Які спеціальності можуть бути замінені штучним інтелектом – ChatGPT, Gemini та Claude часто надають різні прогнози – новини у сфері технологій.

ChatGPT, Gemini та Claude часто надавали різні оцінки ризиків автоматизації праці.

Економісти виявили, що відомі моделі штучного інтелекту по-різному оцінюють, які професії найбільше підлягають автоматизації. Дослідження продемонструвало значні розбіжності між відповідями моделей ChatGPT, Gemini та Claude щодо впливу ШІ на ринок праці, повідомляє The Wall Street Journal.

Автори дослідження попереджають, що прогнози про “небезпечні” для людей професії можуть бути менш надійними, ніж вважається. Самі моделі ШІ, які дедалі частіше використовуються для таких оцінок, демонструють нестабільні результати.

У дослідженні брали участь економісти Мішель Інь та Хоа Ву з Північно-Західного університету, а також Клаудія Персіко з Американського університету. Вони звернулися до моделей ChatGPT-5 від OpenAI, Gemini 2.5 від Google DeepMind та Claude 4.5 від Anthropic з проханням оцінити, які професії найбільше піддаються впливу штучного інтелекту.

Результати виявилися суперечливими. Наприклад, Claude вказав на професію бухгалтера як на дуже вразливу до автоматизації, тоді як Gemini оцінив її ризик значно нижче.

Суттєві розбіжності також стосувалися менеджерів з реклами та керівників компаній. Найбільш схожими були відповіді ChatGPT і Gemini, проте навіть вони не збігалися приблизно у чверті випадків.

Економісти пояснюють, що для оцінки ризиків автоматизації зазвичай використовують так звані “оцінки експозиції”. Вони базуються на аналізі робочих завдань конкретних професій і визначають, яку частину цих завдань потенційно може виконувати ШІ.

Для створення таких оцінок дослідники зазвичай застосовують три підходи: оцінки експертів, опитування працівників або самі моделі штучного інтелекту. Кожен із цих методів має свої обмеження.

На думку авторів дослідження, проблемою може бути й те, що моделі ШІ частково формують свої оцінки на основі вже наявних даних про використання штучного інтелекту в певних професіях. Наприклад, фінансові аналітики активно використовують ШІ, створюючи більше навчальних даних для моделей, що впливає на подальші оцінки цієї професії.

Дослідники підкреслюють, що політики, роботодавці та освітні установи можуть надто буквально сприймати такі прогнози. Один з авторів дослідження Мішель Інь зазначив: “Особисто я б не покладався лише на одну міру, щоб сказати: “О, я повинен змінити свою роботу,” або “я повинен змінити спеціальність моєї дитини””.

На думку економістів, більш точно оцінити реальний вплив штучного інтелекту на ринок праці можна буде лише після аналізу того, як саме ШІ впроваджується в економіці та для яких завдань його використовують у реальних умовах.

Дані LinkedIn свідчать про зниження наймань на глобальному ринку праці. Водночас компанія не виявила прямих доказів впливу штучного інтелекту, а основною причиною назвала зростання процентних ставок.