AI Effects on Labor Market: Is AI Disrupting the Future of Work?, от Chamath Palihaptiya, PDF 120 слайдов:

1 Механики
- У лидеров взгляды оч. отличаются. Это не прогноз (пусть и про ближ. 6-24 мес), а механики + как думать from first principles
- Любая работа = набор задач - AI на них влияет
- Есть 3 слоя: exposure, adoption, реакция рынка труда

2 Exposure
- Связь AI & jobs: а) у работ есть их задачи + б) и есть pattern развития AI, можно так все работы оценить по индексу 0..100. Чем больше этот индекс, тем выше риск работам
- High risk: кто работает с текстом/символами (у кого выше ЗП, выше образование): финанализ, market research, закупщики, судьи, юристы, математики, computers science, аудиторы, банкиры, зарплатники итп
и
- Low risk: где physical manipulations [роботы отстают, пока, но все может и поменяться], presence, rich social interaction - строители, тренеры, медсестры, официанты итп
- New Moore’s Law: длина задачи работника, которое может делать AI - к 2029 это будет 1 мес (сейчас это 2 часа)

3 Adoption
- Exposure говорит что AI может делать, adoption - это решения людей и фирм применять ли AI. Diffusion - это более широкий процесс как инновация идет по популяции с течением времени. Exposure не равно adoption. Arvind Narayanan & Sayash Kapoor говорят, что даже если AI free итп, людям требуется время
- Если задачи автоматизируемы, adoption будут тормозить право/профсоюзы/консьюмеры
- AI это general tech, типа паровых машин, электричества, компов. Электричество разгонялось десятки лет. Компы тоже - фирмам нужны тренинги и комплементарные инструменты, чтобы реализовать productivity gains. Этот парадокс выливается в т.н. productivity J-Curve - что сперва early adopters могут видеть провал в своей производительности (люди разгребают AI slop), но потом осваивают, как именно применять gen AI. Впрочем, genAI за 3 года дошел до 40% penetration среди взрослых (инет за 6 лет, компы за 13 лет). 10% фирм освоили genAI (bias в сторону стартапов: у них нет legacy итп). Айти резко, юристы - смешано, creative arts - насторожено (и там судебные иски сдвинули в сторону licensed, consent-based, compensated uses)

4 Реакции рынка труда №1: Дополнение AI людей там, где это возможно - делать таски в работах быстрее и лучше, ownership остается у людей
- Кейс 1 knowledge workers: MS 365 Copilot - на 2 час/нед меньше времени на мэйлы, на -10% переработки, микс задач и митингов не поменялся
- 2 сhat support: не оч квалифицировання работа, люди начинают 15%-30% больше чатов процессить. А более high skill люди такого эффекта не видят
- 3 консультанты BCG с GPT4: low-performers стали быстрее +47%, а крутые консультанты на +17%
- 4 рентгенологи: в типовых болезнях ускоряет, в сложных случаях путает. Они стали работать больше - Jevons Paradox 1865г - когда что-то подешевело, спрос растет, а не убывает

5 №2: Вытеснение
- Часть работ AI заменит, когда-то исчезла роль телефонисток и щас тоже штат колл-центров и чат-поддержки снижается
- Но и посл. неск. лет идет оптимизация нанятых после печати $ в пандемию, и канеш junior staff любого рода меньше ищут. Mid и seniors не упали

6 №3: Реинтеграция Появляются и новые роли: AI-Related Engineering, AI Safety / Trust & Risk, model evaluators. Молчу про взлет индустрии датацентров и спрос на рабочих

7 AI-Work feedback cycle 3 слоя выше создают идущий по кругу и цикл обратной связи

8 Изобилие
- Техно-революции сперва уменьшали рынки труда, а вдолгую всегда увеличивали
- В целом: 1) Get AI-fluent by building 2) Stay alert to augmentation vs. automation exposure (граница размывается)
- Entry level: 1) См new AI-adjacent roles 2) Watch alternative paths
- Mid: 1) Operate on the jagged frontier 2) Shape how AI fits into your function
- Seniors: 1) Help firms get over “dip” in the J-curve 2) Set operational AI rules & 3) culture around AI

9 Итог
- Мнения варьируются и противоречивы тк на каждом из слоев люди видят свои нюансы
- Пока уничтожается неквалифицированная и repetitive knowledge work
- Следите за А) как фирмы реорганизуются из-за AI и Б) за edu, training & policy adaptation