ChatGPT Çıkışından Önce Zaten Azalan AI’den Etkilenen İşler

Yeni bir çalışmaya göre, AI’den etkilenen işler ChatGPT çıkışı öncesinde zaten azalmaya başlamıştı, ancak bu becerilere sahip öğrenciler daha yüksek maaşlarla ve daha hızlı işe alım süreçleriyle karşılaştı.

ABD üniversiteleri arasındaki geniş bir araştırma işbirliği, AI’ye karşı savunmasız işlerin krizi’nin kökenlerinin ChatGPT’nin 2022 sonlarında çıkışıyla çakışmadığını, sondern bu sorunların yılın başlarında, görünüşte ilişkisiz nedenlerle ortaya çıktığını buldu.

Ayrıca, rapora göre, üniversite bölümleri daha fazla “AI’e maruz kalmış” olan mezunlar, aslında ChatGPT piyasaya sürüldükten sonra daha yüksek ilk iş maaşlarına ve daha kısa iş arama sürelerine sahip oldu.

Bu yeni çalışma, 10 milyondan fazla LinkedIn profili, işsizlik kayıtları ve sigorta talepleri dahil olmak üzere üç büyük ölçekli veri setini kullanıyor. Yazarlar şunları söylüyor:

‘Sonuçlarımız, 2022-2024 yılları arasında LLM’e maruz kalmış işçiler ve mezunlar için işgücü piyasası sonuçlarının kötüleşmesinin, LLM uygulamalarının kitlesel piyasaya sürülmesinden önce zaten başlamış olduğunu gösteriyor. Yüksek maruz kalmış mesleklerde işsizlik riski, 2022 başlarında – ChatGPT’den önce – artmaya başladı ve çoğu meslek ve eyalette, çıkışıyla çakışan hiçbir kesinti gözlemlemedik.

‘Erken kariyer çalışanları orantısız bir şekilde etkilendi: 2021-2023 mezunları, yüksek maruz kalmış işlere daha düşük oranlarda girdi ve ilk işlerine ulaşmak için daha uzun gözlemlediğimiz gecikmeler yaşadılar, açıklar açıldı, yine de 2022 sonundan önce. Aynı zamanda, LLM ilgili eğitim bu ortam içinde değerli kaldı.’

Bu yeni çalışma, AI’nin zaten zayıflamış bir işgücü piyasasına girdiğini, daha geniş ekonomik ve sektörel baskılar tarafından şekillendirilen bir işgücü piyasasına girdiğini öne sürüyor ve AI’yi tamamlayan becerilerin piyasa değerini koruduğunu veya hatta kazandığını belirtiyor.

Yazarlar, makaleyi ChatGPT’nin Kasım 2022 çıkışının, AI öncesi ve AI dahil işgücü piyasası arasındaki son bulucu olarak görülmemesi gerektiği konusunda uyararak bitiriyor ve aynı zamanda Büyük Dil Modellerinin (LLM’ler) ortaya çıkan etkisini dikkate alması gereken eşzamanlı koşulların bir dizi olduğunu belirtiyorlar:

‘Bu bulgular, araştırması ve politikası için etkileri vardır. İlk olarak, ChatGPT’nin çıkışının AI’nin işgücü piyasası etkisinin temiz bir doğal deney olarak muamele görmemesi konusunda uyarıyor: LLM’lerin yayılmasını işgücü piyasası zayıflamasıyla ilişkilendiren tasarımlar, AI difüzyonunu para politikası, sektörel talep ve/veya pandemi sonrası ayarlamalar gibi eşzamanlı makroekonomik değişikliklerle karıştırma riski taşır.’

Yazarlar, üniversitelerin ve eğitim programlarının, yazma, kodlama ve bilgi sentezi gibi genellikle “AI’ye karşı savunmasız” olarak tanımlanan becerileri bırakmaması gerektiğini öneriyor. Çalışmanın sonuçlarına göre, bu becerileri AI ile birlikte çalışacak şekilde, çıkışlarını kontrol ederek, kaliteyi değerlendirerek ve sohbet botlarını araç olarak değil, yerine geçecek olarak kullanarak öğretmek, mezunların kararsız bir işgücü piyasasında rekabetçi kalmasına yardımcı olabilir.

Yeni çalışma, AI’ye maruz kalmış işler ChatGPT’den önce kötüleşti olarak adlandırılıyor ve Pittsburgh Üniversitesi, Stanford Üniversitesi, Chapman Üniversitesi ve Columbia Üniversitesi’nden beş araştırmacı ile Microsoft’un AI Ekonomi Enstitüsü ve Revelio Labs’tan oluşan bir ekip tarafından gerçekleştirildi.

Yöntem ve Veri

Makalenin bulguları, yazarlara göre, önceki raporlara, Stanford Üniversitesi’nin Dijital Ekonomi Laboratuvarı’ndan birine ve Anthropic CEO’sunun Mayıs 2025’te AI’nin tüm giriş seviyesi beyaz yakalı işlerin yarısını ortadan kaldırabileceği konusunda uyardığına karşı bir zıtlık oluşturuyor*.

Yazarların analitik yöntemi, ilk olarak AI tarafından otomatikleştirilen işlerde çalışan işçiler arasında işsizlik oranını inceledi, maruz kalma altı haneli Standard Meslek Sınıflandırması (SOC) kodları kullanılarak tanımlanan ve daha geniş iki haneli SOC kategorileri için maruz kalma seviyelerini tahmin etmek üzere ortalamalandı.

Aylık idari veriler, ABD Çalışma Bakanlığı’nın İstihdam ve Eğitim İdaresi tarafından derlenen ETA 203 raporundan alındı ve işsizlik yardımı talep eden kişilerin en son mesleğini detaylandırıyor.

Bu veri noktaları, daha sonra her bir eyalette aylık işsizlik riskini tahmin etmek için İş İstatistikleri Bürosu’nun Mesleki İstihdam ve Ücret İstatistikleri programından alınan yıllık meslek düzeyinde istihdam rakamlarıyla birleştirildi.

Tarihsel olarak, makale, AI’ye karşı en savunmasız işlerin, daha az savunmasız rollere kıyasla %20-80 daha düşük işsizlik riskine sahip olduğunu belirtiyor ve bu farkın pandemi sırasında uzaktan çalışmaya uygun işlerin daha dayanıklı olduğu için genişlediğini belirtiyor. Bu avantaj, 2022 başlarında开始 erimeye başladı ve 2023-2024 yıllarına gelindiğinde, fark büyük ölçüde ortadan kalktı:

AI’ye maruz kalmış işlerde işsizlik riski 2022 başlarında yükselmeye başladı, uzun bir süreli istikrarı sona erdirdi. A bu dönüşü ChatGPT çıkışından önce yüksek ve düşük maruz kalma rolleri arasındaki farkın daralması olarak gösteriyor; B riskin en çok maruz kalmış beşinci dilimlerde yoğunlaştığını, bir çukurdan sonra yükseldiğini ve sonra düzeldiğini ortaya koyuyor; C bu etkiyi bilgisayar ve matematik işlerine bağlıyor, diğer alanların çoğu istikrarlı kaldı. Risk, ABD eyaletleri boyunca aylık olarak ölçüldü ve üç aylık olarak ortalamalandı. Kaynak

Gördüğümüz gibi, yazarlar meslekleri “AI maruziyeti”ne göre beşinci dilimlere ayırdı ve bunları zaman içinde izledi. Daha az maruz kalmış işler tutarlı bir şekilde daha yüksek işsizlik riski ve daha güçlü mevsimsel varyasyon gösterdi, tüm gruplar 2020’de pandemi sırasında zirveye ulaştı ve 2022 başlarında bir çukura ulaştı.

Bu düşük noktadan sonra, işsizlik riski en çok maruz kalmış beşinci dilimlerde yükselmeye başladı, ChatGPT çıkışından önce ve sonra düzeldi. Bilgisayar ve matematik işleri, ChatGPT çıkışından önce işsizlik riskinde en büyük artışı gördü, sonra düzeldi. Diğer rollerde önemli bir değişiklik olmadı. Bazı eyaletler, Kaliforniya, Washington ve Alaska, ChatGPT çıkışından sonra artışlar gördü, ancak ulusal risk seviyeleri pandemi öncesi normlara yakın kaldı, daha önceki ekonomik baskıların etkisini gösteriyor.

Veri Göz önünde Bulundurmaları

Yazarlar, istatistiksel olarak işsizlik riskinin iş türleri arasında desenler göstereceğini, ancak belirli gruplar – Örneğin, işsizlik yardımı talep etmeye hak kazanmamış veya önceki bir işten gelen yeni mezunlar – için sonuçları yakalamayacağını belirtiyorlar. Diğer araştırmalar ve endüstri iddiaları, erken kariyer çalışanlarının AI’den en çok etkilendiğini öne sürüyor, bu da genel işsizlik verilerinin en çok etkililenleri kaçırdığını gösteriyor.

Bu sınırlamayı aşmak için, yeni çalışma Revelio Labs tarafından sağlanan 10.584.980 LinkedIn profiline başvurdu. Her bir kayıt, eğitim geçmişini, diploma türünü, alanını, mezuniyet yılını ve üniversiteyi, kariyer verisi gibi iş unvanlarını (altı haneli SOC kodlarına eşlenmiştir), işverenleri, başlama tarihlerini ve konumları içeriyordu.

Maaşlar, ‘bir proprietary machine learning model’ kullanılarak tahmin edildi, vize başvuruları, kendi bildirimleri ve kamu iş ilanları dahil olmak üzere rolle ilgili ayrıntıları ve bireysel kariyer yollarını birleştirdi.

Gerçek maaşlar doğrulanamadığından, analiz ayrıca mezunların mezuniyet tarihinden itibaren üç yıl içinde ilk gözlemlenen işlerine başlamak için kaç ay geçirdiklerini izledi, bu dönemde kaydedilen hiçbir istihdama sahip olmayanlar hariç (bu, işgücü piyasası sürtünmesi için bir proxy olarak hizmet etti, mezunların işe alındıklarında profillerini güncelledikleri varsayımı ile):

2022’den sonra işe giren mezunlar, LLM’e maruz kalmış işleri güvence altına almak için daha uzun sürdü, ancak bu işgücü piyasası performansındaki düşüş ChatGPT çıkışından önce başladı. A LLM’e maruz kalmış ilk işlere sahip mezunların genellikle daha hızlı işe alındığını, ancak 2022’den sonra bu modelin tersine döndüğünü gösteriyor; B yüksek maaşlı roller için benzer bir gecikme gösteriyor, ancak menos belirgin; ve C 2021 ve 2022 mezunlarının, önceki cohorts’tan daha düşük oranlarda LLM’e maruz kalmış işlere girdiğini, ChatGPT’den önce underperformance’ın ortaya çıktığını ortaya koyuyor. Son olarak, D düşük maruz kalma işleri için eşdeğer bir kayma göstermediğini, düşüşün yaygın LLM benimsemesinden önce geldiğini gösteriyor.

Yazarlar, iş arama süresini mezuniyet cohorts’u boyunca analiz etti, aylık iş açıklarını eyalet ve sektöre göre kontrol etti ve diploma türünü, alanını, üniversiteyi ve LLM’lerin iş maruziyetini SOC kodları kullanarak tanımladı.

ChatGPT çıkışından önce, yüksek maruz kalmış rollere giren mezunlar genellikle iş arama süresince daha az zaman harcadı. 2023 ve 2024 cohorts’u için bu model tersine döndü, maruz kalmış rollere daha uzun sürdü.

Bu vurgulanmalıdır, makale, sonuçların ChatGPT’den sonra kötüleştiğini belirtirken, bu düşüşün daha önce başladığını ve sonrasında devam ettiğini gösteriyor, ani bir ChatGPT sonrası çöküş fikrini zayıflatıyor ve düşüş eğilimini tamamen LLM benimsenmesine atfetmeyi de zayıflatıyor.

Eğitim Maruziyeti

AI ve istihdam tartışmasındaki merkezi bir endişe, öğrencilerin büyük dil modelleri tarafından otomatikleştirilebilecek becerilerde, örneğin yazma, kodlama veya sentezde eğitim almaya devam edip etmemeleridir. Eğer bu beceriler piyasa değerini kaybetmişse, o zaman en çok maruz kalmış mezunlar daha kötü performans gösterecektir. Bunu test etmek için, yazarlar LLM ilgili görevlere eğitim maruziyetini LinkedIn profillerini milyonlarca üniversite müfredatıyla eşleştirerek tahmin etti ve ChatGPT’den önce ve sonra erken iş sonuçlarını izledi:

LLM ilgili görevlere eğitim maruziyeti, ChatGPT’den sonra daha güçlü erken kariyer sonuçlarını öngörüyor. 2022’den sonra mezun olan ve daha fazla otomatikleştirilebilir becerilere maruz kalan mezunlar, daha hızlı işe alındı ve daha yüksek maaşlar kazandı, yüksek LLM mesleki maruziyetine bağlı cezaları kısmen telafi etti. Tüm modeller, iş açıkları oranlarını, iş türünü ve eğitim geçmişini kontrol ediyor.

ChatGPT çıkışından önce, bu eğitim maruziyeti, iş arama süresine veya maaşa net bir bağlantı göstermedi. ChatGPT’den sonra, daha hızlı işe alım ve daha yüksek başlangıç maaşlarıyla ilişkili görünüyor. Yüksek LLM maruziyeti olan roller, ChatGPT’den sonra daha kötü sonuçlar verdi, ancak daha fazla AI hizalı programlardan mezun olanlar daha az etkilendi.

AI’ye karşı savunmasız olduğu düşünülen beceriler, aslında daha iyi erken kariyer sonuçlarını destekledi.

Eğer LLM’ler mezunların işgücü piyasası performansının kötü olmasından sorumlu olsalardı, o zaman eğitim maruziyetinin, işe alım sırasında değer katmayan, gereksiz becerileri göstereceğini beklerdik.

Ancak sonuçlarımız, ChatGPT çıkışından sonra mezunlar için AI’ye maruz kalmış becerileri öğretmenin daha iyi sonuçlar verdiğini gösteriyor. Bu bağlantılar, LLM ilgili eğitimin ChatGPT çıkışından sonra değerini kaybettiği görüşüyle uzlaşması zor.

Yazarlar, işgücü piyasasının zaten daha önceki olaylar ve eğilimler tarafından şekillendirildiğini öne sürerek bitiriyor. Şu anda, ChatGPT ve AI’nin genel olarak işgücü piyasası eğilimlerine olan etkisini, işgücü piyasası düşüşünün başlangıcına katkıda bulunan diğer güçlerden ayırmak imkansız görünüyor.