労働者の黙示録も差し迫った混乱もありません。 ChatGptの発売からほぼ3年後、 人工知能 労働市場に識別可能な構造変化を引き起こしていません。これは、ブルッキングス機関と協力して、イェール大学の予算研究所によってこれまでに公開された最も徹底的で体系的な研究によって実証されています。
2022年11月から毎月更新されているレポートは、からの何百万ものデータを分析しています。 労働市場 失業、職業的ローテーション、またはAIツールへの実質的および理論的曝露などの指標からのアメリカ人。その結論は、労働市場がに起因する「衝撃」を経験していないということです 生成人工知能。 「最も警戒心のある保有者は、実際のデータに対応していません。私たちが見ているのは安定性であり、混乱ではありません」、ドキュメントを示します。
データは物語を否定します
研究チームは、職業混合物の進化を測定しました。これは、仕事やセクターを変える人の数を反映するメトリック、または市場に出入りするメトリックで、AIの期間を3つの歴史的瞬間と比較しました。 PCの採用 80年代、の一般化 インターネット 90年代と2016年から2019年の間の最近の管理期間。すべての場合において、市場の変革率は2022年以降に登録されているものよりも類似またはさらに大きかった。 「歴史的に、雇用に対する技術的影響は数ヶ月ではなく数十年にわたって発生します。AIも例外ではありません」、彼らは結論付けます。
ChatGptの発売から33か月で、職業上の変装は最大4.75％に達しました
したがって、から33か月で ChatGptの起動 （2022年11月）、職業上の変装、つまり、ジョブミックスの変化は最大4.75％に達しました。コンピュータ化の時代（1984）で、このインデックスは最大3.47％に達しました。インターネット（1996）の普及により、3.76％に達しました。主要な技術的混乱なしに制御期間（2016-2019）でさえ、インデックスは4.02％に触れました。
これは、現在の作業プロファイルの変化が以前の技術に住んでいたよりも加速されておらず、極端ではないことを示唆しています。
情報、金融、専門的サービスなど、伝統的により影響を受けやすいセクターでさえ、観察された変化は、公共の不正の前に始まりました chatgpt、そしてそれ以来、有意に加速されていません。
この研究の別の軸は、AIの潜在的な影響の2つの次元に立ち向かうことでした。理論的曝露（職業のタスクの割合に応じてOpenaiによって測定されます）と実際の使用（人類のデータとクロードのデータに従って）。結果は、次のことを示しています。
- AIに高度にさらされている雇用の労働者の割合は、2022年以降、約18％で安定したままです
- 本当に自動化または拡張された職業における労働者の存在は、それほど成長していません
- 失業者の間でさえ、バイアスは
メディアは、プログラミングやコンテンツ作成などのセクターを過度に露出させ、生成の集中的な使用を行う 大規模な技術。
予算ラボで分析されたOpenAIデータによると、米国の労働者の18％が AIへの高い曝露がある職業、つまり、タスクの50％以上がChatGPTなどのツールによって実行される可能性があります。ただし、2022年11月以降、この割合は大幅に変化していません。さらに、雇用の45.5％は中程度の曝露カテゴリであり、残りの29％は低曝露の職業です。
言い換えれば、AIが人間の仕事に大きく置き換えられている場合に期待されるように、あまり露出度の少ない職業に向けて目に見える労働移動はありません。
若者がAIによって彼らの仕事のニッチから追放されていることを示すパターンはありません
調査はまた、AIが不釣り合いであるかどうかを調べました 最近の卒業生または若い労働者、しかし、決定的な証拠は見つかりませんでした。そして、それは一般的な仮説が、自動化の最初の影響を受けることが若いか少ない経験であることを示唆しているということです。ただし、予算ラボのデータは、2022年11月のChatGPTの発売以来、若い卒業生（20〜24歳）とその古いカウンターパート（25〜34年）の違いが関連していないことを示しています。
2023年半ば以降はわずかな上昇傾向がありますが、これは以前の労働市場の行動と一致しており、採用の一般的な減速によっても説明できます。したがって、若者が人工知能によって彼らの仕事のニッチから追放されていることを示すパターンはありません。 「私たちがAIに起因する変換は、しばしば以前のダイナミクスの延長です。リスクは、明確な証拠を持つ前に克服することです」、報告書に警告します。
恐怖についての警告
この研究の著者は、彼らの調査結果は予測的ではないことを認識しています。IAがまだ労働市場を変革していないという事実は、長期的にそれを行うことができないという意味ではありません。しかし、彼らはそれを強調しています 自動化に関する一般的な不安 データよりも認識に基づいています。
したがって、分析の重要な要素は、2つの異なる概念の区別です。 理論的展示、Openaiによって計算されたように、理論的には、Taskの一部がChatGPTなどのモデルの影響を受ける可能性があると推定しています。そして 本当の使用、プロの環境でのチャットボットクロードの採用指標で人類によって収集されたものなど。
両方のデータベースを比較するとき、レポートは間に強い相関関係がないことを示しています AIに最もさらされているセクター そして、それが実際に日から日ごとに使用されているもの。たとえば、プログラミングやコミュニケーションなどの領域には高いレベルの使用と曝露がありますが、管理や会計などの理論的曝露が高いセクターは、実際の使用をほとんど示していません。そして、生産、清掃、輸送などのいくつかの職業は、露出しているが、実際にはほとんど使用されていないように見えます。
この遅れは、その多くを示唆しています 「危険にさらされている」職業 それらは、生成的な統合をほとんどまたはまったく統合せずに動作し続けており、これは可能な有形労働効果を遅らせます。
大規模な技術データによるより完全なメトリックと標準化された使用データを待っている予算ラボレポートは、重要なガイドラインを示しています。ポリシーを設計したり、急進的な企業の決定を下す前に、騒音を超えて見て、市場を視点で観察するのが便利です。
