Исследование Совета управляющих Федеральной резервной системы США показало, что после запуска ChatGPT занятость в профессиях с высокой долей программирования заметно замедлилась. По оценке авторов, даже после поправки на общий спад в технологическом секторе занятость программистов снижается примерно на 3 процентных пункта в год.
Авторы использовали ежемесячные данные о занятости в США из крупного опроса домохозяйств и сопоставили их с базой профессий Министерства труда США, где работа классифицируется по навыкам и требованиям. Это позволило выделить профессии с высокой долей программирования. На них приходится около 3,7% всех работников США.
До выхода ChatGPT в ноябре 2022 года занятость в профессиях, где программирование занимает большую часть работы, росла почти на 5% в год. Это было заметно выше среднего по рынку труда. После этого темпы резко упали, а в ИТ-услугах и разработке ПО рост практически остановился.
Исследователи отдельно проверили, можно ли объяснить это общим давлением на технологический сектор в 2022 году, включая рост ставок, завершение бума онлайн-сервисов эпохи Covid и кризис на крипторынке. Для этого они построили модель, которая показывает, сколько программистов было бы занято, если бы их доля внутри каждой отрасли оставалась прежней, а менялся только размер самих отраслей.
Даже после такой поправки снижение сохранилось. Это указывает на то, что компании, вероятно, сокращают долю программистов в штате осознанно. Контрольная проверка по профессиям, на которые ИИ почти не влияет, сопоставимого падения не показала.
Если растянуть эффект на три года, разрыв между фактической и ожидаемой занятостью составляет около 500 тысяч рабочих мест, которые, вероятно, существовали бы без распространения больших языковых моделей. При этом авторы отдельно предупреждают, что эту цифру нельзя считать прямым числом потерянных рабочих мест.
Часть потенциальных программистов могла перейти в смежные роли. Авторы допускают, что ИИ перераспределяет задачи между категориями профессий, и навыки программирования теперь чаще используются в других должностях. Исследование также не учитывает более широкий макроэкономический эффект: если ИИ заметно повышает производительность, общий спрос на труд в долгом периоде может вырасти.
Явного снижения зарплат исследователи не нашли. Пока эффект заметен в первую очередь по числу занятых, а не по оплате труда. Данные Indeed показывают, что вакансии для разработчиков ПО с 2024 года были в целом стабильны и в последние месяцы немного выросли. До этого, в 2022 и 2023 годах, число таких объявлений сократилось более чем вдвое.
Отдельный вывод касается структуры рынка. Около 40% всех программистов в США работают не в крупных технологических компаниях и не в стартапах, а у подрядчиков в сфере ИТ-услуг, которые создают ПО на заказ. Именно этот сегмент оказался крупнейшим работодателем программистов, и именно здесь спад проявился сильнее всего.
По данным исследования, разрыв между фактической и ожидаемой занятостью появился только к середине 2024 года, то есть примерно через полтора года после запуска ChatGPT. Если причина в ИИ, компаниям, вероятно, потребовалось время, чтобы увидеть улучшение моделей и пересмотреть планы найма. При этом данные не позволяют точно установить, что именно повлияло на решения — реальный рост производительности или ожидание такого роста.
Авторы отмечают, что ИИ может быть не единственным фактором. Норма закона Tax Cuts and Jobs Act 2017, вступившая в силу в 2022 году, обязала компании списывать расходы на исследования постепенно в течение нескольких лет, а не сразу. Поскольку разработка ПО для налоговых целей считается исследовательской деятельностью, это тоже могло охладить найм. Однако прежние работы по этой теме дают смешанные результаты, а выводы нового исследования сохраняются даже в тех секторах, где налоговый фактор должен влиять слабее.
Исследователи признают, что установить прямую причинно-следственную связь в такой ситуации трудно. Для проверки метода они сравнили результаты с прошлыми технологическими сдвигами. В случае банковских кассиров модель корректно выявила влияние банкоматов как специфический шок для профессии, хотя банковский сектор в целом рос. В случае швей метод верно показал отраслевой шок из-за переноса текстильного производства за рубеж.
Работа также указывает на проблему измерения: пока нет общего стандарта, который бы точно определял, какие профессии сильнее всего затрагивает генеративный ИИ. При попытке выделить наиболее затронутые группы разные методы совпадают лишь примерно в половине случаев.
Программисты — редкое исключение. По данным авторов, более 98% программистов попадают в группу профессий, на которые генеративный ИИ влияет сильнее всего, независимо от метода оценки. Это согласуется и с данными Anthropic Economic Index: запросы, связанные с программированием, составляют более трети всех взаимодействий с чат-ботом Claude.
Авторы называют свою работу «лишь первым шагом» к ответу на более широкий круг вопросов. Пока неясно, развернется ли тренд в обратную сторону за счёт удешевления разработки, как именно изменится положение офшорных специалистов и какие ещё профессии ИИ может заметно перестроить в будущем.
Дополнительно в материале упоминается недавнее исследование Carnegie Mellon и Stanford. Оно показало, что разработка ИИ-агентов сейчас почти полностью сосредоточена на задачах программирования, тогда как многие экономически более значимые категории работы остаются почти без внимания.
Источник: The Decoder со ссылкой на исследование Совета управляющих Федеральной резервной системы США, данные Indeed, Anthropic Economic Index и работу Carnegie Mellon и Stanford.
