Когда-то высшее образование считалось «билетом» к высокооплачиваемой работе и социальной мобильности. Однако сейчас, когда искусственный интеллект (ИИ) обещает революционизировать рынок труда, именно студенты университетов и недавние выпускники сталкиваются с наибольшей неопределённостью.
Как выбрать специальность или карьеру, когда неясно, какие профессии будут существовать через 10 лет?
В мае генеральный директор компании по искусственному интеллекту Anthropic Дарио Амодеи заявил, что ИИ может уничтожить половину всех вакансий начального уровня для «белых воротничков» в течение следующих пяти лет.
На данном этапе всё ещё обсуждается, приведёт ли ИИ к такому массовому сокращению вакансий для выпускников или просто изменит то, как выглядят эти должности.
В любом случае мы все вместе обязаны подготовить молодых людей к миру, управляемому ИИ. Студенты, преподаватели, работодатели и правительство — все должны сыграть свою роль.
Традиционные «нижние ступеньки» карьерной лестницы
Во многих профессиях «белых воротничков» или «работ по знаниям» «нижние ступеньки» карьерной лестницы традиционно состояли из должностей начального уровня, которые сосредоточены на таких задачах, как ввод данных, рутинное составление отчётов, проверка документов или базовый анализ.
Эти должности были не только обрядом посвящения, но и критически важной площадкой для развития отраслевых навыков, профессионального суждения и уверенности в себе на рабочем месте. Многие из этих задач сейчас находятся под угрозой из-за появления генеративного ИИ.
В Соединённых Штатах уровень безработицы среди недавних выпускников колледжей сейчас выше, чем общий уровень безработицы. Эксперты говорят, что это связано с экономической неопределённостью, высокой конкуренцией за рабочие места и замедлением роста числа рабочих мест для «белых воротничков». Но некоторые утверждают, что влияние ИИ также является фактором, особенно в таких областях, как ИТ.
Международная организация труда опубликовала список «индексов подверженности», ранжирующий ряд профессий от тех, которые считаются «не подверженными» генеративному ИИ, до тех, которые подвержены ему в высокой степени.
Чтобы помочь разобраться в некоторых последствиях воздействия ИИ, полезно быстро провести различие между идеей «автоматизации» ИИ, при которой рабочие места заменяются, и «аугментацией» ИИ, которая улучшает производительность труда существующих работников.
Результаты недавнего исследования показывают, что разные виды работ могут различаться по степени подверженности таким изменениям. В низкоквалифицированных профессиях автоматизация ИИ может негативно повлиять на новую работу, занятость и заработную плату. В высококвалифицированных профессиях аугментация ИИ может повысить заработную плату и способствовать созданию новых рабочих мест.
Автор исследования Дэвид Маргерит предполагает, что это может иметь негативные последствия для неравенства в оплате труда.
ИИ — не первая технология, которая угрожает автоматизацией молодых работников и задачам начального уровня. От введения калькуляторов и компьютеров до электронной почты и систем связи — технологические инновации неуклонно меняли природу рабочих ролей. Каждая из этих инноваций удаляла или трансформировала определённые рутинные обязанности, часто вызывая опасения по поводу потери рабочих мест, но также создавая пространство для новых обязанностей и навыков.
То, что отличает нынешнюю волну ИИ, — это широта когнитивных и творческих функций, которые он может выполнять, и скорость, с которой эти возможности могут быть задействованы в различных отраслях.
Исследование 2022 года изучало потенциальные риски автоматизации рабочих мест для молодых австралийцев, когда они выходили на рынок труда в период с 2009 по 2019 год.
Интересно, что его результаты показывают: молодые австралийцы часто начинали с должностей, связанных с высоким риском автоматизации, но снижали этот риск, получая квалификацию, меняя должности или избегая работы на неполную ставку или случайной работы.
Меньше возможностей существовало для избежания должностей, связанных с высоким риском изменений, таких как ввод данных. Успешные стратегии для этого зависели от богатства родителей, доступа к компьютеру и способности применять знания в новых контекстах.
Это меняет позицию в дискуссии об ИИ. Вместо того чтобы предсказывать, какие рабочие места сохранятся, мы должны бороться с социально-экономическим неравенством, обеспечивая равный доступ к технологиям дома и в образовании, продвигая развивающее использование ИИ и способствуя критическому осмыслению.
Например, мы могли бы сделать это через структурированные обсуждения в классе об этических и социальных последствиях ИИ.
Мы также должны построить рынок труда, который защитит работников начального уровня от ролей, которые скоро будут автоматизированы, и от ролей, связанных с аугментацией ИИ. Другими словами, помочь им подняться по карьерной лестнице.
Как мы можем подготовиться к будущему, управляемому ИИ? Для тех, кто только начинает выбирать карьерный путь, стоит посмотреть, какие отрасли растут, и какие навыки трудно автоматизировать.
Профессии, требующие эмпатии, творчества и сложного критического мышления, менее подвержены автоматизации ИИ, например, здравоохранение, образование, творческие искусства, возобновляемая энергетика и строительство.
Политики и педагоги также могут повысить ценность практического обучения, такого как стажировки и проекты, связанные с отраслью, которые, как было показано, устраняют разрыв между теорией и практикой и улучшают карьерное обучение.
Недавнее исследование демонстрирует критический разрыв между поддержкой, которую студенты ожидают во время стажировок, и тем, что они фактически получают от руководителей на рабочем месте. Это означает необходимость инвестиций в целевое повышение квалификации, соответствующие стажировки, ориентированные на ИИ, обучение и преподавание с учётом ИИ, а также в приоритизацию карьерного обучения как основного результата для выпускников.