він описав як двогодинне «кодування на відчуттях», натхненне книгою, яку він читав. За словами Карпаті, дослідницький характер проекту був широко неправильно зрозумілий, незважаючи на чіткі застереження.

Зняття сайту з мережі майже не сповільнило його поширення. Архівні копії майже відразу з’явилися на Wayback Machine, а репозиторій коду був неодноразово скопійований розробниками, які відтворили набір даних, шкалу оцінювання та інструменти візуалізації.

Цей епізод ілюструє дві реалії сучасного інтернету: дослідження в галузі ШІ можуть миттєво розпалити глобальні дебати, а дані, що потрапили у відкритий веб, рідко зникають. Наразі експеримент Карпаті є не стільки пророцтвом про втрату робочих місць, скільки знімком того, як сучасні системи ШІ перетинаються з людською працею.

Висновок, якщо він є, є приємно простим. Якщо вся ваша робота відбувається на екрані, штучний інтелект може незабаром стати вашим колегою — або вашим найзапеклішим конкурентом.

FAQ 🔎

• Що таке «Карта вразливості професій до ШІ» Андрія Карпаті?
  Це візуалізація, яка аналізує 342 професії у США та оцінює, наскільки кожна з них вразлива до автоматизації за допомогою ШІ.
• Скільки робочих місць у США можуть бути піддані впливу ШІ?
  Аналіз показує, що близько 42% робочих місць у США — приблизно 59,9 мільйона працівників — мають високі показники вразливості.
• Які професії мають найвищий рівень вразливості до ШІ?
  Такі професії, як юристи, бухгалтери, розробники програмного забезпечення та медичні транскриптори, отримали найвищі показники.
• Які професії найменше схильні до автоматизації за допомогою штучного інтелекту?
  Практичні професії, такі як сантехніки, електрики та будівельники, посіли найнижчі місця в рейтингу.