Какие профессии заменит искусственный интеллект

Профессия состоит из десятков дел. Машине отходят отдельные, и от этого счёт меняется целиком

Профессии искусственный интеллект заменяет не целиком: единица автоматизации это задача, а профессия состоит из десятков задач, и машине они отходят в разное время. Число занятых от этого может и вырасти: после распространения банкоматов число кассиров в США не рухнуло, содержание работы сместилось, а отделения подешевели, и их открыли больше. Прогнозы расходятся потому, что одни работы считают задачи, другие профессии, третьи рабочие часы.

Банкоматы и число кассиров в США. Закон Гудхарта, 1975. Amazon, 2018. Прогнозы о доле исчезающих рабочих мест · 26 мин · обновлено 01.10.2026

Возьмите знакомую работу и разложите её на дела. Бухгалтер разносит документы, сверяет выписку, считает налог, отвечает на запрос инспекции. Ещё он объясняет директору, почему так сделать нельзя, и спорит с поставщиком о неверном счёте.

Теперь пройдите по списку и отметьте, что машина делает уже сегодня. Разнести документы и свести выписку она делает, и давно. Посчитать налог по правилам во многом тоже. Объяснить директору, почему нельзя, и настоять на своём не делает, и не потому, что задача технически трудная.

Заголовок «профессия бухгалтера исчезнет» отвечает не на тот вопрос, который мы только что задали. Он считает профессии, а автоматизация происходит с задачами. Из этого различия вырастает почти весь урок, и оно же объясняет, почему прогнозы о занятости расходятся так сильно.

Единица счёта это задача

Осмысленной единицей разговора об автоматизации служит задача, а не профессия. Профессия состоит из десятков задач, объединённых должностью, оплатой и названием в справочнике. Автоматизируются отдельные задачи, и происходит это в разное время и с разной скоростью.

Считает при этом статистика именно профессии: опросы о занятости спрашивают, кем человек работает, а не из чего состоит его рабочий день. Поэтому перестройка работы внутри профессии в цифрах занятости не видна совсем. Видно только одно: людей с таким названием должности стало больше или меньше.

Отсюда первый вывод, простой и неудобный. «Профессия исчезнет» и «часть задач автоматизирована» говорят о разном, и обычно происходит второе. Первое требует, чтобы машине отошли почти все задачи сразу, включая те, где нужны разговор, ответственность и подпись.

Автоматизация части задач меняет содержание работы. Освободившееся время уходит на оставшиеся дела, и профессия перестраивается вокруг них. Название в справочнике при этом может не измениться вовсе, и статистика занятости покажет, что ничего не произошло.

Второй вывод неожиданнее. Автоматизация части задач может как сокращать спрос на профессию, так и увеличивать его. Направление зависит не от того, сколько задач автоматизировано, а от того, каких именно и что при этом происходит со спросом на услугу целиком. Из-за этого одна и та же доля автоматизированных задач в разных профессиях даёт разные исходы.

Почему число занятых может и вырасти

Механизм роста стоит разобрать, потому что он не очевиден. Если автоматизированная задача была узким местом, её удешевление увеличивает число дел, которые вообще берут в работу. Чем больше дел, тем больше и остальных задач, которых машина не делает.

Каналов тут три, и работают они одновременно. Оставшиеся задачи никуда не делись, а времени на них стало больше. Услуга подешевела, и её стали покупать чаще. Появились задачи, которых раньше не было: проверять сделанное машиной, исправлять и отвечать за результат.

Посчитаем на условном примере, чтобы механизм стало видно: пусть в работе десять задач и одна из них съедала половину времени. Машина забрала эту задачу, и половина рабочего дня освободилась. Если дел осталось столько же, с ними справится вдвое меньше людей. Если же дел стало вдвое больше, потому что услуга подешевела, число занятых не изменится вовсе.

Обратный счёт устроен так же просто. Если автоматизируемая задача составляла почти всю работу, автоматизация бьёт по профессии прямо, и рост спроса этого не перекроет. Так исчезли занятия, состоявшие из одного повторяющегося дела, например работа телефонистки на ручном коммутаторе.

Отсюда правило счёта, которым и стоит пользоваться. Считайте не профессии, а задачи, и для каждой спрашивайте, какую долю рабочего времени она занимала. Направление изменения станет видно только после этого, и часто оно окажется не тем, которое обещал заголовок.

Три степени, а не выключатель

Слово «автоматизирована» звучит как выключатель: было и не стало. На деле степеней тут по меньшей мере три, и различать их обязательно. Иначе одна и та же задача попадёт в разные колонки у разных считающих.

Машина делает сама и надёжно. Человек в цикле не нужен, ошибки редки и обходятся дёшево. Сюда попадают задачи с ясным входом, ясным выходом и дешёвой проверкой.

Машина делает, человек проверяет. Время экономится, но не всё: проверка тоже стоит времени, иногда почти столько же. Задача не исчезла, она поменяла форму.

Машина помогает, делает человек. Черновик, вариант, подсказка, разбор структуры. Экономия здесь бывает большой, а бывает отрицательной, если правку сделать дороже, чем написать заново.

Разница между степенями объясняет половину расхождений в прогнозах. Одна работа считает автоматизированным всё, что дотянуло хотя бы до третьей степени. Другая засчитывает только первую. Числа после этого отличаются в разы, хотя считали обе честно и ничего не подтасовывали.

Банкоматы: помеченная аналогия

Известнее всего в этом разговоре случай с банкоматами и банковскими кассирами. Банкомат забрал у кассира одну задачу: выдачу и приём наличных. Задача была заметной, и ожидание было понятным: профессия исчезнет.

Вышло иначе: число кассиров в США после распространения банкоматов не рухнуло. Содержание работы изменилось, кассир занялся тем, чего банкомат не делает. А отделение, где часть операций взяла на себя машина, стало дешевле содержать, и банки начали открывать больше отделений.

Здесь это похоже на нынешнюю волну: задачу забрала машина, профессия перестроилась, спрос вырос через удешевление. Ломается аналогия вот где: скорость внедрения и охват профессий у нынешней волны иные. Банкомат касался одной задачи в одной профессии и расходился десятилетиями, а языковые модели касаются задач сразу во множестве профессий и расходятся быстрее.

Есть и второй излом, менее заметный. Тогда сработал канал «дешевле обслуживание, значит больше отделений», и держится он на том, что спрос упирался в цену. Там, где спрос упирается во что-то другое, этот канал просто не включится. Аналогия годится, чтобы показать механизм, и не годится, чтобы предсказать исход.

Оговорку стоит проговорить прямо, потому что аналогии запоминаются лучше выводов. Читатель, унёсший из урока одни банкоматы, унесёт мысль «всё обошлось и обойдётся снова». Случай с банкоматами показывает не это, а лишь то, что счёт по профессиям вводит в заблуждение. Про благополучный исход в нём не сказано ничего.

«Сдала экзамен, значит заменит»

Отдельного разбора требует самый частый ход в этом споре. Модель показывает высокий результат на профессиональном экзамене, и отсюда делается вывод о замене специалиста. В реестре курса такой вывод стоит со статусом «миф», и оснований тому три.

Экзамен проверяет навык при двух условиях. Экзаменуемый не видел заданий заранее и работает в тех же условиях, что и остальные. Для модели оба условия могут нарушаться: тесты опубликованы в сети, а модели обучены на текстах из сети.

Измеренное может расходиться с искомым. Успех на медицинском тесте не равен способности лечить: тест выбран потому, что его можно проверить машинно. Урок 14 разбирает это как отдельную проблему измерения.

Экзамен это одна задача из профессии. Причём самая формализованная: у неё есть вопросы, ответы и правила проверки. Именно поэтому она автоматизируется первой, и именно поэтому по ней нельзя судить об остальных.

Работает здесь и закон Гудхарта: когда мера становится целью, она перестаёт быть хорошей мерой. Экзамены, попадающие в таблицы сравнений, становятся целью разработки. После этого высокий результат говорит о работе разработчиков над этим экзаменом, а не о работе, которую делает специалист.

Добавьте сюда надёжность на длинной цепочке из урока 16. Если вероятность верно выполнить шаг равна 95 %, то двадцать шагов подряд удаются примерно в 36 случаях из ста. Работа состоит как раз из длинных цепочек, а экзамен собран из отдельных вопросов, и разрыв между демонстрацией и надёжной работой виден здесь в чистом виде.

Почему прогнозы так расходятся

Прогнозов о доле исчезающих рабочих мест много, и расходятся они разительно. В реестре курса эти прогнозы стоят со статусом «спор открыт»: разброс оценок огромен, а методики несопоставимы. Несопоставимость стоит разобрать, потому что она объясняет разброс лучше любых догадок о мотивах авторов.

Различаются, во-первых, единицы счёта. Одни работы считают задачи, другие профессии, третьи рабочие часы. Перевести одно в другое напрямую нельзя, а заголовки об этом не сообщают.

Различается, во-вторых, смысл слова «автоматизируемо». В одних работах оно значит «технически показано в лаборатории», а в других читается как «внедрено и работает надёжно». Между этими состояниями лежит тот самый разрыв, из-за которого случились обе зимы области.

Различаются, в-третьих, горизонт и страна. Пять лет и двадцать пять лет дают разные прогнозы, а структура занятости в разных странах разная. Ставить такие числа рядом бессмысленно, хотя в пересказах их обычно именно так и ставят.

Различается, в-четвёртых, что делают с новым: одни работы считают только исчезающее, другие пытаются учесть и появляющиеся задачи. Второе труднее по существу: исчезающее видно уже сегодня, а новое ещё не названо. Прогноз, считающий одну убыль, систематически смотрит в одну сторону.

Отсюда практика чтения. Число в заголовке не значит ничего, пока не сказано, что взяли единицей, что назвали автоматизируемым и на какой срок. Обычно всё это есть в разделе о методике, и обычно там же выясняется, что заголовок отвечает на другой вопрос.

Что меняется даже без сокращений

Чаще всего автоматизация задач ведёт не к увольнению, а к перестройке работы. Меняется то, из чего состоит день: доля исполнения падает, доля проверки растёт. Человек, который раньше делал, теперь смотрит на сделанное и отвечает за него. В цифрах занятости такая перестройка следа не оставляет, а в рабочем дне видна сразу.

Перестройка не бесплатна, и сказать об этом стоит прямо. Проверка чужой работы требует отдельного умения, и с умением её делать оно не совпадает. Ошибку в собственном черновике автор ловит иначе, чем ошибку в готовом тексте, поданном уверенно и гладко.

Меняется и распределение внутри профессии. Задачи автоматизируются неравномерно: первыми уходят формализованные, с ясным входом, выходом и проверкой. Остаются те, где нужны договорённость, ответственность и работа с людьми, и вес этих задач в профессии растёт.

Отдельно стоит эффект на входе в профессию: формализованные задачи часто были тем, на чём новичок учился ремеслу и набирал руку. Если их забирает машина, учиться приходится как-то иначе, а как именно, сейчас не знает никто. Это наблюдение об устройстве вопроса, а не совет, что делать.

Курс здесь останавливается и советов не даёт. Что кому изучать и куда идти, на такой вопрос у учебника ответа нет, зато он есть у продавцов курсов. Полезнее другое умение: разложить любую работу на задачи и спросить, что происходит с каждой.

Что твёрдого в этом споре

Спор о масштабе влияния открыт, но открыт он не весь. Несколько вещей установлены и от исхода прогнозов не зависят. Держать их стоит отдельно, иначе неопределённость в одном месте начинает казаться неопределённостью во всём.

Единица это задача. Профессия состоит из десятков задач, автоматизируются отдельные. Счёт по профессиям вводит в заблуждение, причём в обе стороны.

Направление не выводится из доли. Из того, что автоматизирована половина задач, не следует ни сокращение, ни рост. Нужно знать, какие это задачи и что происходит со спросом на услугу.

Демонстрация не равна внедрению. Между «показано» и «работает надёжно каждый день» лежит расстояние, дважды обрушивавшее ожидания области. В прогнозах о занятости оно спрятано внутри слова «автоматизируемо».

Этого хватает, чтобы читать заголовки самостоятельно. Оставшаяся неопределённость велика и честно называется спором: разброс оценок огромен, методики несопоставимы. Признать это точнее, чем выбрать одну цифру и в неё поверить.

Что дальше

Модуль VII закончен, и все три его урока кончились одинаково, без вердикта. Так и должно быть: вопрос о понимании, вопрос о сроках и вопрос о масштабе влияния на работу сегодня открыты. Курс излагает позиции с носителями и аргументами, а исход объявляет только там, где он известен. Разница между «мы не знаем» и «мы знаем, что нет» тут важнее любого из возможных ответов.

Дальше речь пойдёт о вещах, где ответы есть. Урок 23 разбирает, чем языковая модель не является и где она помогает надёжно. Урок 24 собирает карту курса: что доказано, где спор, что миф и как обновлять эту картину, когда поле движется быстрее учебника.

Вопросы для самопроверки

Что читать

• Урок 14 этого курса, «Модель сдала экзамен: что именно измерили»: Перечитать стоит перед разбором любого заголовка «модель сдала экзамен». Там разобрано, что делает с результатом загрязнение теста и почему измеренное расходится с тем, что хотели измерить.
• Раздел о методике в любом прогнозе о доле исчезающих рабочих мест: Читать надо не пресс-релиз, а методику: что взято единицей, что названо автоматизируемым, на какой срок и для какой страны. Обычно там же обнаруживается, что число из заголовка отвечает на другой вопрос.