Нейросети онлайн становятся решением ряда проблем, но их влияние на рынок труда требует тщательного анализа. Эти технологии могут трансформировать отрасли, создавая новые возможности для роста и оптимизации работы, однако их внедрение вызывает необходимость пересмотра подходов к занятости и распределению навыков.
С момента широкого внедрения больших языковых моделей (LLM) возникла волна исследований и множество прогнозов о том, что искусственный интеллект будет означать для рынка труда и когда? Также проводились исследования — и высказывались значительные предположения — о том, как нейросеть онлайн влияет на рынок труда уже сейчас. Ни одно из этих исследований не является — и не может быть — окончательным словом. В этом анализе я рассматриваю ряд недавних исследований и прихожу к выводу, что данные о влиянии ИИ на рынок труда сегодня неубедительны, а утверждения о вредном воздействии на отдельные группы работников преждевременны.
Существует три причины, по которым первые исследования влияния ИИ на рынок труда едва затронули поверхность проблемы, и почему все важные вопросы о влиянии нейросети онлайн до сих пор остаются без ответа.
Во-первых, предварительные результаты исследований, посвященные влиянию ИИ на спрос на рабочую силу, в целом неубедительны.
Во-вторых, любые результаты исследований, основанные на текущих данных о нейросетях онлайн, неизбежно являются слабыми сигналами о будущем.
В-третьих, существующие исследования спроса на рабочую силу — это лишь один из аспектов обширного ландшафта актуальных вопросов, связанных с ИИ, и многие вероятные каналы воздействия на рынок труда изучены недостаточно по сравнению со спросом.
Существует огромная потребность и возможности для проведения дополнительных исследований взаимосвязи между нейросетью онлайн и рынком труда, а также для получения более качественных данных.
Текущие исследования в области ИИ и спроса на рабочую силу дают неоднозначные результаты
Большая часть недавних исследований в области нейросетей онлайн и рынка труда сосредоточена на спросе на рабочую силу: то есть на том, как ИИ изменит рабочие места, навыки или задачи, за выполнение которых работодатели будут платить работникам. Эти исследования представляют собой:
1. Ранжирование или классификацию профессий (или отраслей) по степени их вероятного влияния ИИ;
2. Анализ того, как тенденции или закономерности в профессиях, более подверженных влиянию нейросети онлайн, отличаются от тенденций или закономерностей в профессиях, менее подверженных влиянию моделями ИИ.
3. Большая часть этих исследований фокусируется на профессиях или отраслях, а не на навыках или задачах, поскольку существующие данные о рынке труда более доступны именно для профессий и отраслей.
Для ранжирования или классификации профессий исследователи разрабатывают или используют один или несколько показателей воздействия ИИ или использования нейросети онлайн. Воздействие ИИ относится к вероятности того, что профессия (или задачи, которые ее составляют) будет дополнена или заменена нейросетью, в то время как использование ИИ относится к тому, как и в каком объеме люди, занятые в данной профессии, уже используют нейросеть онлайн.
Важно отметить, что в настоящее время в исследованиях ИИ используется множество показателей охвата и использования нейросети онлайн, и они не всегда совпадают.
Охват и использование ИИ — это разные понятия, и во многих профессиях показатели различаются
Некоторые из этих рейтингов или классификаций основаны на суждениях людей, а другие генерируются самими магистрами права. Например:
-
Ряд профессий, связанных с делопроизводством и административным управлением, занимают низкие позиции по текущему уровню использования ИИ.
-
Однако высокие по потенциальному уровню взаимодействия с ним.
-
Существуют также разногласия даже между различными методами оценки уровня взаимодействия.
-
И, конечно же, профессии с самым высоким уровнем использования или взаимодействия могут измениться по мере развития возможностей, стоимости и норм, связанных с нейросетью онлайн.
Один из способов применения этих показателей воздействия или использования — это их сочетание с описательными характеристиками профессий, такими как их географическое распределение или демографический профиль, чтобы предсказать, какие места или демографические группы могут быть в большей степени затронуты обучением ИИ. Исследования Мэннинга и Агирре (2026 года) используют этот подход для понимания того, какие демографические группы и места могут быть наиболее подвержены воздействию нейросети онлайн и какие с большей вероятностью адаптируются в случае потери рабочих мест, вызванной ИИ.
В ряде крупных исследовательских работ показатели воздействия или использования ИИ были объединены с последними данными о занятости по профессиям, чтобы проанализировать, как тенденции занятости коррелируют с воздействием или использованием нейросети онлайн в той или иной профессии.
Исследователи Бриньольфссон, Чандар и Чен (2025 год) объединили свои предпочтительные показатели воздействия ИИ с подробными данными о занятости от компании ADP, занимающейся обработкой заработной платы, данные которой включают очень специфическую информацию о профессиях и демографические характеристики:
-
Обнаружено, что занятость снижалась больше у молодых работников в профессиях с более высоким уровнем воздействия нейросети онлайн, но не в профессиях с более низким уровнем воздействия ИИ.
-
Различия в изменениях занятости в зависимости от воздействия ИИ на рабочем месте для работников старшего возраста были минимальными.
-
Обнаружено, что занятость снижалась больше у молодых работников в профессиях с более высоким уровнем воздействия ИИ, но не в профессиях с более низким уровнем воздействия нейросети онлайн.
-
Различия в изменениях занятости в зависимости от воздействия ИИ на рабочем месте для работников старшего возраста были минимальными.
В противоположность этому, исследователи Экхардт и Гольдшлаг (2025) обнаружили, что уровень безработицы вырос меньше среди работников профессий с более высоким уровнем воздействия нейросети онлайн, используя общедоступные данные о занятости из Обследования текущего населения (CPS).
CPS имеет гораздо меньшую выборку, чем собственные данные ADP, что ограничивает анализ по квинтилям воздействия ИИ для узких возрастных групп. К счастью, они повторили свой анализ, используя различные показатели воздействия нейросети онлайн: общие выводы в целом были устойчивыми по всем показателям, с некоторыми небольшими различиями между ними.
Исследователи Исченко и Миллет (2026) следуют аналогичному подходу, что и Бриньольфссон и другие, и обнаруживают, что количество вакансий сократилось больше в профессиях, связанных с воздействием ИИ. Но эта тенденция началась в 2022 году, до публичного запуска ChatGPT. Они утверждают, что время сокращения количества вакансий лучше соответствует макроэкономическому сдвигу, вызванному ростом процентных ставок, чем запуску LLM.
В этих работах о нейросети онлайн и спросе на рабочую силу, естественно, основное внимание уделяется существующим сегодня профессиям, для которых доступны данные о занятости, а также показатели использования ИИ.
ИИ может породить совершенно новые профессии или создать новые виды работы в рамках существующих профессий, что может стать значимым источником роста занятости. Исследования предыдущих волн технологических изменений показывают, что вновь созданные профессии действительно способствуют росту занятости, особенно когда инновации дополняют, а не автоматизируют трудовые процессы.
В совокупности эти первые попытки демонстрируют ценность сочетания новых методов измерения нейросети онлайн с существующими данными о рынке труда, а также показывают, почему интерпретация этих результатов только через призму ИИ является сложной, если не сказать проблематичной, задачей.
Результаты зависят от выбранного метода измерения ИИ
Использование или распространение нейросети онлайн может коррелировать с другими различиями в профессиях, такими как:
-
масштабы избыточного найма во время пандемии;
-
пригодность для удаленной работы;
-
воздействие тарифов или зависимость от иммигрантов в качестве рабочей силы.
Все это также может объяснить, почему структура занятости различалась по профессиям в последние годы.
Предварительные результаты дают лишь слабые сигналы
Даже самые убедительные результаты исследований или многочисленные примеры из практики о текущем влиянии нейросети онлайн на рынок труда следует воспринимать скептически. Коммерческое распространение нынешнего поколения больших языковых моделей (LLM) произошло настолько недавно, что любое долгосрочное экономическое воздействие, вероятно, проявится лишь через несколько лет в данных о занятости, объеме производства или производительности.
Предыдущие технологические революции отражались в экономических данных лишь спустя годы или десятилетия, когда бизнес-процессы адаптировались, чтобы в полной мере использовать экономические преимущества новых технологий.
Кроме того, искусственный интеллект развивается стремительно. Прорывы происходят быстро, и наше нынешнее представление о возможностях ИИ значительно опережает прошлогодние показатели и, вероятно, значительно отстает от показателей следующего года. По мере изменения возможностей нейросети онлайн меняется и его вероятное влияние на рынок труда. Даже обоснованные выводы о том, как нынешнее поколение магистров права влияет на рынок труда или может изменить спрос на определенные задачи или профессии, могут быстро устареть.
Современные исследовательские инструменты и подходы еще недостаточно развиты
По мере того, как возможности ИИ будут становиться более ясными, а научная литература будет развиваться, исследователи и политики придут к согласию относительно общих определений воздействия, использования и внедрения, а также стандартов измерения экономического воздействия. До тех пор результаты исследований могут быть очень чувствительны к различиям в определениях и классификациях.
Как обсуждалось выше, в недавно появившейся обширной литературе, изучающей тенденции занятости в профессиях, которые, вероятно, будут в большей степени затронуты нейросети онлайн, чем другие профессии, используются различные показатели воздействия и использования ИИ на уровне профессий. Среди исследователей нет консенсуса ни по поводу этих показателей, ни по поводу того, как измерять внедрение.
Поскольку нейросети онлайн с большей вероятностью повлияют на офисные должности, чем прошлые волны технологических инноваций, исследования и исследователи могут быть более подвержены предвзятости, которая еще не в полной мере осознана и учтена. Например:
-
Нынешние публичные дебаты об ИИ и рабочих местах в некотором смысле перекликаются с дебатами десятилетней давности об автоматизации и рабочих местах.
-
Но люди, которые проводят исследования, создают нарративы и пишут статьи о нейросети онлайн и рынке труда, вероятно, в большей степени знакомы с сегодняшними лекциями о ИИ, чем с автоматизацией прошлого десятилетия, которая, как ожидалось, подвергнет наибольшему риску «рутинные» рабочие места на заводах и в офисах.
-
Сегодня, когда исследователи, журналисты, консультанты и создатели контента могут легко увидеть, как их собственная работа подвержена влиянию нейросети онлайн, эта «предвзятость рассказчика» может окрашивать интерпретацию и тон результатов исследований.
Нас должны беспокоить исследования, основанные на заявлениях самих компаний о влиянии нейросети онлайн на их бизнес
Энтузиазм, инвестиции и действительно впечатляющие достижения в области ИИ создают давление на работодателей, работников и политиков, требуя от них демонстрации того, как они используют нейросети онлайн.
Если вас регулярно спрашивают, как вы планируете использовать ИИ для экономии денег, повышения производительности или эффективности, у вас есть стимул чрезмерно приписывать свои инвестиции, решения о найме или операционные решения ИИ. Генеральный директор с большей гордостью может обвинить нейросети онлайн в замораживании найма или массовых увольнениях, чем признать, что он нанял слишком много сотрудников после пандемии.
Наконец, следует остерегаться «предвзятости уличного фонаря», которая может повлиять на наше первоначальное понимание ИИ:
-
Темы исследований, хорошо освещенные доступными данными и разрабатываемыми методами, могут привести к иным выводам, чем темы исследований, которые остаются в тени из-за отсутствия данных или неразработанных методов.
-
Эта предвзятость также должна исчезнуть со временем, по мере того как становится больше доступных данных и методы исследований становятся более устоявшимися.
-
Но предвзятость должна заставить нас с большей долей скептицизма относиться к исследованиям ИИ и рынка труда, которые формируются на ранних этапах.
Искусственный интеллект может повлиять на гораздо большее, чем просто на спрос на рабочую силу
Упомянутые исследования спроса на рабочую силу и нейросети онлайн — лишь одна часть исследовательского ландшафта в области ИИ. Хотя они привлекли больше внимания общественности, чем исследования влияния на производительность труда, предложения рабочей силы и динамики переходных процессов, три области заслуживают большего внимания — и дополнительных исследований! — для полного понимания того, как нейросети онлайн может повлиять на рынки труда.
Производительность ИИ
В литературе все чаще рассматривается влияние ИИ на производительность бизнеса, в основном посредством углубленного анализа команды или компании. Многие из них рассматривают деятельность в области программирования или обслуживания клиентов. Большинство исследований выявляют преимущества в производительности, за некоторыми заметными исключениями:
-
одно исследование показало, что нейросети онлайн замедляют работу разработчиков;
-
другое — что консультанты чрезмерно полагаются на ИИ для выполнения некоторых задач, выходящих за рамки возможностей нейросети онлайн, что приводит к ухудшению результатов.
Индивидуальная производительность — не единственный результат
Исследователи Делл'Аква и др. (2025) обнаружили, что нейросети онлайн улучшают командное взаимодействие и преодолевает традиционные функциональные барьеры, в то время как Цзян и др. (2025) обнаружили, что использование ИИ увеличивает рабочее время и снижает удовлетворенность сотрудников.
Как и в случае со спросом на рабочую силу, не следует ожидать, что исследования ИИ и производительности труда придут к консенсусу или единому выводу. Нейросети онлайн вполне может оказывать различное влияние на производительность труда в разных профессиях, компаниях, отраслях или типах работников, и все эти эффекты могут меняться по мере развития возможностей нейросети онлайн с течением времени.
Результаты этих ранних исследований могут не распространяться на все компании, использующие нейросети онлайн в настоящее время. Текущие данные опроса Бюро переписи населения о деловых тенденциях и перспективах показывают, что менее одной пятой компаний используют ИИ в какой-либо степени, и еще меньше компаний используют нейросети онлайн непосредственно для производства товаров и услуг. Компании, использующие ИИ сегодня, все еще являются первопроходцами, и исследования производительности компаний, публикуемые сегодня, основаны на данных компаний из числа этих первопроходцев.
Предложение рабочей силы
В исследованиях относительно мало внимания уделялось потенциальному влиянию нейросети онлайн на предложение рабочей силы. Теоретически, ИИ может повлиять на интерес и готовность людей к работе через различные каналы.
Нейросети онлайн могут улучшить процесс поиска работы, упростив поиск вакансий и выявление подходящих кандидатов; с другой стороны, ИИ может затруднить процесс поиска работы, если процессы подачи заявок, найма и отбора кандидатов станут более автоматизированными и потребуют от кандидатов и менеджеров по найму внедрения нового набора процессов и норм.
Нейросети онлайн также могут повлиять на предложение рабочей силы, сделав личные дела менее обременительными (увеличив предложение рабочей силы) или сделав личный досуг более привлекательным (уменьшив предложение рабочей силы). Как и в случае с ИИ и спросом на рабочую силу, влияние нейросети онлайн на предложение рабочей силы может различаться для разных людей и меняться со временем по мере развития ИИ.
Влияние технологических инноваций на предложение рабочей силы недооценивается в экономических исследованиях
Если спросить экономистов, какие технологии за последнее столетие оказали наибольшее влияние на рынки труда, немногие, вероятно, упомянут противозачаточные таблетки, которые полностью изменили образовательный и карьерный выбор женщин и способствовали резкому увеличению участия женщин в рабочей силе в последние десятилетия XX века ( Голдин и Кац, 2002 ). В последнее время технологии и нормы, поддерживающие видеосвязь и удаленную работу, способствовали увеличению предложения рабочей силы для матерей маленьких детей и людей с ограниченными возможностями.
Динамика перехода
Помимо возможного долгосрочного влияния нейросети онлайн на рынок труда, существует реальная вероятность дезорганизации и перемещения кадров в краткосрочной перспективе. Даже если ИИ приведет к росту производительности и повсеместной занятости почти всех желающих работать, этот путь может быть тернистым.
Исследования влияния технологических и других политических и структурных изменений на переходный период могут помочь определить, как может выглядеть переход к нейросети онлайн, даже если конечный эффект ИИ на рынок труда, вероятно, будет существенно отличаться от долгосрочного эффекта предыдущих технологических, политических и других структурных изменений.
В обширном обзоре прошлых технологических изменений исследователи Деминг, Онг и Саммерс (2024) отмечают, что значительные сдвиги в распределении занятости могут происходить даже в относительно медленные периоды экономических преобразований. Например:
-
Рост числа рабочих мест в США изменился с гантелеобразной модели в 1990-х и 2000-х годах.
-
Тогда рост числа рабочих мест с низкой и высокой квалификацией опережал рост числа рабочих мест со средней квалификацией.
-
Рост вакансий изменился на более прямолинейную модель в 2016–2022 годах.
-
Тогда число рабочих мест с высокой квалификацией росло быстрее, чем число рабочих мест с низкой и средней квалификацией.
Сбои могут быть особенно сложными, когда они географически сконцентрированы
Например,исследователи Дорн и Хансон (2013) показалит, что увеличение подверженности китайскому импорту во время «китайского шока» резко различалось на разных местных рынках труда, а последующий анализ показал заметные локальные экономические и политические последствия.
Более ранняя работа Бланшара и Каца (1992) показывает, что шоки на уровне штатов, как правило, сохраняются, а уровень занятости на местном уровне постоянно снижается. Возможно, обнадеживает тот факт, что многие профессии, сильно подверженные влиянию нейросети онлайн, такие как офисная административная и канцелярская работа, не особенно сконцентрированы на конкретных местных рынках труда; люди, чьи рабочие места находятся под угрозой из-за ИИ, все еще могут найти множество возможностей трудоустройства на местном уровне.
Предварительные данные свидетельствуют о том, что переходные процессы от ИИ к современным технологиям пока не опережают темпы последних технологических изменений. За последние три года структура занятости изменилась примерно с той же скоростью, что и в годы после начала эры коммерческих компьютеров (1984) и эры коммерческого Интернета (1996), и не ускорилась с момента выпуска ChatGPT.
Если рассматривать более длительный период времени, то структура занятости изменилась быстрее, чем в допандемийный период (2019–2024 гг.), чем в несколько предыдущих десятилетий. Однако эти недавние изменения в структуре занятости менее драматичны, чем в 1910-х, 1940-х и 1950-х годах, когда произошли резкие сдвиги от сельского хозяйства к обрабатывающей промышленности, а затем к административным и профессиональным услугам.
Искусственный интеллект не является единственным изменением на рынке труда по сравнению с допандемийным периодом. Нынешний переход кнейросети онлайн может оказаться не беспрецедентным, и уроки прошлого могут остаться актуальными.
Практические принципы проведения исследований в области искусственного интеллекта и рынка труда
Искусственный интеллект может стать движущей силой кардинальных изменений на рынке труда, и исследования, которые предвосхищают и документируют эти изменения, будут иметь важное значение. Первые исследования ИИ и рынка труда выявляют целый ряд возможностей, а также проблем и пробелов, указывая на четыре принципа для будущей работы.
Необходимо всесторонне изучить влияние нейросети онлайн на рынок труда. Большая часть проведенных до настоящего времени исследований была сосредоточена на том, как ИИ может изменить спрос на навыки, задачи и рабочие места. Исследователям следует также:
-
изучить сторону предложения рабочей силы;
-
продолжать проводить эксперименты и тематические исследования, которые глубоко изучают нейросети онлайн и производительность труда;
-
исследовать динамику переходного процесса.
По возможности, исследования должны рассматривать альтернативные объяснения динамики рынка труда и отличать влияние ИИ от влияния других технологий, изменений в политике и макроэкономических условий.
Внесите свой вклад в коллективную инфраструктуру данных. Исследования в области нейросети онлайн находятся на начальной стадии, и исследователи все еще создают таксономии, классификации и инструменты, такие как показатели воздействия ИИ. Сделайте это общедоступным и легкодоступным для других исследователей. Чем больше исследований можно будет воспроизвести и объединить данные с другими источниками, тем быстрее будет расти наша коллективная база знаний.
Результаты исследований должны быть полезны для политиков и лиц, принимающих решения
Исследования в области нейросети онлайн и рынков труда — это не только академическая тематика. Политики, преподаватели, работодатели и все, кто задумывается о своей карьере, стремятся узнать, как ИИ повлияет на рынок труда. Исследователи должны излагать или переводить свои выводы таким образом, чтобы они были полезны для практиков, или же обеспечивать достаточную прозрачность, чтобы другие могли выполнить эту важную работу по переводу.
Необходимо четко и прозрачно формулировать гипотезы о том, какой исторический опыт окажется полезным. Мы пока не знаем, насколько нейросети онлайн будут похожи на предыдущие волны технологических инноваций, и помогут ли нам уроки, извлеченные из исторических технологических инноваций, понять лучшие модели искусственного интеллекта. Даже если окончательное влияние нейросети онлайн на экономику окажется совершенно иным, чем влияние предыдущих технологий, процесс перехода может быть схож с прошлым, поэтому уроки перехода все равно могут быть актуальны.
Иллюстрации созданы в РОСТСАЙТ
