Розвиток штучного інтелекту спричинив масові звільнення в Канаді

Розвиток штучного інтелекту призвів до знецінення людської праці: компанії звільняють співробітників тисячами.

Технологічні компанії дедалі частіше скорочують співробітників, пояснюючи це переходом до «агентного» штучного інтелекту — автономних програм на базі великих мовних моделей, які мають брати на себе багатокрокові робочі завдання. Але свіжі тести показують: до професійного рівня таким системам поки далеко, і надійною заміною людям вони не стали.

Йдеться про ШІ-агентів, які, в теорії, мають не просто видавати текст на запит, а вести завдання цілком — від постановки до фінального результату. Наприклад, зібрати дизайн-матеріали, змонтувати відео, підготувати звіт або побудувати модель для архітектурного проєкту. На практиці, за оцінкою однієї з найбільших компаній, що працюють із ШІ-інфраструктурою та софтом, «клієнтський» результат виходить рідше ніж у п’яти випадках зі ста. Тобто провал — більш ніж 19 разів із 20.

Паралельно великі гравці ринку оголошують про скорочення на тлі посилення ставок на ШІ. Meta минулого місяця урізала майже 10% штату, пов’язуючи зміни зі зсувом у бік агентного ШІ. Компанія Block Джека Дорсі у лютому зменшила чисельність співробітників майже вдвічі й прямо вказала ШІ як одну з причин. Microsoft і Amazon за останній рік звільнили тисячі людей і теж говорили про перебудову під ШІ-напрями.

Сан-франциська Scale AI — постачальник даних і оцінок для держструктур та компаній із Fortune 500 — розробила бенчмарк Remote Labour Index, щоб вимірювати, наскільки ІІ-агенти здатні виконувати «реальну, економічно цінну віддалену роботу» повністю. У тестах агентам дають завдання, схожі на замовлення з фриланс-платформ на кшталт Upwork: від дизайну листівок і логотипів до редагування та генерації відео, а також побудови архітектурних моделей. Потім результат порівнюють із тим, що роблять люди-фрилансери.

Керівниця досліджень із безпеки та політики Scale AI Мадху Сехваг пояснює: моделі та агенти справді багато чому навчилися, але для надійного проходження складного завдання «від початку до кінця» їм поки що бракує того, що вона називає «комплексним мисленням і комплексними міркуваннями», тобто вміння тримати в голові всю картину й доводити роботу до потрібного рівня якості.

Найкраще агенти, за даними тестів, справляються з генерацією зображень, написанням звітів, частиною аудіозавдань і пошуком інформації. Найчастіше ламаються там, де потрібно цілісно зрозуміти вимоги й точно дотриматися специфікації — наприклад, під час створення архітектурних креслень за заданими параметрами.

Причини провалів дослідники розкладають доволі приземлено. Майже в половині випадків (близько 46%) якість результату виявилася низькою — його описували як «по-дитячому» або аматорське. Понад третину невдалих робіт агент просто не довів до кінця. Приблизно 18% завдань були зіпсовані або здані в неправильних форматах файлів, ще близько 15% — «не зберігали візуальної або логічної узгодженості між файлами».

Водночас прогрес все ж помітний. Коли бенчмарк запускали минулої осені, найкращий агент показував 2,5% успішних виконань. До березня найкращий результат зріс до 4,17%. Дослідники підкреслюють: у найскладніших, «наскрізних» завданнях поліпшення йдуть повільніше.

На цьому тлі все гучніше звучить критика: навколо агентного ШІ роздулася хвиля маркетингу та завищених очікувань. З’являються сайти з вакансіями «лише для ШІ-агентів», яких часом продають як повноцінну заміну людям. Обговорення викликала й рекламна кампанія британської Narwhal Labs зі слоганом «Вона працює більше за всіх. І ніколи не попросить надбавку», де ШІ-агента зобразили як наполовину цифрову, наполовину молоду блондинку.

Як повідомляє CBC News, гендиректор Scale AI Джейсон Дроег у квітні говорив Semafor World Economy, що корпоративні клієнти нерідко просять автоматизацію заради економії та зростання продуктивності, але він часто відмовляє їх: «є багато проблем, які технологія ще не дозріла вирішувати надійно й безпечно». За його словами, частина компаній «відмиває» скорочення, прикриваючи їх ШІ, хоча по суті йдеться про бажання урізати штат.

Схожу думку раніше висловлював і голова OpenAI Сем Альтман: у лютому він говорив, що реальне витіснення людей ШІ існує, але бувають і випадки «AI-washing», коли ШІ стає зручною вивіскою для звільнень.

Доцентка Університету Торонто Джулі Юйцзе Чен, яка вивчає вплив цифрових технологій на працю, вважає, що в нинішньому ажіотажі важлива не лише ефективність, а й «історія», яку компанії продають ринку. За її словами, ШІ вимагає величезних вкладень і залишається «експериментом, який висмоктує гроші», а передбачити успіх таких проєктів важко. У такій логіці скорочення допомагають утримувати витрати, а «технологічне безробіття» інколи перетворюється на зручне пояснення.

Чен також звертає увагу: після новин про скорочення через ШІ акції компаній нерідко реагують зростанням. Як приклад наводиться Block: після оголошень про реструктуризацію та звільнення котирування підскочили більш ніж на 20%, хай такі сплески й можуть швидко зійти нанівець.
При цьому фахівці, з якими говорили журналісти, попереджають: навіть якщо ІІ-агенти не замінять людей напряму, вони можуть помітно збільшити навантаження на тих, хто залишиться. Робота співробітників дедалі більше зводитиметься до перевірки, верифікації та постійного моніторингу результатів одразу кількох агентів.

Такий сценарій, за даними Reuters, фактично описувала Meta у внутрішньому повідомленні. CTO компанії Ендрю Босворт, розповідаючи про плани відстежувати натискання клавіш і рухи миші співробітників для навчання агентів, говорив про майбутнє, де «наші агенти здебільшого виконують роботу, а наша роль — спрямовувати, перевіряти та допомагати їм удосконалюватися». Представник Meta при цьому відкинув твердження, що агентний ШІ використовується як привід для звільнень, заявивши, що «зводити це до інструменту для скорочень було б вкрай неправильно».

Аспірант Університету Оттави Девід Еліот, який досліджує соціальні та політичні ефекти ШІ, порівнює те, що відбувається, з давньою історією автоматизації. За його словами, офісні працівники починають переживати те, що «сині комірці» відчували століттями. Він стверджує, що співробітники фактично беруть участь у навчанні машин, які потенційно можуть зробити їхню працю менш цінною, і називає це «моторошним» відчуттям.

Еліот додає: багато малих і середніх компаній справді повірили в обіцянки й швидко виявили, що ШІ «працює не так добре, як вони думали». У тексті наводиться і торішній звіт MIT: попри 30–40 мільярдів доларів інвестицій бізнесу в генеративний ШІ, 95% організацій не побачили фінансової віддачі.

Показових збоїв теж вистачає. Financial Times у грудні писала, що в Amazon Web Services стався 13-годинний інцидент, коли ШІ-агент вирішив «видалити, а потім заново створити» частину середовища.

Експерти сходяться в одному: робити остаточні висновки про вплив агентного ШІ на ринок праці ще рано. Поки незрозуміло, коли і чи зможе ця технологія стабільно виконувати складні людські ролі без жорсткого нагляду.

Еліот формулює це максимально жорстко: «Я завжди кажу, що будь-хто, хто запевняє, ніби знає, що відбувається з ШІ та роботою, або бреше вам, або намагається вам щось продати».