Искусственный интеллект
Влияние искусственного интеллекта и магистратуры на будущее рабочих мест

За последние годы искусственный интеллект (ИИ) значительно вырос, что вызвало волнение и вызвало обеспокоенность по поводу будущего занятости. Большие языковые модели (LLM) являются последним примером этого. Эти мощные подмножества ИИ обучены на огромных объемах текстовых данных, чтобы понимать и генерировать человеческий язык.
В соответствии с отчет LinkedIn, 55% ее членов по всему миру могут испытать некоторые изменения в своей работе из-за развития искусственного интеллекта.
Понимание того, как ИИ и LLM изменят рынок труда, имеет решающее значение для предприятий и сотрудников, чтобы адаптироваться к изменениям и оставаться конкурентоспособными в быстро растущей технологической среде.
В этой статье рассматривается влияние ИИ на рабочие места и то, как автоматизация рабочей силы повлияет на занятость.
Большие языковые модели: катализаторы разрушения рынка труда
Согласно Goldman Sachs, генеративный искусственный интеллект и LLM потенциально могут вскоре разрушить 300 миллионов рабочих мест. Они также предсказывают, что 50% рабочей силы рискуют потерять работу из-за интеграции ИИ в рабочие процессы бизнеса.
LLM все чаще автоматизируются задачи, которые раньше считались исключительной прерогативой людей. Например, специалисты LLM, прошедшие обучение на обширных хранилищах предыдущих взаимодействий, теперь могут отвечать на запросы о продуктах, генерируя точные и информативные ответы.
Это снижает нагрузку на персонал и обеспечивает более быстрое круглосуточное обслуживание клиентов. Более того, LLM постоянно развиваются, выходя за рамки обслуживания клиентов и используются в различных приложениях, таких как разработка контента, перевод, юридические исследования, разработка программного обеспечения и т. д.
Большие языковые модели и генеративный искусственный интеллект: автоматизация
LLM и генеративный ИИ становятся все более распространенными, что может привести к частичной автоматизации и потенциальному вытеснению одних работников, одновременно создавая возможности для других.
1. Изменение рутинных задач
ИИ и LLM преуспевают в решении повторяющихся задач с определенными правилами, таких как ввод данных, планирование встреч и создание базовых отчетов.
Эта автоматизация позволяет работникам сосредоточиться на более сложных задачах, но вызывает опасения по поводу потери рабочих мест. Поскольку ИИ и LLM становятся более способными автоматизировать рутинные задачи, потребность в человеческом вкладе снижается, что приводит к сокращению рабочих мест. Однако меньше всего пострадают те профессии, которые требуют высокой степени человеческого контроля и участия.
2. Отрасли, подверженные риску автоматизации
Секторы с большим объемом рутинных задач, такие как производство и администрация, наиболее подвержены Автоматизация искусственного интеллекта и LLM. Из-за своей способности оптимизировать такие операции, как ввод данных и планирование производственных линий, LLM представляют собой риск для рабочих мест в этих секторах.
Согласно отчету Goldman Sachs, автоматизация искусственного интеллекта преобразует рабочую силу, повышая эффективность и производительность, а также подвергает миллионы рутинных и ручных работ высокому риску.
3. Потенциальная потеря низкоквалифицированных рабочих мест
Ожидается, что влияние ИИ на низкоквалифицированную рабочую силу в будущем будет расти. Склонность автоматизации на основе ИИ к навыкам усложнила для тех, у кого меньше технических знаний, рост занятости. Это связано с тем, что автоматизация увеличивает разрыв между высококвалифицированными и низкоквалифицированными работниками.
Низкоквалифицированные работники могут сохранить свои рабочие места только благодаря программам высококачественного образования, профессиональной подготовки и переподготовки. Они также могут столкнуться с трудностями при переходе на более новую, более высокооплачиваемую и высококвалифицированную работу, в которой используются технологии искусственного интеллекта.
Это становится более очевидным по мере того, как последний отчет McKinsey прогнозирует, что низкооплачиваемые работники в 14 раз чаще нуждаются в смене работы. Без повышения квалификации или перехода на новые, совместимые с искусственным интеллектом должности они рискуют остаться позади на быстро развивающемся рынке труда.
4. Роль искусственного интеллекта и LLM в оптимизации процессов
В бизнес-среде происходят значительные изменения из-за растущего внедрения искусственного интеллекта и LLM. Недавний отчет от Workato приводит убедительную статистику: в 28 году операционные группы автоматизировали 2023% своих процессов.
ИИ и LLM меняют правила игры, сокращая эксплуатационные расходы, оптимизируя задачи за счет автоматизации и улучшая качество обслуживания.
Будущее работы в эпоху ИИ
Хотя ИИ неизбежен, при наличии достаточных ресурсов и достаточной подготовки сотрудники могут использовать ИИ и LLM для повышения производительности в своих повседневных рутинных задачах.
Так, например, Национальное бюро экономических исследований (NBER) утверждает, что агенты службы поддержки, использующие инструмент генеративного искусственного интеллекта (GPT), увеличили свою производительность примерно на 14%. Это показывает потенциал сотрудничества между людьми и машинами.
Хотя ИИ, несомненно, меняет рынок труда, его интеграцию следует рассматривать как возможность, а не угрозу. Истинный потенциал заключается в сотрудничестве человеческой интуиции, творчества и эмпатии в сочетании с аналитическим мастерством ИИ.
Переквалификация для LLM и генеративного искусственного интеллекта
Хотя GPT мог генерировать тексты и изображения, его преемники, такие как ГПТ-4о, беспрепятственно обрабатывать и генерировать контент в форматах текста, аудио, изображений и видео.
Это показывает, что новые мультимодальные LLM и технологии искусственного интеллекта быстро развиваются. Переподготовка становится необходимой для выживания как современных организаций, так и работников из-за влияния искусственного интеллекта на будущее рабочих мест. Некоторые из важных навыков включают в себя:
- Подсказки инженерного характера: LLM полагаются на подсказки для определения своих результатов. Научиться создавать четкие и краткие подсказки станет ключевым фактором в раскрытии их истинного потенциала.
- Беглость данных: Умение работать с данными и понимать их имеет важное значение. Сюда входит сбор, анализ и интерпретация данных, влияющих на ваше взаимодействие с LLM.
- ИИ-грамотность: Базовые знания об ИИ, включая его возможности и ограничения, будут иметь важное значение для эффективного сотрудничества и общения с этими мощными инструментами.
- Критическое мышление и оценка: Хотя программы LLM могут быть впечатляющими, важно оценить их результаты. Оценка, обновление и анализ работы LLM имеют важное значение.
Этические последствия применения ИИ на рабочем месте
Присутствие ИИ на рабочем месте имеет свои плюсы и минусы, которые необходимо тщательно учитывать. Первое, конечно, повышает производительность и снижает затраты. Однако неправильное применение может также иметь неблагоприятные последствия.
Вот некоторые этические соображения, которые должны стать частью более широкого повествования:
- Алгоритмическая предвзятость и справедливость: Алгоритмы ИИ могут усиливать предвзятости, обнаруженные в данных, на которых они обучаются, что может привести к несправедливым решениям о найме.
- Конфиденциальность сотрудников: ИИ полагается на огромные объемы данных о сотрудниках, что вызывает опасения по поводу возможного неправильного использования этой информации, что может привести к безработице.
- Неравенство: Более широкое использование искусственного интеллекта в рабочих процессах создает такие проблемы, как неравенство или недоступность. Такие инициативы, как программы повышения квалификации и переквалификации, могут помочь снизить негативное воздействие ИИ на сотрудников в организациях.
Парадигмы на рабочем месте меняются в результате интеграции искусственного интеллекта и LLM. Это сильно повлияет на будущее работы и карьеры.
Дополнительные ресурсы и информацию об искусственном интеллекте и науке о данных см. Unite.ai.