Отчет MIT: ИИ уже может заменить почти 12% рабочей силы в США

Исследование MIT, написанное в октябре, но опубликованное в среду, показывает, что нынешние системы искусственного интеллекта уже могут взять на себя задачи, связанные с 11,7% рынка труда США, что составляет около 151 миллиона работников и примерно 11,7% общей стоимости заработной платы, или около 1,2 триллиона долларов заработной платы. В отличие от более ранних оценок, которые были сосредоточены на теоретическом «подвержении» автоматизации, исследование MIT сосредоточено на рабочих местах, где ИИ может выполнять те же задачи по затратам, которые либо конкурентоспособны, либо дешевле человеческого труда.​

Результаты получены в результате проекта «Айсберг», крупномасштабного моделирования труда, разработанного Массачусетским технологическим институтом в сотрудничестве с Национальной лабораторией Ок-Ридж, где находится суперкомпьютер Frontier.

Модель создает то, что исследователи называют «цифровым двойником рынка труда США», моделируя 151 миллион работников как отдельных агентов, каждый из которых обладает определенными навыками, профессиями и местоположением. Он отслеживает более 32 000 навыков в 923 типах должностей в 3 000 округах и сопоставляет их с тем, что уже могут делать существующие системы искусственного интеллекта.​​

«Мы фактически создаем цифрового двойника рынка труда США», — Прасанна Балапракаш, директор Окриджской национальной лаборатории и соруководитель исследования Tod NBC.

КЛЮЧЕВОЕ ПРЕДОСТЕРЕЖЕНИЕ

В отчете MIT ясно говорится, что цифра в 11,7% отражает технические возможности и экономическую осуществимость, а не прогноз о том, что эти рабочие места исчезнут в установленный график. Это также подчеркивает разрыв между тем, что видно сегодня, и тем, что возможно.

Внедрение ИИ до сих пор было сосредоточено в сфере технологий, особенно в программировании, что составляет около 2,2% от стоимости заработной платы, или примерно 211 миллиардов долларов заработной платы. Но исследователи обнаружили, что ИИ уже способен решать когнитивные и административные задачи в сфере финансов, здравоохранения и профессиональных услуг, которые вместе составляют около 1,2 триллиона долларов США в виде заработной платы, что примерно в пять раз превышает видимый в настоящее время эффект.​

Ранний анализ указывает на значительную подверженность «белых воротничков» наукоемким областям, которые когда-то считались относительно изолированными от автоматизации. Финансы, управление здравоохранением, человеческие ресурсы, логистика и профессиональные услуги, такие как юридическая и бухгалтерская работа, входят в число областей, в которых существующие инструменты ИИ, включая большие языковые модели (LLM) и другие программные агенты, уже могут выполнять многие рутинные задачи.

В то же время исследователи Массачусетского технологического института и другие экономисты предупреждают, что возможности не приводят автоматически к массовой потере рабочих мест. Более ранняя работа Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института показала, что для многих должностей полная замена людей искусственным интеллектом остается слишком дорогой или непрактичной в ближайшем будущем, даже там, где технология может выполнять поставленные задачи. Отдельное исследование MIT Sloan пришло к выводу, что с 2010 по 2023 год воздействие ИИ не приводило к массовым чистым потерям рабочих мест и часто совпадало с более быстрым ростом доходов и занятости в принимающих компаниях.​

Индекс Айсберга не предназначен для прогнозирования конкретных увольнений. Вместо этого это дает политикам и бизнес-лидерам возможность провести стресс-тестирование различных сценариев, прежде чем они выделят деньги на обучение, расходы на инфраструктуру или новые правила. Теннесси, Северная Каролина и Юта уже начали использовать платформу для оценки того, как ИИ может изменить их рабочую силу, и для информирования планов действий по использованию ИИ на уровне штатов, говорится в отчете MIT.​

Для компаний исследование показывает, что возможность рассматривать ИИ как проблему далекого будущего закрывается. Для правительств это поднимает практические вопросы о том, как переподготовлять работников, поддерживать регионы и отрасли с высокой степенью риска, а также адаптировать системы налогообложения и социальной защиты к рынку труда, где программное обеспечение уже может выполнять значительную часть работы.