Работы, находящиеся под угрозой из-за ИИ, уже начали сокращаться до запуска ChatGPT

Масштабное новое исследование показало, что работы, находящиеся под угрозой из-за ИИ, уже начали сокращаться до запуска ChatGPT, но студенты, обученные в этих навыках, получили более высокую оплату и быстрее устроились на работу.

Обширное новое исследовательское сотрудничество между университетами США показало, что истоки кризиса работ, уязвимых для ИИ, не совпадают с запуском ChatGPT в конце 2022 года, а rather что проблемы начались раньше в году, поarently без видимой связи.

Кроме того, отчет показывает, что выпускники, чьи университетские специальности были более “экспонированы” ИИ, на самом деле были связаны с более высокой зарплатой и более быстрым трудоустройством после того, как ChatGPT вышел на рынок.

Новая работа использует три больших набора данных, включая более десяти миллионов профилей LinkedIn, а также записи о безработице и страховых претензиях. Авторы заявляют:

‘Наши результаты показывают, что ухудшение показателей на рынке труда в 2022-2024 годах для работников и выпускников, подверженных воздействию ИИ, уже началось до массового появления приложений ИИ. Риск безработицы в высокоэкспонированных профессиях начал расти в начале 2022 года – задолго до ChatGPT – и в большинстве профессий и штатов мы не наблюдаем резкого перелома, совпадающего с его появлением.

‘Работники в начале карьеры были затронуты непропорционально: выпускники 2021-2023 годов вступили в высокоэкспонированные профессии с более низкими темпами и испытали более длительные задержки в поиске первой работы по сравнению с предыдущими выпусками, с разрывами, которые открылись еще до конца 2022 года. В то же время образование, связанное с ИИ, осталось ценным в этой среде.’

Новая работа переосмысливает рост ИИ как вход на рынок труда, который уже был ослаблен более широкими экономическими и секторальными давлениями, и отмечает, что навыки, которые дополняют ИИ, сохранили, а возможно даже приобрели, рыночную стоимость.

Авторы заканчивают статью, предлагая, что запуск ChatGPT в ноябре 2022 года не должен рассматриваться как разделитель между рынком труда до ИИ и рынком труда, включающим ИИ, и что следует учитывать ряд одновременных обстоятельств, наряду с влиянием крупномасштабных языковых моделей (LLM):

‘Эти результаты имеют последствия для исследования и политики. Во-первых, они предостерегают от рассмотрения запуска ChatGPT как чистого естественного эксперимента для влияния ИИ на рынок труда: конструкции, которые приписывают ослабление рынка труда после 2022 года в основном ИИ, рискуют смешать распространение ИИ с одновременными макроэкономическими сдвигами (возможные примеры включают монетарную политику, секторальный спрос и/или послепандемическое регулирование).’

Авторы предлагают, что университеты и программы обучения не должны отказываться от навыков, часто описываемых как “уязвимые для ИИ”, таких как написание, программирование и информационный синтез. Согласно результатам, полученным в работе, обучение этим навыкам в том виде, который работает вместе с ИИ, с упором на проверку выводов, оценку качества и использование чат-ботов в качестве инструментов, а не замен, может помочь выпускникам остаться конкурентоспособными на нестабильном рынке труда.

Новое исследование озаглавлено Работы, подверженные воздействию ИИ, ухудшились до ChatGPT, и исходит от пяти исследователей, связанных с различными отделами Университета Питтсбурга, Стэнфордского университета, Университета Чепмена и Колумбийского университета, в сотрудничестве с Институтом экономики ИИ Microsoft в Редмонде и Revelio Labs в Нью-Йорке.

Метод и данные

Результаты статьи, как отмечают авторы, резко контрастируют с предыдущими отчетами, включая один из Стэнфордской лаборатории цифровой экономики, а также мрачные предсказания от известных личностей, таких как генеральный директор Anthropic, который предупредил в мае 2025 года, что ИИ ‘может уничтожить половину всех входных белых ворот’*.

Метод анализа авторов изначально исследовал безработицу среди работников в профессиях, наиболее подверженных автоматизации, обусловленной ИИ, с экспозицией, определенной с помощью шестизначных кодов Стандартной классификации профессий (SOC), усредненных для оценки уровня экспозиции для более широких двухзначных категорий SOC.

Ежемесячные административные данные были получены из отчета ETA 203, составленного Управлением занятости и обучения Министерства труда США, в котором подробно описывается последняя профессия людей, претендующих на продолжение выплаты пособия по безработице.

Эти данные были затем объединены с годовыми данными о занятости на уровне профессий из программы статистики занятости и заработной платы Бюро статистики труда, что позволило оценить ежемесячный риск безработицы для каждой профессии в каждом штате (где риск определялся как вероятность того, что работник в данной профессии претендует на продолжение выплаты пособия по безработице).

Исторически, как отмечает статья, профессии, наиболее подверженные воздействию ИИ, сталкивались с риском безработицы на 20-80% ниже, чем менее подверженные профессии, при этом разрыв расширялся во время пандемии, поскольку удаленная работа оказалась более устойчивой. Это преимущество начало разрушаться в начале 2022 года, и к 2023-2024 годам разница в основном исчезла:

Риск безработицы в работах, подверженных воздействию ИИ, начал расти в начале 2022 года, положив конец длительному периоду относительной стабильности. A показывает это обращение как сужение разрыва между высоко- и низкоэкспонированными ролями до запуска ChatGPT. B показывает, что рост был сосредоточен в наиболее подверженном квинтиле, с риском, растущим после минимума и затем стабилизирующимся. C показывает, что этот эффект был обусловлен компьютерными и математическими работами, в то время как большинство других областей оставались стабильными. Риск измерялся ежемесячно по всем штатам и усреднялся ежеквартально. Источник

Как мы видим на графиках выше, авторы сгруппировали профессии в квинтили по “экспозиции ИИ” и отслеживали их во времени. Менее подверженные профессии последовательно показывали более высокий риск безработицы и более сильную сезонную вариацию, с всеми группами, достигающими пика во время пандемии в 2020 году и достигающими минимума в начале 2022 года.

После этой низкой точки риск безработицы начал расти в наиболее подверженных квинтилях, задолго до запуска ChatGPT, и затем стабилизировался, а не ускорялся в последующие месяцы.

Компьютерные и математические работы показали самый большой рост риска безработицы до запуска ChatGPT, а затем стабилизировались. Большинство других ролей показали мало изменений. Некоторые штаты, включая Калифорнию, Вашингтон и Аляску, показали рост после ChatGPT, но национальные уровни риска оставались близкими к допандемическим нормам, указывая на влияние более ранних экономических давлений.

Учет данных

Авторы отмечают, что статистически риск безработицы раскроет закономерности по типам профессий, но не отражает результаты для конкретных групп – таких как недавние выпускники, которые могут не иметь права на пособие или не иметь предыдущей работы. Другие исследования и отраслевые заявления предполагают, что работники в начале карьеры сталкиваются с наибольшим воздействием ИИ, что означает, что общий уровень безработицы может пропустить тех, кто наиболее пострадал.

Чтобы преодолеть это ограничение, новое исследование использовало 10 584 980 профилей LinkedIn, предоставленных Revelio Labs. Каждая запись в наборе данных включала подробные истории образования, охватывающие тип степени, область изучения, год окончания и университет, а также карьерные данные, такие как названия должностей (сопоставленные с шестизначными кодами SOC), работодатели, даты начала и места.

Зарплаты оценивались с помощью “проприетарной модели машинного обучения”, обученной на заявках на визу, самоотчетных записях и публичных объявлениях о работе, включающей как детали роли, так и индивидуальные карьерные траектории.

Поскольку фактические зарплаты не могли быть проверены, анализ также отслеживал количество месяцев, которые выпускники тратили на поиск первой наблюдаемой работы в течение трех лет после окончания обучения, исключая тех, у кого не было записанной занятости в этот период (метрика, которая служила заменой трения на рынке труда, предполагая, что выпускники обновляют свои профили при приеме на работу):

Выпускники, вступающие в рабочую силу после 2022 года, тратили больше времени на поиск работы в подверженных воздействию ИИ профессиях, но это снижение результатов на рынке труда началось за месяцы до запуска ChatGPT. Выше A показывает, что выпускники с высокоэкспонированными первыми работами обычно находили работу быстрее, пока эта тенденция не изменилась после 2022 года; B показывает аналогичную задержку для высокооплачиваемых ролей, хотя менее выраженную; и C показывает, что выпускники 2021 и 2022 годов вступили в подверженные воздействию ИИ профессии с более низкими темпами, чем предыдущие выпуски, с недопроизводительностью, возникшей до ChatGPT. Наконец, D показывает, что нет эквивалентного сдвига для профессий с низкой экспозицией, подкрепляя, что спад предшествовал широкому внедрению ИИ.

Авторы проанализировали продолжительность поиска работы по выпускным когортам, контролируя ежемесячные вакансии по штатам и секторам, и учитывая различия в типе степени, области изучения и университете, с экспозицией работы ИИ, определенной с помощью кодов SOC.

До запуска ChatGPT выпускники, вступающие в высокоэкспонированные роли, обычно тратили меньше времени на поиск работы, чем их сверстники. Для выпускников 2023 и 2024 годов эта тенденция изменилась, и подверженные профессии потребовали больше времени для поиска.

Следует подчеркнуть, что, хотя статья гласит, что результаты ухудшились после ChatGPT, данные показывают, что это снижение началось раньше и продолжилось после, подрывая идею внезапного пост-ChatGPT коллапса, и также подрывая атрибуцию (продолжающейся) нисходящей тенденции полностью внедрению ИИ.

Образовательная экспозиция

Центральной проблемой в дискуссии об ИИ и занятости является вопрос, должны ли студенты продолжать обучение навыкам, которые крупномасштабные языковые модели могут автоматизировать, таким как написание, программирование или синтез. Если эти навыки потеряли рыночную стоимость, то выпускники, наиболее подверженные им, должны были бы хуже справляться. Чтобы проверить это, авторы оценили образовательную экспозицию задач, связанных с ИИ, используя профили LinkedIn, сопоставленные с миллионами университетских программ, а затем отслеживали ранние результаты на рынке труда до и после ChatGPT:

Образовательная экспозиция задач, связанных с ИИ, предсказывает более сильные ранние карьерные результаты после ChatGPT. Выпускники после 2022 года с большей экспозицией автоматизируемых навыков были наняты быстрее и получили более высокие зарплаты, частично компенсируя штрафы, связанные с высокой экспозицией профессий ИИ. Все модели контролируют уровень вакансий, тип работы и образовательный фон.

До появления ChatGPT эта образовательная экспозиция не показала четкой связи с временем поиска работы или зарплатой. После ChatGPT она, кажется, связана с более быстрым наймом и более высокой начальной зарплатой. Хотя профессии с высокой экспозицией ИИ склонны давать худшие результаты после ChatGPT, выпускники из более ИИ-ориентированных программ были менее затронуты.

РATHER чем уменьшать свою ценность, навыки, считающиеся уязвимыми для автоматизации, казалось, поддерживают лучшие ранние карьерные результаты.

‘Если ИИ был виновен в плохой производительности выпускников на рынке труда, то мы должны были бы увидеть, что образовательная экспозиция указывает на устаревшие навыки, которые не добавляют ценности при поиске работы.’

‘Однако наши результаты показывают, что обучение навыкам, подверженным воздействию ИИ, приводит к лучшим результатам для выпускников после запуска ChatGPT. Эти ассоциации трудно согласовать с мнением, что образование, связанное с ИИ, стало менее ценным после ChatGPT. Хотя не причинно, они предполагают, что подготовка, связанная с ИИ, является хотя бы совместимой с лучшими ранними карьерными результатами в пост-ChatGPT периоде.’

Авторы заканчивают, предлагая, что тенденции на рынке труда, изучаемые в статье, произошли на рынке труда, который уже формировался более ранними событиями и тенденциями. Поскольку это стоит, разделение влияния (на тенденции занятости) ChatGPT и ИИ в целом от не связанных сил, которые начали спад рынка, кажется невозможным, как попытка удалить соль из супа.

* Однако значительная часть текущего комментария признает, что этот тип мрачных предсказаний со стороны основателей, инвестирующих в ИИ, больше похож на астротурфинг, с целью ослепления потенциальных клиентов и инвесторов, а также повышения стоимости акций.

Опубликовано впервые в среду, 7 января 2026 года