Вплив штучного інтелекту та магістратури на майбутнє робочих місць

Штучний інтелект (ШІ) надзвичайно зріс за останні роки, що викликало хвилювання та занепокоєння щодо майбутнього зайнятості. Великі мовні моделі (LLM) є останнім прикладом цього. Ці потужні підмножини штучного інтелекту навчаються на величезній кількості текстових даних, щоб розуміти та генерувати людську мову.

У відповідності з звіт LinkedIn55% її глобальних членів можуть відчути певні зміни у своїй роботі через зростання ШІ.

Знання того, як штучний інтелект і магістерські програми можуть підірвати ринок праці, має вирішальне значення для компаній і співробітників, щоб адаптуватися до змін і залишатися конкурентоспроможними в технологічному середовищі, що швидко розвивається.

У цій статті досліджується вплив штучного інтелекту на робочі місця та те, як автоматизація в робочій силі вплине на зайнятість.

Великі мовні моделі: каталізатори зриву ринку праці

За даними Goldman Sachs, генеративний штучний інтелект та магістерські програми можуть найближчим часом порушити 300 мільйонів робочих місць. Вони також передбачили, що 50% робочої сили ризикують втратити роботу через інтеграцію штучного інтелекту в бізнес-процеси.

LLM дедалі більше автоматизують завдання, які раніше вважалися винятковою сферою праці людей. Наприклад, магістри права, які пройшли навчання на основі величезних сховищ попередніх взаємодій, тепер можуть відповідати на запити щодо продукту, створюючи точні та інформативні відповіді.

Це зменшує робоче навантаження на персонал і дозволяє швидше цілодобово обслуговувати клієнтів. Крім того, LLM постійно розвиваються, виходячи далеко за межі обслуговування клієнтів і використовуються в різних програмах, таких як розробка контенту, переклад, юридичні дослідження, розробка програмного забезпечення тощо.

Великі мовні моделі та генеративний ШІ: автоматизація

LLM і генеративний ШІ стають все більш поширеними, що може призвести до часткової автоматизації та потенційного витіснення одних працівників, створюючи можливості для інших.

1. Переформатування рутинних завдань

AI та LLMs відмінно справляються з повторюваними завданнями з визначеними правилами, такими як введення даних, планування зустрічей і створення базових звітів.

Ця автоматизація дозволяє працівникам зосередитися на більш складних завданнях, але викликає занепокоєння щодо переміщення робочих місць. Оскільки AI та LLM стають більш здатними автоматизувати рутинні завдання, попит на людський внесок зменшується, що, як наслідок, викликає переміщення робочих місць. Однак найменше постраждають роботи, які вимагають високого рівня людського контролю та участі.

2. Галузі під загрозою автоматизації

Сектори з великим обсягом рутинних завдань, як-от виробництво та адміністрування, найбільш вразливі до Автоматизація AI та LLM. Завдяки своїй здатності оптимізувати такі операції, як введення даних і планування виробничої лінії, LLM становлять ризик для робочих місць у цих секторах.

Source

Згідно зі звітом Goldman Sachs, автоматизація штучного інтелекту перетворить робочу силу на ефективність і продуктивність, а також піддасть високому ризику мільйони рутинних і ручних робіт.

3. Потенційна втрата низькокваліфікованих робочих місць

Очікується, що в майбутньому вплив ШІ на низькокваліфіковану робочу силу зростатиме. ​Природа автоматизації, керованої штучним інтелектом, упереджена до кваліфікації, тим, хто має менші технічні знання, було складніше розвиватися на своїй посаді. Це тому, що автоматизація збільшує розрив між висококваліфікованими та низькокваліфікованими працівниками.

Низькокваліфіковані працівники можуть зберегти свої робочі місця лише за допомогою високоякісної освіти, навчання та програм перекваліфікації. Вони також можуть зіткнутися з труднощами при переході на нові, високооплачувані та висококваліфіковані роботи, які використовують технології ШІ.

Це стає більш очевидним, оскільки останній звіт McKinsey прогнозує, що низькооплачувані працівники мають у 14 разів більше шансів змінити роботу. Без підвищення кваліфікації або переходу на нові посади, сумісні з ШІ, вони ризикують залишитися позаду на ринку праці, що швидко розвивається.

4. Роль штучного інтелекту та магістра права в оптимізації процесів

Значні зміни відбуваються в бізнес-ландшафті через зростаюче впровадження штучного інтелекту та магістратури. Недавній звіт з Workato показує переконливу статистику: у 28 році операційні команди автоматизували вражаючі 2023% своїх процесів.

AI та LLM змінюють правила гри, зменшуючи операційні витрати, оптимізуючи завдання за допомогою автоматизації та покращуючи якість послуг.

Майбутнє праці в епоху ШІ

Хоча штучний інтелект неминучий, за наявності достатніх ресурсів і достатньої підготовки співробітники можуть використовувати штучний інтелект і магістерські програми для підвищення продуктивності своїх повсякденних завдань.

Наприклад, Національне бюро економічних досліджень (NBER) стверджує, що агенти служби підтримки клієнтів, які використовують інструмент generative AI (GPT), підвищили свою продуктивність приблизно на 14%. Це демонструє потенціал співпраці між людьми та машинами.

Хоча ШІ, безсумнівно, змінює ринок праці, його інтеграцію слід розглядати як можливість, а не загрозу. Справжній потенціал полягає у співпраці між людською інтуїцією, креативністю та емпатією в поєднанні з аналітичною майстерністю ШІ.

Перекваліфікація для магістрів права та генеративного штучного інтелекту

Хоча GPT міг генерувати тексти та зображення, його наступники, як GPT-4o, легко обробляти та генерувати вміст у форматах тексту, аудіо, зображень і відео.

Це свідчить про те, що нові мультимодальні LLMs і технології ШІ швидко розвиваються. Завдяки впливу штучного інтелекту на майбутнє робочих місць, перекваліфікація стає важливою як для сучасних організацій, так і для працівників, щоб вижити. Деякі з важливих навичок включають:

• Інженерні підказки: LLM покладаються на підказки, щоб керувати своїми результатами. Навчання створювати чіткі та лаконічні підказки стане ключовим фактором у досягненні їх справжнього потенціалу.
• плавність даних: Важливо вміти працювати з даними та розуміти їх. Це охоплює збір, аналіз та інтерпретацію даних, що впливає на вашу взаємодію з LLM.
• ШІ грамотність: Базові знання про штучний інтелект, включаючи його можливості та обмеження, будуть необхідними для ефективної співпраці та спілкування за допомогою цих потужних інструментів.
• Критичне мислення та оцінка: Хоча LLM можуть бути вражаючими, оцінка їхніх результатів є важливою. Оцінка, оновлення та аналіз роботи LLM є важливими.

Етичні наслідки ШІ на робочому місці

Наявність штучного інтелекту на робочому місці має свої плюси та мінуси, які необхідно ретельно розглянути. Перше, звичайно, підвищує продуктивність і знижує витрати. Однак якщо прийняти його з шкодою, він також може мати негативні наслідки.

Ось деякі етичні міркування, які повинні бути частиною більшої розповіді:

• Алгоритмічні зміщення та справедливість: Алгоритми штучного інтелекту мають потенціал для посилення упереджень, виявлених у даних, на яких вони навчаються, що може призвести до несправедливих рішень щодо найму.

• Конфіденційність співробітників: ШІ покладається на величезну кількість даних про співробітників, що викликає занепокоєння щодо можливого зловживання цією інформацією, що може призвести до безробіття.

• нерівність: Розширене використання штучного інтелекту в робочих процесах створює такі проблеми, як нерівність або недоступність. Такі ініціативи, як програми підвищення кваліфікації та перекваліфікації, можуть допомогти зменшити негативний вплив штучного інтелекту на співробітників у різних організаціях.

Парадигми робочого місця змінюються в результаті інтеграції ШІ та магістратури. Це сильно вплине на майбутнє роботи та кар’єри.

Щоб отримати додаткові ресурси та інформацію про штучний інтелект та науку про дані, ознайомтеся Unite.ai.