Влияние автоматизации на американских работников исторически ощущалось в основном в тех отраслях, где не было образования, в частности, в производстве. Однако появление в сфере искусственного интеллекта крупных языковых моделей, таких какChatGPTиGoogle'sBard, меняет эту динамику. Эти передовые системы способны быстро обрабатывать и генерировать новую информацию. Исследования показали, что работники, которые, скорее всего, пострадают от новой волны автоматизации, как правило, высокооплачиваемые, причем женщины представлены незначительно больше. Этот факт удивил многих экспертов, в том числе профессора Стэнфордского института человекоцентрированного управления Эрика Бринйолфссона( EricBrynjolfsson), Недавнее исследование, проведенное с использованием базы данных O* Net Министерства труда США, проанализировало задачи, выполняемые американскими работниками, и выявило те, которые потенциально могут быть использованы в этих моделях. По результатам анализа, проведенного такими организациями, как PewResearchCenter и GoldmanSachs, можно сделать вывод, что модели существенно отличаются от задач примерно в одной пятой- одной четверти профессий. В большинстве профессий модели не справляются с поставленными задачами. и в настоящее время, скорее всего, не заменят, а оставят работников. OpenAI, компания и исследовательская лаборатория, создавшаяChatGPT, провела исследование, проанализировав 19 265 задач, выполняемых в 923 профессиях. Исследование показало, что модели с большим языком потенциально могут выполнять те задачи, которые выполняют 80% американских рабочих. В результате исследования выяснилось, что для работ, требующих диплома о среднем образовании или ниже, 10 процентов задач могут быть решены с помощью А. И. Для работ, требующих диплома о высшем образовании, этот показатель составляет 18 процентов, а для работ, требующих двухлетнего или профессионального образования, - 38 процентов, В то время как в профессиях, требующих наличия диплома о высшем образовании, 64% задач будут выполняться А. И. Несмотря на то, что существует мнение, что модели с большим количеством языков могут повысить производительность труда работников, занятых в настоящее время, важно признать, что некоторые задачи остаются специфически человеческими и пока не могут быть автоматизированы. К ним относятся социальные навыки, работа в команде, работа по уходу, а также специализированные навыки квалифицированных специалистов. Предполагается, что в обозримом будущем человеческая рабочая сила сохранится, хотя характер работы может измениться. В центре внимания окажутся такие навыки, как постановка правильных вопросов, подлинное человеческое взаимодействие и физическая работа, требующая сноровки. В своем нынешнем состоянии большие языковые модели, как ожидается, будут в первую очередь ассистировать работникам, а не полностью их дискретизировать.

Пример, Github'sCopilot, A. I. programthatsuggainscodeandfunctionsforprogrammers, has been foundtheakethosusingit56percentfasterthanthosewithoutit. However, itworthnotingthatlargelanguagemodelsstillhelimimitations. Они могут давать некорректную информацию, отражать человеческие предубеждения и не обеспечивать необходимую безопасность при работе с конфиденциальными данными. Для решения этих проблем компании используют модели с закрытым доменом, которые ограничивают модель конкретным содержимым и сохраняют конфиденциальность вводимых данных. Например, MorganStanley использует адаптированную версию модели OpenAI для повышения эффективности поиска информации для финансовых консультантов. Несмотря на все эти достижения, процесс принятия решений и некоторые аспекты, требующие человеческого суждения и сочувствия, по- прежнему требуют участия человека. Исследования влияния моделей большого языка на рабочем месте выявили общую закономерность: они особенно полезны для сотрудников младшего возраста. Таким образом, большие языковые модели способны сократить разрыв в производительности между работниками начального и высшего уровней. В то время как предыдущая волна автоматизации, затронувшая рабочие места на производстве, способствовала снижению уровня доходов за счет ликвидации высокооплачиваемых вакансий. Для работников, не имеющих высшего образования, модели с большим количеством языков могут иметь противоположный эффект. Они могут снизить уровень равенства между наиболее высокооплачиваемыми индивидуумами и другими, уменьшая барьеры для входа на хорошо оплачиваемые элитные рабочие места, предоставляя больше возможностей для тех, кто имеет неоформленное образование. В заключение следует отметить, что появление крупных языковых моделей нарушило традиционное представление о том, какие рабочие места наиболее подвержены автоматизации. Волна автоматизации офисных рабочих мест, особенно тех, которые требуют когнитивных навыков, креативности и высокого уровня образования, удивила многих экспертов. Тем не менее, важно признать, что в настоящее время модели с большим количеством языков больше заменяют друг друга, а для выполнения некоторых задач все еще требуются уникальные способности. Несмотря на существующие недостатки и ограничения, потенциальные преимущества, в частности, повышение производительности труда и эффективности для младших сотрудников, подчеркивают потенциальное положительное влияние моделей с большим количеством языков на рабочую силу.