May-akda: TinTinLand
Bakit ang mga taong nakikinabang nang higit sa lahat mula sa AI ay ang pinakamalalaking nangangamba sa pagkawala ng trabaho?
Noong Abril 22, inilabas ng Anthropic ang isang survey na sumakop sa 81,000 aktibong user ng Claude—81,000 人告诉我们的：AI 经济学的真实影响 (What 81,000 people told us about the economics of AI), na naglalayong iwan ang totoong kalagayan at pananaw ng karaniwang tao sa ilalim ng alon ng AI.
Ang mga pangunahing konklusyon sa ulat ay sumusunod:
Mas malakas ang pagkabalisa sa pagkawala ng trabaho ng mga propesyonal kung mas malalim ang pag-intervenye ng AI, lalo na ang mga baguhan sa propesyon;
Ang pinakamataas at pinakamababang antas ng kita ay may pinakamalaking pagtaas sa produktibidad. At ang pagtaas na ito ay karamihan ay hindi “mas mabilis na paggawa,” kundi “paggawa ng mga bagay na dati ay hindi posible.”
Ang mga taong nakakamit ng pinakamataas na pagpapabuti sa efisensiya sa pamamagitan ng AI ay ang nagdarama ng pinakamalalim na pag-aalala tungkol sa kanilang propesyon.
Ipinakikita ni TinTinLand ang malalim na pagsasalin, at pinapakilala sa iyo ang pagkakabuksan ng pinakabagong pag-aaral tungkol sa AI, ekonomiya, at pagpapalaban.
🤔 Sino ang nag-aalala tungkol sa pagkawala ng trabaho?
Isang-kalimang bahagi ng mga tao ang nagpahayag ng pag-aalala
“Tulad ng lahat ng mga white-collar ngayon, palaging ako'y nagsisiguro na maaaring palitan ako ng AI.” — Isang software engineer
Sa mga sumasagot, malinaw na ipinahayag ng halos isang-kalimang bahagi ang kanilang pag-aalala tungkol sa ekonomikong pagkawala ng trabaho.
Isang software developer ay nagsabi, “Sa kasalukuyang yugto ng AI, malamang naaalis ang mga entry-level na posisyon.” May ilan ring nagsasabing iniisip nila na ang kanilang mga gawain ay tinatanggal ng automation.
Isang researcher sa merkado ang nagsabi: “Walang alinlangan, binigyan ako ng pagpapalakas ng AI. Ngunit sa hinaharap, maaari itong palitan ang aking trabaho.”
Sa ilang mga posisyon, ang pagdating ng AI ay nagiging mas mahirap ang trabaho. Isang software developer ay nakatira: “Simula nang lumabas ang AI, ang mga project manager ay nagsisigaw sa amin ng mas mahihirap na mga gawain at bug.”
Pagpapatotoo ng data
Sa report na ito, ginamit namin ang Claude upang makuha ang mga katangian at emosyon ng mga respondent mula sa kanilang mga sagot. Halimbawa, maraming respondent ang nagbanggit nang direkta ng kanilang propesyon o nagbigay ng detalye tungkol sa kanilang trabaho, na nagpapahintulot sa amin na matukoy ang kanilang kategorya ng propesyon. Sa parehong paraan, sinusukat namin ang “pagkakaroon ng takot sa pagkawala ng trabaho” sa pamamagitan ng pagpapahintulot sa Claude na kilalanin at i-interpret ang direkta mga pahayag ng respondent tungkol sa “panganib ng pagpapalit ng AI sa kanilang posisyon.”
Ayon sa pag-aaral, ang pakiramdam ng mga respondent sa banta ng AI ay mataas na nauugnay sa kanilang “exposure level” sa trabaho. Ang exposure level ay tumutukoy sa porsyento ng mga gawain sa isang propesyon na tinatanggol ng AI.
Halimbawa, ang pagkabahala ng mga guro sa elementarya tungkol sa kanilang pagpapalit ay mas mababa kaysa sa mga software engineer, na tugma nang ganap sa katotohanan na ang mga programming task ang dominanteng bahagi ng traffic ni Claude.
Tulad ng ipinapakita sa Figure 1, ang pahaklang tumutukoy sa proporsyon ng mga respondent sa isang propesyon na naniniwala na ang AI ay nagsisilbing pagpapalit sa kanilang mga posisyon, o malamang magiging ganito sa malapit na hinaharap; ang pahalang na tumutukoy sa “observational exposure”.
Bawat 10 porsyento pagtaas sa eksposur, tumataas ang nakikita na banta sa trabaho ng 1.3 porsyento. Ang mga nasa pinakamataas na 25% ng eksposur, tatlong beses na mas madalas na ipahahayag ang kanilang pag-aalala kaysa sa mga nasa pinakamababang 25%.
Figure 1: Threat to Jobs from AI and Exposure to Observation
Mas nagkakaroon ng panic ang mga kabataan
Ang propesyonl na antas ay ang mahalagang baryable na nakakaapekto sa antas ng pagkabalisa. Sa mga nakaraang pag-aaral, nakita namin na ang paghingi ng mga bagong mag-aaral at mga bagong empleyado sa Estados Unidos ay nagsimulang magpabagal.
Sa pag-aaral na ito, natuklasan namin rin: ang mga propesyonal na nasa maagang yugto ng kanilang karera, ay mas natatakot sa pagkawala ng trabaho kaysa sa mga karanasan na propesyonal.
Figure 2: Pag-aalala sa pagkawala ng trabaho ayon sa yugto ng karera
Sino ang nakikinabang sa AI?
Nakakarami ang nagdarama ng pagtaas sa produktibidad
Ginamit namin ang Claude upang iskor ang antas ng pagpapabuti ng produktibidad ayon sa mga sariling pagsasalaysay ng mgarespondente, gamit ang iskala mula 1 hanggang 7: ang 1 ay nangangahulugan ng "bumaba ang efficiency", ang 2 ay nangangahulugan ng "walang pagbabago", at bawat susunod na antas ay nagpapakita ng mas mataas na pagpapabuti.
Karaniwang sagot na 7 minuto: “Noong una, kailangan ng ilang buwan para gumawa ng isang website, ngayon, tapos na sa 4 o 5 araw lang.”
5 minuto sagot: “Ang isang bagay na karaniwang kailangan ng apat na oras, natapos na sa kalahating oras”;
2 min sagot: “Tinulungan ako ng AI na ayusin ang isang code, ngunit kailangan kong subukan ito nang maraming beses bago makakuha ng naising resulta.”
Ang huling average na marka ay 5.1, na nangangahulugan ng “malinaw na mas epektibo”.
Sila ay aktibong mga gumagamit ng Claude at handa na sumali sa pag-aaral, kaya mas malaki ang posibilidad na sila ay makakaramdam ng mga benepisyo sa produktibidad. Humigit-kumulang 3% ang nagsalaysay ng negatibo o neutral na epekto, habang 42% ay hindi direktang binanggit ang anumang pagbabago sa produktibidad.
Pinakakarapatan ng mataas na kikitain
May pagkakaiba-iba sa antas ng kita.
Kasunod sa Figure 3 sa kaliwa, ang mga propesyonal na may mataas na sahod (tulad ng software developers) ang nakakuha ng pinakamalaking pagpapabuti sa produktibidad. Hindi lamang ang mga trabaho sa pagprograma, kundi kahit anong ihihiwalay ang mga propesyonal sa kompyuter at matematika, patuloy pa ring umiiral ang trend na ito.
Sa mga gawain na nangangailangan ng mas mataas na antas ng edukasyon, mas malaki ang pagkakataon na maikli ng oras na kailangan upang matapos ang gawain ng Claude (kumpara sa paggamit ng AI).
Ngunit may isang detalye na dapat pansinin: ang pagkakaroon ng benepisyo sa mga posisyon na mababawang sahod ay hindi maliit din. Isang kustomer service representative ay gumagamit ng AI upang mabilisang maglikha ng mga sagot, na nagliligtas ng maraming oras; isang tagapaghatid ay gumagamit ng Claude upang magtatag ng isang e-commerce business; isang tagapag-alaga ng hardin ay nagpapalawak ng isang app para sa musika. Ang AI ay nagbubukas ng isang pinto na dating hindi naabot para sa mga taong may mababaw na edukasyon at mababawang kita.
Figure 3: Productivity Gains by Occupation (Inferred)
Ipinakita namin ang mas detalyadong pagkakahati ng resultang ito sa kanan ng Figure 3.
Ang pinakamataas na ranggo ay ang mga propesyon sa pamamahala, kung saan ang karamihan sa mga respondent ay mga negosyante na gumagamit ng Claude. Susunod ay ang mga propesyon sa kompyuter at matematika, kabilang ang mga software developer. Ang dalawang grupo na may pinakamababang pagtaas sa produktibidad ay ang mga siyentipiko at mga legal na propesyonal.
Ang ilang abogado ay nagkakaroon ng pag-aalala kung kaya ng AI na sundin nang tama ang mga komplikadong utos: “Nagbigay na ako ng napakaspesipikong mga patakaran, kabilang ang posisyon ng nilalaman, kung paano i-interpret ang mga legal na dokumento, at ang mga gawain na gustong gawin nito… ngunit palaging nagsisilbi ito nang mali.”
Sino ang nakatanggap ng kita?
Habang tumatapak ang AI sa ekonomiya, isang mahalagang tanong ay: kung saan hahantong ang mga kita — sa mga manggagawa, mga tagapamahala, mga konsyumer, o mga kumpanya?
Sa kabuuan, naniniwala ang karamihan na ang benepisyo ay para sa kanila: mas mabilis na natatapos ang mga gawain, mas maraming maisasagawa, at mas maraming oras na libre.
Gayunpaman, mayroon pa ring 10% ng mga sumasagot na naramdaman na ang benepisyong ito ay “nagawa” ng employer o kliyente: kailangan magbigay ng higit pang output sa parehong panahon. May ilang maliit na bahagi rin na binanggit na ang mga kumpanya ng AI ang nakikinabang dito.
Ang pagkakaiba ay nauugnay din sa yugto ng propesyon: lamang ang 60% ng mga baguhan sa propesyon ang naniniwala na sila ay mga benepisyaryo ng mga benepisyo ng AI, habang ang 80% sa mga karanasan na propesyonal.
Figure 4: Saan tatanggalin ang productivity benefit ng AI?
K десятичній частці, де відбувається підвищення ефективності?
Nagawa ko ang mga bagay na dati kong hindi kayang gawin
Ibinahagi ng mga sumasagot kung saan sila nakaramdam ng pagtaas ng produktibidad. Ibinahagi namin ito sa apat na dimensyon: sakop (scope), bilis (speed), kalidad (quality), at gastos (cost).
Ayon sa pagsusuri, sa lahat ng mga respondenteng nagbanggit nang malinaw tungkol sa pagbabago sa produktibidad, ang pinaka-karaniwang pagtaas ay mula sa “pagpapalawig ng sakop ng trabaho,” na umabot sa 48%; habang ang 40% ay nagteklar sa pagtaas ng bilis.
Halimbawa, marami sa mga gumagamit ng AI para sa pag-program na nagsasabi: “Hindi ako teknikal noon, ngunit ngayon ay kayang kong gawin ang full-stack development.” Ito ay isang pagpapalawak sa sakop ng trabaho—binuksan ng AI ang mga bagong kakayahan para sa kanila.
Mayroon din na nagpabilis sa kanilang mga umiiral na gawain; halimbawa, isang accountant ay nagsabi: “Gumawa ako ng isang tool na makakapagtapos ng isang finansiyal na gawain na dati ay nangangailangan ng 2 oras, sa loob ng 15 minuto.”
Ang pagpapabuti sa kalidad ay karaniwang nakikita sa mas komprehensibo at mas detalyadong pagsusuri sa code, kontrata, at iba pang mga dokumento. May ilang maliit na bahagi ng mga respondent na binanggit din ang mababang gastos ng AI.
Figure 5: Mga uri ng pagtaas ng produktibidad na ireport ng mga gumagamit
Mas mabilis ang bilis, mas takot sa pagkawala ng trabaho
Nakakita ang pag-aaral ng U-shaped relationship sa pagitan ng pagtaas ng bilis ng trabaho dahil sa AI at ang pagkakaroon ng pagkakalito sa pagbaba ng trabaho (tingnan ang Figure 6).
Mabagal na grupo (nagiging mas mabagal): Pangunahin ang mga tagapaglikha (tulad ng mga manunulat at mang-aarte), na naniniwala na ang kaharap na kalikasan ng AI ay nagpapahina sa pagkakaroon ng pagkakataon sa paglikha, ngunit nag-aalala rin sila na ang sobrang dami ng mababang kalidad na nilalaman ng AI ay magpapaliit sa kanilang espasyo para sa pagkakaroon ng buhay.
Mabilis na grupo (mabilis na pagtaas): Kapag ang oras ng pagkumpleto ng gawain ay nabawasan mula sa ilang oras patungo sa ilang minuto, ang mga gumagamit ay makakaranas ng malakas na pagkakaroon ng kawalan ng seguridad—kung ang trabaho ay naging ganito kasing simpleng, ano ang matagal na halaga ng “ako”?
Figure 6: Relasyon ng mga banta sa trabaho mula sa AI at pagbabago ng bilis
Wakas: Ano ang maaari nating basahin mula dito?
Ang pagkakaintindi ng mga tao ay malapit sa data
Ang mga datos ay nagpapakita na ang pagkakaintindi ng mga tao ay tugma sa aktwal na paggamit: habang mas maraming mga gawain ang kay Claude, mas malaki ang pag-aalala ng mga tao sa epekto ng AI.
Kasama rin na mas mataas ang ekonomikong pag-aalala sa mga nagsisimula sa propesyon, na sumasang-ayon sa mga dating pag-aaral.
Ang AI ay nagpapalakas, ngunit ang pagkabalisa ay totoo rin
Samantala, ipinakita ng pag-aaral ang kabilang panig ng coin: ang AI ay tunay na nagpapalawak sa hangganan ng kakayahan ng mga tao.
Kahit na mas positibo ang reaksyon ng mga taong may mataas na kita sa pagtaas ng produktibidad dahil sa AI, ang mga posisyon na may mababang sahod at mga taong may mababang antas ng edukasyon ay nagraport din ng makabuluhang pagtaas sa efisensiya. Ang karamihan sa mga respondent ay naniniwala na pinalakas ni Claude ang kanilang kakayahan sa pamamagitan ng pagpapalawak ng sakop ng kanilang trabaho o pagpapabilis sa pagpapatupad.
Ngunit hindi ito nagpapalaya sa pag-aalala. Ang mga nakuha ng pinakamalaking benepisyo ay kadalasang ang pinakamalungkot din — dahil mas malinaw sa kanila kaysa sa sinuman ang kayang gawin ng AI.
Mga limitasyon at pag-asa
Mahalagang tandaan na mayroon ding ilang mahahalagang limitasyon sa aming pagsusuri:
Ang mga respondent ay aktibong gumagamit ng Claude at mas madaling makaramdam ng personal na benepisyo na dala ng AI; ang impormasyon tungkol sa propesyon, antas ng karera, at iba pa ay inilahad mula sa mga bukas na sagot at may posibilidad ng pagkakamali; karagdagang, ang survey ay gumamit ng mga bukas na tanong, kaya ang mga resulta ay nakadepende sa “ano ang sinabi ng mga respondent nang may pagsisikap.”
Ngunit anuman ang mangyari, ang 80,508 na mga user ng Claude na nabanggit sa ulat ang ekonomikong pagkabalisa ay isang signal na hindi maaaring balewalain.