10 ძირითადი მიზეზი, რის გამოც AI ღამით წავიდა - და რა ხდება შემდეგ

ანთროპიკის პირველი ეკონომიკური ინდექსი ნათელს ჰფენს ვინ იყენებს AI- ს რისთვის და რამდენად ჩვენი ნამუშევარია ეს რეალურად ავტომატიზირება.

ხელოვნური ინტელექტის მიღების ზრდისას , ბევრს აინტერესებს, როგორ იმოქმედებს ეს შრომის ბაზარზე გრძელვადიან პერსპექტივაში (ChatGPT Deep Research - ს აქვს საკუთარი პროგნოზები). ანთროპიკა ცდილობს გაარკვიოს.

ორშაბათს კომპანიამ გამოაქვეყნა თავისი პირველი ეკონომიკური ინდექსი, რომელიც იკვლევს რა სახის თანამშრომლები იყენებენ ანთროპულ კლოდ ჩეთბოტს და რა ტიპის ამოცანებს. განსხვავებული მიდგომის გათვალისწინებით, ვიდრე ბევრი AI და სამუშაო კვლევა, იმ იმედით, რომ მომავლის რუკას ითვალისწინებდა, ანთროპიკმა ყურადღება გაამახვილა სამუშაო დავალებების მსგავსებაზე, ვიდრე სამუშაოს სათაურებზე, და რეალურ ჩეთბოტის შეკითხვებზე გამოკითხვის პასუხების ნაცვლად.

"სამუშაოები ხშირად იზიარებენ გარკვეულ დავალებებსა და უნარებს საერთო: მაგალითად, ვიზუალური ნიმუშის ამოცნობა არის დიზაინერების, ფოტოგრაფების, უსაფრთხოების ეკრანებისა და რადიოლოგების მიერ შესრულებული ამოცანა", - განმარტავს კომპანია ანგარიშის განცხადებაში. 

საკუთარი Clio სისტემის გამოყენებით კონფიდენციალურობისთვის, ანთროპიჩმა გაანალიზა 1 მილიონი ანონიმური საუბარი Claude Free და Pro მომხმარებლებს ჰქონდათ ჩეთბოტთან. თითოეული პროფესიული საინფორმაციო ქსელის (O*NET) რუქაზე, აშშ-ს შრომის დეპარტამენტის 20,000 სამუშაო ამოცანის შესახებ, კლიომ გამოავლინა რომელი ამოცანა "საუკეთესოდ წარმოადგენდა AI- ს როლს" თითოეულ საუბარში, განმარტავს ანთროპული განცხადება. შემდეგ ჩეთები დაჯგუფდა სამუშაო კატეგორიებად, როგორიცაა ხელოვნება და მედია, კომპიუტერი და მათემატიკური, ბიზნესი და ფინანსური.

პროგრამული უზრუნველყოფის საინჟინრო ამოცანები შეადგენდა მონაცემთა ბაზაში არსებული შეკითხვების უმრავლესობას - საუბრების 37.2% დაკავშირებული იყო გამართვის კოდთან, ქსელის პრობლემების მოგვარებასთან და სხვა, რაც გარკვეულწილად მოსალოდნელია იმის გათვალისწინებით, რომ კლოდ პოზიციონირებს, როგორც კოდირების პირველი მოდელი. შემდეგი ყველაზე დიდი კატეგორიის მოთხოვნები დაკავშირებული იყო წერასა და რედაქტირებასთან 10.3% -ზე, რაც ანთროპიკმა დაჯგუფდა როგორც "ხელოვნება, დიზაინი, სპორტი, გართობა და მედია" სამუშაოები, როგორიცაა საავტორო უფლებების წერა.

კვლევამ აჩვენა, რომ ეს ორი სამუშაო კატეგორია შეადგენს აშშ-ს ეკონომიკის მხოლოდ 3.4% და 1.4% -ს, შესაბამისად - გაცილებით ნაკლებია, ვიდრე ოფისის ადმინისტრატორი და გაყიდვების სამუშაოები, მაგალითად - მაგრამ გამოიყენეთ AI ბევრად უფრო მაღალი განაკვეთებით. მეცნიერებასა და განათლებაში სამუშაოებმა ასევე აჩვენა ხელოვნური ინტელექტის გამოყენების უფრო მაღალი მაჩვენებლები ეკონომიკაში მათი გაჯერების შედარებით.

პროგრამირების მიღმა, ამ ოთხი კატეგორიის საუკეთესო ამოცანები მოიცავდა გართობის წარმოებას, როგორიცაა კინო და ტელევიზია, კვლევის ჩატარება და საგანმანათლებლო მასალების შექმნა.

გაძლიერებული და ავტომატური მუშაობის წინააღმდეგ

ანგარიშში ასევე ნათქვამია, რომ AI აძლიერებს ადამიანის შესაძლებლობებს დროის 57% და ავტომატიზირებს მუშაობას - პირდაპირ ასრულებს დავალებებს ადამიანებისთვის - დროის 43%.

"შემთხვევათა ნახევარზე მეტ შემთხვევაში, AI არ გამოიყენებოდა დავალებების შესასრულებლად, მაგრამ სამაგიეროდ მუშაობდა მათთან, მონაწილეობდა ისეთ დავალებებში, როგორიცაა დადასტურება (მაგ., მომხმარებლის მუშაობის ორჯერ შემოწმება), სწავლა (მაგ., ეხმარება მომხმარებელს ახალი ცოდნისა და უნარების შეძენაში) და დავალების განმეორება (მაგ., ეხმარება მომხმარებელს ტვინის შტორმის გაკეთებაში ან სხვაგვარად განმეორებით გაკეთებაში, გენეტიკური ამოცანები)", - განმარტავს ანგარიში.

ამასთან, ანთროპიკი აღიარებს, რომ არ შეიძლება დარწმუნებული იყოს, რომ მომხმარებლები ამ საუბრებში სამუშაო მიზნებისთვის ითხოვდნენ კლოდს, მხოლოდ ის, რომ თავად მოთხოვნები შეესაბამება პროფესიულ ამოცანებს. ეს განსაკუთრებით აქტუალურია იმის გათვალისწინებით, რომ კვლევა არ განიხილავს მონაცემებს API, Team, ან Enterprise მომხმარებლებისგან.

ანთროპიკა ასევე არ შეიძლება დარწმუნებული იყოს, აიღეს თუ არა მომხმარებლებმა კლოდის წერილობითი პასუხები ან კოდის ფრაგმენტები, როგორც ეს არის ან რედაქტირებულია მათ აპლიკაციის გარეთ, რაც განსხვავებას ქმნის გადიდებასა და ავტომატიზაციას შორის.

სხვა მიგნებები

O * NET- ის საშუალო ხელფასის მონაცემების გამოყენებით, კვლევამ აჩვენა, რომ AI- ის გამოყენება უფრო ხშირია დავალებებისთვის "საშუალო და მაღალი ხელფასის პროფესიებში", როგორიცაა მონაცემთა მეცნიერება. ყველაზე დაბალი და უმაღლესი ხელფასის ზოლების მქონე ადამიანები, როგორიცაა სალონის მუშაკები ან ექიმები, გაცილებით ნაკლებად იყენებდნენ კლოდს, ხშირად იმიტომ, რომ ეს როლები ხაზს უსვამს სახელმძღვანელო მუშაობას.

"ეს სავარაუდოდ ასახავს როგორც მიმდინარე AI შესაძლებლობების ლიმიტებს, ასევე პრაქტიკულ ბარიერებს ტექნოლოგიის გამოყენებისთვის", - დასძინა ანთროპიკმა. გარდა ამისა, კვლევამ აჩვენა, რომ:

• სამუშაო ადგილების დაახლოებით 4% იყენებდა AI- ს დავალებების მინიმუმ 75% -ისთვის
• სამუშაო ადგილების დაახლოებით 36% -ს ჰქონდა გარკვეული გამოყენება AI- ს დავალებების მინიმუმ 25% -ისთვის

გაყვანები

ანთროპული გეგმავს რეგულარულად გაააქმოს თავისი ანალიზი, რათა დაინახოს, განიცდის თუ არა გარკვეული როლები უფრო მეტ ავტომატიზაციას. "ჩვენ შევძლებთ მონიტორინგი გავუწიოთ AI-ის გამოყენების სიღრმეში ცვლილებებს პროფესიებში", - ნათქვამია განცხადებაში. "თუ რჩება შემთხვევა, რომ AI გამოიყენება მხოლოდ გარკვეული ამოცანებისთვის და მხოლოდ რამდენიმე სამუშაო ადგილი იყენებს AI- ს მათი ამოცანების აბსოლუტური უმრავლესობისთვის, მომავალი შეიძლება იყოს ის, სადაც მიმდინარე სამუშაოების უმეტესობა ვითარდება და არა გაქრეს."

თავად ანგარიში არ იძლევა პოლიტიკის რეკომენდაციებს. "შრომის ბაზარზე მომავალი ტრანსფორმაციის აღმოსაფხვრელად პოლიტიკის რეაგირების შემუშავება და მისი გავლენა დასაქმებასა და პროდუქტიულობაზე მიიღებს მთელ რიგ პერსპექტივებს", - ამბობს ანთროპიკი. "ამ მიზნით, ჩვენ ასევე ვიწვევთ ეკონომისტებს, პოლიტიკის ექსპერტებს და სხვა მკვლევარებს, რათა უზრუნველყონ წვლილი ინდექსში."

მათთვის, ვისაც თავად აინტერესებს მონაცემები (ან მარილის მარცვლეულის ძიებაში), ანთროპიჩმა გახსნა საუბრები დამატებითი კვლევითი ძალისხმევისთვის.