Оглавление

Новое масштабное исследование Стэнфордского университета, основанное на данных о заработной плате миллионов американских работников, демонстрирует тревожную тенденцию: с появлением ИИ-инструментов типа ChatGPT занятость молодых специалистов в наиболее уязвимых отраслях сократилась значительно.

Возрастной разрыв в условиях ИИ-революции

Исследователи проанализировали данные на июль 2025 года и обнаружили, что среди работников 22-25 лет в наиболее подверженных ИИ-воздействию профессиях занятость упала на 13% с конца 2022 года. При этом занятость старших коллег в этих же областях осталась стабильной или даже выросла.

Шесть ключевых выводов исследования

  1. Молодые работники страдают больше всего. Например, среди разработчиков программного обеспечения 22-25 лет занятость упала почти на 20% с пика конца 2022 года, в то время как старшие коллеги в той же индустрии показали рост.
  2. Общий рост занятости молодых специалистов замедлился даже при сильном рынке труда. В высокоэкспонированных ИИ-профессиях занятость 22-25-летних упала на 6%, тогда как когорта 35-49 лет выросла более чем на 9%.
Визуализация данных: динамика занятости по возрасту в сферах, подверженных влиянию ИИ
Источник: the-decoder.com
  1. Эффект зависит от способа использования ИИ. Потери рабочих мест сконцентрированы в ролях, где ИИ напрямую автоматизирует задачи и заменяет людей. В работах, где ИИ лишь ассистирует, занятость молодых работников увеличилась.
  2. Закономерности не объясняются общими экономическими шоками. Даже после статистической коррекции специфических эффектов компаний 13%-ное падение для молодых работников сохраняется.
  3. Корректировка рынка труда происходит через численность, а не зарплаты. Анализ данных о заработной плате не выявил значимых изменений в трендах оплаты труда.
  4. Выводы устойчивы среди разных секторов, уровней образования и типов занятости. Эффект сохраняется даже при исключении технических профессий и учете удаленных и офисных позиций.

ИИ заменяет «книжные знания», но не опыт

Исследователи объясняют разницу типом знаний, которые ИИ может заменить. Генеративный ИИ справляется в задачах, основанных на «кодифицированных знаниях» — фактах и формальных навыках, изучаемых в школе или на тренингах. Но он борется с «неявными знаниями», которые приходят с практическим опытом, интуицией и профессиональными хитростями.

Ситуация напоминает классический паттерн технологических революций: сначала автоматизируется то, что легче формализовать. Молодые специалисты, чья ценность часто заключается в освоении и применении свежих кодифицированных знаний, оказываются в уязвимом положении. Ключевой вопрос — смогут ли образовательные системы быстро адаптироваться к этой новой реальности.

Авторы исследования подчеркивают, что их большой датасет позволяет провести более точный анализ, чем публичная статистика. Они планируют продолжить отслеживание этих трендов, чтобы увидеть, адаптируется ли рынок труда, как это происходило во время предыдущих волн технологических изменений.

По материалам The Decoder