Анализ сооснователя OpenAI: ИИ угрожает программистам

Бывший руководитель направления искусственного интеллекта в Tesla и сооснователь OpenAI Андрей Карпати представил проект, в котором попытался оценить, насколько разные профессии уязвимы перед развитием ИИ. Он проанализировал 342 профессии американской экономики и присвоил каждой оценку риска от 0 до 10.

Результаты были показаны в виде интерактивной древовидной карты: размер блока отражает количество работников, а цвет — степень риска замещения (от зелёного — низкая угроза — до красного — высокая). Изначально проект был опубликован в репозитории на GitHub, однако позже автор удалил его по неизвестной причине. Тем не менее код и данные сохранились в форке.

Средний показатель уязвимости составил 5,3 из 10, но распределение оказалось неравномерным. Так, разработчики программного обеспечения получили около 9 баллов. Похожие оценки у бухгалтеров, секретарей и специалистов клиентской поддержки. Юристы получили около 8 баллов, а медицинские транскрибаторы — максимальные 10.

На другом конце шкалы оказались профессии, требующие физического труда: кровельщики, строители, электрики и сантехники — их оценки варьируются от 0 до 3. Общая закономерность проста: чем более цифровой и дистанционной является работа, тем выше риск автоматизации. Напротив, профессии, требующие физического присутствия и взаимодействия с людьми, оказываются защищённее.

По оценкам участников обсуждения в X, около 42% рабочих мест в США — примерно 60 млн — получили оценки 7 и выше, то есть попали в зону повышенного риска. Совокупный фонд зарплат этих профессий оценивается примерно в 3,7 трлн долларов в год. При этом крупнейшие группы потенциально уязвимых работников — не программисты (около 1,9 млн), а офисный и административный персонал: секретари, клерки и бухгалтерские сотрудники.

Техническая часть проекта оказалась относительно простой. Карпати использовал данные Bureau of Labor Statistics, преобразовал описания профессий в формат Markdown и передал их модели Gemini (версия Flash) через платформу OpenRouter. Модель оценивала каждую профессию по единой шкале и давала текстовое объяснение. Весь процесс реализован в шести Python-скриптах, а итоговый файл с промптами (~45 тыс. токенов) позволяет анализировать рынок труда с помощью любой LLM.

Проект появился вскоре после исследования компании Anthropic о влиянии ИИ на рынок труда. В работе под названием Labor market impacts of AI была предложена метрика «наблюдаемой экспозиции» — сопоставление возможностей языковых моделей с их реальным использованием, например на основе данных трафика модели Claude.

Согласно этому исследованию, программисты занимают первое место по уровню использования ИИ: примерно 74,5% их задач уже могут выполняться с помощью подобных систем. При этом главный вывод работы довольно неожиданный — несмотря на высокий потенциал автоматизации, заметного роста безработицы в уязвимых профессиях пока не наблюдается.

Сам Карпати в своём проекте избегает прямых прогнозов. Его цель — предоставить инструмент и данные для анализа, оставив интерпретацию результатов читателям.