Od udostępnienia pierwszego prototypu ChataGPT minęły dokładnie dwa lata i osiem miesięcy. Analizując korelację między podatnością na automatyzację a zmianą płac w ostatnich latach, można stwierdzić jedno: AI na razie nie wywiera transformującego wpływu na rynek pracy, a już na pewno nie likwiduje miejsc pracy. W amerykańskiej gospodarce płace w zawodach o najwyższej ekspozycji na AI nie zmieniają się w sposób odbiegający od innych stanowisk.
Dlaczego tak się dzieje?
Pierwsza hipoteza brzmi: sztuczna inteligencja będzie się rozlewać po gospodarce przez wiele lat. Podobnie jak internet: dziś trudno wyobrazić sobie funkcjonowanie gospodarki bez szerokopasmowego dostępu do sieci, ale ta zmiana zachodziła ewolucyjnie, nie rewolucyjnie. Dlatego na razie nie widać, by zawody teoretycznie najbardziej narażone rzeczywiście odczuwały istotne zmiany.
Ale może problem leży gdzie indziej – w tym, jak mierzymy wpływ AI na rynek pracy. Oczywiście możliwe, że na razie tej transformacji rzeczywiście nie ma. Ale kiedy nadejdzie, będzie wyglądać inaczej, niż myślimy. Standardowe statystyki mogą nie uchwycić tej zmiany, bo największe przeobrażenia będą zachodzić na poziomie mikro w codziennej pracy pojedynczych pracowników, której często nie widać w standardowych danych. Być może nasze obecne sposoby pomiaru są po prostu nieadekwatne do natury tej technologii. Skąd takie przypuszczenia?
Badacze Lukas Freund i Lukas Mann w pracy „Job Transformation, Specialization, and the Labor Market Effects of AI" wyjaśniają, dlaczego zagregowane statystyki nie ujawniają prawdziwej transformacji rynku pracy. Piszą: „Nasze badania podważają przekonanie, że automatyzacja zadań w danym zawodzie automatycznie oznacza niższe zarobki dla wszystkich pracowników. To założenie jest błędne. Transformacja wpływa na każdego inaczej – nawet wykonujący ten sam zawód mogą doświadczyć zupełnie różnych skutków w zależności od specjalizacji".
Badanie opiera się na wyjątkowych danych śledzących historie zawodowe ponad 6 tys. amerykańskich pracowników. Dzięki temu wyniki są niezwykle precyzyjne i wiarygodne.
Główny przekaz autorów jest jasny: najważniejszym predyktorem skutków AI nie jest i nie będzie wykonywany zawód, ale portfolio kompetencji. Nie możemy patrzeć na przykład na płace i wydajność programistów i wysnuwać z tego wniosków, bo programista programiście nierówny. Liczy się relatywna specjalizacja w umiejętnościach oraz zdolność adaptacji do rewolucji technologicznej. Uśrednione statystyki dla poszczególnych zawodów mogą nie uchwycić prawdziwych skutków AI, ponieważ pokazują zmiany w zawodach, nie w losach pojedynczych pracowników.
Badacze wskazują, że premiowane będą kompetencje trudne do automatyzacji: obsługa klientów, koordynacja projektów, kontrola jakości, komunikacja, negocjacje – wszystko, co łączy umiejętności interpersonalne ze zdolnością krytycznego myślenia.
Przykłady? Modele językowe są już bardzo dobre w pisaniu kodu i będą tylko lepsze. Mogą więc przesunąć pracę programistów w kierunku zadań wyższego rzędu: planowania projektów czy tworzenia pomysłów na nowatorskie aplikacje, gdzie relatywnie bardziej liczy się kreatywność. Programiści, którzy najszybciej dostosują się do tej zmiany akcentów w codziennej pracy, wygrają na AI. Podobnie w przypadku prawników: ci z rozwiniętymi umiejętnościami komunikacyjnymi i negocjacyjnymi – trudnymi do automatyzacji – bardziej skorzystają na sztucznej inteligencji niż specjaliści koncentrujący się dotąd na przetwarzaniu aktów prawnych, zadaniach stosunkowo łatwych do zautomatyzowania. Takimi przykładami można sypać w wielu zawodach, zwłaszcza biurowych.
Nie należy się więc spodziewać, że w dającej się przewidzieć przyszłości AI zlikwiduje wiele miejsc pracy. Transformacja rynku pracy będzie prawdopodobnie zupełnie inna: fundamentalnie zmienią się role przypisane do określonych zawodów, wykonywane czynności i sposób pracy, do czego będzie się trzeba dostosować. Ale akurat umiejętność dostosowania się ludzkość ma nieźle opanowaną.