После распространения крупных языковых моделей (LLM) американский рынок труда начал меняться не только за счёт найма персонала, но и за счёт перераспределения обязанностей внутри компаний. К таким выводам пришли экономисты Хи Джу Ан и Николас Каролло в исследовании, представленном на конференции Национального бюро экономических исследований США (National Bureau of Economic Research, NBER). По их оценкам, естественный уровень безработицы мог вырасти на 0,1–0,2 процентного пункта после распространения LLM, хотя этот показатель остается неточно определенным.

На исследование обратил внимание экономист и профессор Университета Джорджа Мейсона Тайлер Коуэн. Исследователи проанализировали данные американских опросов CPS и JOLTS, сопоставив их с оценками влияния искусственного интеллекта от OpenAI и данными о его внедрении от Lightcast. Они обнаружили, что работники, чьи профессии в наибольшей степени затронул ИИ, после 2023 года реже искали новую работу и меняли работодателя, тогда как смена задач в рамках той же работы происходила значительно чаще.

[see_also ids="692801"]

Авторы также отметили, что положительное влияние ИИ на рост номинальной зарплаты и количество отработанных часов в этот период ослабло. По их мнению, это свидетельствует о том, что крупные языковые модели в первую очередь способствовали реорганизации труда внутри компаний и в то же время сопровождались снижением спроса на работников, чьи профессии в наибольшей степени подвержены автоматизации.

Для оценки масштабов этих изменений экономисты создали индивидуальные индексы найма и увольнений и показали, что различия в шансах найти работу заметно возросли с 2023 года. Значительную часть этого разрыва они связывают именно с распространением ИИ, хотя подчеркивают, что оценки структурной безработицы остаются неопределенными.

В США всё больше людей используют ИИ на работе. Они говорят, что технология помогает работать быстрее, хотя часть работников опасается увольнений.