Anthropic публікує звіт про вплив ІІ на робочі місця: найбільше постраждають ролі вищої освіти

Автор оригінальної статті: New Intelligence

Робота, яку ви виконуєте, втрачає «золотий» вміст. Новий звіт від Anthropic розкриває контрінтуїтивну правду: чим складніше завдання з точки зору рівня освіти, тим більшою є швидкість, з якою штучний інтелект виконує його. Найстрашніше не те, що ви просто замінені, а «дескілінг» — штучний інтелект забирає задоволення від мислення, залишаючи вам лише рутину. Але дані також вказують єдиний шлях: вміння працювати в команді з людьми та штучним інтелектом підвищує шанси на виживання удесять разів. У цю епоху надлишку обчислювальних ресурсів це — обов'язковий путівник, який ви повинні зрозуміти.

Anthropic вчора випустила звіт «Економічний індекс» на офіційному веб-сайті.

Звіт приділяє увагу не тільки тому, що люди роблять за допомогою штучного інтелекту, а й тому, наскільки насправді штучний інтелект замінює людське мислення.

Цього разу вони ввели цілий новий набір розмірностей, які називаються «Економічні первісні» (Economic Primitives), спробувавши кількісно визначити складність завдань, необхідний рівень освіти та ступінь автономії ІІ.

Майбутнє професійної діяльності, яке відображають ці дані, набагато складніше, ніж прості «теорії звільнення» або «теорії утопії».

У нашому традиційному розумінні машини зазвичай добре володіють повторювальною простою працею, а в галузях, що вимагають глибоких знань, вони виглядають неуклюзими.

Але дані з Anthropic дають зовсім протилежний висновок: чим складніше завдання, тим більш вражаючим є прискорення, яке забезпечує ІІ.

Згідно з звітом, Claude може збільшити продуктивність праці у 9 разів для завдань, які можна зрозуміти, маючи лише середню освіту;

Але як тільки рівень складності завдань досягав рівня, який вимагає вищої освіти, цей прискорювальний коефіцієнт раптово зростав до 12-ти кратного.

Це означає, що саме в цій області, де колись працівники з вищою освітою витрачали години, щоб зробити важливі висновки, штучний інтелект зараз досягає найвищої ефективності.

Навіть якщо врахувати відсоток невдач, коли штучний інтелект іноді виробляє галюцинації, висновок залишається незмінним: зростання ефективності, яке забезпечує штучний інтелект при виконанні складних завдань, достатньо, щоб компенсувати витрати на виправлення помилок, які він робить.

Це пояснює, чому сьогоднішні програмісти та фінансові аналітики менш ніж хтось інший не можуть обійтися без Claude — адже в цих галузях з високим рівнем інтелекту AI демонструє найсильніший ефект важеля.

Найшокуюча частина цього звіту — це тестування «тривалості» (час виконання завдань, Task horizons) штучного інтелекту, вимірювання якої проводилося за 50-відсотковою мірою успішності.

Звичайні тести, такі як METR (Model Evaluation & Threat Research, Модельна оцінка та дослідження загроз), вважають, що навіть найкращі сьогоднішні моделі, такі як Claude Sonnet 4.5, мають успішність менше 50 % при виконанні завдань, які людина виконує за 2 години.

Однак у реальних даних користувачів Anthropic ця часову межу значно подовжено.

У комерційному сценарі використання API Claude може підтримувати більше ніж 50% шансів на перемогу у завданнях, які вимагають 3,5 годин роботи.

У Claude.ai це число шокуюче зросло до 19 годин.

Чому виникає така велика прірва? Секрет у втручанні «людини».

Бенчмарк — це AI, який самотньо стикається з тестом, тоді як реальні користувачі розкладають великий складний проект на безліч малих кроків, постійно коригуючи курс AI через зворотній зв’язок.

Такий гібридний робочий процес збільшив верхню межу тривалості завдань (вимірювану за 50%-овим рівнем успішності) з 2 годин до приблизно 19 годин, тобто майже у 10 разів.

Можливо, це справжній вигляд майбутньої роботи:Не штучний інтелект сам все здійснює, а люди навчилися вміло використовувати його, щоб пробігти марафон.

Якщо розглянути це глобально, ми побачимо чітку й трохи зневажливу "криву прийняття".

У розвинених країнах з високим ВВП на душу населення штучний інтелект вже глибоко вбудований у продуктивність і особисте життя.

Люди використовують його для написання коду, створення звітів і навіть планування подорожей.

Але в країнах з меншою ВВП на душу населення Claude виступає, перш за все, у ролі «вчителя», і більшість застосувань зосереджена навколо навчальних завдань та навчальних консультацій.

Крім розбіжностей у багатстві, це ще й прояв розриву в технологіях.

Anthropic зазначає, що вони співпрацюють з урядом Руанди, намагаючись допомогти місцевим жителям подолати стадію звичайного «навчання» і перейти до більш широкого застосування.

бо якщо не втручатися,Інтелектуальне забезпечення, ймовірно, стане новим бар'єром: люди з бідних регіонів використовуватимуть його для зростання продуктивності в геометричному темпі, тоді як люди з менш розвинених регіонів все ще використовуватимуть його для вивчення базових знань.

Найбільш суперечливою та найбільш небезпечною частиною звіту є обговорення «дескілінгу» (втрати кваліфікації).

Дані показують, що завдання, які зараз виконує Claude, в середньому вимагають 14,4 років освіти (еквівалент вищої освіти), що значно більше, ніж 13,2 роки, передбачені для всієї економічної діяльності в середньому.

Інтелектуальні системи поступово виключають «інтелектуальну» частину з роботи.

Це може бути катастрофою для технічного письменника чи агента з туризму.

Нині штучний інтелект прийняв на себе справи, що потребують «голови»: аналіз динаміки галузі, планування складних подорожей, а людям залишилися лише прикреслення ескізів, отримання рахунків і інші дрібні справи.

Твоя робота ще йде, але «золотий вміст» у неї висмоктаний.

Звичайно, є й ті, хто отримує вигоду.

Наприклад, менеджери в сфері нерухомості, коли штучний інтелект впорається зі снудною адміністративною роботою, такою як облік і порівняння угод, вони зможуть зосередитися на клієнтських переговорах та управлінні інтересами сторін, що вимагає високого емоційного інтелекту — це навпаки, приклад «підвищення кваліфікації» (Upskilling).

Anthropic обережно зауважила, що це лише розрахунок на основі нинішнього стану справ, а не обов'язковий прогноз.

Але тривога, яку він піднімає, є реальною.

Якщо ваша основна сильна сторона — це здатність впоратися зі складною інформацією, то ви перебуваєте саме в центрі бурі.

Нарешті, давайте повернемось до макрорівня.

Anthropic виправила свій прогноз продуктивності праці в США.

Після виключення можливих помилок і невдач штучного інтелекту, вони очікують, що штучний інтелект щорічно стимулюватиме зростання продуктивності на 1,0–1,2% упродовж наступного десятиліття.

Це виглядає як зменшення на третину порівняно з попереднім оптимістичним прогнозом у 1,8%, але ні в якому разі не зневажуйте ці 1%.

Це могло б забезпечити темпи зростання продуктивності в США, які повернулися б до рівня кінця 1990-х років, коли відбувся бум Інтернету.

Крім того, це лише на основі здатностей моделі на листопаді 2025 року. З появою Claude Opus 4.5 та поступовим домінуванням «покращеного режиму» (тобто, коли користувачі перестають намагатися викласти всю роботу на штучний інтелект, а замість цього вміліше співпрацюють з ним), це число має великий потенціал для зростання.

Переглядаючи весь звіт, найбільше вражає не те, наскільки штучний інтелект став потужнішим, а те, наскільки швидко люди змогли адаптуватися.

Ми переживаємо міграцію з «пасивної автоматизації» до «активного підсилення».

У цій трансформації штучний інтелект, ніби дзеркало, приймає на себе ті завдання, які потребують вищої освіти, але можуть бути виконані за допомогою логічних висновків, змушуючи нас шукати цінностей, які не можуть бути виміряні алгоритмами.

У цю епоху надлишку обчислювальних ресурсів, найрідкіснішою здатністю людини більше не є пошук відповіді, а постановка питань.

Джерело даних:

https://www.anthropic.com/research/economic-index-primitives

https://www.anthropic.com/research/anthropic-economic-index-january-2026-report