По мнению Der Spiegel и академических источников из США и Европы, громкие заявления о «волне безработицы из-за ИИ» часто расходятся с данными. Разбираемся, на каких цифрах строятся выводы — и почему в разных странах картина отличается.
Паника в кабинетах топ-менеджеров: «половину офисов заменит ИИ»
В корпоративных верхах царит редкое единодушие: технологии вот-вот ударят по нижним ярусам иерархии. Отсюда и резкие прогнозы:
«Искусственный интеллект заменит половину всех офисных сотрудников», — заявил недавно глава Ford Джим Фарли.
Ещё более мрачный сценарий рисует руководитель Anthropic Дарио Амодеи: по его словам, уже со следующего года безработица в США пойдёт вверх и за пять лет может достичь 20 % — уровня времён Великой депрессии. Неудивительно, что заголовки в духе «Кровавая баня среди офисных служащих» (Axios) расходятся вирусно. Скепсис у многих топ-менеджеров возникает разве что относительно скорости катастрофы, а не её неизбежности.
Между тем ИИ-сервисы действительно распространяются стремительно: у одного только ChatGPT 700–800 млн регулярных пользователей. Логичный страх работников: раньше после вытеснения роботами можно было «пересесть» в другие профессии — а что, если теперь машины осваивают навыки быстрее, чем рождаются новые вакансии?
«Дымящийся пистолет» Стэнфорда: удар по стартовым позициям
В конце августа у сторонников сценария «массового вытеснения» появился, казалось бы, решающий аргумент: исследование команды знаменитого экономиста Эрика Бриньолфссона (Stanford). Учёные проанализировали массив электронной зарплатной ведомости крупнейшего американского провайдера — данные о 25 млн сотрудников.
Выводы тревожные: суммарная занятость в США росла, но неравномерно по возрастам. С осени 2022 года (дебют ChatGPT) шансы на трудоустройство у молодёжи в ряде отраслей заметно ухудшились — особенно там, где профессии ранее признавали «наиболее ИИ-экспонированными». Для соискателей 22–25 лет количество вакансий сократилось примерно на 13 %. Самый тяжёлый фронт — junior-разработчики и клиентская поддержка, то есть сферы, где уже сегодня эффективно работают ИИ-инструменты. На первый взгляд — ИИ-апокалипсис уже начался.
Чикагская «холодная ванна»: эффект ИИ на общую занятость не виден
Но не все учёные спешат бить в колокола. Экономист Андерс Хумлум (University of Chicago), который вместе с коллегой Эмили Вестергор оценивает проникновение ChatGPT в бизнес-процессы, получает другую картину: хотя технология пришла в большинство компаний, она «не оказывает негативного влияния на занятость». Иными словами, никаких признаков того, что рынок труда «мчит в пропасть», он не видит.
Секрет расхождения — в данных и институтах. Хумлум изучает Данию, где новые тренды быстро отражаются в найме: рынок ближе к практикам «hire and fire», но поддержан мощным социальным государством (flexicurity). Исследователям доступна уникальная «панель»: обезличенные данные по занятости, доходам, налогам, биографиям — плюс возможность рассылать опросники через обязательные цифровые почтовые ящики.
Результаты: чат-боты уже в повседневной работе многих (43 % сотрудников работодатели поощряют пользоваться ИИ), но экономический эффект скромен — в среднем работники экономят лишь 2,8 % времени. По Хумлуму, ИИ ни к «волнам найма», ни к «массовому вытеснению» не ведёт.
Есть и важная оговорка: на входе в карьеру у датчан фиксируются те же провалы, что и в США — падение стартовых позиций у молодых. Но это наблюдается и в фирмах с активным ИИ, и без него, что, по словам Хумлума, указывает на иные причины, а не на ИИ.
Похожий итог даёт и свежая работа Йельского университета: на рынке труда «не обнаружено системного сбоя» из-за ИИ — большинство страхов о грядущем «вырубании» рабочих мест не подтверждаются.
Германия: молодёжь страдает не от ИИ, а от «кризиса обновления»
В немецкую дискуссию о «пожирателях рабочих мест» вмешивается экономист Энцо Вебер (Институт исследований рынка труда и профессий, научное подразделение Федерального агентства по труду). Его данные: с 2019 года спрос на квалифицированные кадры слегка снижается, и связано это прежде всего с промышленным кризисом, начавшимся тогда.
Безработица среди молодёжи выросла чуть сильнее средней, но это типично для фазы спада. При этом новых вакансий после лет стагнации особенно мало, и именно от нехватки «точек входа» молодёжь страдает сильнее всего. По словам Вебера, «молодые страдают не от ИИ, а от кризиса обновления немецкой экономики». Массовых увольнений среди хорошо образованных специалистов не видно, безработица у выпускников вузов ниже средней. Спрос на хорошо обучённых экспертов остаётся устойчивым — тренд растёт как по линейке.
Почему занятость растёт, даже когда машины делают больше
Это парадокс лишь на первый взгляд. История прогресса такова: старые занятия исчезают, но возникают новые. Массовые увольнения попадают в заголовки, а выигравших видно позже. Технологии запускают три механизма:
- Рост производительности: оставшиеся работники делают больше за меньшее время (вспомните «гвоздевые пистолеты» у плотников).
- Эффект дохода и спроса: больше заказов → больше доходов → больше потребления → рост занятости в других секторах.
- Новые индустрии: iPhone «стер» рабочие места в Nokia, но создал целую app-экономику. По оценкам экономических историков, около 63 % современных профессий в 1940 году просто не существовало.
Опасность не «супер-ИИ», а «так-себе автоматизации»
Несмотря на заявления Кремниевой долины, суперинтеллект, превосходящий людей во всём, пока не возник. Нобелевский лауреат Дарон Аджемоглу предупреждает о другой угрозе — волне «so-la-la-автоматизаций»: компании внедряют ИИ, который заменяет человека один-к-одному, не давая крупного прироста производительности. Тогда экономики почти не выигрывают, а прибыль перераспределяется ещё сильнее в пользу капитала, топ-менеджеров и узкой группы «незаменимых» специалистов. Широкие слои населения оказываются в проигрыше.
Такое уже случалось в предыдущие технологические циклы: общее число рабочих мест редко падало, но соотношение между достойно оплачиваемыми и прекарными работами съезжало. Спрос на топ-экспертов рос десятилетиями; ручной труд часто тоже находил спрос, если он дешевле робота (пример — курьеры). А вот средний класс специалистов с хорошей, но не элитной квалификацией попадал под наибольшее давление — именно он больше всех страдает от «так-себе автоматизации».
Почему Германия пережила «эпоху роботов» мягче США — и чему это учит про ИИ
В США один промышленный робот, по оценкам, вытеснял труд шести квалифицированных рабочих. В Германии занятость в промышленности тоже сжималась, но мягче, и главное — менее травматично:
- В США волны увольнений бьют по возрастным специалистам, которым потом трудно найти сопоставимую работу.
- В Германии старших работников удерживали дольше, дообучали, переводили на более сложные задачи. Сокращения шли в основном за счёт меньшего найма новичков — а молодые могли относительно легче перестроить карьеру.
Экономист Йенс Зюдекум (Университет Дюссельдорфа) формулирует это так: «многие рабочие в Германии даже выиграли от роботизации». Ключ — в институтах:
- Там, где профсоюзы сильнее, потери рабочих мест меньше.
- Производственные советы не блокируют автоматизацию, а поднимают её планку, не допуская внедрения «так-себе решений». В итоге компании ставят более мощных роботов, получают больший прирост производительности, а сотрудники — часть выигрыша (через зарплаты и программы переобучения). Новая работа распределяется справедливее.
Свежая работа экономиста Оливера Шленкера (ifo Institute) также подчёркивает важность профсоюзов в управлении автоматизацией.
По мнению Der Spiegel, именно этот немецкий «рецепт» может пригодиться и в эпоху ИИ. Сам Зюдекум предупреждает: опаснее всего — если на фоне американских новостей в коллективах расползётся технофобия. История немецкой роботизации показывает: автоматизация обычно не наказывает тех, кто её осваивает. Проигрывают скорее те, кто тормозит. «Кто не подхватывает волну, теряет долю рынка — и в итоге больше рабочих мест», — резюмирует он.
Где реальная угроза — и что с этим делать
- Данные расходятся по странам и возрастам. США видят просадку стартовых позиций для молодёжи в «ИИ-чувствительных» профессиях; Дания фиксирует тот же провал, но без общего удара по занятости и, вероятно, по иным причинам. Германия объясняет слабый набор молодых структурным кризисом обновления, а не ИИ.
- Главный риск — качество, а не количество рабочих мест. Без грамотной политики фирмы могут наводнить процессы «середняковым» ИИ, который заменяет людей без прироста эффективности, усиливая поляризацию доходов.
- Институты имеют значение. Профсоюзы, производственные советы, корпоративные договорённости о переобучении и совместном распределении выигрыша повышают шанс, что ИИ станет ускорителем производительности, а не усилителем неравенства.
- Стратегия для бизнеса и государства.
- Фильтровать «так-себе автоматизации», стимулируя внедрение ИИ там, где доказан существенный эффект на производительность.
- Инвестировать в апгрейд компетенций работников среднего звена — именно они под наибольшим давлением.
- Поддерживать инфраструктуру «мягкой адаптации»: от налоговых стимулов за переобучение до социальных буферов при переходах.
- Расширять вход в профессию: стажировки, dual studies, субсидии для первых рабочих мест — чтобы снять «узкое горлышко» найма.
Картина, которую рисуют панические заголовки, слишком прямолинейна. По данным Стэнфорда, Йеля, University of Chicago и европейских институтов, ИИ меняет структуру спроса на труд — но масштаб «сметающей волны» сильно преувеличен. Реальная битва разворачивается не за число рабочих мест, а за их качество, маршруты входа для молодых и способность институтов превратить автоматизацию в рост производительности, а не в рост неравенства.
Настоящая статья была подготовлена на основе материалов, опубликованных Der Spiegel. Автор не претендует на авторство оригинального текста, а представляет своё изложение содержания для ознакомительных целей.
Оригинальную статью можно найти по ссылке здесь.
Все права на оригинальный текст принадлежат Der Spiegel.
