- Радник Білого дому з питань криптовалют і штучного інтелекту відзначив, що ризики масових звільнень через впровадження ШІ перебільшені.
- Microsoft виявила професії, які найбільше підлягають автоматизації.
- Кількість вакансій у криптоіндустрії також знизилася.
Девід Сакс, радник з криптовалют і ШІ в адміністрації Трампа, вважає, що побоювання щодо великого масштабу звільнень через технології ШІ є некоректними. Він підкреслив, що навіть сучасні технології все ще потребують людського втручання для того, щоб приносити реальну користь бізнесу.
Що буде з ринком праці
У своїх висловлюваннях Сакс зауважив, що ШІ слугує «середньою ланкою» у робочих процесах, тоді як основні рішення залишаються за людьми. Він акцентував увагу на тому, що навіть найсучасніші моделі потребують нагляду і допомоги професіоналів.
Ці коментарі були зроблені після публікації дослідження Microsoft, яке визначило професії, найбільш вразливі до впливу ШІ. У цьому списку знайшлися журналісти, аналітики та технічні письменники — спеціалісти, які активно працюють і в сфері криптовалют.
Дослідники проаналізували 200 000 анонімних діалогів з Bing Copilot і виявили, що ШІ найчастіше використовується для збору інформації, написання текстів і надання консультацій. Найбільші ризики автоматизації спіткали професії в журналістиці та копірайтингу, з коефіцієнтом вразливості 0,38-0,39, тоді як аналітики ринку та фахівці з даних відзначені на рівні 0,35-0,36.
Проблема також стосується і криптоіндустрії. Як повідомили експерти, у липні 2025 року кількість вакансій в цій сфері суттєво зменшилася. Цей спад збігся з даними Міністерства праці США, відповідно до яких було створено всього 73 000 нових робочих місць замість очікуваних 100 000, згідно з прогнозом Dow Jones.
Сакс також послався на думку колишнього технічного директора Coinbase Баладжі Шрінівасана, який стверджує, що ШІ не ліквідує робочі місця, а просто замінює попередні моделі.
За його словами, конкуренція переважно відбувається між різними ШІ-моделями. Наприклад, Midjourney замінив Stable Diffusion у сфері створення зображень, а GPT-4 посів місце GPT-3 серед модельних систем загального призначення. Багато аналітиків вважають, що це підтверджує думку Сакса про те, що контроль з боку людини залишається критично важливим для ефективного використання технологій.