Искусственный интеллект сокращает карьеру пожилых работников, выяснили исследователи.

      Дебаты о ИИ и рабочих местах сосредоточились на выпускниках. Новое исследование предполагает, что также следует обратить внимание на людей в возрасте около пятидесяти лет, сообщает CNBC.

      Работники в возрасте 55 лет и старше в профессиях, подверженных воздействию ИИ, теперь покидают работу с более высокой скоростью, чем до запуска ChatGPT. Это открытие сделано Джеффри Санзенбахером из Центра исследований пенсионного обеспечения Бостонского колледжа.

      Ключевая деталь заключается в том, куда они попадают. Увеличение проявляется в виде безработицы, а не выхода на пенсию, что означает, что эти люди остаются без работы и продолжают искать.

      Как работает исследование

      Исследование сочетает данные текущего опроса населения США с индексом воздействия ИИ от Инициативы Digital Planet Университета Тафтса. Воздействие измеряет, насколько хорошо ИИ может выполнять задачи работы, а не просто то, обречена ли работа.

      Результаты впечатляют. Веб-дизайнеры, веб-разработчики, архитекторы баз данных, компьютерные программисты и ученые данных находятся на самом верху, в то время как операторы горных работ, санитарки и маляры находятся внизу.

      Дизайн сравнивает период до запуска ChatGPT в ноябре 2022 года с периодом после. Это важно, потому что подверженные и неподверженные воздействиям профессии уже вели себя по-разному.

      Обратное

      Вот что делает результат поразительным. До ChatGPT пожилые работники в профессиях, подверженных воздействию ИИ, были значительно менее склонны покидать работу, чем их сверстники.

      Это была ожидаемая закономерность. Офисные работы менее физически тяжелые, лучше оплачиваемые и легче сохранять их на протяжении длительного времени.

      С момента запуска это преимущество в значительной степени исчезло. Уровень выхода работников, подверженных воздействию, увеличился настолько, что компенсировал тот старт, который у них был раньше.

      Цифры, работа за работой

      Модель предсказывает, насколько изменился уровень выхода для каждой профессии. Маляры, находящиеся на низком уровне воздействия, увидели рост примерно на 2%.

      Компьютерные программисты увидели увеличение более чем на 25%, с прогнозируемыми выходами, увеличившимися с 8,7% до 11,1%. Бухгалтеры и аудиторы выросли примерно на 22%, с 9,9% до 12,1%.

      Таким образом, ущерб ложится на образованных и хорошо оплачиваемых. Работники в подверженных профессиях с большей вероятностью являются белыми, более чем в два раза чаще имеют диплом и зарабатывают около 1410 долларов в неделю по сравнению с 869 долларами для неподверженных.

      Это переворачивает обычную историю об автоматизации. Эта волна не начинается на заводском этаже.

      Три способа, как это происходит

      Санзенбахер описывает механизмы. Автоматизация может просто заменить работника, толкая его в безработицу или из рабочей силы.

      Давление на внедрение технологии также может вытолкнуть людей. Некоторые работники предпочли бы уйти, чем учиться новой системе в конце карьеры, что исследователи наблюдали, когда распространились персональные компьютеры.

      Третий путь идет в противоположном направлении. Более высокая производительность может повысить зарплаты и позволить работникам сосредоточиться на более увлекательных задачах, продлевая карьеры, а не заканчивая их.

      Разрыв в принятии технологий указывает, в какую сторону наклоняются пожилые работники. Около 18% работников в возрасте от 50 до 64 лет используют генеративный ИИ, что значительно ниже показателей среди людей в возрасте тридцати и сорока лет, а дети осваивают его в три раза быстрее, чем взрослые.

      Отношения соответствуют этому. Опрос AARP показал, что 18% людей старше 55 лет рассматривают ИИ исключительно как возможность, в то время как 28% видят в нем исключительно угрозу.

      Что исследование не говорит

      Эффекты скромны в абсолютных величинах, и автор осторожен в этом. Он предупреждает, что это ранний анализ и что следует проявлять осторожность.

      Два фактора могут повлиять на результаты в любом направлении. Сокращения в государственном исследовании могли сильно ударить по профессиям, подверженным воздействию ИИ, преувеличивая эффект, в то время как текущий бум стартапов в области ИИ может поддерживать спрос на ученых данных и занижать то, что происходит, когда этот бум прекращается.

      А подверженные профессии все еще являются более безопасными в целом. Даже после увеличений программисты покидают работу реже, чем маляры, потому что работа менее физическая и лучше оплачиваемая.

      Честное прочтение — это сужение, а не коллапс. ИИ сокращает разрыв в продолжительности карьеры между хорошо оплачиваемой и низкооплачиваемой работой, начиная с верхушки.

      Почему это важно больше, чем кажется

      Потеря работы в 58 лет — это не то же самое, что потеря работы в 28 лет. Невольное увольнение в конце карьеры часто становится ранней пенсией, которую никто не выбирал, на пенсии, которую никто не планировал.

      Политическое столкновение прямое. Государства продолжают предлагать людям работать дольше, чтобы укрепить пенсионные системы, в то время как технологии могут тихо толкать их в противоположном направлении.

      Это также усложняет заверения отрасли, включая мнение Сэма Альтмана о том, что апокалипсис рабочих мест из-за ИИ маловероятен. Апокалипсис не требуется, чтобы разрушить последние рабочие десять лет конкретного 59-летнего бухгалтера.

      Работодатели уже перестраиваются вокруг технологий, как это произошло, когда GM уволила 600 IT-работников в обмен на навыки ИИ. Опыт — это плохая защита, когда навык, который заменяют, — это тот, который от вас не ожидают.

      TNW писала о людях, оставшихся без работы из-за сокращений в технологиях и шумихи вокруг ИИ, и это исследование подкрепляет эти данные. Именно поэтому такие предложения, как предоставление общественности доли в компаниях ИИ, продолжают набирать популярность.

      Люди, наиболее подверженные риску, сделали все, что последние сорок лет говорили им делать. Они получили диплом, устроились на офисную работу и избегали работы, которая ломает спину, и оказывается, что именно эта работа была первой, которую научились выполнять машины.