Ирен Чанг сделала все, что должна была сделать. Она изучала промышленную и системную инженерию в Технологическом институте Джорджии (специальность, которую она выбрала отчасти потому, что она казалась безопасной для трудоустройства), и начала подавать заявки на должности аналитика данных начального уровня почти за год до окончания учебы в мае. С сентября прошлого года она подала около 450 заявок и прошла около 19 собеседований. Пока ни одно предложение не поступило.
«Я чувствую, что навыки начального уровня, которыми вы обладаете, важны, но также и то, что ИИ может делать очень эффективно», — сказал Чанг NPR в отчете, опубликованном во вторник. Ее опыт — и ее подозрения, что искусственный интеллект является частью проблемы — все чаще встречается среди новейшей группы обладателей ученых степеней и меняет представление молодых американцев о [работе в эпоху искусственного интеллекта] (https://aibuzzwire.news).
Цифры, стоящие за тревогой
Ощущения зажатого рынка начального уровня не предвидится. По данным Федерального резервного банка Нью-Йорка, уровень безработицы среди недавних выпускников, определяемых как лица в возрасте от 22 до 27 лет, имеющих как минимум степень бакалавра, по состоянию на июнь составлял 5,7%, что значительно выше уровня 4,1% для всех работников.
Вера в то, что виноват ИИ, широко распространена. В опросе ZipRecruiter, на который ссылается NPR, 47% недавних выпускников заявили, что ИИ уже повлиял на найм сотрудников в их области. 25-летняя Жаклин Клайн, получившая этой весной степень магистра в области коммуникаций в Университете штата Флорида, рассказала NPR, что с декабря она подала заявки на более чем 500 вакансий начального уровня. «Трудно осознавать, что я делаю все возможное, чтобы добиться успеха, и чувствую, что этого недостаточно», - сказала она.
Случай, в котором виноват ИИ
Экономист из Стэнфорда Эрик Бриньолфссон придает этому недовольству реальный вес. «ИИ — это не вся история, но это ее часть, и доказательства накапливаются», — сказал он NPR.
Используя данные о заработной плате, Бриньольфссон и его соавторы обнаружили, что с конца 2022 года, когда появились большие языковые модели, такие как ChatGPT, у молодых специалистов в возрасте от 22 до 25 лет, занимающих должности, подверженные воздействию ИИ, такие как разработчики программного обеспечения и менеджеры по маркетингу, наблюдается относительный спад занятости на 16%. За тот же период занятость пожилых работников в тех же областях, а также работников всех возрастов на должностях, которые трудно автоматизировать — помощников на дому, физиотерапевтов, строителей — оставалась стабильной или росла.
Бриньольфссон выделяет два механизма. Молодые работники всегда несут на себе основную тяжесть отказов в приеме на работу, и младшие должности обычно сокращаются в первую очередь. Более конкретно, большие языковые модели обучаются на кодифицированных знаниях: записанной информации в стиле учебника, на которую полагаются выпускники начального уровня. Неявные, основанные на опыте знания старших сотрудников модели гораздо сложнее воспроизвести, поэтому новички — это те, кто наиболее непосредственно конкурирует с технологией.
Случай, когда происходит что-то еще
Гарвардский экономист Дэвид Деминг в этом не убежден. «Если вы очень внимательно посмотрите на время, то окажется, что сокращение набора молодых специалистов на самом деле началось где-то за шесть месяцев до выпуска ChatGPT», — сказал он NPR. «И это говорит мне о том, что это что-то другое. Я думаю, что это больше похоже на удаленную работу».
Недавний анализ Федерального резервного банка Нью-Йорка подтверждает это: компании стали реже нанимать недавних выпускников на должности, которые можно выполнять удаленно, а по мере того, как удаленные должности увеличивались после пандемии, безработица среди молодых выпускников росла в ногу со временем. Анализ показал, что этот рост не объясняется ИИ, а удаленной работой. Логика Деминга касается затрат на обучение: младшим сотрудникам требуются инвестиции, чтобы набрать скорость, а сделать это издалека сложнее. Удаленная работа также дает работодателям национальный резерв талантов, что позволяет нанимать проверенных специалистов старшего поколения вместо развития младших сотрудников.
Экономист Чикагского университета Андерс Хумлум предлагает третью точку зрения, которая противоречит теории вытеснения ИИ. Он ссылается на исследование, проведенное финансовой бухгалтерской фирмой Ramp и исследователями рабочей силы Revelio Labs, в ходе которых были изучены расходы на ИИ и численность персонала в более чем 21 000 американских фирмах с начала 2021 по начало 2026 года. В компаниях, сделавших крупнейшие инвестиции в ИИ, численность персонала начального уровня выросла на 12% за два года после внедрения ИИ.
«Если мы посмотрим на активных пользователей этих инструментов, на фирмы, которые платят большие деньги Anthropic и OpenAI за подписку на их модели, то они нанимают больше сотрудников, чем кто-либо другой», — сказал Хамлум.
Меняющийся консенсус
Три экономиста расходятся во мнениях относительно того, какой ущерб ИИ наносит сегодня начальным карьерам, но все согласны с тем, что в сфере занятости происходит серьезный переход. Все они входят в число экономистов, руководителей и исследователей, подписавших в прошлом месяце открытое письмо, предупреждающее, что ИИ может привести к экономической трансформации, более масштабной, чем промышленная революция, с потенциалом массового сокращения рабочих мест.
Однако никто из них не советует отчаиваться. Хамлам говорит, что у большинства студентов, с которыми он общается, «просто возникает ощущение, что новая технология их обманывает» — вывод, который он называет очень преждевременным, — и утверждает, что ИИ призван помогать работникам больше, чем вредить им. Бриньольфссон отмечает то же самое: «Это действительно трудное время для многих традиционных профессий. Я также думаю, что это одно из самых удивительных времен для жизни, когда эти технологии позволяют людям делать то, чего они никогда не могли сделать раньше».
Для сотен претендентов, таких как Чанг и Клайн, которые все еще ждут предложения, это заверение может показаться пустым. Но исследование показывает, что история, которую они рассказывают себе об ИИ, как минимум неполна — смесь реального технологического смещения, реструктуризации младшего персонала на удаленную работу и обычного циклического сжатия — все одновременно.
