Irene Chang zrobiła wszystko, co powinna. Studiowała inżynierię przemysłową i systemową w Georgia Tech, kierunek, który wybrała częściowo dlatego, że wydawał się bezpieczny do zatrudnienia, i zaczęła aplikować na stanowiska analityka danych na poziomie podstawowym prawie rok przed ukończeniem studiów w maju. Od września ubiegłego roku złożyła około 450 aplikacji i odbyła około 19 rozmów kwalifikacyjnych. Póki co nikt nie przedstawił oferty.
„Wydaje mi się, że podstawowe umiejętności, które posiadasz, są ważne, ale także coś, co sztuczna inteligencja może wykonać bardzo skutecznie” – Chang powiedział NPR w opublikowanym we wtorek raporcie. Jej doświadczenie – i podejrzenie, że sztuczna inteligencja jest częścią problemu – jest coraz bardziej powszechne wśród najnowszej grupy absolwentów studiów i zmienia sposób, w jaki młodzi Amerykanie myślą o pracy w epoce sztucznej inteligencji.
Liczby kryjące się za niepokojem
Nie można sobie wyobrazić poczucia ściśniętego rynku podstawowego. Według Banku Rezerw Federalnych w Nowym Jorku stopa bezrobocia wśród niedawnych absolwentów – zdefiniowanych jako osoby w wieku od 22 do 27 lat posiadające co najmniej tytuł licencjata – wyniosła w czerwcu 5,7%, znacznie powyżej stopy 4,1% dla wszystkich pracowników.
Powszechne jest przekonanie, że przyczyną jest sztuczna inteligencja. W ankiecie ZipRecruiter cytowanej przez NPR 47% niedawnych absolwentów stwierdziło, że sztuczna inteligencja wpłynęła już na zatrudnianie w ich branży. Jacqueline Kline, lat 25, która wiosną tego roku ukończyła studia magisterskie z komunikacji na Florida State University, powiedziała NPR, że od grudnia aplikowała na ponad 500 stanowisk pracy na poziomie podstawowym. „Trudno jest wiedzieć, że robię wszystko, co w mojej mocy, aby odnieść sukces i mieć poczucie, że to nie wystarczy” – powiedziała.
Przypadek, w którym winna jest sztuczna inteligencja
Ekonomista ze Stanford, Erik Brynjolfsson, przywiązuje wagę do tej skargi. „Sztuczna inteligencja to nie cała historia, ale jej część, a dowody gromadzą się” – powiedział NPR.
Korzystając z danych płacowych, Brynjolfsson i jego współautorzy odkryli, że od końca 2022 r. – kiedy pojawiły się duże modele językowe, takie jak ChatGPT – pracownicy na początku kariery w wieku od 22 do 25 lat na stanowiskach narażonych na sztuczną inteligencję, takich jak programiści i menedżerowie ds. marketingu, doświadczyli względnego spadku zatrudnienia o 16%. W tym samym okresie zatrudnienie starszych pracowników w tych samych dziedzinach oraz pracowników w każdym wieku na stanowiskach trudnych do zautomatyzowania – pomocnicy domowi, fizjoterapeuci, pracownicy budowlani – utrzymało się na stałym poziomie lub wzrosło.
Brynjolfsson identyfikuje dwa mechanizmy. Młodzi pracownicy zawsze ponoszą największy ciężar związany z rezygnacją z zatrudnienia, a stanowiska młodszych pracowników są zazwyczaj odcinane w pierwszej kolejności. Co bardziej charakterystyczne, duże modele językowe są szkolone w oparciu o wiedzę skodyfikowaną: spisane informacje przypominające podręcznik, na których opierają się absolwenci szkół podstawowych. Ukryta, oparta na doświadczeniu wiedza starszych pracowników jest znacznie trudniejsza do odtworzenia w modelu, dlatego nowi pracownicy to ci, którzy najbardziej bezpośrednio konkurują z technologią.
Przypadek, że dzieje się coś innego
Ekonomista z Harvardu David Deming nie jest przekonany. „Jeśli przyjrzymy się bardzo uważnie momentowi, wygląda na to, że spadek liczby młodych pracowników faktycznie rozpoczął się mniej więcej sześć miesięcy przed wprowadzeniem ChatGPT” – powiedział NPR. „A więc to mi mówi, że to coś innego. Myślę, że bardziej przypomina to pracę zdalną”.
Niedawna analiza Fed w Nowym Jorku potwierdza tę tezę: firmy rzadziej zatrudniają niedawnych absolwentów na stanowiska, które można wykonywać zdalnie, a w miarę rozprzestrzeniania się stanowisk zdalnych po pandemii, bezrobocie wśród młodszych absolwentów stopniowo rosło. Analiza wykazała, że sztuczna inteligencja nie wyjaśniła wzrostu – wyjaśniła to praca zdalna. Logika Deminga dotyczy kosztów szkoleń: młodsi pracownicy wymagają inwestycji, aby nabrać tempa, a robienie tego na odległość jest trudniejsze. Praca zdalna zapewnia także pracodawcom ogólnokrajową pulę talentów, ułatwiając zatrudnianie sprawdzonych starszych pracowników zamiast rozwijać młodszych pracowników.
Ekonomista z Uniwersytetu w Chicago, Anders Humlum, przedstawia trzecie dane, które są sprzeczne z narracją o wypieraniu sztucznej inteligencji. Wskazuje na badanie przeprowadzone przez firmę zajmującą się rachunkowością finansową Ramp i badaczy siły roboczej Revelio Labs, w ramach którego zbadano wydatki na sztuczną inteligencję i liczbę pracowników w ponad 21 000 amerykańskich firm w okresie od początku 2021 r. do początku 2026 r. W firmach dokonujących największych inwestycji w sztuczną inteligencję zatrudnienie na poziomie podstawowym wzrosło o 12% w ciągu dwóch lat po przyjęciu sztucznej inteligencji.
„Jeśli przyjrzymy się dużym użytkownikom tych narzędzi, firmom płacącym dużo pieniędzy Anthropic i OpenAI za subskrypcję ich modeli, okaże się, że zatrudniają one więcej niż ktokolwiek inny” – powiedział Humlum.
Zmieniający się konsensus
Trzej ekonomiści nie są zgodni co do tego, jakie szkody AI wyrządza obecnie na początku kariery zawodowej, ale wszyscy zgadzają się, że trwa poważna zmiana na rynku pracy. Wszyscy należą do ekonomistów, kadry kierowniczej i badaczy, którzy w zeszłym miesiącu podpisali list otwarty, ostrzegając, że sztuczna inteligencja może doprowadzić do transformacji gospodarczej na skalę większą niż rewolucja przemysłowa, z możliwością powszechnego przenoszenia miejsc pracy.
Jednak żaden z nich nie zaleca rozpaczy. Humlum twierdzi, że większość uczniów, z którymi rozmawia, „po prostu ma wrażenie, że nowa technologia ich oszuka” – wniosek ten nazywa bardzo przedwczesny – i argumentuje, że sztuczna inteligencja może bardziej pomóc pracownikom, niż im zaszkodzić. Brynjolfsson stwierdza podobnie: „To naprawdę trudny czas dla wielu konwencjonalnych zawodów. Myślę też, że to jeden z najwspanialszych czasów, w których można żyć, kiedy technologie pozwalają ludziom robić rzeczy, których nigdy wcześniej nie mogli”.
Dla setek kandydatów, takich jak Chang i Kline, wciąż czekających na ofertę, to zapewnienie może wydawać się puste. Jednak badania sugerują, że historia, jaką sobie opowiadają na temat sztucznej inteligencji, jest co najmniej niekompletna – jest to połączenie prawdziwego przesunięcia technologicznego, restrukturyzacji zatrudniania juniorów w oparciu o pracę zdalną i zwykłego cyklicznego lądowania w ciasnym miejscu.
