«Ми представляємо новий показник ризику витіснення робочої сили штучним інтелектом. Він поєднує теоретичні можливості великих мовних моделей (LLM) із реальними даними про їх використання. Цей показник надає більшої ваги автоматизованим (на відміну від допоміжних) та професійним сценаріям застосування технологій», — повідомляє компанія.
Читайте также: Директор з розробки диджитал-продуктів «Київстар» Михайло Нестор залишає компанію і переходить у сферу deftech
Розробник Claude зазначає, що ці дані можуть стати по-справжньому корисними для дослідників та політиків, які, ймовірно, захочуть використати ці висновки для захисту майбутніх кадрів від масштабного витіснення з ринку праці.
У дослідженні аналізуються такі показники, як співвідношення теоретичного та фактичного проникнення ШІ у різні типи професій, найбільш вразливі посади, а також відмінності в рівнях впливу ШІ».
Замість того щоб бути суто системою попередження про втрату робочих місць, Anthropic стверджує, що це дослідження може допомогти компаніям визначити сфери, де працівникам потрібна підтримка у підвищенні кваліфікації.
Один із наборів даних демонструє не лише теоретичне охоплення професій штучним інтелектом, а й фактичне. Сфери менеджменту, бізнесу та фінансів, комп’ютерних наук і математики, природничих і соціальних наук, юриспруденції, мистецтва та медіа, а також офісної та адміністративної діяльності належать до тих, що можуть зазнати найбільшого впливу, проте реальність така, що фактичні рівні проникнення ШІ в ці сфери в кілька разів нижчі.
Читайте также: Українська The Fourth Law представила автономний дрон-перехоплювач «Зеров-8»
Також Anthropic показав десятку професій, які найбільше піддаються впливу ШІ. Відповідно до інших даних, що свідчать про широке використання Claude для написання коду, на першому місці опинилися програмісти (75% покриття завдань). За ними йдуть представники служби підтримки клієнтів, чиї основні завдання ми все частіше бачимо в обсягах трафіку наших власних API. Нарешті, оператори введення даних, чия головна робота — читання вихідних документів та перенесення даних — підлягає значній автоматизації, мають рівень покриття у 67%.
Anthropic також пропонує провести додаткові дослідження того, як випускники адаптуються до змін у тенденціях найму — більше даних та контексту можуть свідчити про те, що вони знаходять можливості в інших сферах, попри те, що певний набір даних вказує, наприклад, на сповільнення пропозицій для початкових рівнів.
Читайте также: Nvidia заявила, що більше не планує інвестувати в OpenAI та Anthropic