Развитие искусственного интеллекта вызвало массовые увольнения в Канаде

Развитие искусственного интеллекта привело к обесцениванию человеческого труда: компании увольняют сотрудников тысячами.

Технологические компании все чаще сокращают сотрудников, объясняя это переходом к «агентному» искусственному интеллекту - автономным программам на базе больших языковых моделей, которые должны брать на себя многошаговые рабочие задачи. Но свежие тесты показывают: до профессионального уровня таким системам пока далеко и надежной заменой людям они не стали.

Речь об ИИ-агентах, которые, в теории, должны не просто выдавать текст по запросу, а вести задачу целиком - от постановки до финального результата. Например, собрать дизайн-материалы, смонтировать видео, подготовить отчет или построить модель для архитектурного проекта. На практике, по оценке одной из крупнейших компаний, работающих с ИИ-инфраструктурой и софтом, «клиентский» результат получается реже чем в пяти случаях из ста. То есть провал - более чем 19 раз из 20.

Параллельно большие игроки рынка объявляют о сокращениях на фоне усиления ставок на ИИ. Meta в прошлом месяце урезала почти 10% штата, связывая перемены со сдвигом в сторону агентного ИИ. Компания Block Джека Дорси в феврале уменьшила численность сотрудников почти вдвое и прямо указала ИИ как одну из причин. Microsoft и Amazon за последний год уволили тысячи людей и тоже говорили о перестройке под ИИ-направления.

Сан-францисская Scale AI - поставщик данных и оценок для госструктур и компаний из Fortune 500 - разработала бенчмарк Remote Labour Index, чтобы измерять, насколько ИИ-агенты способны выполнять «реальную, экономически ценную удаленную работу» целиком. В тестах агентам дают задачи, похожие на заказы с фриланс-платформ вроде Upwork: от дизайна листовок и логотипов до редактирования и генерации видео, а также построения архитектурных моделей. Затем результат сравнивают с тем, что делают люди-фрилансеры.

Руководитель исследований по безопасности и политике Scale AI Мадху Сехваг объясняет: модели и агенты действительно многому научились, но для надежного прохождения сложной задачи «от начала до конца» им пока не хватает того, что она называет «комплексным мышлением и комплексными рассуждениями», то есть умения держать в голове всю картину и доводить работу до нужного уровня качества.

Лучше всего агенты, по данным тестов, справляются с генерацией изображений, написанием отчетов, частью аудиозадач и поиском информации. Чаще всего ломаются там, где требуется цельно понять требования и точно выдержать спецификацию - например, при создании архитектурных чертежей по заданным параметрам.

Причины провалов исследователи раскладывают довольно приземленно. Почти в половине случаев (около 46%) качество результата оказалось низким - его описывали как «по-детски» или любительское. Более трети неудачных работ агент просто не довел до конца. Примерно 18% заданий были испорчены или сданы в неверных форматах файлов, еще около 15% - «не сохраняли визуальную или логическую согласованность между файлами».

При этом прогресс все же заметен. Когда бенчмарк запускали прошлой осенью, лучший агент показывал 2,5% успешных выполнений. К марту лучший результат вырос до 4,17%.  Исследователи подчеркивают: в самых сложных, «сквозных» задачах улучшения идут медленнее.

На этом фоне все громче звучит критика: вокруг агентного ИИ раздулась волна маркетинга и завышенных ожиданий. Появляются сайты с вакансиями «только для ИИ-агентов», которых порой продают как полноценную замену людям. Обсуждение вызвала и рекламная кампания британской Narwhal Labs со слоганом «Она работает больше всех. И никогда не попросит прибавку», где ИИ-агента изобразили как наполовину цифровую, наполовину молодую блондинку.

Как сообщает CBC News, гендиректор Scale AI Джейсон Дроэг в апреле говорил Semafor World Economy, что корпоративные клиенты нередко просят автоматизацию ради экономии и роста продуктивности, но он зачастую отговаривает их: «есть много проблем, которые технология еще не созрела решать надежно и безопасно». По его словам, часть компаний «отмывает» сокращения, прикрывая их ИИ, хотя по сути речь идет о желании урезать штат.

Похожую мысль раньше высказывал и глава OpenAI Сэм Альтман: в феврале он говорил, что реальное вытеснение людей ИИ существует, но бывают и случаи «AI-washing», когда ИИ становится удобной вывеской для увольнений.

Доцент Университета Торонто Джули Юйцзе Чен, изучающая влияние цифровых технологий на труд, считает, что в нынешнем ажиотаже важна не только эффективность, но и «история», которую компании продают рынку. По ее словам, ИИ требует огромных вложений и остается «экспериментом, который высасывает деньги», а предсказать успех таких проектов трудно. В такой логике сокращения помогают удерживать расходы, а «технологическая безработица» иногда превращается в удобное объяснение.

Чен также обращает внимание: после новостей об ИИ-сокращениях акции компаний нередко реагируют ростом. В качестве примера приводится Block: после объявлений о реструктуризации и увольнениях котировки подскочили более чем на 20%, пусть такие всплески и могут быстро сойти на нет.

При этом специалисты, с которыми говорили журналисты, предупреждают: даже если ИИ-агенты не заменят людей напрямую, они могут заметно увеличить нагрузку на тех, кто останется. Работа сотрудников будет все больше сводиться к проверке, верификации и постоянному мониторингу результатов сразу нескольких агентов.

Такой сценарий, по данным Reuters, фактически описывала Meta во внутреннем сообщении. CTO компании Эндрю Босворт, рассказывая о планах отслеживать нажатия клавиш и движения мыши сотрудников для обучения агентов, говорил о будущем, где «наши агенты в основном делают работу, а наша роль - направлять, проверять и помогать им улучшаться». Представитель Meta при этом отверг утверждение, что агентный ИИ используется как предлог для увольнений, заявив, что «сводить это к инструменту для сокращений было бы крайне неверно».

Аспирант Университета Оттавы Дэвид Элиот, исследующий социальные и политические эффекты ИИ, сравнивает происходящее с давней историей автоматизации. По его словам, офисные работники начинают переживать то, что «синие воротнички» ощущали веками. Он утверждает, что сотрудники фактически участвуют в обучении машин, которые потенциально могут сделать их труд менее ценным, и называет это «жутким» ощущением.

Элиот добавляет: многие малые и средние компании действительно поверили в обещания и быстро обнаружили, что ИИ «работает не так хорошо, как они думали». В тексте приводится и прошлогодний отчет MIT: несмотря на 30-40 миллиардов долларов инвестиций бизнеса в генеративный ИИ, 95% организаций не увидели финансовой отдачи.

Показательных сбоев тоже хватает. Financial Times в декабре писала, что у Amazon Web Services произошел 13-часовой инцидент, когда ИИ-агент решил «удалить, а затем заново создать» часть среды.

Эксперты сходятся в одном: окончательные выводы о влиянии агентного ИИ на рынок труда делать рано. Пока непонятно, когда и сможет ли эта технология стабильно выполнять сложные человеческие роли без жесткого надзора.

Элиот формулирует это максимально жестко: «Я всегда говорю, что любой, кто уверяет, будто знает, что происходит с ИИ и работой, либо врет вам, либо пытается вам что-то продать».