Analiză de John Burn-Murdoch, editorialist și șef de redacție la Financial Times.
Cu peste doi ani în urmă, am demonstrat capacitatea ChatGPT de la OpenAI de a rezolva cu succes teste complexe, inclusiv examenul de admitere la Facultatea de Drept din SUA și examene finale ale programelor MBA de la universitățile prestigioase Ivy League. Modelele actuale generează constant lucrări scrise de înaltă calitate, scriind eseuri pe care profesorii nu le pot distinge de cele scrise de studenți la nivel avansat.
Cu toate acestea, există puține dovezi că inteligența artificială a generat perturbări majore pe piața muncii, chiar și în domeniile considerate vulnerabile. 
Ce se întâmplă? Două noi studii oferă perspective asupra acestei enigme a excelenței IA și a aparentei sale incapacități de a înlocui profesioniștii, arătând unde și de ce se vor produce primele modificări la scară largă. Unul dintre studii este al meu.
Pe baza cercetărilor anterioare ale Brookings Institution și OpenAI, am analizat datele privind ocuparea forței de muncă din SUA, comparând tendințele recente ale numărului de locuri de muncă cu o listă de profesii considerate expuse unui risc înalt de automatizare. Activitățile zilnice ale funcționarilor contabili, asigurătorilor, agenților de turism și secretarilor juridici se suprapun semnificativ cu capacitățile modelelor lingvistice mari (LLM).
Cu toate acestea, numărul lucrătorilor din aceste domenii a rămas relativ stabil, chiar și cu dezvoltarea rapidă a inteligenței artificiale generative.
Totuși, există două excepții notabile. Scriitorii (de conținut, nu de cod) și programatorii prezintă semne clare de perturbări legate de LLM, numărul de locuri de muncă înregistrând o scădere semnificativă în ultimii doi ani comparativ cu tendința generală. Această scădere nu este doar o consecință a tendințelor economice mai largi din aceste domenii. Numărul de locuri de muncă în alte sectoare ale tehnologiei, media și marketingului nu reflectă o scădere similară.
Deci, există un contrast clar între soarta profesiilor considerate la fel de vulnerabile. Această concluzie se corelează perfect cu un nou studiu al METR, o companie de cercetare în domeniul IA din San Francisco, care oferă un nou cadru de înțelegere a puterilor, slăbiciunilor și ritmului de progres al IA.
Studiul arată că abilitatea LLM de a îndeplini o sarcină specifică nu depinde de dificultatea intelectuală a acelei sarcini pentru un om sau de nivelul necesar de specializare, ci de durata de timp a executării ei de către o persoană și de gradul de structurare sau de neprevedere al fluxului de lucru.
Astfel, îndeplinirea sarcinilor unui asistent executiv, a unui agent de turism sau a unui funcționar contabil – toate profesiuni bazate pe computer care solicită abilități la nivel inițial – rămâne dificilă pentru chiar și cele mai performante AI.
Aceste sisteme se luptă să gestioneze diverse fluxuri de informații, să se adapteze la medii dinamice, să funcționeze cu obiective imprecise sau în continuă schimbare și să finalizeze mai multe sarcini simultan. Aceste procese de lucru haotice sunt departe de testele standardizate și de problemele tip eseu.
Cercetările METR indică progrese constante ale IA în diverse activități, indiferent de complexitate, durată sau structurare. Totuși, profesiile de asistenta administrativă ar putea fi afectate peste unu-doi ani.
Ceea ce distinge programatorii și scriitorii este că aceste ocupații sunt caracterizate de o secvență de activități (de la început până la sfârșit) care se apropie foarte mult de ceea ce face AI excelent: sarcini clare, liniar, secvențiale, exemple de probleme tip examen sau eseuri. De asemenea, aceste profesii au rate ridicate de muncă contractată sau freelance.
Astfel, un asistent AI precum Claude de la Anthropic poate fi înlocuit cu un copywriter independent fără implicarea departamentului de resurse umane. Alternativ, „dezordinea” inerentă în anumite joburi este produsă de interacțiunea cu alți oameni și de imprevizibilitatea acestei interacțiuni.
Există o oarecare ironie în constatarea că mantra unei lucrări organizate și eficiente din Silicon Valley ar putea face profesiunile din tehnologie mai vulnerabile, nu mai puțin. Profesii în care nu-ți dorești să te găsești acum sunt cele în care activitățile tale sunt liniar, repetitive și previzibile.
Scrisul de coduri pentru analiza datelor și apoi sintetizarea rezultatelor într-un articol de dimensiuni fixe, de exemplu. Viitorul unui editorialist bazat pe date pare destul de incert.
