Мне нравятся такие статьи. Но они не набирают просмотров — потому что открыто говорят «мы не знаем» вместо тотальной паники.

MIT Technology Review поговорили с экономистом из Чикаго. Вопрос простой: AI реально заберет рабочие места или нет?

Ответ неудобный: мы понятия не имеем.

Смотрите: OpenAI и Anthropic измеряют «exposure» — какой процент задач в профессии AI теоретически может выполнить. Допустим, 50% разработчика может выполнить AI. Выглядит научно. Выглядит как данные. Но это НЕ ТЕ данные.

Это даже не тот вопрос.

Для нас с вами ключевой вопрос такой: если AI делает разработку дешевле, спрос на софт вырастет или нет? Потому что если вырастет сильно — компании наймут БОЛЬШЕ инженеров (или будут больше платить). Если не вырастет — уволят (или станут меньше платить). Это называется эластичность спроса по цене. Ее обычно в районе 10-го класса проходят. Проблема экспертов-паникеров в том, что для большинства профессий данных по эластичности просто не существует.

Высокий exposure ИТ в AI может говорить о том, что инженеров массово сократят. Но так же он может говорить, что миру потребуется в два раза больше инженеров.

Без данных об эластичности спроса мы просто не знаем ответа.

Экономист в интервью говорит: «нам нужен Манхэттенский проект по сбору этих данных.» Задача нерешаема без вливания тонны ресурсов, которые вливать никто не будет. А пока — все прогнозы про AI и работу это гадание. Это весело и интересно (и давайте честно: сейчас мы все это делаем), но к будущему отношения не имеет.

Так что когда в следующий раз кто-то уверенно скажет вам «через 5 лет AI заменит всех» — спросите его: покажи мне эластичность спроса в этой области. Ответом будет тишина.