Насколько сильно ChatGPT может изменить рынок труда?

Ещё одно упражнение такого рода (февраль 2023). Кратко - по мнению автора, до 32% работ могут ощутить "очень большое влияние", вплоть до исчезновения. Важно то, что статья прошлась по описанию работ и смогла просуммировать, какие основные задачи люди на них выполняют.

Вывод: ничего себе, треть!

#AI #Labor

Как цифровизация уже поменяла экономику?

Статья ЕЦБ (апрель 2023) напоминает, что уже прошедшие процессы цифровизации принесли экономике. Основные выводы:

1) работы "в среднем" не исчезают при цифровизации, но их содержание меняется. На рынке труда "вымываются" средне-квалифицированные работы;
2) растёт неравенство доходов и богатства (в том числе из-за роста доли владельцев капитала);
3) видимо, развитие финтеха и изменения в электронных продажах (e-com) усиливают влияние денежно-кредитной политики.

И дальше много "полезных слов" про то, что людям нужно помогать, переобучать и т.п. Честно говоря, вопрос - как "искусственный интеллект" поменяет эти призывы...

#AI #Digital #Labor

Как может меняться компания под воздействием ИИ?

Статья (июнь 2023) смотрит на то, какие компании активно используют технологии искусственного интеллекта (ИИ), и как это влияет на свойства самой фирмы. Идея в том, что привлечение сотрудников, умеющих в ИИ, может снизить необходимость в менеджерах среднего звена. Вместо них могут более широко внедряться способы работы с данными.

Для этого авторы анализируют резюме сотрудников, а также объявления о позициях этих компаний. Период 2010-2018 с постепенным внедрением ИИ.

Результаты впечатляют:

1) активнее берут на ИИ-связанные позиции в компаниях, которые уже наняли больше сотрудников с PhD и из STEM (наука, технологии, инженерные специальности, математика);

2) структура таких ИИ-активных компаний становится "более плоской". Это означает, что становится больше сотрудников на начальных позициях, меньше на средних и высоких, при этом сдвиг происходит в сторону более образованных людей.

Вывод: мы ещё не видели полного эффекта влияния ИИ на рынок труда. Очевидно, что если ИИ становятся важнее, то компания обязана молодеть - потому что более взрослые люди не всегда знакомы с ИИ. Вероятно, что в ближайшее десятилетие подобная иерархическая структура не воспроизведётся, потому что все будут знать про ИИ, даже мы, взрослеющие люди.

#AI #Firms #Labor

Почему мы будем учить студентов пользоваться GigaChat или ChatGPT?

Потому что они помогают не только писать код (важно для курсов), но и в совсем простых задачах. Статья (июль 2023) демонстрирует, что алгоритмы улучшения текста исправляют качество резюме, а это приводит к более частым предложениям работы. Механизм - в "подтверждении способностей": если резюме написано грамотно, HR легче согласиться, что кандидат выглядит получше.

Коллеги, которые пока против использования, вынуждены будут признать большую пользу от этих помощников.

#AI #Labor

Рынок труда: теперь Писсаридес.

Дискуссия про навыки в мире искусственного интеллекта (ИИ) продолжается. Теперь высказался нобелевский лауреат Писсаридес. Кратко: изучать математику бесполезно, потому что в будущем останутся в основном профессии с эмоциональным интеллектом, человеческим общением и заботой друг о друге.

Звучит интересно. Но в чём проблема с этими предсказаниями: оценка влияния сейчас весьма предварительная. Если вы помните, ИТ-сектор также должен был значительно изменить профессии. Но как показал дальнейший опыт, эти изобретения стали дополняющими, а не заменяющими (см. статью Аджемоглу 2000). И поэтому рынок труда почти не изменился, просто дополнился компьютерными навыками.

Вывод: если студент склонен к математике, надо ей и заниматься. Если когда-то ИИ станут достаточно сильными для замены офисных сотрудников, мир станет настолько другим, что первое образование окажется неважным.

#Labor #AI

Инвестиции в ИИ: на уровне страны увеличивают неравенство?

Любопытная статья (октябрь 2023) проверяет влияние инвестиций в "искусственный интеллект" (ИИ) на экономические переменные. Авторы берут 86 стран и горизонт 2010-2019, и связывают инвестиции в ИИ с доходами граждан, производительностью экономики и т.п. Основные результаты такие: более высокие инвестиции в ИИ

1) связаны с ростом доли дохода людей из верхних 10% доходов и снижением доли дохода людей из нижних 10% дохода = "рост неравенства";
2) приводят к снижению общей занятости в экономике;
3) дают переток из "среднего уровня навыков" в "высокий уровень навыков" и менеджерские позиции;
4) увеличивают производительность (total factor productivity);
5) а наиболее сильное увеличение неравенства давали инвестиции в роботизацию, ИИ в стройке и связанные с интернетом сервисы.

Звучит как минимум любопытно. При этом авторы говорят, что их выводы едва ли применимы к моделям, которые захватывают рынок после 2022 и ChatGPT - вероятно, их влияние может быть ещё более существенным.

Но. Меня смущают подобные выводы на макроуровне. Дело в том, что 2010-е были временем большого эксперимента в экономиках мира, и надо контролировать на десятки переменных - ставки (низкие могут увеличивать неравенство), старение населения (может снижать занятость), образование (кажется, был рост зарплатной премии за университет по миру), и т.п. Более богатые страны могли позволить себе высокие инвестиции в ИИ - и при этом неравенство в них росло по множеству причин, включая огромную отдачу на идеи через венчурный капитал. Поэтому надо крепко думать про госполитику в отношении последствий ИИ, но не забывать, что главными источниками могут быть совсем не инвестиции в ИИ.

Вывод: интересно, но из макроданных сложно сделать выводы о причинно-следственных связях. Нужно заранее обдумывать, как реагировать на вытеснение людей из рынка труда с ростом использования ИИ.

(А находить эти статьи можно тут: https://yangx.top/workingpaper)

#AI #Inequality #Labor

А это найм в Сбере :) если вдруг есть начинающие макроэкономисты, может быть интересно :)

https://yangx.top/nes_cdlc/3134

#Labor #Russia

Предсказания зарплат в Великобритании: тоже неточные.

MPC рапортует (январь 2024), что их прогнозы по росту зарплат в Великобритании были существенно ниже реализаций в 2023 году. Интересно два момента:

1) обучение моделей происходит на данных с конца 1980-х до 2019;

2) одна из моделей предполагает, что долгосрочно (реальные) зарплаты будут расти по производительности труда - то есть что доля труда в распределении ВВП останется примерно постоянной.

Оба подхода достаточно сомнительны. Инфляционный период 2021-23 был уникальным по росту цен - примерно с 1970-х мы такого не видели. Поэтому брать данные только с 1980-х выглядит недостаточным.

Сходимость производительности и зарплат вообще вызывает недоумение. Это же известная проблема - что в среднем в развитых странах уже с 1980-х доля труда в ВВП скорее снижалась, чем оставалась постоянной.

Вывод: я что-то в задумчивости, то ли я что-то не понимаю, то ли часть моделей объективно не лучшие...

#Wages #Labor #UK

Возвращение в офисы и исход сотрудников в США.

Статья (май 2024) проверяет, что произошло с сотрудниками, которых компании попросили вернуться в офис после пандемии. И результаты довольно неожиданные: три крупных компании (Микрософт, Apple, SpaceX), которые первыми начали просить сотрудников возвращаться очно на работу, потеряли существенную часть менеджеров верхне-среднего звена. Вдобавок эти люди ушли в компании-конкуренты. И всё это происходило до больших увольнений в ИТ секторе.

Коллега из СКОЛКОВО написала колонку про "тихие увольнения" - видимо, гибкость гибридной работы в США остается важной частью культуры.

#US #Labor #IT

Снова про производительность и труд.

Аджемоглу продолжает исследовать историю. Статья (май 2024) показывает, как в первую индустриальную революцию развивалась производительность и зарплаты. Выводы говорят сами за себя:

1) Производство хлопка стало одним из крупнейших секторов экономики Великобритании, но реальные зарплаты в нём не росли десятилетиями;

2) Автоматизация производства привела к постоянному надзору за сотрудниками, низкой автономности работы и ухудшению их здоровья;

3) Сотрудники не могли выбивать рост зарплат, так как не было расширения рынка труда около автоматизирующихся отраслей (и некуда было идти);

4) Искусственный интеллект сегодня может также повысить среднюю производительность, но не увеличить доходы или занятость людей - будет "замена", а не "сотрудничество".

Это выводы как в книге. Но важно помнить об этом - рынок труда сложный, и от внедрения новых технологий можно получить рост неравенства, что пользы особо не принесёт.

#AI #Acemoglu #Labor

Чтение про конкурентоспособность Европы.

Вы наверняка уже видели отчёт Драги. Там для меня два ключевых вывода - Европа существенно пострадала от разрыва энергетических связей с Россией; и что для реального рывка требуется увеличить долю инвестиций в ВВП на 5 пп (!!!), а заодно всерьёз заняться технологическими исследованиями.

Лично у меня странное ощущение от чтения подобных текстов. "Нам нужно много сделать, чтобы двигаться вперёд" не вызывает большого интереса. Было бы хорошо показать, какие и на каких территориях проекты могут быть реализованы (в длинном тексте этого тоже нет, присутствует структурная история вида "давайте все цены соберём и покажем участникам").
В результате получилось "надо больше роста факторов производства", "нужно увеличение TFP (производительности)", "труд не будет подмогой" - то есть стандартные рассуждения про модель Солоу, не очень задорно.

#Labor #Investments #Europe #TFP

Меняющийся рынок труда в США: очередные прогнозы про ИИ.

Статья (январь 2025) проверяет, насколько быстро менялся рынок труда в США с 1880 года. Авторы обнаруживают, что стабильность была гораздо выше в последние 30 лет, чем до этого. Два очевидных примера:

1) в начале 20 века около 40% людей в США работали в с/х, а сейчас 2%;

2) в 1960 около половины сотрудников занимались производством и ручным трудом, а сейчас 20%.

Поэтому, по их мнению, время с 1990 по 2017 было одним из самых стабильных для работников. Пандемия внесла изменения, и они подчеркнули целых четыре сигнала про влияние ИИ на труд:

1) снижение "поляризации" рынка. Последние годы стало меньше "дешевых" рабочих мест и больше высокооплачиваемых сотрудников, до этого шло "удешевление";

2) рост в низкооплачиваемых местах в секторе услуг остановился (была мантра "нас заменят роботы, а мы будем задешево мыть посуду");

3) занятость в STEM (связанные с наукой, технологиями, инженерные или математические вещи) выросла более чем на 50% с 2010 года;

4) занятость в ритейле упала на 25% за 2013-2023. Видимо, тут онлайн помог.

Поэтому авторы надеются, что ИИ окажется новой "технологией общего назначения", но подозревают очень постепенное (за десятилетия) её внедрение. Первые знаки быстрых изменений видны - но пока неясно, относить их к перестройке рынка труда после пандемии, или влиянию ИИ.

#AI #Labor #US