Исследователи из MIT и Ок-Риджской национальной лаборатории (ORNL) выпустили исследование о том, как ИИ может незаметно перестроить рынок труда США. В основу легла гигантская симуляция, сопоставляющая навыки 151 млн работников с возможностями современных ИИ-систем.
Инструмент получил название «Индекс айсберга». В комментарии CNBC директор ORNL и один из руководителей проекта Прасанна Балапракаш объясняет, что это — «цифровой двойник американского рынка труда». Каждый человек в модели — отдельный агент с собственными навыками, задачами, профессией и географией. Всего в систему встроено 32 тысяч навыков, охватывающих 923 профессии в 3 тысячах округов.
Ключевые выводы
ИИ уже способен заменить 11,7% рынка труда США, то есть выполнять работу, за которую американцы получают $1,2 трлн в год. Под ударом — HR, логистика, финансы и многие другие сферы. Для сравнения, заметные сейчас сокращения в технологическом секторе затрагивают лишь 2,2% рабочих мест, или примерно $211 млрд в зарплатах. Это, как подчеркивают авторы исследования, оказалось лишь «верхушкой айсберга».
ИИ-риски есть по всей стране, а не только в Кремниевой долине. Уязвимые профессии встречаются даже там, где обычно не ждут технологических перемен, — в сельских районах и индустриальном «ржавом поясе» Америки. Так, штаты вроде Огайо, Мичигана и Теннесси пока демонстрируют скромные показатели по внедрению ИИ, но высокие по «скрытой экспозиции», поскольку многие местные компании тоже зависят от офисных и других рутинных задач.
Авторы подчеркивают, что индекс не предсказывает, когда, где и какие рабочие места исчезнут. Он показывает техническую способность ИИ выполнять те или иные задачи на сегодня, без учета экономических, политических и прочих факторов.
Полезный инструмент
Три штата — Теннесси, Северная Каролина и Юта — уже тестируют платформу. Теннесси первым включил данные индекса в официальный план действий по ИИ. Власти Юты готовят аналогичный отчет.
Одна из самых полезных функций инструмента — его детализация, поясняет сенатор Северной Каролины Деандреа Сальвадор, которая работает с MIT над проектом. Модель позволяет увидеть, какие навыки востребованы в конкретном районе, какова вероятность их автоматизации и как такие изменения могут повлиять на местный ВВП и занятость.