Anthropic выпускает отчет AI Economic Index: как искусственный интеллект меняет рынок труда

Системы искусственного интеллекта (ИИ) в ближайшие годы кардинально изменят методы работы людей. Чтобы глубже понять долгосрочное влияние искусственного интеллекта на рынок труда и экономику, компания Anthropic запустила "Экономический индекс Anthropic" (Антропология Исследовательский проект "Экономический индекс".

Первый отчет по индексу, основанный на КлодДанные из миллионов анонимных бесед на платформе .ai позволяют получить самые передовые сведения и анализ. В отчете представлена самая четкая картина того, как ИИ вписывается в задачи современной экономики. Наблюдатели отмечают, что объем данных и глубина анализа в отчете беспрецедентны, а Anthropic, похоже, намерена утвердиться в качестве лидера в области исследований экономического влияния ИИ.

Anthropic дополнительно открыла набор данных, на которых основывается этот анализ, чтобы исследователи могли использовать его. По мнению комментаторов, этот шаг демонстрирует открытость Anthropic к поощрению более широкого участия ученых в исследованиях экономического воздействия ИИ. Грядущий переход на рынке труда и его потенциальное влияние на занятость и производительность потребуют многостороннего политического ответа. В связи с этим Anthropic приглашает экономистов, экспертов в области политики и исследователей из других областей внести свой вклад в последующие исследования Индекса.

Основные выводы первого отчета Экономического индекса включают:

• Отраслевая концентрация приложений ИИ: В настоящее время ИИ используется в основном при разработке программного обеспечения и написании технических текстов. Более трети профессий (около 36%) используют ИИ по крайней мере для четверти соответствующих задач, а около 4% профессий используют ИИ на глубине трех четвертей своих задач. По мнению комментаторов, эти данные служат первым подтверждением проникновения ИИ в конкретные профессии, основанные на знаниях, но также свидетельствуют о том, что для применения ИИ еще многое предстоит сделать.
• Доминируют расширенные приложения: По сравнению с режимом автоматизации (43%), в котором ИИ непосредственно выполняет задачи, применение ИИ в большей степени сосредоточено на режиме дополнения (57%), то есть ИИ работает с людьми, чтобы дополнить их возможности в области проверки, обучения и итерации задач. По мнению аналитиков, это свидетельствует о том, что нынешние технологии ИИ лучше помогают людям, а не полностью заменяют человеческий труд, и что человеко-машинное сотрудничество, вероятно, станет основным способом работы на некоторое время в будущем.
• Области применения искусственного интеллекта и уровни заработной платы: ИИ чаще всего используется в задачах, связанных со средне- и высокооплачиваемыми профессиями, такими как программисты и специалисты по анализу данных. Однако в самых низкооплачиваемых и высокооплачиваемых профессиях ИИ используется сравнительно мало. Эксперты предположили, что это может отражать ограниченность нынешних возможностей ИИ, а также практические барьеры на пути внедрения технологий ИИ в различных отраслях. Кроме того, было высказано предположение, что технологии ИИ могут лучше подходить для выполнения задач, которые имеют определенный уровень сложности, но не требуют чрезмерного творческого подхода или навыков межличностного общения.

Чтобы глубже проанализировать первые выводы Anthropic, в следующем разделе мы расскажем о том, как ИИ используется на рынке труда.

Данные о том, как искусственный интеллект используется и применяется в различных отраслях экономики, получены из данных реальных пользователей Claude.ai. Цифры на графике представляют собой процент разговоров, связанных с Claude, которые относятся к определенным задачам, профессиям и категориям.

Представление о том, как ИИ проявляет себя на рынке труда

Последняя исследовательская работа Anthropic основана на долгосрочном изучении взаимосвязи между технологическими изменениями и рынком труда. Технологический прогресс менял трудовой ландшафт, начиная с прядильной машины времен промышленной революции и заканчивая современными роботами для производства автомобилей, а Anthropic сосредоточился на трансформационном воздействии искусственного интеллекта. В отличие от традиционных анкет или прогнозов на будущее, Anthropic располагает прямыми данными о том, как на самом деле используется ИИ. Критики утверждают, что такой подход позволяет избежать предвзятого отношения к субъективности и опирается непосредственно на данные о поведении пользователей, что делает выводы более объективными и убедительными.

Методология анализа профессиональных задач

Подход Anthropic основывается на важном моменте в экономической литературе: иногда аналитически более ценно сосредоточиться на "профессиональных задачах", чем на самих профессиях. Разные профессии часто содержат определенные общие задачи и навыки. Например, способность распознавать визуальные модели - это задача, которую должны выполнять дизайнеры, фотографы, специалисты по контролю безопасности и рентгенологи. Было отмечено, что такой аналитический подход, ориентированный на задачи, позволяет более точно отразить структурное воздействие технологических изменений на рынок труда.

Существуют различия в потенциале автоматизации или совершенствования различных типов задач с помощью новых технологий. В результате Anthropic ожидает, что ИИ будет выборочно применяться к конкретным задачам в разных профессиях. Анализируя задачи, а не только рабочие места в целом, Anthropic может получить более полное представление о том, как ИИ будет постепенно интегрироваться в экономику.

Система Clio: подключение приложений искусственного интеллекта к карьерным задачам

В исследовании использовался автоматизированный аналитический инструмент Clio (Claude Insight & Observation), разработанный компанией Anthropic, который позволяет анализировать данные о разговорах пользователей с Claude, защищая при этом их конфиденциальность. Anthropic проанализировал около миллиона разговоров (в частности, как Free, так и Pro версии разговоров на платформе Claude.ai) с Claude с помощью системы Clio. Anthropic использовала систему Clio для анализа примерно миллиона разговоров пользователей с Клодом (в частности, как в бесплатной, так и в Pro-версии разговоров на платформе Claude.ai), которые Clio смогла эффективно организовать и классифицировать в соответствии с профессиональными задачами. Рецензент отметил использование системы Clio как изюминку исследования, поскольку она смогла извлечь ценную экономическую информацию из огромного количества данных о диалогах, сохранив при этом строгую защиту конфиденциальности пользователей.

Исследовательская группа Anthropic, используя в качестве эталона систему классификации профессий, разработанную Министерством труда США, и обратившись к Информационной сети профессий, поддерживаемой Министерством труда ONET (Occupational Information Network) база данных. oСистема Clio сравнивает каждый диалог с ONET сопоставляются записи задач (процесс показан ниже). Затем Anthropic следует за ONET, которая дополнительно группирует задачи в профессии, представляющие эти задачи, и группирует профессии в более широкие категории, такие как "образование и библиотеки", "бизнес и финансы" и т.д.

Система Clio компании Anthropic преобразовывала беседы с Клодом (данные строго конфиденциальны; вверху слева) в профессиональные задачи (вверху посередине) и далее в профессии/профессиональные категории, полученные из O*NET (вверху справа). Эти данные затем использовались для различных анализов (нижний ряд; более подробно рассматривается ниже).

Выводы

Распределение заявок на ИИ по типам должностей. Анализ данных, проведенный Anthropic, показал, что задачи и профессии с наибольшим уровнем внедрения ИИ сконцентрированы в категории "Компьютеры и математика", которая в основном охватывает профессии, связанные с разработкой программного обеспечения. 37,2% пользовательских запросов, отправленных Клоду, попали в эту категорию, охватывая такие задачи, как модификация программного обеспечения, отладка кода и устранение неполадок в сети. В обзоре отмечается, что нет ничего удивительного в том, что область программной инженерии находится на переднем крае внедрения ИИ - ведь сама технология ИИ берет свое начало в компьютерной науке.

Вторая по величине категория - "Искусство, дизайн, спорт, развлечения и медиа" (10,3% пользовательских запросов), которая в значительной степени отражает использование Клода для всех типов задач по написанию и редактированию. Аналитики считают это признаком того, что ИИ начинает проявлять себя и в творческих отраслях, особенно в сфере создания контента. Как и ожидалось, наименьшая доля внедрения ИИ приходится на профессии, связанные с большим количеством ручного труда, такие как "сельское хозяйство, рыболовство и лесное хозяйство" (на них пришлось всего 0,11 TP3T пользовательских запросов).

Anthropic также сравнила процент внедрения ИИ для каждого типа профессий в своем наборе данных с долей этих профессий на общем рынке труда. Результаты представлены на диаграмме ниже.

Для каждого типа работы оранжевые столбики представляют собой процент разговоров, связанных с Клодом, а серые - процент работников в экономике США с таким типом работы (данные из классификации профессий O*NET Министерства труда США).

Глубина внедрения ИИ в профессиях. Анализ Anthropic показывает, что лишь очень небольшое число профессий глубоко используют ИИ для большинства задач, к которым они имеют отношение. данные показывают, что только около 4% профессий применяют ИИ по крайней мере для 75% своих задач. однако более скромные применения ИИ распространены гораздо шире: около 36% профессий начали использовать ИИ по крайней мере для 25% своих задач. комментаторы считают, что это свидетельствует о том, что внедрение ИИ все еще находится на ранних стадиях и что глубокие приложения еще не получили широкого распространения, но поверхностные приложения уже начинают проникать. По мнению комментаторов, это говорит о том, что внедрение ИИ все еще находится на ранних стадиях, глубокие приложения еще не получили широкого распространения, но неглубокие приложения начинают проникать в широкий спектр отраслей.

Как и ожидал Anthropic, в наборе данных нет признаков полной автоматизации рабочих мест с помощью ИИ. Напротив, ИИ постепенно проникает во многие сегменты экономической деятельности, затрагивая лишь некоторые группы задач в большей степени, чем другие. По мнению аналитиков, это еще одно доказательство того, что нынешние технологии ИИ предпочитают улучшать уровень задач, а не заменять их на уровне рабочих мест.

Взаимосвязь между внедрением ИИ и уровнем заработной платы. База данных O*NET содержит данные о медианной годовой зарплате для каждой профессии в США. Anthropic включает эту информацию в свою аналитическую систему, что позволяет сравнить медианный уровень зарплаты в каждой отрасли со степенью использования ИИ в соответствующих задачах.

Интересный вывод заключается в том, что использование ИИ относительно невелико как в профессиях с низким, так и с очень высоким уровнем дохода (которые обычно требуют высокой степени ручных навыков, например парикмахеры и акушеры). В отличие от этого, в данных Anthropic, специфические профессии со средним и высоким уровнем дохода, такие как программисты и копирайтеры, демонстрируют высокую степень использования ИИ. Наблюдатели отмечают, что этот феномен поучителен и говорит о том, что ИИ может с большей вероятностью найти применение в профессиях со средним уровнем квалификации и средним уровнем дохода, основанных на знаниях, и в то же время быть относительно менее заменимым для профессий, требующих высокой степени ручных навыков или чрезвычайной компетентности.

На графике показана зависимость между медианной годовой зарплатой для той или иной профессии (ось x) и процентом диалогов Клода, связанных с этой профессией (ось y), и выделены некоторые репрезентативные профессии.

Автоматизация и усовершенствование. Anthropic также более глубоко рассматривает то, как "выполняются" задачи - в частности, какие задачи, как правило, "автоматизированы" (ИИ выполняет задачу напрямую, например, форматирование документа), а какие "дополнены" (ИИ сотрудничает с пользователем для выполнения задачи). Форматирование), а какие задачи являются "дополненными" (когда ИИ сотрудничает с пользователем для выполнения задачи).

В целом результаты исследования свидетельствуют в пользу "улучшающей" модели. Из всех проанализированных задач 57% относятся к приложениям по расширению возможностей, а 43% - к приложениям по автоматизации. Это означает, что в чуть более чем половине сценариев применения роль ИИ заключается не в замене человека при выполнении задач, а в "синергии" с человеком, участвуя в проверке (например, проверяя рабочий продукт пользователя), обучении (например, помогая пользователю в приобретении новых знаний и навыков) и итерации задач (например, помогая пользователю в проведении мозгового штурма или выполнении (например, помощь пользователям в проведении мозгового штурма или выполнении повторяющихся генеративных задач). Экспертный анализ показывает, что дополненные приложения встречаются несколько чаще, чем автоматизированные, что говорит о том, что инструменты ИИ, такие как Claude, в настоящее время в большей степени направлены на повышение продуктивности и креативности человека, чем на прямую замену человеческой рабочей силы.

На рисунке показано процентное соотношение дополненных и автоматизированных приложений в диалоге с Клодом, а также состав разбивки подтипов задач в каждой категории. Конкретные определения подтипов приведены в исследовательской работе Anthropic. "Поручение": делегирование задачи при минимальном взаимодействии с человеком; "петли обратной связи": выполнение задачи под руководством обратной связи от окружающей среды; "итерация задачи": оптимизация выполнения задачи в ходе совместного "Обучение": приобретение и понимание знаний; "Проверка": проверка и улучшение результатов работы.

Ограничения исследования

Данное исследование Anthropic представляет собой уникальный взгляд на то, как ИИ меняет рынок труда. Однако, как и в любом другом исследовании, в нем есть ряд существенных ограничений. К основным из них относятся:

• Определение рабочих сценариев: Anthropic не может точно определить, относится ли использование Claude пользователем для выполнения задачи к сфере работы. Пользователи, которые обращаются к Claude за советом по написанию или редактированию, могут действительно работать над задачей, но могут и просто выполнять личное хобби (например, писать роман). Комментаторы отмечают, что это является неотъемлемой методологической проблемой, и что в любом исследовании, основанном на данных пользовательского диалога, трудно полностью разграничить рабочие и нерабочие сценарии.
• Интерпретация поведения пользователей: Связано это с тем, что Anthropic не понимает, как пользователи используют результаты ответов Клода. Например, копируют ли пользователи и вставляют фрагменты кода напрямую? Проверяют ли они содержание ответов или принимают их некритично целиком? По данным Anthropic, некоторые сценарии работы приложений, которые кажутся "автоматизированными", на самом деле все еще находятся в "дополненном" режиме. Например, пользователь может попросить Claude написать для него полный меморандум (что якобы автоматизировано), но затем самостоятельно отредактировать и доработать его (что будет являться дополнением). По мнению аналитиков, этот феномен "автоматизированная оболочка, человеческое ядро" может привести к переоценке степени автоматизации.
• Ограничения источников данных: В настоящее время Anthropic анализирует данные пользователей только из тарифных планов Claude.ai Free и Pro и не рассматривает данные пользователей API, Team или Enterprise. Хотя в данные Claude.ai могут быть добавлены диалоги из нерабочих сценариев, Anthropic использует языковую модель для фильтрации данных, чтобы сохранить только диалоги, связанные с профессиональными задачами, что в некоторой степени смягчает проблему предвзятости данных. Несмотря на то что попытки фильтрации данных в некоторой степени смягчили предвзятость, полагаясь только на бесплатные и Pro-версии пользовательских данных Claude.ai, эксперты считают, что это может затруднить полное отражение истинной картины работы приложений ИИ корпоративного уровня.
• Ошибки при классификации задач: Из-за большого абсолютного числа типов заданий система Clio могла неверно обозначить некоторые диалоги в процессе классификации (см. полный текст статьи, особенно Приложение B, для получения дополнительной информации о том, как Anthropic проверял результаты анализа).
• Ограничения возможностей моделирования: В настоящее время Claude не имеет возможности генерировать изображения (кроме как косвенно через код), поэтому некоторые творческие приложения, связанные с изображениями, не были рассмотрены в данных исследования.
• Чрезмерный акцент на сценариях использования кодирования: Учитывая, что Claude называют одной из самых продвинутых моделей кодирования, Anthropic ожидает, что связанные с кодированием варианты использования могут быть перепредставлены в данных. Поэтому Anthropic не считает, что распределение приложений в текущем наборе данных полностью отражает общий ландшафт приложений ИИ. Рецензент подчеркивает, что исследовательская группа также откровенно признает ограниченность набора данных, особенно учитывая рыночную позицию Claude как помощника программиста, что может привести к перекосу результатов в сторону таких областей, как разработка программного обеспечения.

Выводы и направления будущих исследований

Использование технологий ИИ стремительно расширяется, а возможности моделей ИИ продолжают расти. В ближайшем будущем ландшафт рынка труда может существенно измениться. В результате Anthropic планирует со временем повторить многие из этих анализов, чтобы продолжить отслеживать потенциальные социальные и экономические изменения. Anthropic будет регулярно публиковать результаты и связанные с ними наборы данных в рамках Anthropic Economic Index - исследовательского проекта, который Anthropic, похоже, намерен продолжить, чтобы отслеживать и анализировать далеко идущие экономические и социальные последствия ИИ. Anthropic, похоже, намерен сделать этот долгосрочный, постоянный исследовательский проект, который будет продолжать отслеживать и анализировать далеко идущие экономические и социальные последствия ИИ.

Подобные продольные анализы помогут Anthropic глубже понять сложную взаимосвязь между ИИ и рынком труда. Например, Anthropic сможет динамично отслеживать тенденции в глубине внедрения ИИ в рамках профессий. Если в будущем ИИ будет по-прежнему применяться в основном для решения конкретных задач, и лишь в некоторых профессиях ИИ будет применяться для решения подавляющего большинства задач, то будущий рынок труда может быть более склонен к итеративной эволюции существующих профессий, а не к массовому вымиранию. anthropic также сможет постоянно отслеживать изменения в соотношении автоматизации и дополненных приложений, таким образом своевременно улавливая сигналы о том, в каких областях автоматизация становится все более распространенной. Аналитики считают, что отслеживание изменений этих ключевых показателей с течением времени поможет более точно определить, будет ли воздействие ИИ на рынок труда "разрушительным" или "постепенной эволюцией".

Исследование Anthropic предоставляет ценные данные о том, как на самом деле используется ИИ, но не дает прямых рекомендаций в отношении политики. Ответ на вопрос о том, как адекватно подготовиться к воздействию ИИ на рынок труда, вряд ли можно получить только на основе результатов отдельных исследований. Скорее, для этого необходимо сочетание фактических данных, социальных ценностей и практического опыта из различных областей, и Anthropic надеется использовать свою новую исследовательскую методологию, чтобы внести вклад в более четкое понимание этих важнейших вопросов. Конечной целью Anthropic является не просто академическое исследование, но и предоставление информации для разработки будущей политики и стратегий социального реагирования.

Для получения более подробной информации об анализах и выводах Anthropic, пожалуйста, прочтите Полный текст документа.