Anthropic создала новую метрику, которая связывает потенциал ИИ с реальными сценариями применения. Выяснилось, что программисты и специалисты по клиентскому обслуживанию подвержены наибольшему риску, но массовой безработицы пока нет. Первые сигналы тревоги заметны только у молодых специалистов.
В свежем отчете Anthropic представляет показатель под названием "observed exposure". В отличие от прошлых прогнозов автоматизации, которые, как отмечает компания, часто преувеличивали угрозы, этот подход сопоставляет оценки теоретической уязвимости профессий с данными о фактическом использовании ИИ.
Для расчета Anthropic взяла базу профессий США O*NET, теоретические баллы уязвимости из прошлой работы и статистику из собственного Anthropic Economic Index, основанного на реальных диалогах с Claude. Полная автоматизация через API ценится выше, чем помощь ИИ человеку. Рабочие контексты важнее личных. Данные касаются только использования Claude.
Большинство возможностей ИИ пока не задействовано
Главный вывод исследования: ИИ использует лишь малую часть своего потенциала. Авторы не отрицают, что теоретические оценки могут быть неточными, — это стоит учитывать дальше.
По расчетам, большие языковые модели теоретически ускоряют 94% задач в IT и математике. На деле же Claude задействован только в 33% таких задач, утверждает Anthropic.
Баллы простые: задачи, которые модель выполняет вдвое быстрее сама, получают 1 балл. С дополнительными инструментами — 0,5. Без ускорения — 0.
Авторы объясняют разрыв несколькими факторами: модели иногда ошибаются на сложных заданиях, а внедрение тормозят законы, необходимость спецсофта или проверки людьми.
Пример: задача "подтверждать повторные рецепты лекарств и передавать данные в аптеку". Теоретически модель справляется сама (балл 1), но Anthropic ни разу не видела, чтобы Claude этим занимался.
Хотя связь между теорией и практикой крепкая: 97% наблюдаемых задач теоретически подходят для ИИ. Но обратное не верно — многие перспективные области ИИ игнорирует.
Программисты, поддержка клиентов и ввод данных — под максимальным риском
По данным исследования, программисты лидируют с 75% покрытием задач, за ними клиентские менеджеры и специалисты по вводу данных. А 30% работников вообще не затронуты — их задачи редки в данных Claude. Это повара, механики мотоциклов, спасатели на воде и бармены.
Исследователи сопоставили свои баллы с прогнозами занятости от Бюро статистики труда США (BLS) на 2024–2034 годы. Профессии с высоким покрытием растут медленнее: на каждые 10 пунктов роста exposure прогноз BLS падает на 0,6%. Связь слабая, но есть.
Портрет уязвимых работников ломает стереотипы: по данным Current Population Survey, это чаще женщины, белые, с высоким образованием и зарплатой на 47% выше, чем у неприкосновенных. Доля выпускников колледжей в группе риска в 4 раза больше.
Безработица в уязвимых профессиях не растет
Несмотря на высокий риск, безработица среди подверженных ИИ работников не подскочила. Сравнение с неприкосновенной группой показывает: с конца 2022 года, после ChatGPT, разница минимальна и статистически не значима.
Метод замечает рост безработицы на 1 пункт. Крупный кризис в офисах, где безработица удвоится с 3 до 6%, был бы очевиден. Ничего подобного нет.
Молодежь первой ощущает последствия
У 22–25-летних найм в рискованных профессиях сократился с 2024 года. Уровень поиска работы упал на полпункта в этих областях, в то время как в безопасных держится. В среднем после ChatGPT — минус 14%, но значимость на грани.
Для старше 25 эффекта нет. Авторы Anthropic признают альтернативы: молодежь держится за текущие места, меняет сферу или возвращается к учебе.
Ранние выводы совпадают с другими работами. Масштабный анализ 25 тысяч датских работников не выявил сдвигов в зарплатах и часах несмотря на активное использование ИИ.
Исследование Microsoft на 200 тысячах диалогов Copilot тоже выделило знатоков и клиентскую поддержку, но предупредило: возможности ИИ не равны автоматизации.
Стэнфордский анализ миллионов зарплат США зафиксировал 13% падение занятости молодежи в уязвимых сферах, опытные коллеги устойчивы.
Сама Anthropic ранее срезала прогнозы продуктивности вдвое в четвертом Economic Index Report после разбора ошибок Claude на сложных задачах.