The AI ​​Shift: Наистина ли знаем кои работни места са най-застрашени от AI?

Тази публикация е версия на място на нашия бюлетин The AI ​​Shift. Премиум клиентите могат да се записват тук, с цел да получават бюлетина всеки четвъртък. Стандартните клиенти могат да надстроят до Premium тук или да прегледат всички бюлетини на FT

Добре пристигнали още веднъж в The AI ​​Shift, нашият седмичен размисъл за това по какъв начин изкуственият разсъдък раздрусва света на работата. През последните няколко години бяха оповестени възходяща купчина документи и отчети, в които се показва кои работни места евентуално са най-уязвими от изместването на ИИ и се прави оценка дали тази хипотетична опасност се е трансформирала в действителност. Но до каква степен тези резултати за експозиция съответстват един с различен и обгръщат ли всички — или даже множеството — фактори, които в предишното са оформяли къде, по кое време и по какъв начин технологиите са разрушили пазара на труда?

Джон написа

Това е тематика, която е проблем и за двамата от нас за известно време. Миналата седмица това стана ясно под формата на нов отчет от Марта Гимбел и нейния екип от Yale Budget Lab, който разопакова седем разнообразни ограничения за излагане на ИИ на професионално равнище и откри, че въпреки да има необятно единодушие кои работни места не са изложени на риск от автоматизация, има доста противоречие по отношение на това какъв брой са изложени на заплаха работните места в другия завършек на спектъра. Почти всички подходи са съгласни, че разработчиците на програмен продукт са мощно изложени на заплаха, само че уеб дизайнерите и публицистите са друга история, оценявайки се като мощно изложени съгласно някои оценки, само че единствено умерено от други.

Несъответствията пораждат от метода, по който се пресмятат другите оценки на експозицията. Много от най-широко цитираните ограничения се основават на човешки и изкуствен интелект оценки дали съставните задания на работата могат теоретично да бъдат изпълнени от LLM. Други свързват задания с патенти, свързани с AI, трети употребяват данни от действителния свят за това по какъв начин LLM се употребяват за осъществяване на съответни задания, свързани с работата (и какъв брой добре AI се оправя с тези задачи). Един неотдавнашен метод се пробва да екстраполира от продуктивността на AI в механически сравнителни проби към евентуалната му продуктивност в свързани работни места.

Всички те са изцяло годни и почтени за удивление опити да се отговори на неотложен въпрос бързо и огромно, само че все пак те са много разнообразни един от различен и доста от тях включват най-малко известна доза индивидуалност.

По-важното — като се има поради, че тези резултати рутинно се ревизират по отношение на данни за заетостта, с цел да се реши дали ИИ към момента приема работни места — те улавят единствено един стеснен аспект на въпроса дали дадена работа може да е на равнище риск.

Други основни фактори включват автономията, свободата на деяние и властта на служащия. Изминаха повече от 20 години, откогато Дейвид Аутор и неговите съавтори твърдяха безапелационно, че сходно на вълните от софтуерни промени, пристигнали преди този момент, компютъризацията заплашва работни места, при които служащите извършват основно задания, с цел да дават отговор на спецификация, само че е допълнение към тези, които дефинират спецификацията. Погледната през тази призма, революцията на изкуствения разсъдък може да съставлява по-малък риск за (или даже да облагодетелства) разработчик на програмен продукт, който упражнява забележителна автономност върху това, върху което работи и по какъв начин го прави, в сравнение с за складов служащ, който губи от ново потомство усъвършенствани с изкуствен интелект роботи, или помощник по продажбите на дребно, чийто магазин е затворен, защото технологията отблъсква от ден на ден търговията от физическите магазини и към уеб.

Или помислете за ролята на регулирането. Както писахме по-рано, AI моделите към този момент могат да правят оценка медицински сканирания по-точно от опитни рентгенолози, само че регулаторните бариери и застрахователните политики направиха на практика невероятно потреблението на изцяло самостоятелни системи. Междувременно в Съединени американски щати се появиха закони, забраняващи AI принадлежности, които „ дават услуги, които съставляват практиката на професионално психологично или поведенческо опазване на здравето (като терапия) “. Каквито и да са нечии възгледи по отношение на правилността или погрешността на тези съответни случаи, те са ясни демонстрации, че уязвимостта към професионално изместване в ерата на ИИ се свежда до доста повече от „ Способен ли е ИИ да извършва дилемите, които съставляват вашата работа? “

Прави ми усещане, че доста от специалностите, оценени като най-изложени на заплаха (разработчици на програмен продукт, финансови анализатори, някои правни и здравни специалисти) имат забележителна самостоятелност или регулаторни и институционални отбрани, до момента в който тези, които в действителност може да са най-уязвими заради по-ниския си професионален статус или по-слаби отбрани на заетостта, имат по-нисък резултат в класацията на експозицията на ИИ, тъкмо тъй като работата им се преглежда като по-малко когнитивно изискваща или комплицирана. Всичко това значи, че всеки опит да се дефинира въздействието на изкуствения разсъдък върху пазара на труда, като се употребяват основани на задания резултати от професионалната експозиция, рискува да бъде възпрепятстван през цялото време.

Сара, ти си направила голямо количество доклади и проучвания за това по какъв начин се е развила автоматизацията през последните години. Какво е вашето виждане за взаимоотношението сред техническите благоприятни условия и действителния свят?

Сара написа

Мисля, че сте прав, Джон: по какъв начин технологията трансформира света на работата не е единствено механически въпрос (и в никакъв случай не е бил.) 

Вече посочихте един аспект от това, което е, че не всяка работа или задача, която може да бъде автоматизирана, ще бъде автоматизирана, тъй като това зависи от цялостен набор от други фактори, от силата на въпросния служащ до регулаторните условия и условията за отчетност, свързани с ролята.

Тя също по този начин е завършена от решенията на работодателя и потребителските желания. Това важи даже в границите на специалностите, което значи, че двама души с една и съща служба в действителност могат да бъдат наранени по напълно друг метод. Във FT, да вземем за пример, има политика, че единствено експерти ще пишат нашите публикации. Но един вестник в Кливланд неотдавна нашумя с разкритието, че от неговите публицисти в този момент се чака да прекарват цялото си време в събиране на обстоятелства, като частта от работата по писане е предадена на AI.

Друг проблем с тези разбори на „ излагане на задания “ – най-малко когато се употребяват като някакъв тип инструмент за прогнозиране – е, че някои работни места, разрушени на съставните им задания, може да наподобяват ваксинирани против автоматизация и въпреки всичко могат да се окажат мощно нарушена от по-широкото си влияние. Вземете гримьори, които работят с модели в рекламни фотосесии. Това е квалифицирана ръчна работа, която изисква високи равнища на човешка умелост. Един робот няма да може да го направи скоро. Но какво ще стане, в случай че фирмите, които са плащали на модели, които летят по света за фотосесии, решат да употребяват вместо това доста по-евтини AI модели? Изведнъж работата на гримьора наподобява въпреки всичко уязвима за ИИ.

Последното ми недоволство по отношение на тези калкулации е, че те не ви споделят нищо за това дали работните места, които са мощно „ изложени “ на ИИ, ще се подобрят, или ще се влошат, или ще изчезнат изцяло. Разработчикът на програмен продукт може да е в положение да прави доста по-интересна работа с помощта на сътрудниците за шифроване на AI и може да има доста в допълнение търсене, което да поеме нарасналата му продуктивност. Различен служащ с сходно равнище на „ излагане на задания “, обслужващ друг пазар, където търсенето не се уголемява, може да загуби работата си. 

Ако икономист ви каже, че 60 % от работата ви може или не може да се промени по метод, който може да бъде по-добър или може да бъде по-лош, това в действителност ли има някаква осведомителна стойност?

Някои от най-хубавите ми другари (включително брачният партньор ми!) са икономисти, тъй че споделям това с любов: мисля, че е време те да продължат напред. Работата на всеки е изложена по един или различен метод. Важното е по какъв начин. Лично аз бих предпочел икономистите да съсредоточат времето и ресурсите си върху емпирични проучвания на това какво в действителност се случва на работните места, за какво и какво прави разликата. Несправедлив ли съм, Джон?

Джон отговаря . . . 

Мисля, че апелът за повече събиране на доказателства и по-малко догатки и догатки е безусловно на място. Събирането на данни и теренната работа от дълго време се възприемат като неподходящи братовчеди на разбора и интерпретацията, само че някои от най-интересните — и постоянно изненадващи — открития за това по какъв начин изкуственият разсъдък въздейства на работата досега са пристигнали от откриватели, които работят с компании и наблюдават по какъв начин разстройствата се демонстрират в действително време. По подигравка на ориста, в случай че изкуственият разсъдък е все по-способен да се оправя със комплицирани разбори на данни, това прекосяване към интервюиране и други първоначални проучвания може също да бъде образован хедж за икономистите!

Препоръчително четене

Нашият сътрудник Изабел Беруик има забавно гмуркане в това по какъв начин ИИ трансформира младшите функции в консултанти (Сара)

Изследователят Кристиан Каталини предлага друга мярка за професионална накърнимост: степента, до която продукцията може да бъде измерена и тествана (Джон)

Препоръчани бюлетини за вас

The Бюлетин на Lex — Lex, нашата капиталова колона, разрушава основните тематики от седмицата с разбори от наградени създатели. Регистрирайте се тук

Working It — Всичко, от което се нуждаете, с цел да напреднете в работата, във входящата ви поща всяка сряда. Регистрирайте се тук