Будет ли ИИ работать вместо нас?
Мы знаем, что экономика адаптируется к масштабным изменениям, создавая новые рабочие места. Следующие двадцать лет с большой вероятностью будут именно периодом адаптации современного мира к чему-то новому. Felipe Montealegre рассказывает в своей
статье, к чему именно.
Сельское хозяйство — отличный пример того, как технологии влияют на развитие человечества и перестраивают уклад в долгосрочной перспективе. В 19 веке в Англии 40% рабочих работали в сельском хозяйстве. По мере внедрения молотильных машин, их доля менее чем за 100 лет снизилась до 12%. Экономика адаптировалась, а рабочие ушли на фабрики в городах.
Фактически, сельхозтехника привела к появлению системы всеобщего образования и избирательного права; к копоти, детскому труду и холере из романов Диккенса; к отчуждённости и «Манифесту Коммунистической партии» Маркса; к упадку более чем 800-летней аристократии и разрушению традиционных социальных структур.
США не сильно отличились — с 1980 по 2020 годы они потеряли более 7М рабочих мест в промышленности, и мы до сих пор переживаем эти перемены. Сегодня в США существует более 75М высокооплачиваемых рабочих мест. Влияние LLM окажется гораздо масштабнее, чем последствия вывода производств за границу. Миллионы людей потеряют работу и будут вынуждены строить карьеры со значительно меньшим уровнем дохода. Некоторые страны столкнутся с 20 летними медвежками — холдеры альткоинов, приготовьтесь.
Автор статьи считает, что к сентябрю следующего года информационный сектор в США потеряет более 700К работников. Здесь речь идёт только о сокращении текущих рабочих мест. Мы прекрасно понимаем, что экономика адаптируется, перераспределяя людей и создавая новые рабочие места.
Перемены будут идти постепенно, по S-образной кривой. Насколько быстро будет двигаться — неизвестно, но LLM уже проникает во всю корпоративную среду США на уровне отдельных сотрудников. Американские работники используют ChatGPT для подготовки заданий, физиотерапии, рабочих задач, обучения и других рутинных занятий.
Логично, что менеджеры и предприниматели свяжут LLM, которым они пользуются ежедневно, с ключевым фактором успеха, то есть, ростом прибыли у бизнеса. Ранее аналогичные технологии, например, Microsoft также имел быстрое распространение.
Microsoft Office потребовалось около 7 лет, чтобы достичь показателя внедрения в ~50%, и около 15 лет — до полной интеграции. Важно, что его освоение требовало больших усилий. Облачным вычислениям понадобилось около 10 лет для достижения ~50% и ~15 лет — до полной интеграции. Освоение было более сложным, чем у ChatGPT, а выгода для компаний с устаревшими системами проявлялась не сразу. Фактически, это было долгосрочной инвестицией.
Если всё совместить, то мы берём 29.5М потенциально замещённых рабочих мест за два десятилетия и накладываем на него кривую внедрения Microsoft Office с 1989 по 2005 годы. Итого, адаптация достигнет 100% к 2039 году, чего ждать придётся не так уж и долго. (Но это неточно))
Подписывайтесь на канал, ставьте лайк, заходите в чат👇
Crypto Syndicate 🚀