По мнению почти 200 экономистов и руководителей технологических компаний, включая 15 лауреатов Нобелевской премии, необходимы незамедлительные действия. Этот сигнал отражает опасения, что искусственный интеллект (ИИ) может трансформировать экономику более агрессивно, чем это происходило во время Промышленной революции.
Согласно прогнозам Международной организации труда (МОТ) на 2026 год, существует значительная угроза изменения рынка труда под влиянием ИИ.
Отправляя резюме и адаптируя документы для разных возможностей, кандидаты могут заметить, что получаемые ответы часто схожи. Исследование, проведенное Стэнфордским университетом, предполагает, что это сходство может быть не совпадением.
Исследователи проанализировали миллионы заявок и пришли к выводу, что различные компании могут использовать системы искусственного интеллекта, которые воспроизводят одни и те же критерии принятия и отбраковки. Исследование под названием «Алгоритмические монокультуры в найме» изучило около 4 миллионов заявок, поданных более чем 3,4 миллионами человек в 156 компаний из 11 секторов экономики.
Ключевым выявленным фактором было то, что все эти организации использовали алгоритмы, предоставленные одним и тем же поставщиком. Эта деталь позволила выявить явление, называемое «алгоритмической монокультурой», термин, заимствованный из сельского хозяйства, где обширные территории посвящены одному типу посевов. Когда многие компании принимают аналогичные инструменты, возрастает вероятность того, что они будут оценивать соискателей, по сути, по одной и той же логике, что относится как к успехам, так и к недостаткам, присущим моделям.
Другое важное открытие касается схожих профилей кандидатов. Согласно исследованию, люди с аналогичными характеристиками, как правило, получают последовательную оценку, даже претендуя на вакансии в разных корпорациях. Основные результаты показывают, что примерно 10% кандидатов, участвующих в четырех отборах, отклоняются во всех них. Кроме того, около 4% тех, кто подает заявки на десять вакансий, сталкиваются с десятью последовательными отказами.
Отказы происходят чаще, чем ожидалось при независимом принятии решений. Примечательно, что многие резюме отсеиваются еще до того, как их рассмотрит человек-рекрутер. Чтобы подтвердить, был ли это поведение случайным, исследователи сравнили данные с теоретической базой и предыдущими исследованиями о найме без алгоритмической централизации, показав, что последовательные отказы отражают общий паттерн между различными процессами отбора.
Согласно проведенным симуляциям, продолжение отправки резюме все еще выгодно. Исследование показывает, что увеличение объема заявок повышает шансы получить возможность, хотя эта выгода снижается, когда компании используют идентичные системы. В сценарии, где решения автономны, около десяти заявок будет достаточно для достижения высокой вероятности получения хотя бы одной положительной рекомендации. Однако, когда процессы опосредованы централизованными платформами, это число возрастает примерно до 25 заявок, чтобы гарантировать вероятность в 99,9%.
Авторы также предупреждают о концентрации рынка технологий, ориентированного на подбор персонала. Поскольку немногие поставщики обслуживают множество компаний, любые существующие предубеждения или ограничения могут быстро распространиться. Более того, низкая прозрачность этих платформ затрудняет проведение независимых исследований и усложняет понимание того, как такие инструменты влияют на доступ к работе, при этом для многих кандидатов весь этот процесс происходит без ведома того, что алгоритм провел первый анализ резюме.
Прогресс искусственного интеллекта (ИИ) находится в центре обсуждений о будущем профессиональной деятельности. Однако новый доклад ОЭСР указывает на то, что эта технология еще не вызвала волну безработицы среди стран-членов организации.
Документ Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) под названием «Перспективы занятости 2026» показывает, что уровень безработицы остается на уровне 4,9%, что очень близко к историческому минимуму в 4,8%, достигнутому в июне 2023 года. Прогнозы указывают на увеличение занятости на 0,3% в этом году и на 0,6% в следующем году.
Эти показатели подтверждают, что развитие ИИ на данный момент не снизило доступность рабочих мест в исследуемых странах. Матиас Корманн, генеральный секретарь ОЭСР, заявил во время презентации доклада, что нет свидетельств того, что интенсивное использование ИИ корпорациями вызывает широкое сокращение спроса на рабочую силу.
Хотя общая картина остается положительной, выход молодежи на рынок труда по-прежнему сложен. ОЭСР предполагает, что недавние достижения генеративного ИИ способствуют этой ситуации. Параллельно компании придают большее значение конкретным навыкам, необходимым для различных функций.
В докладе подробно описаны несколько важных моментов: повышение ценности компетенций, связанных с новыми технологиями; изменение навыков, требуемых компаниями; большая трудность для молодежи в доступе к рынку; и продолжение роста занятости, несмотря на трансформации.
Матиас Корманн подчеркнул, что ИИ способствует метаморфозе труда, а не просто его сокращению, гарантируя, что технология еще не подорвала ожидания в области занятости ни для молодежи, ни для работников в целом.
Исследование также отметило устойчивость рынка труда даже перед лицом последствий войны на Ближнем Востоке для энергозатрат. Создание рабочих мест оставалось надежным, а объем вакансий, хотя и ниже пика после пандемии, стабилизировался с начала конфликта.
Кроме того, в докладе отмечается, что многие сотрудники еще не заметили улучшения своего дохода. В около трети стран ОЭСР реальная заработная плата остается ниже уровня, зарегистрированного пять лет назад. Окончательные данные показывают, что ИИ уже влияет на навыки, востребованные компаниями, но, по мнению самой ОЭСР, пока нет признаков всеобщего сокращения рабочих мест в странах-членах.
Семьи с высоким доходом в Соединенных Штатах инвестируют значительные суммы, чтобы записать своих детей в учебные заведения, которые интегрируют искусственный интеллект (ИИ) как центральный элемент учебного процесса. Эта новая модель превращает учащихся в активных участников тестирования различных образовательных инструментов.
Эта тенденция набирает силу среди бизнесменов и инвесторов технологического сектора, особенно в Кремниевой долине. Такие компании, как Forge Prep и Alpha School, начали предлагать частные программы, которые заменяют часть традиционной школьной структуры на репетиторов на базе ИИ и проектно-ориентированные занятия.
Этот сдвиг происходит на фоне интенсивных дебатов об этических и педагогических границах ИИ в образовании. Хотя некоторые родители проявляют большой энтузиазм, ни одна из этих компаний не представила конкретных доказательств того, что этот метод дает превосходные академические результаты.
Школы, внедрившие эту методологию, представляют ИИ как путь к реформированию традиционного образования. Ожидается, что это подготовит детей к решению проблем и работе в реальных сценариях, а не просто к запоминанию материала.
Шон Джонсон, венчурный инвестор из Сан-Франциско, является сторонником этой точки зрения. Он утверждает, что традиционное образование имеет недостатки, и новые подходы могут способствовать развитию таких навыков, как независимое мышление и адаптивность. В интервью The Wall Street Journal он упомянул, что его целью было обеспечить сыну образование, ориентированное на вызовы, а не только на повторение фактов.
Несмотря на представленный аргумент, существуют критические замечания к предпосылке о том, что системы ИИ могут полностью развить такие компетенции. Оценщики отмечают, что эти инструменты могут поощрять чрезмерно конформистское поведение, не стимулируя обязательно критическое мышление детей.
Другой вопрос касается обработки чувствительных тем. Маккензи Прайс, соучредитель Alpha School, заявила о намерении исключить спорные политические и социальные вопросы из классов. В репортаже TWSJ поднимался вопрос, может ли такое исключение ограничить важные дискуссии об истории и обществе, особенно на уровне средней школы.
Кроме того, отмечается недостаток прозрачности в отношении достигнутых результатов. Как сообщается, такие компании, как Forge, не публикуют метрики производительности, позволяющие оценить, действительно ли их методы улучшают обучение учащихся. Отсутствие сопоставимых данных является еще одним серьезным препятствием для измерения влияния этих учреждений, поскольку, в отличие от государственных школ, эти частные организации не обязаны представлять образовательные показатели государственным органам, что затрудняет независимый анализ эффективности применяемых методов.
Среди выдающихся учреждений находится Alpha School, расположенная в Остине, штат Техас. Эта сеть, ориентированная в первую очередь на начальное образование, расширила свою деятельность по всей территории США, предлагая филиалы в различных регионах страны, а также располагая платформой домашнего образования с учебной программой, ориентированной на развитие навыков.
Рост школы отражает изменение в профиле родителей, заинтересованных в альтернативных образовательных решениях. Многие из них считают, что ИИ будет играть преобладающую роль в будущей экономике, заставляя их сомневаться в достаточности традиционных моделей обучения для подготовки учащихся к постоянно меняющемуся рынку труда.
В этом контексте Alpha сочетает технологии с очным обучением. Ее система отслеживает взаимодействие учащихся и использует эту информацию для модуляции последующего контента, создавая персонализированный учебный трек в соответствии с успеваемостью каждого ученика.
Предложение также привлекло семьи, готовые делать крупные инвестиции в образование своих детей. Шон Джонсон выбрал это учреждение для своего сына после выражения неудовлетворенности местной школой, определенной случайным образом, и посчитав обычные частные варианты недостаточными. Стоимость посещения ребенком Джонсона составляет около 75 тысяч долларов США в год.
Для инвестора главным привлекательным моментом является не только присутствие ИИ, но и возможность предложить образовательный путь, адаптированный к уникальным потребностям каждого ребенка.
Расширение этой модели вызвало интерес исследователей и педагогов. Каролин Хокси, профессор Стэнфордского университета, признает долгую историю обучения на основе проектов, но подчеркивает, что интеграция с системами ИИ является недавней новизной. Она отмечает, что родители, связанные с технологическим сектором, склонны легче принимать новые образовательные технологии, поскольку ожидают, что ИИ возьмет на себя рутинные задачи. Однако она предупреждает, что нехватка надежных исследований препятствует окончательным выводам о преимуществах этого опыта.
Дискуссия также затрагивает идентичность специалистов в этих школах. Виктор Ли, преподаватель Школы образования Стэнфорда, считает, что замена термина «учитель» такими обозначениями, как «гид» или «наставник», может снизить ценность подготовки и компетенций, требуемых для преподавания. Alpha, в свою очередь, оправдывает эту номенклатуру, заявляя, что это было решение самих сотрудников сети, которые проголосовали против использования традиционного титула учителя, как заявила представитель Анна Давлантс.
Еще один пример распространения модели — Рензи Стоун, предприниматель из Оклахома-Сити, который начал использовать платформу домашнего обучения Alpha для своих двоих сыновей. Инвестировав более 300 тысяч долларов в частное образование за эти годы, он увидел в ИИ шанс сделать время, проведенное перед экраном, более продуктивным.
В Forge Prep спрос на предложение также вырос. Ананд Санвал, основатель, сообщил, что получил сотни заявок на новые классы, хотя школа изначально поддерживает ограниченное число учеников. Учреждение планирует постепенно увеличивать свою вместимость для приема старшеклассников. Помимо акцента на практических навыках, Forge создал стимул для выпускников создавать компании, получая при этом финансовую поддержку от самой школы, согласно предложению.
Санвал выступает за то, чтобы технология служила инструментом творчества, а не просто средством потребления информации. По его мнению, скорость нынешних преобразований требует реструктуризации образования для подготовки учащихся к совершенно иной картине, чем та, которую пережили предыдущие поколения.
