Аналитика госэкспертов и крупных корпораций так и остается на уровне прошлого века: длинно, нудно, малоинформативно, странные приоритеты и сбитый фокус.
Из 130+ стр. нового отчета Мирового экономического форума «The Future of Jobs Report 2018»:
- всего 22 стр. более-менее по существу (и то кондовый текст из «многобукав» и всего 11 графиков)
- остальное: методология и абсолютно бессмысленные профайлы стран, нагаданные на кофейной гуще.
Другой пример – аналитика Pew Research на тему страхов вокруг потери работы из-за AI «In Advanced and Emerging Economies Alike, Worries About Job Automation», в котором сравнивают данные по США за 2015 (!) с данными других стран за май-август 2018 (!). Получается «ужос»!
Ссылок на названные отчеты не даю – много чести.
А вот пример хорошего отчета «эксперта-одиночки с мотором» - Майкла Осборна
Вот его-то и нужно читать по теме AI автоматизации и изменения структуры рынка труда: все здесь четко, лаконично, обо всем важном и, в то же время, просто и наглядно.
Ну а в завершение пример. Понятно, что многие профессии исчезнут. Но как быстро?
Здесь фишка в том, что это, в значительной мере, определяется не темпом развития технологий, а инерционными процессами в обществе и в сознании людей.
Для справки посмотрите приложенный график.
— в 1910, когда была запатентована электрическая стиральная машина, в частном секторе США работало более 500 тыс. прачек.
— после 1910 их число сокращалось на 100 тыс. за 10 лет и вышло почти в 0 лишь в 1990.
#ИИ #РынокТруда
Из 130+ стр. нового отчета Мирового экономического форума «The Future of Jobs Report 2018»:
- всего 22 стр. более-менее по существу (и то кондовый текст из «многобукав» и всего 11 графиков)
- остальное: методология и абсолютно бессмысленные профайлы стран, нагаданные на кофейной гуще.
Другой пример – аналитика Pew Research на тему страхов вокруг потери работы из-за AI «In Advanced and Emerging Economies Alike, Worries About Job Automation», в котором сравнивают данные по США за 2015 (!) с данными других стран за май-август 2018 (!). Получается «ужос»!
Ссылок на названные отчеты не даю – много чести.
А вот пример хорошего отчета «эксперта-одиночки с мотором» - Майкла Осборна
Вот его-то и нужно читать по теме AI автоматизации и изменения структуры рынка труда: все здесь четко, лаконично, обо всем важном и, в то же время, просто и наглядно.
Ну а в завершение пример. Понятно, что многие профессии исчезнут. Но как быстро?
Здесь фишка в том, что это, в значительной мере, определяется не темпом развития технологий, а инерционными процессами в обществе и в сознании людей.
Для справки посмотрите приложенный график.
— в 1910, когда была запатентована электрическая стиральная машина, в частном секторе США работало более 500 тыс. прачек.
— после 1910 их число сокращалось на 100 тыс. за 10 лет и вышло почти в 0 лишь в 1990.
#ИИ #РынокТруда
Начался турбонаддув интеллекта Homo sapiens.
Мудрый прогноз Франциско Торо о том, какими в 2043 станут врачи, адвокаты, инженеры и сценаристы.
Среди многих прогнозов последствий GPT-революции, самый мудрый, имхо, сделал контент-директор G50 Франциско Торо.
Мудрость прогноза в том, что:
• Торо даже не пытается предсказывать, что именно – пропасть или взлет, - ждет человечество в результате GPT-революции, ибо и то, и другое возможно, а оценки вероятностей обоих исходов спекулятивны;
• вместо этого, прогноз Торо основан на уже имеющемся у человечества весьма похожем прецеденте, и на этом подобии строится вполне правдоподобное предсказание.
В качестве прецедента Торо предложил рассматривать революцию Deep Blue в мае 1997, когда машина (сеперкомпьютер IBM) впервые обыграла в матче чемпиона мира по шахматам.
1-м ключевым результатом этого стал пересмотр топографии границ возможностей человеческого и машинного интеллекта.
Люди, привыкшие думать о шахматах элитного уровня, как о своего рода исключительной области нашего совершенства — вершине интеллекта люлей, — были вынуждены смириться, признав превосходство машин.
2-й ключевой результат – за прошедшие с тех пор 26 лет, элитные шахматы изменились до неузнаваемости, а уровень игры лучших шахматистов стал намного выше, чем кто-либо был за 500 лет существования шахмат. Оценка исторических игроков с помощью суперкомпьютерного анализа показывает, что самые выдающиеся имена из шахмат прошлых лет — Ласкер, Алехин, Морфи … — сегодня не были бы конкурентоспособны в игре на высшем уровне.
Причина обоих результатов одна. Сегодняшние лучшие шахматисты уже не люди, а кентавры - гибриды людей и машин.
У них может не быть доступа к компьютерам, когда они играют матчи, но у них есть то, что сводится к тому же самому: идеи и стратегии, которые они могли получить только от сверхчеловеческой шахматной мощи машины. Они переносят эти идеи в матчи, и в результате, хотя это все еще игра в шахматы, но на гораздо более высоком уровне, чем когда-либо прежде.
Т.о. ИИ расширил человеческие возможности, отодвинув границы между тем, что возможно, и тем, что невозможно для человека.
А теперь главный вывод.
То, что Deep Blue сделал с шахматами, революция GPT сделает со всеми интеллектуальными профессиями. И также как в шахматах, люди не будут замещены машинами, а произойдет турбонаддув интеллекта людей.
И поэтому через поколение:
• в суде все еще будут выступать адвокаты, но они не осмелятся появиться там без тщательной подготовки с помощью ИИ;
• лечить, по-прежнему, будут врачи; но будет считаться дремучим непрофессионализмом, если врач постоянно не консультируется с личным ИИ;
• по-прежнему, инженеры будут проектировать мосты и самолеты, но каждый этап проектирования будет включать в себя идеи, оценки и рекомендации ИИ;
• по-прежнему, писать тексты будут романисты и сценаристы, но будет считаться само собой разумеющимся, что без участия ИИ создать хороший роман или сценарий может разве что гений …, и то вряд ли.
Самое главное здесь в 2х решающих моментах
1. Юристы 2043 года будут гораздо лучшими юристами, чем сегодняшние (как и врачи, инженеры, писатели…)
2. Представления и том, что значит быть хорошим в этих профессиях, кардинально изменятся: мастерство для следующего поколения будет зависеть от способности человека получить максимальную отдачу от ИИ.
3. Чтобы достичь вершины в любой области, потребуется что-то похожее на процесс гибридизации человека и машины, подобный тому, как это уже произошло с шахматными мастерами.
4. Само творчество, которое всегда считалось прерогативой людей, также будет преобразовано этим процессом гибридизации.
Главным итогом революции GPT станет превращение людей в интеллектуальных кентавров (о чем я неоднократно писал за годы до революции GPT, а интересующиеся могут просто задать в Телеграм-поиске интеллект кентавра).
#ИИ #РынокТруда
Мудрый прогноз Франциско Торо о том, какими в 2043 станут врачи, адвокаты, инженеры и сценаристы.
Среди многих прогнозов последствий GPT-революции, самый мудрый, имхо, сделал контент-директор G50 Франциско Торо.
Мудрость прогноза в том, что:
• Торо даже не пытается предсказывать, что именно – пропасть или взлет, - ждет человечество в результате GPT-революции, ибо и то, и другое возможно, а оценки вероятностей обоих исходов спекулятивны;
• вместо этого, прогноз Торо основан на уже имеющемся у человечества весьма похожем прецеденте, и на этом подобии строится вполне правдоподобное предсказание.
В качестве прецедента Торо предложил рассматривать революцию Deep Blue в мае 1997, когда машина (сеперкомпьютер IBM) впервые обыграла в матче чемпиона мира по шахматам.
1-м ключевым результатом этого стал пересмотр топографии границ возможностей человеческого и машинного интеллекта.
Люди, привыкшие думать о шахматах элитного уровня, как о своего рода исключительной области нашего совершенства — вершине интеллекта люлей, — были вынуждены смириться, признав превосходство машин.
2-й ключевой результат – за прошедшие с тех пор 26 лет, элитные шахматы изменились до неузнаваемости, а уровень игры лучших шахматистов стал намного выше, чем кто-либо был за 500 лет существования шахмат. Оценка исторических игроков с помощью суперкомпьютерного анализа показывает, что самые выдающиеся имена из шахмат прошлых лет — Ласкер, Алехин, Морфи … — сегодня не были бы конкурентоспособны в игре на высшем уровне.
Причина обоих результатов одна. Сегодняшние лучшие шахматисты уже не люди, а кентавры - гибриды людей и машин.
У них может не быть доступа к компьютерам, когда они играют матчи, но у них есть то, что сводится к тому же самому: идеи и стратегии, которые они могли получить только от сверхчеловеческой шахматной мощи машины. Они переносят эти идеи в матчи, и в результате, хотя это все еще игра в шахматы, но на гораздо более высоком уровне, чем когда-либо прежде.
Т.о. ИИ расширил человеческие возможности, отодвинув границы между тем, что возможно, и тем, что невозможно для человека.
А теперь главный вывод.
То, что Deep Blue сделал с шахматами, революция GPT сделает со всеми интеллектуальными профессиями. И также как в шахматах, люди не будут замещены машинами, а произойдет турбонаддув интеллекта людей.
И поэтому через поколение:
• в суде все еще будут выступать адвокаты, но они не осмелятся появиться там без тщательной подготовки с помощью ИИ;
• лечить, по-прежнему, будут врачи; но будет считаться дремучим непрофессионализмом, если врач постоянно не консультируется с личным ИИ;
• по-прежнему, инженеры будут проектировать мосты и самолеты, но каждый этап проектирования будет включать в себя идеи, оценки и рекомендации ИИ;
• по-прежнему, писать тексты будут романисты и сценаристы, но будет считаться само собой разумеющимся, что без участия ИИ создать хороший роман или сценарий может разве что гений …, и то вряд ли.
Самое главное здесь в 2х решающих моментах
1. Юристы 2043 года будут гораздо лучшими юристами, чем сегодняшние (как и врачи, инженеры, писатели…)
2. Представления и том, что значит быть хорошим в этих профессиях, кардинально изменятся: мастерство для следующего поколения будет зависеть от способности человека получить максимальную отдачу от ИИ.
3. Чтобы достичь вершины в любой области, потребуется что-то похожее на процесс гибридизации человека и машины, подобный тому, как это уже произошло с шахматными мастерами.
4. Само творчество, которое всегда считалось прерогативой людей, также будет преобразовано этим процессом гибридизации.
Главным итогом революции GPT станет превращение людей в интеллектуальных кентавров (о чем я неоднократно писал за годы до революции GPT, а интересующиеся могут просто задать в Телеграм-поиске интеллект кентавра).
#ИИ #РынокТруда
2👍3
Не ИИ отнимет рабочие места у людей… их отнимут инфорги.
По оценкам IBM, наступает новая эра в разделении труда между людьми и машинами.
Опубликованный IBM Institute for Business Value аналитический отчет озаглавлен «Дополненная работа в автоматизированном мире, управляемом ИИ».
Это первый в мире отчет на тему количественного и качественного влияния ИИ на профессиональную занятость:
• анализирующий эту тему с позиций кардинально новой парадигмы – новое разделение труда между людьми и машинами;
• исходящий из двух принципиальных предпосылок:
1. что революция в области ИИ достигла переломного момента, и дальше скорость изменений скакнет на порядок;
2. что не ИИ заменит людей, а люди, использующие ИИ, заменят людей, которые этого не умеют/ не хотят / не могут
Не трудно догадаться, что идущими на замену тех, кто не умеет, не хочет или не может, в первую очередь, будут инфорги (люди, проводящие в цифровой реальности больше, чем во сне – подробней см. здесь)
Ключевые прогнозы отчета, крайне важные для каждого работающего человека.
1. В ближайшие три года 40% работающих должны будут переквалифицироваться в связи с внедрением ИИ. Это означает, что переквалификацию должны будут пройти 1,4 млрд человек из 3,4 млрд человек мировой рабочей силы.
2. Эта переквалификация подразумевает умение встроиться в новое разделение труда между людьми и машинами и освоение навыков «дополненной работы», когда партнерство человека и машины кратно повышает производительность труда и обеспечивает экспоненциальный рост отдачи от бизнеса.
3. Примерный процент рабочих мест, перейдущих к «дополненной работе», составит:
три четверти в сфере маркетинга (73%) и обслуживания клиентов (77%) и более 90% в сфере закупок (97%), рисков и соблюдения нормативных требований (93%) и финансов (93%) …..
Особо следует отметить радикальную смену приоритетов в наиболее важных навыках, требуемых от работников с наступлением эпохи дополненной рабочей силы (см. приложенную диаграмму).
Как же ошибались те родители, что вложились в STEM обучение своих детей!
Как же ошибались те из нас, кто считал, что знание компьютера и иностранного языка всегда пригодятся!
Как же ошибались те лидеры бизнеса, что полагали будто самой ценной способностью их персонала в 21 веке будет способность к инновациям и творчеству!
#ИИ #РынокТруда #Инфорги
По оценкам IBM, наступает новая эра в разделении труда между людьми и машинами.
Опубликованный IBM Institute for Business Value аналитический отчет озаглавлен «Дополненная работа в автоматизированном мире, управляемом ИИ».
Это первый в мире отчет на тему количественного и качественного влияния ИИ на профессиональную занятость:
• анализирующий эту тему с позиций кардинально новой парадигмы – новое разделение труда между людьми и машинами;
• исходящий из двух принципиальных предпосылок:
1. что революция в области ИИ достигла переломного момента, и дальше скорость изменений скакнет на порядок;
2. что не ИИ заменит людей, а люди, использующие ИИ, заменят людей, которые этого не умеют/ не хотят / не могут
Не трудно догадаться, что идущими на замену тех, кто не умеет, не хочет или не может, в первую очередь, будут инфорги (люди, проводящие в цифровой реальности больше, чем во сне – подробней см. здесь)
Ключевые прогнозы отчета, крайне важные для каждого работающего человека.
1. В ближайшие три года 40% работающих должны будут переквалифицироваться в связи с внедрением ИИ. Это означает, что переквалификацию должны будут пройти 1,4 млрд человек из 3,4 млрд человек мировой рабочей силы.
2. Эта переквалификация подразумевает умение встроиться в новое разделение труда между людьми и машинами и освоение навыков «дополненной работы», когда партнерство человека и машины кратно повышает производительность труда и обеспечивает экспоненциальный рост отдачи от бизнеса.
3. Примерный процент рабочих мест, перейдущих к «дополненной работе», составит:
три четверти в сфере маркетинга (73%) и обслуживания клиентов (77%) и более 90% в сфере закупок (97%), рисков и соблюдения нормативных требований (93%) и финансов (93%) …..
Особо следует отметить радикальную смену приоритетов в наиболее важных навыках, требуемых от работников с наступлением эпохи дополненной рабочей силы (см. приложенную диаграмму).
Как же ошибались те родители, что вложились в STEM обучение своих детей!
Как же ошибались те из нас, кто считал, что знание компьютера и иностранного языка всегда пригодятся!
Как же ошибались те лидеры бизнеса, что полагали будто самой ценной способностью их персонала в 21 веке будет способность к инновациям и творчеству!
#ИИ #РынокТруда #Инфорги
👍4
Разоблачение фикции угрозы?
Почему такой вывод о влиянии ИИ на рынок труда - ошибка поспешного чтения
Скорость роста способностей ИИ - одна, скорость перестройки компаний - совсем другая. Именно вторая из скоростей объясняет «тишину» в статистике перекройки рынка труда.
Подобные заголовки превалируют в сети, анонсируя свежий отчёт The Budget Lab at Yale, как разоблачение фикции угрозы генеративного ИИ (ГенИИ) для рынка труда.
Но такое соблазнительное обобщение неверно: исследование фиксирует лишь то, что пока на рынке труда не произошло резкого слома. И это вовсе не опровержение колоссального потенциала влияния ИИ, а лишь снимок момента – текущего состояния рынка труда на ранней фазе внедрения ГенИИ. В самом отчёте говорится: «Рынок труда не испытал различимого потрясения с момента релиза ChatGPT 33 месяца назад». Но это исключительно про прошедшие 33 месяца, а не итоговый вердикт и даже не прогноз на завтра.
Способности растут быстрее, чем меняется занятость
За тот же период модели стали существенно сильнее в задачах, имеющих экономическую ценность. По внутреннему бенчмарку OpenAI (GDPval) переход с GPT-4o к GPT-5 дал 3+кратный прирост результатов за год – а это явный индикатор темпа прогресса способностей ГенИИ. Но GDPval - не термометр ВВП и не счётчик сокращённых вакансий. Это индикатор того, что уже можно поручать моделям, а не того, как быстро фирмы перестроят процессы. Непонимание принципиальной разницы двух показателей и лежит в основе «разоблачения фикции угрозы».
«Время предприятия»: почему тихо в макро-данных
Paul Hlivko в HBR устраивает холодный душ для ожидающих мгновенных изменений: ИИ-революция пойдёт со скоростью «хода времени предприятий» — дольше и с бОльшим трением, чем принято думать. После покупки модели ГенИИ главная отдача появляется только при комплементах (комплементарных вложениях: перепроектирование процессов, обучение, данные, ИТ-сопровождение, интеграция, безопасность, комплаенс). Пока всё это внедряется и выстраивается, заметная часть выигрышей не попадает в статистику производительности и занятости.
Экономика «J-кривой»: сначала инвестиции, потом урожай
И это не бином Ньютона: у технологий общего назначения (а именно таков ГенИИ) есть эффект «Productivity J-curve»: сначала годы недоучтённых комплементов, и лишь затем резкий подъём измеряемой продуктивности. И как результат, при внедрении ГенИИ сначала - годы невидимых в ВВП нематериальных вложений (процессы, данные, оргкапитал) и лишь затем - скачок отдачи. Этот механизм подробно описан Бриньолфссоном, Роком и Сайверсоном и прекрасно ложится на текущую фазу внедрения ГенИИ (по иронии совпадая аббревиатурой GPT с General Purpose Technology).
Базовый «скромный» сценарий не отменяет потенциала
Дарон Асемоглу показывает: если автоматизировать лишь те 5% задач, где выгода очевидно превосходит издержки (интеграция, перестройка ролей, вычислительные расходы), макроэффект может быть скромным — порядка +1% к ВВП США за десятилетие. Но это вовсе не предел возможностей ИИ, а реалистичная базовая оценка без агрессивных инвестиций в комплементы.
Итог
Делать вывод, что «угроза ГенИИ для рынка труда - фикция», - всё равно что объявлять, наблюдая за разгоном самолета по взлётной полосе, что он не полетит, т.к. увеличивая скорость, так и не отрывается от бетонной полосы. А на самом деле, нужно всего лишь подождать.
• Отчёт BudgetLab описывает отсутствие быстрого шока в занятости сейчас
• GDPval одновременно показывает взрывной рост способностей
• HBR и «J-кривая» объясняют, почему между этими фактами зияет лаг.
#LLMvsHomo #Экономика #РынокТруда
Почему такой вывод о влиянии ИИ на рынок труда - ошибка поспешного чтения
Скорость роста способностей ИИ - одна, скорость перестройки компаний - совсем другая. Именно вторая из скоростей объясняет «тишину» в статистике перекройки рынка труда.
• «Три года с ChatGPT - и ничего: главная экономическая угроза от ИИ оказалась фикцией»
• «Американское исследование показало, что ИИ не убивает рабочие места»
Подобные заголовки превалируют в сети, анонсируя свежий отчёт The Budget Lab at Yale, как разоблачение фикции угрозы генеративного ИИ (ГенИИ) для рынка труда.
Но такое соблазнительное обобщение неверно: исследование фиксирует лишь то, что пока на рынке труда не произошло резкого слома. И это вовсе не опровержение колоссального потенциала влияния ИИ, а лишь снимок момента – текущего состояния рынка труда на ранней фазе внедрения ГенИИ. В самом отчёте говорится: «Рынок труда не испытал различимого потрясения с момента релиза ChatGPT 33 месяца назад». Но это исключительно про прошедшие 33 месяца, а не итоговый вердикт и даже не прогноз на завтра.
Способности растут быстрее, чем меняется занятость
За тот же период модели стали существенно сильнее в задачах, имеющих экономическую ценность. По внутреннему бенчмарку OpenAI (GDPval) переход с GPT-4o к GPT-5 дал 3+кратный прирост результатов за год – а это явный индикатор темпа прогресса способностей ГенИИ. Но GDPval - не термометр ВВП и не счётчик сокращённых вакансий. Это индикатор того, что уже можно поручать моделям, а не того, как быстро фирмы перестроят процессы. Непонимание принципиальной разницы двух показателей и лежит в основе «разоблачения фикции угрозы».
«Время предприятия»: почему тихо в макро-данных
Paul Hlivko в HBR устраивает холодный душ для ожидающих мгновенных изменений: ИИ-революция пойдёт со скоростью «хода времени предприятий» — дольше и с бОльшим трением, чем принято думать. После покупки модели ГенИИ главная отдача появляется только при комплементах (комплементарных вложениях: перепроектирование процессов, обучение, данные, ИТ-сопровождение, интеграция, безопасность, комплаенс). Пока всё это внедряется и выстраивается, заметная часть выигрышей не попадает в статистику производительности и занятости.
Экономика «J-кривой»: сначала инвестиции, потом урожай
И это не бином Ньютона: у технологий общего назначения (а именно таков ГенИИ) есть эффект «Productivity J-curve»: сначала годы недоучтённых комплементов, и лишь затем резкий подъём измеряемой продуктивности. И как результат, при внедрении ГенИИ сначала - годы невидимых в ВВП нематериальных вложений (процессы, данные, оргкапитал) и лишь затем - скачок отдачи. Этот механизм подробно описан Бриньолфссоном, Роком и Сайверсоном и прекрасно ложится на текущую фазу внедрения ГенИИ (по иронии совпадая аббревиатурой GPT с General Purpose Technology).
Базовый «скромный» сценарий не отменяет потенциала
Дарон Асемоглу показывает: если автоматизировать лишь те 5% задач, где выгода очевидно превосходит издержки (интеграция, перестройка ролей, вычислительные расходы), макроэффект может быть скромным — порядка +1% к ВВП США за десятилетие. Но это вовсе не предел возможностей ИИ, а реалистичная базовая оценка без агрессивных инвестиций в комплементы.
Итог
Делать вывод, что «угроза ГенИИ для рынка труда - фикция», - всё равно что объявлять, наблюдая за разгоном самолета по взлётной полосе, что он не полетит, т.к. увеличивая скорость, так и не отрывается от бетонной полосы. А на самом деле, нужно всего лишь подождать.
• Отчёт BudgetLab описывает отсутствие быстрого шока в занятости сейчас
• GDPval одновременно показывает взрывной рост способностей
• HBR и «J-кривая» объясняют, почему между этими фактами зияет лаг.
Революция не отменяется — но она идёт в темпе «хода времени предприятий». И когда компании научатся быстро строить комплементы, сегодняшняя «тишина» статистики окажется всего лишь краткой паузой перед оглушительной канонадой взрывных изменений.
#LLMvsHomo #Экономика #РынокТруда
5👍86🤔15🤯7👎2