Почему паника из-за ИИ и рабочих мест пока не подтверждается данными
Вы, наверное, уже слышали: беловоротничковые рабочие места исчезают, уничтожаемые ИИ. Волны увольнений в технологическом секторе — в последнее время в Coinbase, Meta и Cisco — будто бы предвещают то, что скоро ждёт всех нас, работников интеллектуального труда. Но прежде чем увольняться из software developer или financial analyst — или tech journalist — и вступать в профсоюз сантехников, стоит посмотреть, что говорит экономическая статистика о том, действительно ли artificial intelligence уже начал пожирать беловоротничковую занятость.
Короткий ответ: нет.
Несмотря на предупреждения о скором апокалипсисе рабочих мест, который уничтожит большую часть такой работы, если не всю, или разговоры о «постоянном низшем классе», пока почти нет доказательств того, что ИИ уже оказал крупномасштабное влияние на рынок труда США.
Анализ данных, собранных для US Bureau of Labor Statistics (BLS), показывает, что уровень безработицы в профессиях, которые потенциально сильнее всего затронет ИИ, на самом деле ниже, чем в профессиях, менее подверженных этой технологии. И, что особенно важно для экономистов, нет признаков массового перехода людей из профессий, которым угрожает ИИ, в якобы более безопасные сферы — например, в работу, где в основном нужен ручной труд.
Хотя нынешняя статистика по рынку труда не исключает резкого потрясения в ближайшие годы, она ставит под сомнение неизбежность сценариев конца света и скорость, с которой они должны развернуться. Кажется, все в сообществе ИИ предсказывают, что технология скоро уничтожит рабочие места, и, похоже, все знают какого-нибудь молодого соискателя, который не может найти работу. «Возможно, мы ещё не видели серьёзных сдвигов в статистике рынка труда, — часто говорят люди, — но подождите».
Но, возможно, нам стоит смотреть на то, что показывает статистика. А сейчас цифры рисуют картину относительно стабильного рынка труда, на котором потрясения от ИИ остаются в основном гипотетическими.
«Это может быть разрушительно, но данные говорят нам, что разрушение ещё не наступило, и у нас есть время подготовиться».
«Все доступные на сегодняшний день данные показывают, что влияние ИИ на текущие условия на рынке труда пока, вероятно, невелико», — говорит Erika McEntarfer, экономист по труду, которая возглавляла BLS до того, как президент Trump уволил её прошлой осенью после отчёта по занятости, не понравившегося администрации. (Неудивительно, что отчёты BLS о вялом росте занятости продолжились и после её увольнения.)
McEntarfer, которая сейчас является fellow в Stanford Institute for Economic Policy Research, говорит, что относительно небольшое влияние ИИ на сегодняшний рынок труда «удивляет многих, но не должно. История показывает, что инновациям требуется время, чтобы пройти через изменения в отраслях и профессиях. ИИ вряд ли изменит рынок труда, пока сначала не изменит бизнес».
McEntarfer ссылается на данные US Census, показывающие, что лишь одна из пяти компаний использует ИИ хотя бы в одной бизнес-функции. «Эти данные — отличный трезвый взгляд на страх, что ИИ окажется крайне разрушительным, — говорит она. — Это может случиться. Вероятно, ИИ действительно будет разрушительным, но данные говорят нам, что этого пока не произошло и что у нас есть время подготовиться».
Ситуация всё равно тяжёлая — но вопрос в том, почему
Американский рынок труда, если честно, многим сильно не нравится, особенно молодым соискателям. Уровень безработицы среди выпускников колледжей недавно составлял около 5,6%, что заметно выше уровня по всем работникам. Такой показатель не наблюдался со времён пандемии и первых лет после рецессии 2008 года. Ещё тревожнее то, что темпы найма особенно слабы в постковидной экономике — и это особенно бьёт по молодым людям, которые пытаются войти в рабочую силу. Если вы недавний выпускник и ищете работу в tech, может казаться, что никого не нанимают.
Есть признаки того, что ИИ вносит вклад в проблемы 22–25-летних, которые ищут работу в software development и других профессиях, сильно затронутых ИИ. Но эти профессии — лишь крошечная часть общего рынка труда. Более того, неясно, насколько вообще следует возлагать вину за проблемы с занятостью на ИИ. Также неизвестно, является ли исчезновение стартовых позиций в профессиях, подверженных ИИ, предвестником того, что ждёт остальных, или просто изолированным симптомом того, что экономисты называют рынком труда с «низкими увольнениями и низким наймом», вызванным целым рядом макроэкономических факторов.
Ответы на эти вопросы многое скажут о наших рабочих перспективах в переходе к экономике ИИ. Недостатка в уверенных заявлениях и прогнозах нет: одни предсказывают конец работы, другие напоминают, что экономическая история учит нас тому, что технологические сдвиги в итоге всегда приносят больше и лучшие рабочие места.
Честный ответ таков: никто не знает наверняка, что принесёт ИИ и будет ли этот раз иным. Чтобы разобраться, нужны лучшие и гораздо более полные данные.
Статистика, получаемая из ежемесячного федерального опроса 60 000 домохозяйств для BLS, даёт широкий обзор изменений на рынке труда, а учёные и даже некоторые компании ИИ начали пытаться получить более детальную картину конкретных профессий, на которые влияет ИИ. Но существующие инструменты сбора данных всё ещё не объясняют должным образом, как ИИ влияет на огромный и неоднородный рынок труда США.
Есть длинный список вопросов, на которые у нас пока нет данных для полноценного ответа. Как ИИ используется на рабочем месте? Означает ли более широкое использование ИИ, что технология заменит работников, или, наоборот, сделает их более продуктивными и ценными? Какие профессии и навыки затронуты сильнее всего? Кто в наибольшей опасности? Как говорит David Deming, профессор экономики Harvard University: «Мы как будто летим вслепую».
Чтобы получить больше понимания по некоторым из этих вопросов, Deming и его коллеги с 2024 года каждые три месяца опрашивают несколько тысяч человек, задавая базовые вопросы: пользуетесь ли вы generative AI и как часто? Экономит ли он вам время на работе? Отслеживание ответов во времени даёт экономистам важные подсказки (его используют чуть больше 40% работников, но уровень внедрения сильно различается по секторам) и позволяет оценивать прирост производительности (он есть, но не революционный). Это также помогает документировать, как быстро ИИ внедряется на рабочих местах и как этот темп соотносится с более ранними технологиями вроде PC и интернета (темпы были выше, но всё же примерно в той же лиге).
Это далеко не полная картина того, как ИИ меняет работу. Но она даёт несколько любопытных результатов: например, немало работников в manufacturing и других промышленных секторах уже пробовали ИИ. Результаты Deming показывают, что хотя бизнес в целом может сравнительно медленно официально внедрять технологию, многие сотрудники уже используют её.
Понимание того, кто эти ранние пользователи и как они применяют ИИ, даёт «хрустальный шар для будущего рынка труда», говорит Deming. «Это даёт важные подсказки о том, как технология будет использоваться завтра, кого она затронет, кому навредит и как нам к этому подготовиться. Это диагностика того, что ждёт впереди».
Но чего это не показывает, так это судьбу отдельных профессий.
Молодые — в наибольшей зоне риска
Анализ того, как ИИ повлияет на рабочие места, обычно начинается с определения так называемой exposure разных профессий к технологии. Этот подход основан на идее, что любая работа — это набор задач. Оценивая, какие задачи может выполнить, скажем, новейшая large language model, исследователи измеряют общую подверженность профессии. Небольшая армия экономистов уже создала множество таких исследований, тщательно ранжируя сотни профессий и поспешно обновляя результаты по мере того, как возможности generative AI продолжают взрывно расти.
Результаты часто вызывают панику, особенно когда появляются графики, показывающие растущую уязвимость разных профессий перед ИИ.
Но сами по себе показатели exposure не являются точным предсказанием того, какие рабочие места будут потеряны из-за ИИ. Это зависит от того, какие именно задачи выполняет технология, насколько широко она внедряется, от различных бизнес-расчётов о ценности работников и даже от затрат на развертывание ИИ. Однако оценки exposure — полезная отправная точка.
В рабочем документе «Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence» исследователи Stanford Digital Economy Lab рассмотрели 950 профессий, разделив их на пять категорий — от наименее до наиболее подверженных ИИ. Затем они использовали огромный набор данных ADP, крупнейшего в мире провайдера payroll, чтобы изучить рост занятости в каждой из категорий. Их эксклюзивный доступ к данным ADP, которые намного больше данных BLS, позволяет лучше замечать эффекты по демографическим группам. Когда они посмотрели, что происходит в разных возрастных группах, говорит Erik Brynjolfsson, директор лаборатории, который возглавлял исследование, «это было чрезвычайно поразительно».
Они заметили снижение численности работников 22–25 лет в наиболее подверженных профессиях, таких как software development и customer service, начиная с конца 2022 года, когда ChatGPT впервые был публично выпущен. Другие исследователи сообщали доказательства того, что спад в этих профессиях начался ещё до ChatGPT, и ставили под сомнение, могла ли рабочая сила так быстро отреагировать на появление технологии ИИ.
Но хотя исследователи Stanford признают, что на ранний спад, вероятно, повлияли и другие факторы помимо ИИ, они говорят, что после учёта этих факторов увидели убедительные доказательства существенного эффекта ИИ после 2024 года, который усилился в 2025 году и привёл к падению числа стартовых рабочих мест в профессиях, подверженных ИИ, на 16%. Напротив, численность старших работников в тех же профессиях росла, как и число рабочих мест в менее подверженных профессиях.
Если копнуть глубже, исследователи нашли ещё одну важную подсказку, хотя она и не стала полной неожиданностью. Влияние на численность работников зависело от того, как именно использовался ИИ. Снижение занятости было связано именно с теми рабочими местами, где задачи можно было автоматизировать, то есть ИИ мог выполнять их «с минимальным участием человека» — как, например, в работе software developers. А в тех профессиях, где ИИ использовался в основном для дополнения человеческой работы, численность работников росла быстрее, чем в среднем по стартовым позициям.
Это согласуется с одним из объяснений проблем многих молодых соискателей. Согласно Stanford paper, возможно, стартовые рабочие места сильнее зависят от знаний, которые люди получают через образование, но которые ИИ может сравнительно легко имитировать; авторы называют это codified knowledge. Такие задачи, как начальное программирование, может быть особенно легко автоматизировать. Напротив, у старших работников больше так называемого tacit knowledge — знаний, основанных на опыте. Такой опыт ИИ заменить труднее.
Несмотря на выводы о влиянии ИИ на молодых работников, Bharat Chandar, экономист Stanford и один из авторов статьи (вместе с Brynjolfsson и Ruyu Chen), подчёркивает, что пока слишком рано говорить о том, как технология повлияет на работу в будущем. Возможно, сокращение рабочих мест распространится и на старших работников, и на менее подверженные ИИ профессии, говорит он. Но Chandar также считает, что компании и работники могут адаптироваться к меняющемуся спросу на труд, а эффекты со временем выровняются или даже исчезнут.
Чтобы отслеживать, как это будет разворачиваться, Stanford Digital Economy Lab готовится запустить регулярно обновляемый проект с данными о том, как ИИ трансформирует экономику.
Исследование Stanford и другие работы особенно подсветили coding — задачу, в которой ИИ становится чрезвычайно силён.
Недавняя работа экономистов Federal Reserve Board не слишком удивительно показала, что годовой рост занятости среди программистов заметно замедлился — примерно на 3% — после появления ChatGPT. Но есть важная деталь: общее число рабочих мест в coding продолжает расти. Они отметили, что занятость в coding jobs всё ещё увеличивается, просто медленнее, чем до 2022 года.
Иными словами, coding jobs никуда не исчезают, по крайней мере пока. Но это профессия, которая явно трансформируется под влиянием ИИ.
Одна из несколько неожиданных деталей, обнаруженных недавними исследованиями, заключается в том, что зарплаты в секторах с высокой exposure к ИИ с введением ChatGPT росли довольно быстро после появления ChatGPT. Одно из объяснений состоит в том, что работодатели по-прежнему готовы платить за знания и опыт, которые по крайней мере пока трудно заменить ИИ. Если это так, то речь идёт не о конце работы в профессиях, подверженных ИИ, а более конкретно о конце типичной карьерной модели, при которой молодых выпускников нанимают на software tasks , которые можно автоматизировать, а затем постепенно обучают, чтобы они набрали ценнейший tacit experience. Модель «зарабатывай, пока учишься» может наконец сломаться — по крайней мере в некоторых профессиях.
Простая правда может заключаться в том, что coding skills уже не гарантируют работу. Это, возможно, объясняет снижение интереса к major по computer science в университетах по всей стране. Будущие канарейки в офисных помещениях уже улавливают опасность поиска работы в мире, где их навыки могут быть воспроизведены ИИ.
Но более внимательный взгляд на данные показывает, что студенты не обязательно отворачиваются от карьеры, связанной с ИИ. Скорее, они, похоже, подстраивают свои навыки под изменения, которые уже происходят по мере того, как ИИ становится всё важнее для разных дисциплин. Растёт интерес к смежным с ИИ направлениям, таким как data science и cybersecurity. Один из быстро растущих majors — artificial intelligence как отдельная дисциплина, недавно появившаяся во многих колледжах.
На этот раз всё иначе?
Тревога по поводу того, что ИИ может заменить работников, — не новость. В 2013 году я написал текст «How Technology Is Destroying Jobs», где описывал, как целый ряд новых цифровых технологий, включая ИИ, начинает угрожать беловоротничковой работе. Я был не одинок. Это была популярная тема в период, когда рынок труда был вялым, а рабочих мест не хватало.
Ни один из этих прогнозов, разумеется, не сбылся (как и так называемая технологическая безработица во время нескольких более ранних паник, связанных с новыми технологиями). Прогнозы часто ошибались в темпах технологического прогресса — мы всё ещё ждём колонны беспилотных грузовиков на шоссе — и не понимали сложный набор задач, из которых состоят многие профессии. ИИ действительно стал инструментом для анализа рентгеновских снимков, но врачей-рентгенологов стало больше, чем когда-либо. Оказалось, что люди-рентгенологи выполняют множество ценных задач, включая интерпретацию результатов и общение с пациентами, которые ИИ пока не может заменить.
Возможно, на этот раз всё действительно иначе, и нам следует отбросить уроки экономической истории. Безусловно, ИИ приобрёл невероятные способности выполнять человекоподобные задачи. Возможно, он будет пожирать рабочие места так, как мы ещё не видели. И, возможно, это произойдёт резко, без предупреждения, скрытого в статистике занятости. Но прошлые всплески тревоги из-за ИИ всё же дают важный урок: наше внимание должно быть сосредоточено не столько на дистопических страхах, сколько на очень реальных переменах на рабочем месте, которые, вероятно, затронут миллионы людей.
«Даже если не будет массовой или даже повышенной безработицы, переход всё равно может оказаться очень тяжёлым», — говорит Jed Kolko, senior fellow в Peterson Institute for International Economics и бывший заместитель министра торговли в администрации Biden. «А что значит тяжёлый переходный период? Это значит, что люди теряют работу или их работа переопределяется так, что она хуже оплачивается или становится менее значимой. И некоторые люди, чьи рабочие места под угрозой, могут не суметь адаптироваться».
Чем лучше мы понимаем этот переход, тем лучше будем готовы с ним справиться. А для этого нужны более качественные и более полные данные.
Для McEntarfer, бывшей комиссарки BLS, главный вопрос — скорость любого потрясения. «Если оно происходит в обычном темпе технологических изменений, у рынка труда будет время адаптироваться. Если же будет резкое и серьёзное потрясение, это станет большой проблемой для политиков», — говорит она. «Именно это сейчас самый важный вопрос: насколько быстрым окажется этот переход». И, добавляет она, «мы узнаем это, наблюдая за данными».
Два десятилетия назад страна оказалась не готова к так называемому China shock, когда политика свободной торговли привела к наплыву импорта и разорению manufacturing jobs во многих регионах страны. Исследователям потребовались годы, чтобы понять данные, показывавшие, как торговая политика, которую экономисты в целом приветствовали, разрушала сообщества. Сегодня угроза экономического перелома, вызванного ИИ, намного больше и указывает на потенциально гораздо более серьёзный ущерб для огромных групп работников.
Чтобы предотвратить ещё один разрушительный переход на рынке труда, нам понадобятся своевременные государственные и корпоративные меры, особенно программы обучения и переквалификации работников. Если McEntarfer и другие экономисты по труду правы, у нас, вероятно, есть время, чтобы разработать продуманные и эффективные стратегии управления этим переходом. Но сначала нужно лучше понять, что происходит — и как быстро.
Среди экономистов трудно найти более убеждённого сторонника будущего ИИ, чем Brynjolfsson из Stanford, который считает, что мы, вероятно, стоим на пороге мощнейшего рывка, способного преобразить экономику. «Возможно, впереди лучший рост производительности в моей жизни», — говорит он.
Но Brynjolfsson также предупреждает, что нехватка данных серьёзно ограничивает наше понимание грядущих экономических и социальных последствий. В момент, когда на развёртывание технологии тратятся сотни миллиардов, говорит он, «мы не инвестируем даже 1% этой суммы в понимание перехода».
Deep Dive
Artificial intelligence
Хотите понять текущее состояние ИИ? Посмотрите эти графики.
Согласно Stanford AI Index 2026, ИИ несётся вперёд, а мы с трудом за ним поспеваем.
Michelle Kim archive page
10 главных тем в ИИ прямо сейчас
Авторитетный обзор MIT Technology Review по 10 технологиям, новым трендам, смелым идеям и сильным движениям в ИИ в 2026 году.
By
Michelle Kim archive page
Musk v. Altman, неделя 1: Elon Musk говорит, что его обманули, предупреждает, что ИИ может убить нас всех, и признаёт, что xAI дистиллирует модели OpenAI
Musk держался спокойно, а адвокат OpenAI буквально прижал его острыми вопросами о мотивах иска против компании.
By
Michelle Kim archive page
Новая сеть мобильной связи в США для христиан хочет блокировать порно и контент, связанный с гендерной тематикой
Запуск на сети T-Mobile на следующей неделе; тариф делает ставку на жёсткий подход к онлайн-безопасности.
By
James O’Donnell archive page
Оставайтесь на связи
Illustration by Rose Wong
Узнавайте о специальных предложениях, главных материалах, предстоящих событиях и многом другом.
Материал — перевод статьи с английского.
Оригинал: A reality check on the AI jobs hysteria