Наприклад, Claude назвав бухгалтерів однією з найбільш вразливих категорій працівників, тоді як Gemini оцінив ризик для цієї професії значно нижче.
Штучний інтелект поки що не може дійти згоди, які професії він витіснить. До такого висновку дійшли дослідники, які вивчили відповіді провідних ШІ-моделей про те, які спеціальності найбільше піддаються ризику автоматизації, повідомляє The Wall Street Journal.
Група американських економістів взяла майже 20 000 робочих завдань з бази O*NET і попросила ChatGPT-5, Gemini 2.5 та Claude 4.5 оцінити ймовірність того, як різні професії можуть постраждати через розвиток ШІ. Однак результати виявилися суперечливими.
Наприклад, Claude назвав бухгалтерів однією з найбільш вразливих категорій працівників, тоді як Gemini оцінив ризик для цієї професії значно нижче. Істотні розбіжності також стосувалися рекламних менеджерів і СЕО компаній.
Дослідження показало, що відповіді ChatGPT і Gemini нерідко збігалися, але приблизно в кожному четвертому випадку моделі приходили до різних висновків. Найчастіше штучний інтелект розходиться у висновках щодо професій, де поєднуються розумова та фізична праця.
Автори роботи припустили, що розбіжності, ймовірно, пов'язані з різними даними, на яких навчаються моделі. Якщо представники певної професії вже активно використовують інструменти ШІ, система отримує більше інформації про такі завдання і може вважати цю сферу більш схильною до автоматизації.
WSJ зазначає, що це дослідження ставить під сумнів точність прогнозів щодо майбутнього ринку праці, якщо вони ґрунтуються виключно на аналізі ШІ, а політикам, роботодавцям та освітнім установам не варто занадто буквально сприймати такі прогнози.
Раніше стало відомо, що компанії повторно наймають колишніх співробітників, оскільки ШІ не виправдовує очікувань. Справа в тому, що на даний момент ШІ-агенти замінюють лише елементи роботи, а не цілі посади.
Ці дані підтверджує і звіт дослідницької групи MIT, який показує, що 95% компаній, які витратили кошти на ШІ, не отримали фінансової вигоди від своїх інвестицій. Одна з проблем – складність донавчання готових ШІ-агентів для індивідуальних завдань бізнесу.