Ірен Чанг зробила все, що мала зробити. Вона вивчала індустріальну та системну інженерію в Georgia Tech, диплом, який обрала частково тому, що він здавався безпечним для працевлаштування, і почала подавати заявки на посади аналітика даних початкового рівня майже за рік до закінчення навчання в травні. З вересня минулого року вона подала приблизно 450 заявок і пройшла приблизно 19 співбесід. Наразі ніхто не зробив пропозиції.
«Мені здається, що навички початкового рівня, якими ви володієте, важливі, але також є чимось, що ШІ може робити дуже ефективно», — сказав Чанг NPR у звіті, опублікованому у вівторок. Її досвід — і її підозра, що штучний інтелект є частиною проблеми — стає все більш поширеним серед новітньої когорти власників дипломів, і це змінює те, як молоді американці думають про [роботу в епоху ШІ] (https://aibuzzwire.news).
Числа, що стоять за хвилюванням
Сенсу стиснутого ринку початкового рівня не можна уявити. За даними Федерального резервного банку Нью-Йорка, станом на червень рівень безробіття серед недавніх випускників — визначених як осіб віком від 22 до 27 років, які мають принаймні ступінь бакалавра — становив 5,7%, що значно перевищує рівень 4,1% для всіх працівників.
Широко поширена думка, що винуватцем є ШІ. В опитуванні ZipRecruiter, яке цитує NPR, 47% нещодавніх випускників сказали, що штучний інтелект вже вплинув на наймання в їхній сфері. 25-річна Жаклін Клайн, яка цієї весни отримала ступінь магістра з комунікацій в Університеті штату Флорида, розповіла NPR, що з грудня подала заявки на понад 500 вакансій початкового рівня. «Важко усвідомлювати, що я роблю все можливе, щоб досягти успіху, і відчувати, що цього недостатньо», — сказала вона.
Випадок, у якому винен ШІ
Економіст Стенфордського університету Ерік Бриньольфссон надає цій скаргі справжньої ваги. «ШІ — це не вся історія, але це частина історії, і докази накопичуються», — сказав він NPR.
Використовуючи дані про заробітну плату, Бриньольфссон і його співавтори виявили, що з кінця 2022 року — коли з’явилися великі мовні моделі, такі як ChatGPT — на ранніх стадіях кар’єри віком від 22 до 25 років на посадах, які працюють зі штучним інтелектом, таких як розробники програмного забезпечення та менеджери з маркетингу, відносне скорочення зайнятості склало 16%. За той самий період зайнятість літніх працівників у тих самих галузях, а також працівників різного віку на роботах, які важко автоматизувати — домашніх санітарів, фізіотерапевтів, будівельників — залишалася стабільною або зросла.
Бриньольфсон виділяє два механізми. Молоді працівники завжди несуть основний тягар відступів на роботу, і молодші посади зазвичай скорочуються першими. Більш чітко, великі мовні моделі навчаються на кодифікованих знаннях: записаній інформації в стилі підручника, на яку покладаються випускники початкових класів. Неявні, засновані на досвіді знання старших співробітників набагато важче відтворити моделлю, тому найновіші працівники є тими, хто безпосередньо конкурує з технологією.
Випадок, що відбувається щось інше
Гарвардський економіст Девід Демінг не переконаний. «Якщо ви дуже уважно подивитесь на час, то схоже, що спад найму молодшого персоналу насправді почався приблизно за шість місяців до випуску ChatGPT», — сказав він NPR. «І це говорить мені про те, що це щось інше. Я думаю, що це більше схоже на віддалену роботу».
Нещодавній аналіз ФРС Нью-Йорка підтверджує це: компанії стали рідше наймати недавніх випускників на посади, які можна виконувати дистанційно, і оскільки після пандемії кількість віддалених посад збільшилася, безробіття серед молодших випускників стрімко зросло. Аналіз виявив, що штучний інтелект не пояснює збільшення — пояснює віддалена робота. Логіка Демінга пов’язана з витратами на навчання: молодші співробітники потребують інвестицій, щоб підвищити швидкість, а зробити це здалеку важче. Віддалена робота також надає роботодавцям національний резерв талантів, що полегшує найм перевірених старших людей замість того, щоб розвивати молодших.
Економіст Чиказького університету Андерс Хамлум пропонує третю точку даних, яка суперечить наративу про витіснення ШІ. Він посилається на дослідження, проведене фінансово-бухгалтерською компанією Ramp і дослідниками трудових ресурсів Revelio Labs, які досліджували витрати на штучний інтелект і кількість співробітників у понад 21 000 фірмах США з початку 2021 року до початку 2026 року. У компаніях, які здійснюють найбільші інвестиції в штучний інтелект, кількість персоналу початкового рівня зросла на 12% за два роки після впровадження штучного інтелекту.
«Якщо ми подивимося на активних користувачів цих інструментів, фірми, які платять великі гроші Anthropic і OpenAI за підписку на їхні моделі, вони наймають більше, ніж будь-хто інший», — сказав Хамлум.
Змінний консенсус
The three economists disagree on how much damage AI is doing to early careers today, but all agree a major employment transition is underway. Усі вони належать до економістів, керівників і дослідників, які минулого місяця підписали відкритий лист із попередженням про те, що штучний інтелект може сприяти економічним перетворенням, масштабнішим за промислову революцію, з потенціалом масового витіснення робочих місць.
Але ніхто з них не радить впадати у відчай. Хамлум каже, що більшість студентів, з якими він спілкується, «просто мають відчуття, що їх обдурили нові технології» — висновок, який він називає дуже передчасним — і стверджує, що штучний інтелект більше допомагає працівникам, ніж шкодить їм. Бриньольфссон робить подібне зауваження: «Це дійсно важкий час для багатьох звичайних робіт. Я також вважаю, що це один із найдивовижніших часів для життя, коли ці технології дозволяють людям робити те, чого вони ніколи раніше не могли».
For the hundreds of applicants like Chang and Kline still waiting for an offer, that reassurance may ring hollow. Але дослідження свідчать про те, що історія, яку вони розповідають собі про штучний інтелект, є, як мінімум, неповною — поєднання реального технологічного витіснення, реструктуризації дистанційної роботи молодшого найму та звичайного циклічного стиснення посадки — все одночасно.
