Дослідження, проведене міжнародною групою вчених, виявило складнощі у прогнозуванні впливу штучного інтелекту на ринок праці. Хоча технології розвиваються стрімкими темпами і все більше інтегруються в різні сфери діяльності, експерти зазначають, що точне визначення професій, які можуть бути під загрозою витіснення, залишається проблематичним. З одного боку, автоматизація та використання алгоритмів здатні значно підвищити продуктивність у багатьох галузях — від виробництва до обслуговування клі
Економісти з’ясували, що популярні моделі штучного інтелекту по-різному оцінюють, які професії найбільше піддаються автоматизації. Дослідження показало значні розбіжності між відповідями моделей ChatGPT, Gemini та Claude щодовпливу ШІ на ринок праці, повідомляєThe Wall Street Journal.
Автори роботи попереджають, що прогнози про“небезпечні” для людей професіїможуть бути менш надійними, ніж вважається. Самі ШІ-моделі, які дедалі частіше використовують для таких оцінок, демонструють нестабільні результати.
Наддослідженнямпрацювали економісти Мішель Інь та Хоа Ву з Північно-Західного університету, а також Клаудія Персіко з Американського університету. Вони попросили моделі ChatGPT-5 від OpenAI, Gemini 2.5 від Google DeepMind та Claude 4.5 від Anthropic оцінити, які професії найбільше піддаються впливу штучного інтелекту.
ВАС ЗАЦІКАВИТЬМолодь дедалі частіше відчуває тривогу та гнів через ШІ — дослідження
Результати виявилися суперечливими. Наприклад, Claude визначив професію бухгалтера як дужевразливу до автоматизації, тоді як Gemini дав їй значно нижчу оцінку ризику.
Суттєві розбіжності також стосувалися менеджерів з реклами та керівників компаній. Найбільш схожими між собою були відповіді ChatGPT і Gemini, однак навіть вони не збігалися приблизно у чверті випадків.
Економісти пояснюють, що для оцінки ризиків автоматизації зазвичай використовують так звані “оцінки експозиції”. Вони ґрунтуються на аналізі робочих завдань конкретних професій і визначають, яку частину цих завдань потенційно може виконувати ШІ.
Для створення таких оцінок дослідники зазвичай використовують три підходи: оцінки експертів, опитування працівників або самі моделі штучного інтелекту. Кожен із цих методів має свої обмеження.
ВАС ЗАЦІКАВИТЬПровідні моделі ШІ можуть зламувати системи та самовідтворюватися без участі людини — дослідження
За словами авторів дослідження, проблемою може бути й те, що моделі ШІ частково формують свої оцінки на основі вже наявних даних про використання штучного інтелекту в певних професіях. Наприклад, фінансові аналітики активно користуються ШІ, створюючи більше навчальних даних для моделей, а це впливає на подальші оцінки цієї професії.
Дослідники наголошують, що політики, роботодавці та освітні установи можуть надто буквально сприймати такі прогнози. Один з авторів дослідження Мішель Інь заявив: “Особисто я б не покладався лише на одну міру, щоб сказати: “О, я повинен змінити свою роботу,” або “я повинен змінити спеціальність моєї дитини””.
На думку економістів, більш точно оцінити реальний вплив штучного інтелекту на ринок праці можна буде лише після аналізу того, як саме ШІ впроваджується в економіці та для яких завдань його використовують у реальних умовах.
Дані LinkedIn свідчать про зниження наймань на глобальному ринку праці. Водночас компаніяне знайшла прямих доказів впливуштучного інтелекту, а основною причиною назвали зростання процентних ставок.