Роботи ‘під загрозою від AI’ вже знижувалися до запуску ChatGPT

Основне нове дослідження показало, що роботи під загрозою від AI вже зникли до запуску ChatGPT, але студенти, які пройшли навчання в цих навичках, мали вищу зарплату та швидше працевлаштування.

Розширена нова дослідницька співпраця між університетами США показала, що походження кризи робочих місць, вразливих до AI не збігаються з запуском ChatGPT у кінці 2022 року, а радше що ці питання починаються раніше в році, через очевидно не пов’язані причини.

Далі, звіт показує, що випускники, чиї університетські спеціальності були більш “вразливі до AI”, були насправді пов’язані з вищою зарплатою та коротшим пошуком роботи після того, як ChatGPT увійшов на ринок.

Нова робота використовує три великомасштабні набори даних, включаючи понад десять мільйонів профілів LinkedIn, а також дані про безробіття та страхові претензії. Автори заявляють:

‘Наші результати показують, що погіршення результатів на ринку праці в 2022-2024 роках для працівників та випускників, які піддаються впливу LLM, вже розпочалося до масового виходу застосунків LLM. Ризик безробіття в високовразливих професіях підвищувався починаючи з початку 2022 року – ще до ChatGPT – і в більшості професій та штатів ми не спостерігаємо жодкої різкої зміни, що збігається з його введенням.

‘Робітники на початку кар’єри були ảnh hưởngовані непропорційно: випускники 2021-2023 років вступали до високовразливих професій у нижчих темпах і мали триваліші затримки до першої роботи порівняно з попередніми випускниками, з розривами, які знову відкрилися до кінця 2022 року. Тим часом освіта, пов’язана з LLM, залишилася цінною в цьому середовищі.’

Нова робота переформулює зростання AI як входження на ринок праці вже ослабленого широкими економічними та сектор-специфічними тисками, і відзначає, що навички, які доповнюють AI, зберегли, а можливо навіть здобули, ринкову вартість.

Автори завершують свою роботу тим, що запуск ChatGPT у листопаді 2022 року не повинен розглядатися як термінатор між ринком праці до AI та ринком праці з AI, і що ряд одночасних обставин повинен бути розглянутий разом з впливом Large Language Models (LLM):

‘Ці результати мають наслідки для дослідження та політики. По-перше, вони застерігають проти того, щоб розглядати запуск ChatGPT як чистий природний експеримент для впливу AI на ринок праці: конструкції, які приписують послаблення ринку праці після 2022 року в першу чергу LLM, ризикують плутати поширення AI з одночасними макроекономічними зрушеннями (можливі приклади включають монетарну політику, секторальний попит та/або післяпандемічний адаптаційний період).’

Автори пропонують, що університети та програми навчання не повинні відмовлятися від навичок, часто описуваних як “вразливі до AI”, таких як письмо, кодування та інформаційний синтез. Згідно з результатами, отриманими в роботі, навчання цих навичок у спосіб, який працює разом з AI, з акцентом на перевірці виведення, оцінці якості та використанні чат-ботів як інструментів, а не замін, може допомогти випускникам залишитися конкурентоспроможними на нестабільному ринку праці.

Нове дослідження названо Роботи, вразливі до AI, погіршувалися до ChatGPT, і походять від п’яти дослідників, пов’язаних з різними кафедрами Університету Піттсбурга, Стенфордського університету, Університету Чепмена та Колумбійського університету, у співпраці з Інститутом економіки AI компанії Microsoft у Редмонді та Revelio Labs у Нью-Йорку.

Метод і дані

Результати роботи, як зазначають автори, є різким контрастом до попередніх звітів, включаючи один від Лабораторії цифрової економіки Стенфорду, а також темні передвістя від відомих осіб, таких як генеральний директор Anthropic, який попередив у травні 2025 року, що AI ‘може ліквідувати половину всіх початкових білих-коларових робіт’*.

Метод аналізу авторів спочатку досліджував безробіття серед працівників у професіях, найбільш вразливих до автоматизації, керованої AI, з визначенням вразливості за допомогою шестизначних кодів Стандартної класифікації професій (SOC), усереднених для оцінки рівнів вразливості для ширших двозначних категорій SOC.

Місячні адміністративні дані були отримані з звіту ETA 203, складеного Управління зайнятості та професійної підготовки Міністерства праці США, що містить інформацію про останню зайнятість людей, які звернулися за безробіттям.

Ці дані були потім об’єднані з річними даними про зайнятість на рівні професій від програми Статистики зайнятості та заробітної плати Бюро статистики праці, що дозволило оцінити ризик безробіття щомісячно для кожної професії в кожному штаті (де ризик визначався як ймовірність того, що працівник у певній професії звернеться за безробіттям).

Історично, як зазначається в роботі, роботи, найбільш вразливі до AI, мали на 20-80% нижчий ризик безробіття порівняно з менш вразливими ролями, з розривом, який збільшувався під час пандемії, коли робота, здатна до віддаленого виконання, виявилася більш стійкою. Ця перевага почала знижуватися на початку 2022 року, і до 2023-2024 років різниця майже зникла:

Ризик безробіття в роботах, вразливих до AI, почав зростати на початку 2022 року, закінчивши довгий період відносної стабільності. A показує цю зміну як звуження розриву між високовразливими та низьковразливими ролями до запуску ChatGPT. B показує, що зростання було зосереджено в найбільш вразливому квінтілі, з ризиком, який зростав після мінімуму, а потім стабілізувався. C показує, що це явище спостерігалося в комп’ютерних та математичних роботах, тоді як більшість інших галузей залишилися стабільними. Ризик вимірювався щомісяця по штатах і усереднювався квартально. Джерело

Як ми бачимо на графіках вище, автори згрупували професії у квінтілі за “вразливістю до AI” та відстежували їх у часі. Менш вразливі роботи постійно показували вищій ризик безробіття та сильнішу сезонну зміну, з усіма групами, які досягли піку під час пандемії у 2020 році та досягли мінімуму на початку 2022 року.

Після цього мінімального рівня ризик безробіття почав зростати у найбільш вразливих квінтілях, ще до запуску ChatGPT, а потім стабілізувався, а не прискорився у місяці, що слідували.

Комп’ютерні та математичні роботи мали найбільше зростання ризику безробіття до запуску ChatGPT, а потім стабілізувалися. Більшість інших ролей показали мало змін. Деякі штати, включаючи Каліфорнію, Вашингтон та Аляску, мали підвищення ризику після ChatGPT, але загальні рівні ризику залишилися близько до передпандемічних норм, вказуючи на вплив попередніх економічних тисків.

Умови даних

Автори зазначають, що статистично ризик безробіття буде показувати закономірності серед типів робіт, але не відображає результати для конкретних груп – таких як недавні випускники, які можуть не мати права на допомогу або не мати попередньої роботи для звіту. Інші дослідження та промислові заяви свідчать, що робітники на початку кар’єри відчувають найбільший вплив від AI, що означає, що загальні дані про безробіття можуть пропустити тих, хто найбільш постраждав.

Щоб подолати цю обмеження, нове дослідження використало 10 584 980 профілів LinkedIn, наданих Revelio Labs. Кожен запис із набору даних включав детальну історію освіти, що охоплює тип ступеня, галузь навчання, рік закінчення та університет, разом із даними про кар’єру, такими як назви посад (відображені на шестизначні коди SOC), роботодавці, дати початку роботи та місця.

Заробітна плата була оцінена за допомогою “пропрієтарної моделі машинного навчання”, навченої на заявах на візу, самооголошених записах та публічних вакансіях, що включає як деталі ролі, так і індивідуальні кар’єрні траєкторії.

Оскільки фактичні заробітні плати не могли бути перевірені, аналіз також відстежував кількість місяців, які випускники витратили на початок першої спостережуваної роботи протягом трьох років після закінчення навчання, виключивши тих, хто не мав записаної зайнятості в цей період (це метрика, яка служила заміною ринку праці, припускаючи, що випускники оновлюють свої профілі, коли вони прийняті на роботу):

Випускники, які вступили на ринок праці після 2022 року, витратили більше часу на пошук роботи в роботах, вразливих до LLM, але цей спад у результаті ринку праці розпочався місяцями до запуску ChatGPT. Вище, A показує, що випускники з високовразливими першими роботами зазвичай знайшли роботу швидше, поки ця тенденція не змінилася після 2022 року; B показує подібну затримку для високоплатних ролей, хоча менш виражену; і C показує, що 2021 і 2022 роки вступили до робіт, вразливих до LLM, у нижчих темпах, ніж попередні випускники, з недопрацюванням, яке виникло до ChatGPT. Нарешті, D показує, що немає еквівалентної зміни для низьковразливих робіт, що підтверджує, що спад передував широкому прийняттю LLM.

Автори проаналізували тривалість пошуку роботи серед випускників різних років, контролюючи місячні вакансії по штатах та галузям, а також враховуючи різниці у типі ступеня, галузі навчання та університеті, з вразливістю до LLM, визначеною за кодами SOC.

До запуску ChatGPT випускники, які вступали до високовразливих ролей,一般но витратили менше часу на пошук роботи, ніж їхні однолітки. Для 2023 і 2024 років ця тенденція змінилася, з високовразливими ролями, які займали більше часу на пошук роботи.

Слід підкреслити, що хоча робота зазначає, що результати погіршилися після ChatGPT, дані показують, що цей спад розпочався місяцями раніше і продовжувався після цього, підкреслюючи ідею про раптовий спад після ChatGPT, і також підкреслюючи атрибуцію (тривалої) тенденції вниз цілком до LLM.

Освіта та вразливість

Одна з центральних проблем у дебатах про AI та зайнятість полягає в тому, чи повинні студенти продовжувати навчання навичкам, які великі мовні моделі можуть автоматизувати, таких як письмо, кодування або синтез. Якщо ці навички втратили ринкову вартість, то випускники, які найбільш вразливі до них, повинні мати гірші результати. Щоб перевірити це, автори оцінили освітню вразливість до завдань, пов’язаних з LLM, за допомогою профілів LinkedIn, зіставлених з мільйонами університетських програм, а потім відстежили результати на ринку праці до та після ChatGPT:

Освітня вразливість до завдань, пов’язаних з LLM, передбачає сильніші результати на початку кар’єри після ChatGPT. Випускники після 2022 року з більшією вразливістю до автоматизованих навичок були прийняті на роботу швидше та мали вищу зарплату, частково компенсуючи штрафи, пов’язані з високою професійною вразливістю до LLM. Усі моделі контролюють відкриття робочих місць, тип роботи та освітній фон.

До появи ChatGPT ця освітня вразливість не показала чіткої зв’язку з тривалістю пошуку роботи чи заробітною платою. Після ChatGPT вона, здається, пов’язана з швидшим прийняттям на роботу та вищою початковою зарплатою. Хоча професії з високою вразливістю до LLM мали тенденцію до гірших результатів після ChatGPT, випускники з більш орієнтованими на AI програмами були менше постраждалими.

Навички, які вважаються вразливими до автоматизації, здаються, підтримують кращі результати на початку кар’єри.

‘Якщо LLM є винуватцем поганих результатів на ринку праці для випускників, то ми повинні бачити, що освітня вразливість вказує на зайві навички, які не додають вартості під час пошуку роботи.

‘Але наші результати показують, що навчання навичкам, вразливим до AI, дає кращі результати для випускників після запуску ChatGPT. Ці асоціації важко узгодити з поглядом, що освіта, пов’язана з LLM, стала менш цінною після ChatGPT. Хоча не причинно-наслідкові, вони свідчать, що підготовка, пов’язана з LLM, є принаймні сумісною з кращими результатами на початку кар’єри в період після ChatGPT.’

Автори завершують свою роботу тим, що запуск ChatGPT у листопаді 2022 року не повинен розглядатися як термінатор між ринком праці до AI та ринком праці з AI, і що ряд одночасних обставин повинен бути розглянутий разом з впливом Large Language Models (LLM).

* Однак, певна частина поточних коментарів визнає, що такий тип апокаліптичних прогнозів від засновників, інвестованих в AI, більше схожий на астротурфінг, з метою враження потенційних клієнтів та інвесторів, а також підвищення цін на акції.

Опубліковано вперше у середу, 7 січня 2026 року