هوش مصنوعی و مشاغل: هیچ نشانه‌ای از کاهش تقاضای نیروی کار (هنوز)

خلاصه
هوش مصنوعی (AI) آخرین فناوری است که ترس از اتوماسیون سریع و از دست رفتن مشاغل را برانگیخته است. این فصل، ادبیات تجربی فعلی در مورد اثرات اشتغال هوش مصنوعی تا به امروز را بررسی می‌کند. این فصل با بحثی در مورد پیشرفت در قابلیت‌های هوش مصنوعی و آنچه که برای وظایف، مشاغل و شغل‌هایی که بیشتر در معرض این پیشرفت‌ها قرار دارند، به همراه دارد، آغاز می‌شود. سپس مروری بر یافته‌های مطالعات اخیر در مورد اثر هوش مصنوعی بر اشتغال، از جمله مطالعات اقتصادسنجی، و همچنین نظرسنجی‌ها و مطالعات موردی شرکت‌ها و کارگران ارائه می‌شود. این فصل با بحث در مورد سیاست‌هایی که می‌توانند اثرات جابجایی احتمالی هوش مصنوعی را به حداقل برسانند و در عین حال رشد اقتصادی را افزایش دهند، به پایان می‌رسد.

به طور خلاصه
یافته‌های کلیدی
هوش مصنوعی (AI) نوآوری تکنولوژیکی فعلی است که امید به افزایش سریع بهره‌وری و در عین حال ترس از از دست دادن شغل را برمی‌انگیزد. هوش مصنوعی با استفاده از مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری که به سرعت در حال تکامل هستند - به ویژه یادگیری ماشین - داده‌های بزرگ در دسترس و کاهش هزینه‌های ظرفیت محاسباتی، پیشرفت‌های سریعی در توانایی خود برای ارائه پاسخ به مسائلی که تدوین قوانین رسمی در مورد آنها غیرممکن است، داشته است و در جایی که انسان‌ها تا همین اواخر در استنتاج تصمیم‌گیری از آموزش یا تجربیات گذشته خود مزیت نسبی داشته‌اند.

افزایش توانایی هوش مصنوعی برای انجام این وظایف غیرروتین، نگرانی‌های جدیدی را در مورد جابجایی مشاغل در مشاغلی که قبلاً تصور می‌شد در برابر اتوماسیون مصون هستند، ایجاد می‌کند. مشاغل در امور مالی، پزشکی و فعالیت‌های حقوقی که اغلب به سال‌ها تحصیل نیاز دارند و عملکردهای اصلی آنها به تجربه انباشته شده برای رسیدن به تصمیمات متکی است، ممکن است به طور ناگهانی در معرض خطر اتوماسیون توسط هوش مصنوعی قرار گیرند.

این فصل بررسی می‌کند که آیا این ترس‌ها در شواهد تجربی جمع‌آوری شده تا به امروز ریشه دارند یا خیر. برای انجام این کار، ادبیات تجربی نوظهور در مورد اثر هوش مصنوعی بر تقاضای نیروی کار به طور کلی و بر مشاغلی که بیشتر در معرض پیشرفت‌های هوش مصنوعی قرار دارند را تجزیه و تحلیل می‌کند. با این حال، احتیاط در نتیجه‌گیری از این حقایق سبک‌سازی شده ضروری است، زیرا این شواهد تأثیر پیشرفت‌های اخیر در مدل‌های زبان بزرگ و هوش مصنوعی مولد را در نظر نمی‌گیرد که تأثیرات بالقوه آنها به سختی قابل سنجش است. یافته‌های کلیدی عبارتند از:

از نظر تئوری، تأثیر خالص هوش مصنوعی بر اشتغال مبهم است. هوش مصنوعی برخی از نیروی کار انسانی را جابجا می‌کند (اثر جابجایی)، اما می‌تواند تقاضای نیروی کار را نیز به دلیل بهره‌وری بیشتر (اثر بهره‌وری) افزایش دهد. هوش مصنوعی همچنین می‌تواند وظایف جدیدی ایجاد کند که منجر به ایجاد مشاغل جدید (اثر احیا) به ویژه برای کارگرانی با مهارت‌هایی که مکمل هوش مصنوعی هستند، می‌شود.

معیارهای مواجهه با هوش مصنوعی که در این فصل برای ارزیابی میزان همپوشانی بین وظایف انجام شده در یک شغل و وظایفی که هوش مصنوعی از نظر تئوری قادر به انجام آنها است، استفاده می‌شود، نشان می‌دهد که هوش مصنوعی بیشترین پیشرفت را در توانایی خود برای انجام وظایف شناختی غیرروتین مانند مرتب‌سازی اطلاعات، به خاطر سپردن و سرعت ادراک داشته است. اینها اغلب توانایی‌های کلیدی مورد نیاز در مشاغلی هستند که معمولاً به چندین سال آموزش رسمی و/یا تحصیلات عالی نیاز دارند. این معیارها قبل از پیشرفت‌های اخیر در برنامه‌های هوش مصنوعی مولد (مانند ChatGPT) هستند و بنابراین باید با احتیاط تفسیر شوند: دامنه شغلی و میزان مواجهه با هوش مصنوعی ممکن است به سرعت بزرگتر شود زیرا استفاده از هوش مصنوعی مولد به طور فزاینده‌ای در فرآیندهای تولید و سیستم‌های هوش مصنوعی قدرتمندتر گنجانده می‌شود.

مشاغل با مهارت بالا بیشترین احتمال را دارند که شامل وظایف شناختی غیرروتین باشند و بنابراین بیشتر در معرض پیشرفت در هوش مصنوعی قرار گرفته‌اند. نمونه‌هایی از این مشاغل شامل متخصصان کسب و کار، مدیران، مدیران عامل و متخصصان علم و مهندسی است.

تا به امروز، شواهد کمی وجود دارد که نشان دهد هوش مصنوعی تأثیر منفی قابل توجهی بر اشتغال داشته است. مطالعات تجربی با استفاده از تغییرات بین کشوری در مواجهه با هوش مصنوعی، یا مطالعاتی که از تغییرات درون‌کشوری با بازارهای کار محلی استفاده می‌کنند، هیچ کاهش آماری معنی‌داری در اشتغال را نشان نمی‌دهند. به طور مشابه، نظرسنجی‌های اخیر از کارگران و شرکت‌ها، یا مطالعات موردی شرکت‌هایی که هوش مصنوعی را اتخاذ می‌کنند، تغییرات کمی در اشتغال نشان می‌دهند. با این حال، هوش مصنوعی به سرعت در حال تکامل است و پیشرفت در هوش مصنوعی مولد ممکن است برخی از شواهد جمع‌آوری شده تا به امروز را رد کند.

علیرغم مواجهه بیشتر با هوش مصنوعی، کارگران با مهارت بالا در طول 10 سال گذشته، افزایش اشتغال را نسبت به کارگران کم‌مهارت تجربه کرده‌اند. این ممکن است به این دلیل باشد که هوش مصنوعی وظایف جدیدی ایجاد می‌کند و مشاغل جدیدی را برای کارگرانی با مهارت‌هایی که مکمل هوش مصنوعی هستند، ایجاد می‌کند و این فصل شواهدی ارائه می‌دهد که این اثر احیا در این مرحله اولیه از پذیرش هوش مصنوعی در فعالیت‌های تولیدی برجسته است.

دلایل دیگر اینکه چرا تأثیر هوش مصنوعی بر اشتغال تا به امروز محدود بوده است، این است که نرخ پذیرش هنوز نسبتاً پایین است یا اینکه شرکت‌ها تمایلی به اخراج کارگران در کوتاه مدت ندارند و در عوض به ترک طبیعی (به عنوان مثال، بازنشستگی و استعفا) برای کاهش اشتغال تکیه می‌کنند. شرکت‌ها همچنین ممکن است برای اجرای فناوری‌های جدید پس از پذیرش به زمان نیاز داشته باشند. بنابراین، هرگونه اثر منفی هوش مصنوعی بر اشتغال ممکن است زمان ببرد تا ملموس شود. با این حال، موج اخیر هوش مصنوعی مولد ممکن است دامنه وظایف و مشاغلی را که می‌توانند خودکار شوند، بیشتر گسترش دهد.

از نظر سیاست‌گذاری، شواهد نشان می‌دهد که نیاز به آموزش و پرورش برای اطمینان از اینکه کارگران مهارت‌های لازم برای بهره‌مندی از این فناوری جدید را دارند (همچنین به فصل 5 مراجعه کنید) و برای گفتگوی اجتماعی برای مدیریت موثر انتقال‌ها و دستیابی به توزیع عادلانه دستاوردهای بهره‌وری (همچنین به فصل 7 مراجعه کنید) وجود دارد. علاوه بر این، برای به حداقل رساندن اثرات منفی احتمالی بر اشتغال، کشورها می‌توانند رقابت را در هر دو بازار محصول و بازار کار افزایش دهند و ترکیب مالیات بر کار و سرمایه را بررسی کنند تا اطمینان حاصل شود که مشوق اتخاذ فناوری جایگزین نیروی کار نیست. تحولات اخیر در مدل‌های زبان بزرگ و هوش مصنوعی مولد همچنین مستلزم سیاست‌هایی برای آمادگی برای اختلالات اقتصادی و بازار کار احتمالی است (به فصل 6 مراجعه کنید).

مقدمه
پیشرفت در هوش مصنوعی (AI) ممکن است روایت تثبیت شده در مورد خطر از دست دادن شغل ناشی از اتوماسیون را مختل کند. آخرین موج هوش مصنوعی از حدود سال 2011 آغاز شد، زمانی که پیشرفت در یادگیری ماشین، شاخه‌ای از آمار محاسباتی که برای پیش‌بینی از داده‌های بدون ساختار استفاده می‌شود، در صنایع و محیط‌های مختلف کاربرد پیدا کرد (Agrawal, Gans and Goldfarb, 2019[1]; OECD, 2019[2]). مانند برق یا موتور بخار قبل از آن، هوش مصنوعی را می‌توان یک فناوری با هدف کلی در نظر گرفت، زیرا توانایی استفاده گسترده در بسیاری از صنایع و تقویت بهره‌وری کلی را دارد (Bresnahan and Trajtenberg, 1995[3]; Lane and Saint-Martin, 2021[4]). اجماع بین اقتصاددانان و سیاست‌گذاران از دوره‌های قبلی فناوری‌های اتوماسیون این است که تقاضای نیروی کار قوی باقی خواهد ماند. نیروی کار انسانی فناوری‌های جدید را تکمیل می‌کند، که منجر به ایجاد مشاغل جدید و افزایش بهره‌وری می‌شود و تقاضا برای نیروی کار را به طور کلی افزایش می‌دهد (Autor, 2015[5]; OECD, 2019[6]).

با این حال، هوش مصنوعی با فناوری‌های اتوماسیون قبلی متفاوت است. فناوری‌های قبلی عمدتاً وظایف روتین را خودکار می‌کردند و منجر به کاهش تقاضای نیروی کار نمی‌شدند (OECD, 2019[7]). هوش مصنوعی یک سیستم مبتنی بر ماشین است که می‌تواند برای یک مجموعه تعریف شده از اهداف انسانی، پیش‌بینی‌ها، توصیه‌ها یا تصمیماتی را ایجاد کند که بر محیط‌های واقعی یا مجازی تأثیر می‌گذارد (OECD, 2019[8]). به عبارت دیگر، هوش مصنوعی داده‌ها را می‌گیرد و (معمولاً) با استفاده از یک مدل آماری، پیش‌بینی‌ها، تصمیمات یا توصیه‌هایی را تولید می‌کند. نکته مهم این است که هوش مصنوعی می‌تواند از اقدامات خود یاد بگیرد و پیش‌بینی‌ها و توصیه‌های خود را در طول زمان بهبود بخشد. کاربردهای قابل توجه شامل امتیازدهی اعتباری و وام‌دهی، کمک حقوقی و تشخیص پزشکی است. قبلاً اعتقاد بر این بود که انسان‌ها در این وظایف پیچیده مزیت نسبی نسبت به ماشین‌ها دارند. با این حال، هوش مصنوعی ممکن است این وظایف را بیشتر در معرض اتوماسیون قرار دهد (Agrawal, Gans and Goldfarb, 2019[9]). برخی حتی تا آنجا پیش رفته‌اند که نظریه‌پردازی کنند که هوش مصنوعی پتانسیل افزایش [بهره‌وری و گستردگی خود] را به حدی دارد که نیروی کار و هوش انسانی بی‌فایده می‌شود - به Nordhaus (2021[10]) مراجعه کنید.

این فصل شواهد تجربی نوظهور در مورد چگونگی تأثیر هوش مصنوعی بر تقاضای نیروی کار را ارزیابی می‌کند. در طول دهه گذشته، حرفه اقتصاد به بازنگری تفکر خود در مورد چگونگی تأثیر فناوری بر تقاضای نیروی کار پرداخته است. نظریه‌های اتوماسیون اثرات جابجایی اتوماسیون را بسیار جدی‌تر در نظر می‌گیرند و این احتمال را که فناوری‌های جدید ممکن است منجر به کاهش تقاضای نیروی کار شوند (Susskind, 2022[11]). در عین حال، پیشرفت در کاربردهای یادگیری ماشین منجر به همپوشانی بیشتر با توانایی‌های مورد استفاده در محل کار شده است. معیارهای مواجهه با هوش مصنوعی را می‌توان برای سنجش میزان همپوشانی بین وظایف انجام شده در یک شغل و وظایفی که هوش مصنوعی از نظر تئوری قادر به انجام آنها است، استفاده کرد و بنابراین پیش‌بینی مشاغل و مشاغلی که بیشتر تحت تأثیر هوش مصنوعی قرار می‌گیرند. تئوری چگونگی خودکارسازی و تکمیل هوش مصنوعی نیروی کار، همراه با معیارهای مواجهه با هوش مصنوعی، اساس شواهد تجربی اثر هوش مصنوعی بر اشتغال (بخش 3.1) را تشکیل می‌دهد.

با استفاده از این معیارها، این فصل بررسی می‌کند که آیا ترس‌ها از این نظر در شواهد تجربی جمع‌آوری شده تا به امروز ریشه دارند یا خیر. برای انجام این کار، ادبیات تجربی نوظهور در مورد اثر هوش مصنوعی بر تقاضای نیروی کار به طور کلی و بر مشاغلی که بیشتر در معرض پیشرفت‌های هوش مصنوعی قرار دارند را تجزیه و تحلیل می‌کند. احتیاط در نتیجه‌گیری از این حقایق سبک‌سازی شده ضروری است، زیرا این شواهد تأثیر پیشرفت‌های اخیر در مدل‌های زبان بزرگ و هوش مصنوعی مولد را در نظر نمی‌گیرد که تأثیرات بالقوه آنها به سختی قابل سنجش است. یافته‌های کلیدی عبارتند از:

از نظر تئوری، تأثیر خالص هوش مصنوعی بر اشتغال مبهم است. هوش مصنوعی برخی از نیروی کار انسانی را جابجا می‌کند (اثر جابجایی)، اما می‌تواند تقاضای نیروی کار را نیز به دلیل بهره‌وری بیشتر (اثر بهره‌وری) افزایش دهد. هوش مصنوعی همچنین می‌تواند وظایف جدیدی ایجاد کند که منجر به ایجاد مشاغل جدید (اثر احیا) به ویژه برای کارگرانی با مهارت‌هایی که مکمل هوش مصنوعی هستند، می‌شود.

معیارهای مواجهه با هوش مصنوعی که در این فصل برای ارزیابی میزان همپوشانی بین وظایف انجام شده در یک شغل و وظایفی که هوش مصنوعی از نظر تئوری قادر به انجام آنها است، استفاده می‌شود، نشان می‌دهد که هوش مصنوعی بیشترین پیشرفت را در توانایی خود برای انجام وظایف شناختی غیرروتین مانند مرتب‌سازی اطلاعات، به خاطر سپردن و سرعت ادراک داشته است. اینها اغلب توانایی‌های کلیدی مورد نیاز در مشاغلی هستند که معمولاً به چندین سال آموزش رسمی و/یا تحصیلات عالی نیاز دارند. این معیارها قبل از پیشرفت‌های اخیر در برنامه‌های هوش مصنوعی مولد (مانند ChatGPT) هستند و بنابراین باید با احتیاط تفسیر شوند: دامنه شغلی و میزان مواجهه با هوش مصنوعی ممکن است به سرعت بزرگتر شود زیرا استفاده از هوش مصنوعی مولد به طور فزاینده‌ای در فرآیندهای تولید و سیستم‌های هوش مصنوعی قدرتمندتر گنجانده می‌شود.

مشاغل با مهارت بالا بیشترین احتمال را دارند که شامل وظایف شناختی غیرروتین باشند و بنابراین بیشتر در معرض پیشرفت در هوش مصنوعی قرار گرفته‌اند. نمونه‌هایی از این مشاغل شامل متخصصان کسب و کار، مدیران، مدیران عامل و متخصصان علم و مهندسی است.

تا به امروز، شواهد کمی وجود دارد که نشان دهد هوش مصنوعی تأثیر منفی قابل توجهی بر اشتغال داشته است. مطالعات تجربی با استفاده از تغییرات بین کشوری در مواجهه با هوش مصنوعی، یا مطالعاتی که از تغییرات درون‌کشوری با بازارهای کار محلی استفاده می‌کنند، هیچ کاهش آماری معنی‌داری در اشتغال را نشان نمی‌دهند. به طور مشابه، نظرسنجی‌های اخیر از کارگران و شرکت‌ها، یا مطالعات موردی شرکت‌هایی که هوش مصنوعی را اتخاذ می‌کنند، تغییرات کمی در اشتغال نشان می‌دهند. با این حال، هوش مصنوعی به سرعت در حال تکامل است و پیشرفت در هوش مصنوعی مولد ممکن است برخی از شواهد جمع‌آوری شده تا به امروز را رد کند.

علیرغم مواجهه بیشتر با هوش مصنوعی، کارگران با مهارت بالا در طول 10 سال گذشته، افزایش اشتغال را نسبت به کارگران کم‌مهارت تجربه کرده‌اند. این ممکن است به این دلیل باشد که هوش مصنوعی وظایف جدیدی ایجاد می‌کند و مشاغل جدیدی را برای کارگرانی با مهارت‌هایی که مکمل هوش مصنوعی هستند، ایجاد می‌کند و این فصل شواهدی ارائه می‌دهد که این اثر احیا در این مرحله اولیه از پذیرش هوش مصنوعی در فعالیت‌های تولیدی برجسته است.

دلایل دیگر اینکه چرا تأثیر هوش مصنوعی بر اشتغال تا به امروز محدود بوده است، این است که نرخ پذیرش هنوز نسبتاً پایین است یا اینکه شرکت‌ها تمایلی به اخراج کارگران در کوتاه مدت ندارند و در عوض به ترک طبیعی (به عنوان مثال، بازنشستگی و استعفا) برای کاهش اشتغال تکیه می‌کنند. شرکت‌ها همچنین ممکن است برای اجرای فناوری‌های جدید پس از پذیرش به زمان نیاز داشته باشند. بنابراین، هرگونه اثر منفی هوش مصنوعی بر اشتغال ممکن است زمان ببرد تا ملموس شود. با این حال، موج اخیر هوش مصنوعی مولد ممکن است دامنه وظایف و مشاغلی را که می‌توانند خودکار شوند، بیشتر گسترش دهد.

از نظر سیاست‌گذاری، شواهد نشان می‌دهد که نیاز به آموزش و پرورش برای اطمینان از اینکه کارگران مهارت‌های لازم برای بهره‌مندی از این فناوری جدید را دارند (همچنین به فصل 5 مراجعه کنید) و برای گفتگوی اجتماعی برای مدیریت موثر انتقال‌ها و دستیابی به توزیع عادلانه دستاوردهای بهره‌وری (همچنین به فصل 7 مراجعه کنید) وجود دارد. علاوه بر این، برای به حداقل رساندن اثرات منفی احتمالی بر اشتغال، کشورها می‌توانند رقابت را در هر دو بازار محصول و بازار کار افزایش دهند و ترکیب مالیات بر کار و سرمایه را بررسی کنند تا اطمینان حاصل شود که مشوق اتخاذ فناوری جایگزین نیروی کار نیست. تحولات اخیر در مدل‌های زبان بزرگ و هوش مصنوعی مولد همچنین مستلزم سیاست‌هایی برای آمادگی برای اختلالات اقتصادی و بازار کار احتمالی است (به فصل 6 مراجعه کنید).

3.1. هوش مصنوعی دامنه مشاغلی در معرض خطر اتوماسیون را گسترش می‌دهد

در دهه گذشته، هوش مصنوعی در بسیاری از زمینه‌ها از جمله بینایی کامپیوتر، بازی، درک مطلب و یادگیری پیشرفت‌های چشمگیری داشته است. این زمینه‌ها را می‌توان به طور کلی به عنوان گروه‌بندی بسیاری از وظایف شناختی غیرروتین که تقاضای کلیدی در بسیاری از مشاغل با درآمد بالا هستند، در نظر گرفت. حتی شگفت‌انگیزتر از قابلیت‌ها، بازه زمانی کوتاهی است که این پیشرفت‌ها در آن حاصل شده است. در نوامبر 2022، OpenAI، ChatGPT، یک مدل زبان بزرگ (LLM) را که بر روی حجم وسیعی از داده‌ها آموزش داده شده است، راه‌اندازی کرد که کاربردهای واضحی در محل کار از جمله توانایی نوشتن متن، گذراندن امتحانات در حقوق یا تجارت و کمک به تصمیم‌گیری بالینی دارد (به فصل 2 مراجعه کنید). دامنه شغلی تحت تأثیر هوش مصنوعی ممکن است به سرعت رشد کند زیرا استفاده از هوش مصنوعی مولد در مجموعه وسیع‌تری از فرآیندهای تولید و سیستم‌های هوش مصنوعی قدرتمندتر گنجانده می‌شود.

از نظر تئوری، هوش مصنوعی وظایف مورد استفاده در تولید را خودکار می‌کند، اما نیروی کار را نیز تکمیل می‌کند و وظایف جدیدی ایجاد می‌کند. اثر هوش مصنوعی بر کمیت نیروی کار مورد نیاز بنابراین مبهم است. هوش مصنوعی نیروی کار انسانی را جابجا می‌کند (اثر جابجایی)، اما می‌تواند تقاضای نیروی کار را نیز به دلیل بهره‌وری بیشتر (اثر بهره‌وری) افزایش دهد و همچنین ایجاد وظایف کاملاً جدید (اثر احیا) به ویژه برای کارگرانی با مهارت‌هایی که مکمل هوش مصنوعی هستند. اینکه کدام یک از این اثرات غالب است و آیا تقاضای نیروی کار کلی افزایش می‌یابد یا کاهش می‌یابد، از قبل مشخص نیست. با این حال، همه کارگران به یک اندازه در معرض هوش مصنوعی قرار ندارند و اشتغال برخی گروه‌ها ممکن است بیشتر تحت تأثیر قرار گیرد. کارگرانی که سهم بالایی از وظایف شناختی غیرروتین را انجام می‌دهند، مانند متخصصان یقه‌سفید، بیشتر در معرض پیشرفت‌های هوش مصنوعی قرار دارند.

3.1.1. هوش مصنوعی برخی از وظایف را خودکار می‌کند، اما تأثیر خالص بر اشتغال مبهم است

اساسی‌ترین بلوک ساختمانی برای درک تأثیر هوش مصنوعی بر تقاضای نیروی کار وظایف است. تولید یک کالا یا خدمات نهایی مستلزم تکمیل مجموعه‌ای از وظایف است و گروه‌بندی وظایف همان چیزی است که تولید را در یک شرکت، شغل یا حرفه تعریف می‌کند. به عنوان مثال، کارگری در یک انبار که سفارشات ورودی را دریافت می‌کند، پردازش می‌کند و تکمیل می‌کند، باید مجموعه‌ای از وظایف از جمله خواندن یک سفارش، راه رفتن به قفسه‌های صحیح و برداشتن اقلام را انجام دهد. شرکتی که انبار را اداره می‌کند، کارگران مختلفی را استخدام می‌کند و بنابراین مجموعه‌ای گسترده‌تری از وظایف را در بر می‌گیرد. به عنوان مثال، برداشت‌کننده ممکن است سفارش تکمیل شده را به بسته‌بندی‌کننده تحویل دهد که وظیفه آماده‌سازی یک جعبه برای حمل و نقل، بسته‌بندی ایمن اقلام در جعبه و سپس مهر کردن جعبه با برچسب حمل و نقل را دارد. شرکت‌ها به عنوان بهینه‌ساز هزینه، نیروی کار انسانی را با هوش مصنوعی جایگزین می‌کنند اگر از نظر فناوری امکان‌پذیر و ارزان‌تر باشد که هوش مصنوعی یک وظیفه را تکمیل کند. به عنوان مثال، اگر شرکتی که انبار را اداره می‌کند بتواند هوش مصنوعی را برای صف‌بندی و جابجایی خودکار قفسه‌ها توسعه دهد یا خریداری کند، این کار وظیفه برداشت‌کننده را جایگزین می‌کند و می‌تواند منجر به صرفه‌جویی در هزینه و بهبود بهره‌وری شود.

هوش مصنوعی می‌تواند با خودکارسازی وظایف، تکمیل انسان‌ها در تکمیل وظایف موجود و ایجاد وظایف جدید، بر تقاضای نیروی کار تأثیر بگذارد. اول، همانطور که در مثال بالا نشان داده شد، پیشرفت در هوش مصنوعی می‌تواند وظایف قبلی انجام شده توسط نیروی کار انسانی را خودکار کند. این منجر به جایگزینی نیروی کار انسانی با هوش مصنوعی در وظایف می‌شود. دوم، هوش مصنوعی ممکن است وظایف جدیدی ایجاد کند که به نیروی کار انسانی نیاز دارد. در مثال انبار، اگر شرکت بتواند با موفقیت از هوش مصنوعی برای نصب قفسه‌های متحرک استفاده کند، فناوری جدید به نظارت، نگهداری و احتمالاً بهبود نیاز دارد و در نتیجه وظایف جدیدی برای کارگران ایجاد می‌شود. سرانجام، هوش مصنوعی می‌تواند نیروی کار را تکمیل کند، به این معنی که هوش مصنوعی به طور یکنواخت بهره‌وری یک کارگر را در تمام وظایفی که به آنها اختصاص داده شده است، بهبود می‌بخشد. با این کانال آخر، هوش مصنوعی نه کارگران را در تکمیل وظایف جایگزین می‌کند و نه وظایف جدیدی ایجاد می‌کند. بلکه به کارگران اجازه می‌دهد تا همان وظایف را به طور کارآمدتر انجام دهند. این سه کانال انحصاری نیستند و ممکن است همه به طور همزمان وجود داشته باشند.

پیامدهای اشتغال به این بستگی دارد که کدام اثر غالب باشد. ایجاد وظایف جدید باید منجر به افزایش تقاضای نیروی کار شود. به طور خاص، ایجاد وظایف جدید منجر به اثر احیا می‌شود که مشاغل جدیدی ایجاد می‌کند و منجر به افزایش اشتغال می‌شود. این مشاغل می‌توانند از هر جایی بیایند، اما نمونه‌های واقعی معمولاً به ایجاد مشاغل مرتبط با فناوری‌های جدید (Acemoglu and Restrepo, 2018[14]; Autor et al., 2022[15]) اشاره دارند. برای هوش مصنوعی، این مشاغل احتمالاً کارگرانی با مهارت‌های توسعه یا نگهداری سیستم‌های هوش مصنوعی (به فصل 5 مراجعه کنید) و همچنین مشاغل جدیدی برای مجموعه بزرگتری از کارگران که فقط با برنامه‌های هوش مصنوعی تعامل دارند، خواهند بود.

کانال اتوماسیون یا جایگزینی وظایف قبلاً توسط نیروی کار انسانی انجام شده است، مبهم است که آیا تقاضای نیروی کار را کاهش می‌دهد یا خیر. کانال اتوماسیون منجر به اثر جابجایی می‌شود که تقاضای نیروی کار را کاهش می‌دهد زیرا نیروی کار انسانی با هوش مصنوعی جایگزین می‌شود. برای بازگشت به مثال انبار، اگر کارگران دیگر نیازی به راه رفتن به هر قفسه نداشته باشند، انبار احتمالاً به کارگران کمتری نیاز دارد و در نتیجه تقاضای نیروی کار کاهش می‌یابد. علاوه بر این، کانال اتوماسیون می‌تواند منجر به اثر بهره‌وری شود که می‌تواند منجر به افزایش تقاضای نیروی کار برای وظایف یا مشاغلی شود که توسط هوش مصنوعی خودکار نشده‌اند، مانند بسته‌بندی‌کنندگان و اپراتورهای لیفتراک. اثر بهره‌وری نه به طور مستقیم از اتوماسیون وظایف ناشی می‌شود و نه توانایی انجام وظایف به طور کارآمدتر. اثر بهره‌وری محصول صرفه‌جویی در هزینه ناشی از اتوماسیون است.

اینکه اثر بهره‌وری بر اثر جابجایی غلبه کند یا خیر و بنابراین آیا اتوماسیون تقاضای نیروی کار را افزایش می‌دهد یا کاهش می‌دهد، مشخص نیست. اتوماسیون ناشی از هوش مصنوعی می‌تواند منجر به افزایش تقاضای نیروی کار شود اگر صرفه‌جویی در هزینه ناشی از هوش مصنوعی باعث کاهش قیمت‌ها و افزایش تقاضا برای کالا یا خدمات تولید شده توسط یک شرکت شود، یا تقاضا برای کالاهای تولید شده توسط شرکت‌های دیگر را افزایش دهد. در مثال انبار، اگر کاهش تقاضای نیروی کار برای برداشت‌کنندگان باعث کاهش هزینه‌ها به اندازه‌ای شود که شرکت بتواند قیمت‌ها را به اندازه کافی کاهش دهد تا تقاضا برای خدمات خود را افزایش دهد، این ممکن است منجر به استخدام بسته‌بندی‌کنندگان و اپراتورهای لیفتراک بیشتر توسط شرکت شود. همچنین ممکن است منجر به افزایش تقاضا برای کالاها و خدمات تولید شده خارج از شرکت شود و در نتیجه تقاضای نیروی کار بیشتری ایجاد شود. اثر بهره‌وری باید به اندازه کافی بزرگ باشد تا افزایش اشتغال برای کارگرانی که در معرض هوش مصنوعی قرار نگرفته‌اند، اثر جابجایی را جبران کند (Acemoglu et al., 2022[16]). سرانجام، اثر بهره‌وری به سهمی از صرفه‌جویی در هزینه که به صورت کاهش قیمت به مشتریان منتقل می‌شود و کشش تقاضا برای محصول نهایی بستگی دارد.

به طور خلاصه، دو سؤال کلیدی در مورد تأثیر هوش مصنوعی بر اشتغال کلی وجود دارد. به طور کلی، آیا هوش مصنوعی تقاضای نیروی کار را افزایش می‌دهد یا کاهش می‌دهد، با در نظر گرفتن همه کانال‌ها (بهره‌وری، جابجایی و احیا)؟ بیشتر به طور خاص، هنگامی که وظایف با هوش مصنوعی خودکار می‌شوند، کدام اثر غالب است: اثر بهره‌وری یا اثر جابجایی؟ اگرچه سؤال اول اغلب نقطه تمرکز اصلی است، اما سیاست‌گذاران باید به این توجه کنند که کدام اثر در حال رانندگی است. اثراتی که غالب هستند، نشان می‌دهند که کدام گروه‌ها ممکن است بیشتر از هوش مصنوعی آسیب ببینند و پیشنهاداتی را برای مداخله سیاست‌گذاران ارائه می‌دهند (به بخش 3.3 مراجعه کنید).

3.1.2. هوش مصنوعی پیشرفت‌های بیشتری در خودکارسازی وظایف شناختی غیرروتین داشته است

هوش مصنوعی در بسیاری از زمینه‌ها از جمله بینایی کامپیوتر، بازی، درک مطلب و یادگیری پیشرفت‌های چشمگیری داشته است. این زمینه‌ها را می‌توان به طور کلی به عنوان گروه‌بندی بسیاری از وظایف شناختی غیرروتین که تقاضای کلیدی در بسیاری از مشاغل با درآمد بالا هستند، در نظر گرفت. حتی شگفت‌انگیزتر از قابلیت‌ها، بازه زمانی کوتاهی است که این پیشرفت‌ها در آن حاصل شده است. در نوامبر 2022، OpenAI، ChatGPT، یک مدل زبان بزرگ (LLM) را که بر روی حجم وسیعی از داده‌ها آموزش داده شده است، راه‌اندازی کرد که کاربردهای واضحی در محل کار از جمله توانایی نوشتن متن، گذراندن امتحانات در حقوق یا تجارت و کمک به تصمیم‌گیری بالینی دارد (به فصل 2 مراجعه کنید). دامنه شغلی تحت تأثیر هوش مصنوعی ممکن است به سرعت رشد کند زیرا استفاده از هوش مصنوعی مولد در مجموعه وسیع‌تری از فرآیندهای تولید و سیستم‌های هوش مصنوعی قدرتمندتر گنجانده می‌شود.

از نظر تئوری، هوش مصنوعی وظایف مورد استفاده در تولید را خودکار می‌کند، اما نیروی کار را نیز تکمیل می‌کند و وظایف جدیدی ایجاد می‌کند. اثر هوش مصنوعی بر کمیت نیروی کار مورد نیاز بنابراین مبهم است. هوش مصنوعی نیروی کار انسانی را جابجا می‌کند (اثر جابجایی)، اما می‌تواند تقاضای نیروی کار را نیز به دلیل بهره‌وری بیشتر (اثر بهره‌وری) افزایش دهد و همچنین ایجاد وظایف کاملاً جدید (اثر احیا) به ویژه برای کارگرانی با مهارت‌هایی که مکمل هوش مصنوعی هستند. اینکه کدام یک از این اثرات غالب است و آیا تقاضای نیروی کار کلی افزایش می‌یابد یا کاهش می‌یابد، از قبل مشخص نیست. با این حال، همه کارگران به یک اندازه در معرض هوش مصنوعی قرار ندارند و اشتغال برخی گروه‌ها ممکن است بیشتر تحت تأثیر قرار گیرد. کارگرانی که سهم بالایی از وظایف شناختی غیرروتین را انجام می‌دهند، مانند متخصصان یقه‌سفید، بیشتر در معرض پیشرفت‌های هوش مصنوعی قرار دارند.

3.1.3. مشاغل با مهارت بالا بیشتر در معرض پیشرفت‌های اخیر هوش مصنوعی قرار دارند

مشاغل با مهارت بالا بیشتر در معرض پیشرفت‌های اخیر هوش مصنوعی قرار دارند. Georgieff and Hyee (2021[24]) از داده‌های نظرسنجی مهارت بزرگسالان (PIAAC) برای اجازه دادن به تغییرات در معیارهای مواجهه با هوش مصنوعی در داخل کشورها استفاده می‌کنند. آنها دریافتند که به طور متوسط در بین کشورهای OECD در نمونه خود، "متخصصان کسب و کار"، "مدیران"، "مدیران عامل" و "متخصصان علم و مهندسی" مشاغلی هستند که بیشتر در معرض هوش مصنوعی قرار دارند (شکل 3.2). این به طور شهودی با توانایی‌هایی که هوش مصنوعی در آنها پیشرفت کرده است، مطابقت دارد. در مقابل، "کمک‌های آماده‌سازی غذا"، "کارگران کشاورزی، جنگلداری و ماهیگیری" و "نظافت‌کنندگان، کمک‌کنندگان" کمترین مواجهه را با هوش مصنوعی دارند.

[شکل 3.2. مشاغل با تحصیلات عالی و یقه‌سفید در بین مشاغلی هستند که بیشترین مواجهه را با هوش مصنوعی دارند]

[شکل 3.3. سهم اشتغال در مشاغلی که بیشترین خطر اتوماسیون را دارند، بر اساس کشور]

[جعبه 3.1. پایگاه داده O*NET]

[جعبه 3.2. رشد مدل‌های زبان بزرگ (LLM) و خطرات پیش‌بینی اثرات هوش مصنوعی در حال پیشرفت سریع]

[جعبه 3.3. استفاده از هوش مصنوعی در خدمات عمومی اشتغال (PES) در حال حاضر در سراسر کشورهای OECD در حال افزایش است]

[شکل 3.4. مشاغلی که بیشترین خطر اتوماسیون را دارند با مشاغلی که بیشتر در معرض هوش مصنوعی قرار دارند، بسیار متفاوت هستند]

[شکل 3.5. کشورهایی با سهم بالاتر اشتغال در تولید و وظایف روتین هنوز در معرض خطر بیشتری از اتوماسیون هستند]

3.2. هنوز خیلی زود است که تغییرات قابل توجهی در اشتغال ناشی از هوش مصنوعی را تشخیص دهیم

این بخش شواهد تجربی نوظهور در مورد اثر هوش مصنوعی بر اشتغال را بررسی می‌کند. تمایزی بین مطالعات کلی قائل می‌شود که نمی‌توانند اثرات خاص هوش مصنوعی بر اشتغال را جدا کنند (یعنی اثرات جابجایی، بهره‌وری و احیا) و مطالعات ریزاقتصادی دقیق‌تر که سعی در جداسازی اثرات رقابتی جابجایی و بهره‌وری دارند. این بخش سپس به بررسی این موضوع می‌پردازد که کدام گروه‌های کارگران تحت تأثیر هوش مصنوعی قرار گرفته‌اند و در نهایت سعی می‌کند نتایج مطالعات مختلف را آشتی دهد.

3.2.1. به طور کلی، یافتن اثرات منفی هوش مصنوعی بر اشتغال دشوار است

مطالعاتی که اثر هوش مصنوعی بر اشتغال کلی را بررسی می‌کنند، تا به امروز شواهد کمی از اثر منفی یافته‌اند. با استفاده از معیار تأثیر شغلی هوش مصنوعی (AIOI) و تغییرات در مواجهه شغلی در داخل ایالت‌های ایالات متحده، Felten, Raj and Seamans, (2019[23]) هیچ تأثیری از مواجهه با هوش مصنوعی بر رشد اشتغال بین سال‌های 2010 و 2016 را پیدا نکردند. Georgieff and Hyee, (2021[24]) با استفاده از داده‌های PIAAC برای گسترش AIOI و اجازه دادن به تغییرات در معیارهای مواجهه با هوش مصنوعی Felten, Raj and Seamans, (2019[23])، اثرات مثبت اما غیرمعنادار مواجهه با هوش مصنوعی بر رشد اشتغال کلی را با استفاده از تغییرات در مواجهه شغلی در یک نمونه از کشورهای OECD یافتند.

حتی در سطوح تجمیع پایین‌تر، هنوز هیچ اثر منفی قابل تشخیص از هوش مصنوعی بر اشتغال کلی وجود ندارد. Acemoglu et al. (2022[16]) اثر هوش مصنوعی بر اشتغال را با استفاده از تفاوت‌ها در مواجهه با هوش مصنوعی در مناطق رفت و آمد ایالات متحده بر اساس صنعت و به طور جداگانه، تغییرات درون‌کشوری با بازارهای کار محلی، بررسی می‌کنند. در تمام مشخصات، هیچ کاهش آماری معنی‌داری در اشتغال را پیدا نمی‌کنند (صنعت) و (شغل). نظرسنجی‌های اخیر از کارگران و شرکت‌ها، یا مطالعات موردی شرکت‌هایی که هوش مصنوعی را اتخاذ می‌کنند، تغییرات کمی در اشتغال نشان می‌دهند.

با این حال، هوش مصنوعی به سرعت در حال تکامل است و پیشرفت در هوش مصنوعی مولد ممکن است برخی از شواهد جمع‌آوری شده تا به امروز را رد کند.

3.2.2. کارگران با مهارت بالا افزایش اشتغال را تجربه کرده‌اند

اگرچه کارگران با مهارت بالا بیشتر در معرض هوش مصنوعی قرار دارند، بسیاری از مطالعات نشان می‌دهند که کارگران با مهارت بالا پس از معرفی هوش مصنوعی، فرصت‌های شغلی بهتری داشته‌اند. اثر مواجهه با هوش مصنوعی بر احتمال انتقال به بیکاری بیشترین کاهش را برای کارگرانی با تحصیلات عالی دارد (Fossen and Sorgner, 2022[37]). با استفاده از درآمد متوسط سالانه برای یک شغل و تغییرات در ایالت‌های ایالات متحده، Felten, Raj and Seamans, (2019[23]) رابطه مثبتی بین رشد اشتغال و مواجهه با هوش مصنوعی را برای مشاغل با مهارت بالا اما نه برای مشاغل کم و متوسط مهارت پیدا می‌کنند. با استفاده از تغییرات درون و بین کشوری در مواجهه با هوش مصنوعی، Georgieff and Hyee (2021[24]) دریافتند که مواجهه با هوش مصنوعی با رشد اشتغال بالاتر تنها در مشاغلی با بالاترین درجه استفاده از رایانه مرتبط است که یک پروکسی برای مهارت‌های بالاتر است. این مطالعات به نظر می‌رسد سیگنال مشابهی را دریافت می‌کنند، اما تفسیر علّی آن هنوز یک سؤال باز برای تحقیقات بیشتر است. علاوه بر این، با توجه به افزایش سریع قابلیت‌های هوش مصنوعی، به احتمال زیاد این ارتباطات در آینده تکامل یابند (به جعبه 3.2 مراجعه کنید).

شواهدی وجود دارد که نشان می‌دهد کارگران کم‌مهارت ممکن است با کاهش فرصت‌های شغلی به دلیل هوش مصنوعی مواجه شوند. در نظرسنجی خود از شرکت‌های تولیدکننده هوش مصنوعی، Bessen et al., (2018[42]) دریافتند که در بین شرکت‌های مشتری هوش مصنوعی، مشاغل با مهارت بالاتر احتمال بیشتری دارد که از هوش مصنوعی سود ببرند، اما گروه‌های شغلی از جمله کارگران خدمات خط مقدم و کارگران دستی بیشتر احتمال دارد که شاهد کاهش اشتغال باشند. مطالعات موردی OECD از شرکت‌های تولیدی و مالی نیز نشان می‌دهد که کارگران کم‌مهارت اغلب در بدترین وضعیت قرار دارند زیرا وقتی وظایف آنها (و در امتداد آن، مشاغل آنها) خودکار می‌شوند - بر خلاف سایر کارگران - آموزش مجدد یا انتقال به موقعیت دیگری در داخل شرکت دشوارتر است (Milanez, 2023[43]).

3.2.3. چرا اثر اشتغال هوش مصنوعی کوچک است (تا به امروز…؟)

نتایج بخش قبلی نشان داده است که تا به امروز، هوش مصنوعی تأثیر کمی بر اشتغال کلی داشته است. علاوه بر این، اگرچه کارگران با مهارت بالا به طور نامتناسبی در معرض هوش مصنوعی قرار دارند، اما به نظر نمی‌رسد که تا به امروز تحت تأثیر منفی قرار گرفته باشند. بخش باقی‌مانده دلایلی را برای کوچک بودن اثرات اشتغال هوش مصنوعی تا به امروز، از جمله نرخ پذیرش پایین و سودآوری کم، تمایل شرکت‌ها به تنظیم تقاضای نیروی کار از طریق فرسایش، این واقعیت که پیشرفت در هوش مصنوعی و مواجهه با هوش مصنوعی لزوماً به معنای اتوماسیون نیست و ایجاد وظایف و مشاغل جدید را ارائه می‌دهد.

در حال حاضر، پذیرش هوش مصنوعی پایین است و صرفه‌جویی در هزینه‌ها کم است

نرخ پذیرش هوش مصنوعی هنوز پایین است و نفوذ کلی کم است. یک ماژول اخیر از نظرسنجی سالانه کسب و کار (ABS) از اداره آمار ایالات متحده که از بیش از 300000 کسب و کار نمونه‌برداری کرده است، نشان می‌دهد که تنها 3.2 درصد از شرکت‌ها بین سال‌های 2016 و 2018 از هوش مصنوعی استفاده کرده‌اند. این با داده‌های Eurostat سازگار است که نشان می‌دهد نرخ پذیرش هوش مصنوعی در سطح شرکت در کشورهای عضو OECD از 23 درصد در ایرلند، 12 درصد در فنلاند و 11 درصد در دانمارک تا 3 درصد در مجارستان، 2 درصد در جمهوری اسلواکی و 2 درصد در لتونی متغیر است (Eurostat, 2021[44]). تخمین‌های منابع غیررسمی تمایل به بالاتر بودن دارند، اما یافته‌های کیفی آنها به طور کلی با تخمین‌های رسمی مطابقت دارد - به Lane, Williams and Broecke, (2023[39]) برای بحث در مورد منابع مختلف اندازه‌گیری مراجعه کنید.

نرخ‌های پذیرش پایین باید منجر به تغییرات جزئی در اشتغال شود که ممکن است در مطالعات کلی قابل تشخیص نباشد. نرخ‌های پذیرش پایین همراه با شواهد کم از سودآوری قابل توجه (به فصل 4 مراجعه کنید) نشان می‌دهد که نه اثر جابجایی و نه اثر بهره‌وری به اندازه کافی بزرگ خواهند بود تا بر بازار کار کلی تأثیر بگذارند. این تفسیر ترجیحی Acemoglu et al., (2022[16]) است که شواهدی از کاهش استخدام به دلیل مواجهه با هوش مصنوعی در سطح شرکت پیدا می‌کنند، اما استدلال می‌کنند که این تغییرات به اندازه کافی کوچک هستند تا در مطالعات کلی اثر هوش مصنوعی بر اشتغال قابل تشخیص نباشند.

شرکت‌ها به جای اخراج، به فرسایش کارگران تکیه می‌کنند تا تقاضای نیروی کار را تنظیم کنند

جابجایی از وظایف یا مشاغل لزوماً به معنای از دست دادن شغل در کوتاه مدت نیست. مطالعاتی که اثر هوش مصنوعی بر اشتغال کلی را بررسی می‌کنند، نشان داده‌اند که شرکت‌ها به طور کلی استخدام را کاهش نمی‌دهند. مطالعاتی که اثر جابجایی را جدا می‌کنند، نشان می‌دهند که استخدام شرکت‌ها یا گروه‌های شغلی باریک در داخل شرکت کاهش می‌یابد، اما نشان نمی‌دهند که اشتغال در داخل شرکت کاهش می‌یابد.

شرکت‌ها ممکن است کارگران آسیب‌دیده را در داخل شرکت نگه دارند و اجازه دهند فرسایش طبیعی اشتغال را به تدریج کاهش دهد. این اثرات منفی هوش مصنوعی بر اشتغال را کاهش می‌دهد یا تعدیل می‌کند. مطالعات موردی OECD از شرکت‌های تولیدی و مالی که هوش مصنوعی را اتخاذ می‌کنند، نشان می‌دهد که این مورد به طور گسترده‌ای صادق است. به عنوان مثال، یک تولیدکننده قطعات خودروی کانادایی نرم‌افزار هوش مصنوعی را اتخاذ کرد که برش قالب‌های فلزی سفارشی برای قطعات خودرو را انجام می‌دهد. طبق گفته شرکت، سودآوری حاصل از آن زیاد بود و کاهش اشتغال مورد نیاز از طریق بازنشستگی‌های برنامه‌ریزی شده به جای اخراج فوری مدیریت شد (Milanez, 2023[43]).

شرکت‌ها همچنین ممکن است برای اطمینان از اینکه فناوری‌های جدید به طور کامل مستقر شده‌اند، به زمان نیاز داشته باشند. شرکت‌هایی که هوش مصنوعی را اتخاذ می‌کنند ممکن است برای درک قابلیت‌های هوش مصنوعی و نحوه بهینه‌سازی استقرار آن به زمان نیاز داشته باشند. با این حال، هیچ تضمینی وجود ندارد که برنامه‌های هوش مصنوعی به میزان مورد انتظار سودآوری ایجاد کنند. حفظ کارگران پس از پذیرش هوش مصنوعی و در امتداد آن سرمایه انسانی خاص شرکت، در صورت عملکرد ضعیف برنامه‌های هوش مصنوعی، بیمه را فراهم می‌کند (Milanez, 2023[43]).

این تعدیل تدریجی از طریق فرسایش به جای اخراج فوری، الگوی غالب شرکت‌ها در بازارهای کار OECD برای تنظیم به فناوری‌های جدید است (OECD, 2020[45]). اگر شرکت‌ها به فرسایش برای تنظیم تقاضای نیروی کار خود تکیه کنند، این به معنای کاهش اشتغال (یا رشد کندتر) است، اما ترجیح داده می‌شود به اخراج گسترده. کارگرانی که شغل خود را به دلیل اخراج یا دلایل اقتصادی دیگر از دست می‌دهند، اغلب زیان‌های طولانی‌مدت درآمدی را تجربه می‌کنند (Jacobson, LaLonde and Sullivan, 1993[46]; Farber, 2017[47]; OECD, 2018[48]).

هوش مصنوعی ممکن است منجر به افزایش کارایی در تطبیق بازار کار شود

یکی از راه‌هایی که استفاده فزاینده از هوش مصنوعی می‌تواند منجر به افزایش اشتغال شود، بهبود تطبیق بازار کار است. یکی از جنبه‌های عملکرد بازار کار، کارایی و کیفیت تطبیق بازار کار است - یعنی فرآیند تطبیق کارجویان با فرصت‌های شغلی. تطبیق بازار کار شامل طیف وسیعی از مراحل از نوشتن شرح شغل و باز کردن موقعیت‌های شغلی تا مصاحبه و مذاکره حقوق است. این شامل استخدام خصوصی توسط شرکت‌ها، اما همچنین می‌تواند به فعالیت‌های خدمات عمومی اشتغال (PES) و همچنین تابلوهای شغلی و پلتفرم‌های آنلاین اشاره داشته باشد. حتی می‌تواند شامل تطبیق داخلی در داخل یک شرکت باشد.

تطبیق بهتر بازار کار باید منجر به کاهش بیکاری شود. تطبیق کارجویان با فرصت‌های شغلی زمان‌بر و پرهزینه است. هرچه زمان تطبیق بیشتر باشد، نرخ بیکاری تعادلی بالاتر خواهد بود (Blanchard et al., 1989[49]; Mortensen and Pissarides, 1999[50]). هوش مصنوعی طیف وسیعی از امکانات صرفه‌جویی در زمان و منابع را برای غربالگری و کوتاه کردن کاندیداها گسترش داده است. به عنوان مثال، هوش مصنوعی از طریق "گسترش معنایی" می‌تواند رزومه‌ها را تجزیه کند و یک کلمه مانند "حسابدار" را گسترش دهد و کلمات مترادف مانند "متخصص حسابداری" را در بر گیرد. این کار کارایی تطبیق را افزایش می‌دهد و تضمین می‌کند که کاندیداها به دلیل عبارات باریک یا عباراتی که کمی با متن تبلیغاتی متفاوت است، رد نمی‌شوند (Broecke, 2023[51]).

پیشرفت‌های هوش مصنوعی فقط بخشی از اتوماسیون است

معیارهای مواجهه با هوش مصنوعی که در این فصل مورد بحث قرار گرفت و توسط بسیاری از نویسندگان برای تخمین اثر هوش مصنوعی بر اشتغال استفاده می‌شود، پیشرفت در قابلیت‌های هوش مصنوعی را در رابطه با وظایف مورد نیاز در مشاغل اندازه‌گیری می‌کند. با این حال، پیشرفت در قابلیت‌های هوش مصنوعی معادل احتمال اتوماسیون نیست. پیشرفت‌های اخیر در هوش مصنوعی ممکن است نیروی کار انسانی را تکمیل کند تا اینکه آن را خودکار کند. مهم‌تر این است که هوش مصنوعی تنها یکی از بسیاری از فناوری‌های پیشرفته (ICT، رباتیک و غیره) است که می‌تواند منجر به اتوماسیون وظایفی شود که قبلاً توسط نیروی کار انسانی انجام می‌شد. تغییرات کلی در اشتغال در نهایت به همه منابع اتوماسیون بستگی دارد و پیش‌بینی اثر هوش مصنوعی بر گروه‌های خاص ممکن است بسیار متفاوت باشد اگر یکی به دقت تمام منابع اتوماسیون را در نظر نگیرد.

برای در نظر گرفتن آخرین پیشرفت‌ها در فناوری‌های اتوماسیون، یک مطالعه جدید OECD که در سال 2021 انجام شد، مواجهه با اتوماسیون مشاغل را با استفاده از داده‌های جدید جمع‌آوری شده از طریق یک نظرسنجی اصلی در مورد درجه اتوماسیون مهارت‌ها و توانایی‌ها ارزیابی کرد (Lassébie and Quintini, 2022[22]). این مطالعه نه تنها بر فناوری‌های هوش مصنوعی، بلکه بر سایر فناوری‌های اتوماسیون - به عنوان مثال، رباتیک - که اکنون با هوش مصنوعی بهبود یافته‌اند، تمرکز دارد. این امکان را فراهم می‌کند تا فناوری‌های مختلف یکدیگر را تکمیل کنند.

این مطالعه نشان می‌دهد که مشاغل با مهارت بالا کمترین خطر اتوماسیون را دارند. اگرچه هوش مصنوعی بسیاری از مهارت‌های مورد نیاز در مشاغل با مهارت بالا را در معرض خطر قرار داده است، اما بسیاری از مهارت‌های دیگر در آن مشاغل همچنان موانعی برای اتوماسیون هستند. اثر خالص این است که مشاغل با مهارت بالا، اگرچه بیشتر در معرض پیشرفت هوش مصنوعی قرار دارند، اما هنوز در کمترین خطر اتوماسیون قرار دارند. مشاغل کم و متوسط مهارت بیشترین خطر را دارند، از جمله ساخت و ساز و استخراج، کشاورزی، جنگلداری و ماهیگیری و تا حدودی مشاغل تولید و حمل و نقل. مشاغلی که کمترین خطر را دارند شامل مدیریت و مشاغل خدمات اجتماعی و اجتماعی هستند (شکل 3.4).

به طور متوسط در سراسر کشورهای OECD در نمونه، مشاغلی که بیشترین خطر اتوماسیون را دارند 27 درصد از اشتغال را تشکیل می‌دهند (شکل 3.5). لوکزامبورگ، انگلستان و سوئد کمترین سهم اشتغال در مشاغلی را دارند که بیشترین خطر اتوماسیون را دارند، در حالی که مجارستان، جمهوری اسلواکی و جمهوری چک بالاترین سهم را دارند.

3.3. سیاست‌ها می‌توانند استفاده از هوش مصنوعی را که نیروی کار انسانی را تکمیل می‌کند و دستاوردهای بهره‌وری را به طور گسترده به اشتراک می‌گذارد، ترویج دهند

مجموعه‌ای از سیاست‌ها می‌تواند به حداکثر رساندن تأثیر هوش مصنوعی بر رشد اقتصادی کمک کند و در عین حال جابجایی شغل را به حداقل برساند. سیاست‌ها باید اثرات بهره‌وری و احیا هوش مصنوعی را تشویق کنند و به این نکته توجه داشته باشند که اثرات مختلف به این بستگی دارد که فناوری چگونه استفاده می‌شود. به عنوان مثال، در بسیاری از مکان‌ها، روش‌های مورد استفاده توسط حرفه معلمی در 200 سال گذشته به طور اساسی تغییر نکرده است، بنابراین می‌توان تصور کرد که سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند وظایف برخی از معلمان را بر عهده بگیرند. با این حال، رویکرد دیگر استفاده از هوش مصنوعی برای درک راه‌های مختلف یادگیری دانش‌آموزان و سپس تنظیم آموزش به نیازهای فردی آنها است. اگر دومی مؤثر باشد، نه تنها دستاوردهای دانش‌آموزان را افزایش می‌دهد، بلکه می‌تواند تقاضا برای معلمان را افزایش دهد که سپس در انواع مختلف یادگیری تخصص خواهند داشت - به Acemoglu and Restrepo (2019[56]) و فصل 5 مراجعه کنید.

سیاست‌گذاران باید سیاست‌های مهارت را بررسی کنند تا اطمینان حاصل شود که کارگران می‌توانند فناوری‌های جدید را تکمیل کنند. این فصل مستند کرده است که تقاضا برای کارگرانی با مهارت‌های کامپیوتری، برنامه‌نویسی و داده‌ای که مکمل هوش مصنوعی هستند، در حال افزایش است. فصل 5 تقاضای فزاینده برای کارگران با مهارت‌های هوش مصنوعی و همچنین مهارت‌هایی که به بهترین وجه هوش مصنوعی را تکمیل می‌کنند، مورد بحث قرار می‌دهد و بررسی می‌کند که چگونه سیستم‌های یادگیری بزرگسالان باید در پاسخ به آن سازگار شوند.

سیستم مالیاتی ممکن است در برابر کارگران باشد و اتخاذ هوش مصنوعی را تشویق کند. در بسیاری از اقتصادها، سرمایه از طریق کد مالیاتی یارانه‌دار می‌شود در حالی که نیروی کار با نرخ بسیار بالاتری مالیات می‌پردازد. در حاشیه، این شرکت‌ها را به سمت اتوماسیون سوق می‌دهد، اما در چنین مواردی، اتوماسیون بدون یارانه‌های مالیاتی صریح ارزشمند نخواهد بود و این سرمایه‌گذاری‌های حاشیه‌ای منجر به صرفه‌جویی در هزینه کم و اثر بهره‌وری پایین می‌شود که در نهایت تقاضای نیروی کار را کاهش می‌دهد. به طور خلاصه، اتوماسیون ناشی از فناوری‌های جدید و نوآورانه نیست، بلکه جایگزینی تعداد کمی از وظایف با ارزش افزوده کم است. بازتعادل مالیات بر کار و سرمایه به دور از سرمایه‌گذاری‌های حاشیه‌ای ممکن است اتوماسیون بیش از حد را متوقف کند (Acemoglu, Manera and Restrepo, 2020[57]).

بازارهای کار تنگ می‌تواند اطمینان حاصل کند که اتوماسیون بیشترین اثرات بهره‌وری را به همراه دارد. صرفه‌جویی در هزینه ناشی از اتوماسیون زمانی بیشترین است که بیکاری پایین و دستمزدها بالا باشد (Acemoglu and Restrepo, 2019[58]). بیکاری پایین همچنین باید تقاضا برای فناوری‌های جدید و نوآوری را افزایش دهد. هنگامی که بیکاری پایین است و شرکت‌ها باید برای کارگران کمیابی رقابت کنند، انگیزه بیشتری برای اتخاذ فناوری‌های جدید و درخواست نوآوری‌های جدید دارند (Dechezleprêtre et al., 2021[59]). سیاست‌هایی برای دستیابی به اشتغال کامل ممکن است مزیت اضافی افزایش بهره‌وری و تقاضای نیروی کار قوی‌تر را داشته باشد، اگرچه این هدف سیاست‌گذاری بدون خطر نیست (به فصل 1 مراجعه کنید).

قوانین ضد انحصار می‌تواند مزایای هوش مصنوعی را تقویت کند. مطلوب است که اطمینان حاصل شود که اتوماسیون از هوش مصنوعی منجر به صرفه‌جویی در هزینه قابل توجهی می‌شود که می‌تواند به کل اقتصاد به صورت قیمت‌های پایین‌تر و خروجی بالاتر منتقل شود (Acemoglu and Restrepo, 2019[56]; Acemoglu, 2021[60]). مقامات رقابتی می‌توانند اطمینان حاصل کنند که بازارها رقابتی هستند و صرفه‌جویی در هزینه ناشی از اتوماسیون به صورت قیمت‌های پایین‌تر و خروجی بالاتر منتقل می‌شود (OECD, 2018[61]). با این حال، سیاست‌گذاری هوش مصنوعی محدود به سیاست رقابت نیست. ترکیبی از قوانین نرم و سخت مورد نیاز است تا اطمینان حاصل شود که هوش مصنوعی قابل اعتماد در محل کار است زیرا هوش مصنوعی به تکامل خود ادامه می‌دهد (به فصل 6 مراجعه کنید).

در نهایت، سهمی از کاهش هزینه‌ها ناشی از هوش مصنوعی در نهایت در داخل شرکت حفظ می‌شود. سیاست‌هایی که شرکای اجتماعی را تقویت می‌کنند و قدرت چانه‌زنی کارگران را افزایش می‌دهند می‌توانند اطمینان حاصل کنند که دستاوردهای حاصل از این پس‌اندازها با صاحبان به اشتراک گذاشته می‌شود تا اینکه فقط به نفع صاحبان باشد. علاوه بر این، شرکای اجتماعی می‌توانند با اطمینان از اینکه سیاست‌های موجود به منظور تقویت اثرات بهره‌وری به حداکثر می‌رسد، به حفظ کارگرانی که شغل آنها در معرض خطر اتوماسیون قرار دارد، کمک کنند (به فصل 7 برای بحث مفصل در مورد نقش شرکای اجتماعی در استقرار و استفاده از هوش مصنوعی مراجعه کنید).


هوش مصنوعی پتانسیل دگرگونی عمیق بازارهای کار را دارد. تکامل سریع و گستردگی تأثیرات آن، درک سناریوهای احتمالی و شناسایی متغیرهایی را که به احتمال زیاد نتایج را تعیین می‌کنند، ضروری می‌سازد. این مقاله خلاصه‌ای از تعامل من با ChatGPT در مورد بهترین، بدترین و محتمل‌ترین سناریوها برای تأثیر هوش مصنوعی بر اشتغال و متغیرهایی است که احتمالاً بر آنچه اتفاق می‌افتد تأثیر می‌گذارند. این بررسی مبتنی بر سناریو و عوامل اصلی، البته یک مدل پیش‌بینی دقیق نیست، اما ممکن است به ما کمک کند تا در حین تحول به سمت هوش مصنوعی، به دنبال چه چیزی باشیم و چگونه واکنش نشان دهیم.

شناسایی متغیرهای کلیدی

ما باید متغیرهای کلیدی را برای پیش‌بینی پیامدهای تکامل مداوم هوش مصنوعی بر اشتغال شناسایی کنیم. در بحث من با ChatGPT، متغیرهای زیر به عنوان عوامل بالقوه مهم ظاهر شدند: میزان و سرعت حذف مشاغل موجود به دلیل هوش مصنوعی، نسبت ایجاد شغل جدید به از دست دادن شغل، میزان تحرک نیروی کار و عدم تطابق مهارت‌ها، عوامل جغرافیایی و سلامت کلی اقتصاد. این متغیرها، پیچیده و به هم مرتبط، کلید درک چگونگی سازگاری بازارهای کار با پذیرش فزاینده هوش مصنوعی هستند.

حذف و ایجاد شغل

برای حذف شغل، می‌توانیم سناریوهایی را تصور کنیم که در آن هوش مصنوعی ۰٪، ۱۰٪، ۲۰٪، ۳۰٪، ۴۰٪ و ۵۰٪ از مشاغل فعلی کارمندان دانش‌محور را جایگزین کند. این محدوده طیف گسترده‌ای را از دنیایی که در آن مشاغل موجود کمی حذف می‌شوند تا سناریویی که در آن هوش مصنوعی به طور قابل توجهی ورودی انسان را در نقش‌های دانش‌محور موجود جابجا می‌کند، پوشش می‌دهد.

برای ایجاد شغل، نسبت‌های از دست دادن شغل به ایجاد شغل ۵:۱، ۲:۱، ۱:۱ و ۱:۲ را در نظر می‌گیریم. در اینجا نیز، این نسبت‌ها طیفی از نتایج را نشان می‌دهند، از هوش مصنوعی که مشاغل را بدون ایجاد مشاغل جدید زیادی حذف می‌کند تا سناریویی که در آن هوش مصنوعی باعث ایجاد شغل قابل توجهی می‌شود، احتمالاً در بخش‌ها و نقش‌هایی که هنوز تصور نکرده‌ایم.

سرعت حذف شغل

سرعت حذف مشاغل موجود توسط هوش مصنوعی احتمالاً یک عامل کلیدی در تأثیر بر اشتغال و پیامدهای کلی اقتصادی و اجتماعی این تحول خواهد بود. جابجایی سریع و گسترده مشاغل به دلیل فناوری‌های هوش مصنوعی می‌تواند تغییرات ناگهانی در بازار کار ایجاد کند. این سرعت سریع می‌تواند منجر به افزایش قابل توجه بیکاری و بی‌ثباتی اقتصادی بیشتر شود، زیرا کارگران آواره برای یافتن شغل جدید تلاش می‌کنند، اغلب در یک چشم‌انداز شغلی نامطمئن و در حال تحول.

این انتقال سریع همچنین می‌تواند پیامدهای اجتماعی قابل توجهی داشته باشد و منجر به نابرابری درآمد، نارضایتی اجتماعی و مشکلات سلامت روان در میان کارگران آواره شود. همچنین می‌تواند منابع عمومی مانند مزایای بیکاری و برنامه‌های آموزش شغلی را تحت فشار قرار دهد و احتمالاً منجر به چرخه‌ای از اختلالات اقتصادی و اجتماعی شود.

از سوی دیگر، سرعت کندتر جابجایی مشاغل می‌تواند به افراد زمان لازم برای سازگاری با پویایی‌های در حال تغییر را بدهد. کارگران زمان بیشتری برای ارتقای مهارت، کسب مهارت‌های جدید یا انتقال به زمینه‌ها، بخش‌ها یا مکان‌های مختلف خواهند داشت. به طور مشابه، دولت‌ها و سایر ذینفعان می‌توانند موقعیت بهتری برای توسعه و اجرای پاسخ‌ها و ابتکارات سیاستی مناسب مانند برنامه‌های آموزشی و آموزشی بهبود یافته، شبکه‌های ایمنی اجتماعی تقویت‌شده و استراتژی‌های تنوع اقتصادی داشته باشند.

جابجایی کندتر همچنین امکان گفتگوی متفکرانه‌تر بین سیاست‌گذاران، رهبران کسب‌وکار، کارگران و عموم مردم در مورد نقش هوش مصنوعی در محل کار را فراهم می‌کند. این می‌تواند تلاش‌های جمعی را برای اطمینان از یک انتقال عادلانه و منصفانه به اقتصاد مبتنی بر هوش مصنوعی تقویت کند. بنابراین، سرعت جابجایی مشاغل ناشی از هوش مصنوعی فقط یک مسئله آمار اشتغال نیست. این موضوعی است که پتانسیل تأثیر عمیق بر اقتصاد و جوامع ما را دارد.

تحرک نیروی کار و عدم تطابق مهارت‌ها

تحرک نیروی کار، یا توانایی کارگران برای انتقال بین مشاغل، بخش‌ها یا صنایع مختلف، احتمالاً نقش مهمی در کاهش تأثیرات منفی بالقوه هوش مصنوعی بر اشتغال ایفا خواهد کرد. در یک بازار کار با تحرک بالا، کارگران آواره می‌توانند به راحتی فرصت‌های شغلی جدید پیدا کنند و خطر بیکاری طولانی مدت را کاهش دهند.

تحرک نیروی کار بالا همچنین می‌تواند یک بازار کار پویا و سازگار را تقویت کند که قادر به پاسخگویی به تقاضاهای در حال تغییر در عصر هوش مصنوعی است. این پویایی به ویژه برای اقتصاد مفید است، زیرا می‌تواند تخصیص کارآمد منابع، افزایش بهره‌وری و افزایش انعطاف‌پذیری کلی اقتصادی را تسهیل کند.

با این حال، تحرک نیروی کار چالش‌هایی دارد. همه کارگران نمی‌توانند به راحتی به مشاغل، بخش‌ها یا صنایع جدید منتقل شوند. سن، سطح تحصیلات، مسئولیت‌های خانوادگی و سلامت جسمی و روانی همگی می‌توانند بر تحرک یک کارگر تأثیر بگذارند. بنابراین، سیاست‌هایی که تحرک نیروی کار را افزایش می‌دهند، مانند ابتکارات یادگیری مادام‌العمر، خدمات پشتیبانی از اشتغال و ترتیبات کاری انعطاف‌پذیر، می‌توانند در این زمینه نقش مهمی ایفا کنند.

میزان عدم تطابق مهارت‌ها، شکاف بین مهارت‌هایی که کارگران در حال حاضر دارند و مهارت‌هایی که کارفرمایان به آنها نیاز دارند، می‌تواند مانع مهمی برای تحرک نیروی کار در یک اقتصاد مبتنی بر هوش مصنوعی باشد. با ادامه تکامل هوش مصنوعی، تقاضا برای مهارت‌های خاص، به ویژه آنهایی که مربوط به سواد دیجیتال، تجزیه و تحلیل داده‌ها، توسعه و نگهداری هوش مصنوعی و حل مسئله پیچیده هستند، احتمالاً افزایش می‌یابد.

در عین حال، تقاضا برای برخی از مهارت‌های سنتی ممکن است کاهش یابد و منجر به این شود که کارگران مهارت‌هایی داشته باشند که دیگر در بازار کار مورد نیاز نیستند. بدون برنامه‌های آموزش و ارتقای مهارت کافی، این کارگران در معرض خطر عقب ماندن قرار می‌گیرند.

پرداختن به این چالش عدم تطابق مهارت‌ها برای فعال‌سازی تحرک نیروی کار و تسهیل یک انتقال هموارتر به بازار کار تحت سلطه هوش مصنوعی بسیار مهم است. استراتژی‌هایی برای مقابله با این موضوع شامل تقویت پیوندهای بین آموزش و صنعت، سرمایه‌گذاری در آموزش حرفه‌ای و یادگیری مادام‌العمر و ایجاد مشوق‌هایی برای مشاغل برای ارتقای مهارت نیروی کار خود است.

عوامل جغرافیایی

عوامل جغرافیایی لایه دیگری از پیچیدگی را به چشم‌انداز اشتغال در یک اقتصاد مبتنی بر هوش مصنوعی اضافه می‌کنند. مشاغل به طور مساوی از نظر جغرافیایی توزیع نشده‌اند و پذیرش هوش مصنوعی ممکن است اشتغال را در مکان‌های مختلفی نسبت به مکان‌هایی که مشاغل حذف می‌شوند ایجاد کند. عدم تطابق جغرافیایی می‌تواند به وجود آید اگر هوش مصنوعی عمدتاً مشاغل جدیدی را در مناطقی ایجاد کند که با مناطقی که از دست دادن شغل در آنجا رخ می‌دهد، متفاوت هستند.

چنین عدم تطابقی می‌تواند نابرابری‌های منطقه‌ای در نرخ بیکاری و سطح درآمد را افزایش دهد و منجر به پیامدهای اجتماعی و اقتصادی گسترده‌تر شود. این می‌تواند به طور بالقوه باعث جابجایی قابل توجه جمعیت شود، با حرکت کارگران به مناطقی با فرصت‌های شغلی بهتر، که بیشتر بر جوامع و اقتصادهای محلی تأثیر می‌گذارد.

برای رسیدگی به عدم تطابق جغرافیایی، سیاست‌گذاران می‌توانند بر استراتژی‌هایی مانند ترویج کار از راه دور و دورکاری، سرمایه‌گذاری در توسعه اقتصادی منطقه‌ای برای ایجاد فرصت‌های شغلی متنوع‌تر و ارائه پشتیبانی به کارگرانی که برای کار نیاز به نقل مکان دارند، تمرکز کنند.

سلامت اقتصاد

سلامت کلی اقتصاد احتمالاً نقش مهمی در تعیین تأثیر تغییرات ناشی از هوش مصنوعی در بازارهای کار ایفا خواهد کرد. در یک اقتصاد با رشد بالا و ایجاد شغل قوی، حتی جابجایی قابل توجه نیز می‌تواند با ظهور مشاغل و بخش‌های جدید کاهش یابد و توانایی ذاتی اقتصاد برای مدیریت گذارهای نیروی کار را افزایش دهد. مشاغل موجود ممکن است سازگار شوند و نوآوری کنند، در حالی که استارت‌آپ‌ها ممکن است فرصت‌های جدید را غنیمت شمرند و مشاغلی ایجاد کنند که از دست دادن مشاغل را جبران کند.

با این حال، در دوره‌های رکود یا رکود اقتصادی، حتی جابجایی متوسط شغل نیز می‌تواند اثرات عمیقی داشته باشد. ظرفیت ضعیف‌شده اقتصاد برای ایجاد مشاغل جدید می‌تواند نرخ بیکاری را تشدید کند و منجر به دوره‌های طولانی‌تر بیکاری برای کارگران آواره شود. این همچنین می‌تواند شبکه‌های ایمنی اجتماعی را تحت فشار قرار دهد و احتمالاً یک محیط اقتصادی و اجتماعی چالش‌برانگیز ایجاد کند. بنابراین، سلامت اقتصاد احتمالاً تأثیر جابجایی مشاغل ناشی از هوش مصنوعی را به طور قابل توجهی تحت تأثیر قرار می‌دهد.

تصور سناریوهای بهترین، بدترین و محتمل‌ترین

بر اساس این متغیرها، می‌توانیم سناریوهای بهترین، بدترین و محتمل‌ترین را تصور کنیم. در سناریوی بهترین، شاهد جابجایی شغلی حداقل، نسبت بالای ایجاد شغل به از دست دادن شغل، تحرک نیروی کار بالا، عدم تطابق مهارت و جغرافیایی حداقل، سرعت کندی از جابجایی شغل و یک اقتصاد قوی هستیم. این سناریو منجر به یک انتقال نسبتاً هموار می‌شود که در آن هوش مصنوعی به طور قابل توجهی بهره‌وری انسان را افزایش می‌دهد و مشاغل بیشتری نسبت به مشاغلی که حذف می‌کند، ایجاد می‌کند.

در مقابل، سناریوی بدترین شامل جابجایی شغلی بالا، نسبت پایین ایجاد شغل به از دست دادن شغل، تحرک نیروی کار پایین، عدم تطابق قابل توجه مهارت و جغرافیایی، جابجایی سریع شغل و یک اقتصاد ضعیف است. در چنین شرایطی، هوش مصنوعی می‌تواند منجر به بیکاری قابل توجه و بی‌ثباتی اقتصادی شود و احتمالاً باعث نارضایتی اجتماعی شود.

سناریوی محتمل‌تر احتمالاً بین این دو افراط قرار دارد. ممکن است شاهد حذف و ایجاد شغل، سطح معینی از عدم تطابق مهارت و جغرافیایی و نرخ‌های مختلف جابجایی شغل بسته به عوامل پویا و به هم مرتبط متعدد باشیم.

متغیرهای مهمی که نتایج را هدایت می‌کنند

در حالی که همه متغیرها در مدل ما نقش دارند، برخی از آنها احتمالاً تأثیرگذارتر هستند، از جمله:

سرعت جابجایی شغل. نرخ جابجایی مشاغل توسط هوش مصنوعی نیز به طور قابل توجهی بر توانایی بازار کار برای سازگاری تأثیر می‌گذارد. سرعت کندتر سازگاری بیشتری را تسهیل می‌کند، در حالی که جابجایی سریع می‌تواند منجر به افزایش بیکاری و اختلالات اجتماعی بالقوه شود.

عدم تطابق مهارت‌ها. میزان عدم تطابق مهارت‌ها می‌تواند به طور قابل توجهی بر نتایج تأثیر بگذارد. اگر برنامه‌های آموزش و آموزشی به طور موثر این عدم تطابق‌ها را برطرف کنند، کارگران می‌توانند به طور هموارتر به مشاغل جدید منتقل شوند و تأثیر جابجایی را کاهش دهند.

سلامت اقتصاد. شرایط کلی اقتصادی می‌تواند یا تأثیرات را تشدید کند یا کاهش دهد. یک اقتصاد قوی‌تر ممکن است کارگران آواره را به مشاغل جدید جذب کند، در حالی که یک اقتصاد ضعیف می‌تواند انتقال را دشوارتر کند.

درک تأثیر هوش مصنوعی بر اشتغال، البته یک تلاش بزرگ است. تعامل پیچیده عوامل متعدد، پیش‌بینی‌های دقیق را چالش‌برانگیز می‌کند. با این حال، با مدل‌سازی و تجزیه و تحلیل سناریوهای متفکرانه، حداقل باید بدانیم به دنبال چه چیزی باشیم زیرا واقعیت آشکار می‌شود.

تشویق به آینده‌ای مثبت

حرکت به سمت سناریوی بهترین برای تأثیر هوش مصنوعی بر اشتغال مستلزم تلاش مشترک از سوی همه ذینفعان کلیدی است: دولت‌ها، موسسات آموزشی، مشاغل و افراد. هر گروه می‌تواند نقش مهمی در محتمل‌تر کردن یک انتقال هموار به یک چشم‌انداز کار مبتنی بر هوش مصنوعی ایفا کند.

دولت‌ها. به عنوان معماران سیاست عمومی، دولت‌ها باید محیطی ایجاد کنند که هوش مصنوعی را به عنوان یک تکامل و نه جرقه‌ای برای انقلاب در نظر بگیرد. این شامل:

توسعه استراتژی‌های جامع هوش مصنوعی با تأکید بر آموزش، کار و تنوع اقتصادی.
سرمایه‌گذاری قوی در ابتکارات یادگیری مادام‌العمر و برنامه‌های ارتقای مهارت، و در نتیجه تشویق تحرک نیروی کار و کاهش عدم تطابق مهارت‌ها.
شکل‌دهی به یک چارچوب نظارتی که هم نوآوری را تقویت می‌کند و هم از حقوق کارگران محافظت می‌کند.
تقویت سیستم‌های حفاظت اجتماعی برای محافظت از کسانی که با جابجایی شغل دست و پنجه نرم می‌کنند.
سرمایه‌گذاری در زیرساخت‌ها، مانند اتصال اینترنت بهبود یافته و حمل و نقل، برای توزیع عادلانه‌تر فرصت‌های شغلی جدید.

موسسات آموزشی. این نهادها نقش اساسی در مسلح کردن نیروی کار آینده با مهارت‌های مرتبط برای یک محیط تحت سلطه هوش مصنوعی دارند. تمرکز آنها باید بر موارد زیر باشد:

ادغام هوش مصنوعی و رشته‌های مرتبط در برنامه‌های درسی، و در نتیجه آماده‌سازی دانش‌آموزان برای بازار کار در حال تحول.
تقویت روابط دانشگاه-صنعت برای شناسایی سریع الزامات مهارت پویا و تنظیم برنامه‌های درسی بر این اساس.
ترویج فرهنگ یادگیری مادام‌العمر و ارائه برنامه‌های انعطاف‌پذیر برای افراد برای ارتقای مهارت‌های خود.

مشاغل. به عنوان بازیگران اصلی در استقرار هوش مصنوعی، شرکت‌ها قدرت تأثیرگذاری بر تأثیر این فناوری بر اشتغال را دارند:

پذیرش استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی که در صورت امکان به دنبال تکمیل و نه جایگزینی نیروی کار انسانی است.
سرمایه‌گذاری در ابتکارات ارتقای مهارت داخلی برای تسهیل انتقال کارکنان به نقش‌های جدید ایجاد شده توسط هوش مصنوعی.
پرورش یک فرهنگ سازمانی که ارزش و تشویق یادگیری مداوم را دارد.
مشارکت با موسسات آموزشی برای اطمینان از عرضه ثابتی از استعدادهایی با مهارت‌های لازم.

افراد. به عنوان بیشترین افراد تحت تأثیر این تغییرات، مردم باید به طور فعال آینده خود را شکل دهند:

دنبال کردن یادگیری مداوم و به طور فعال به دنبال فرصت‌هایی برای ارتقای مهارت یا کسب مهارت‌های جدید باشید.
افزایش سازگاری با نقش‌ها، صنایع یا بخش‌های جدید.
بهره‌گیری از منابع موجود مانند پلتفرم‌های آموزش آنلاین، ابتکارات دولتی و آموزش کارفرما.

افزایش احتمال سناریوی بهترین مستلزم اجرای این ابتکارات به طور جمعی و مشترک است. هدف این است که به دنبال آینده‌ای باشیم که در آن هوش مصنوعی بهره‌وری، نوآوری و تغییرات اجتماعی مثبت را افزایش دهد.


هوش مصنوعی (AI) در حال ایجاد تحول در نحوه کار ما است. اما به نظر می‌رسد کسب‌وکارها و کنگره برای مواجهه با این وضعیت برای کارگران آماده نیستند. در حالی که پیش‌بینی‌ها هنوز در مراحل اولیه هستند، احتمالاً هوش مصنوعی تأثیر قابل توجه اما نامتوازنی بر نیروی کار خواهد داشت - مشاغل جدیدی ایجاد می‌کند، برخی دیگر را تقویت می‌کند و کارگران را آواره می‌کند. مطالعات انجام شده توسط OpenAI و موسسه McKinsey Global نشان می‌دهد که هوش مصنوعی بر بیش از نیمی از وظایف شغلی برای یک‌پنجم از کارگران تأثیر می‌گذارد یا تا 30 درصد از ساعات کاری را خودکار می‌کند.

کارشناسان در میزگرد اخیر موسسه Urban در مورد تأثیر هوش مصنوعی بر کارآموزی، بر اهمیت این تحول تأکید کردند و یک بازه زمانی 18 ماهه برای پذیرش هوش مصنوعی و نتایج بالقوه مضر بازار کار در صورت عدم کنترل را برجسته کردند. عدم اقدام در این مدت می‌تواند منجر به پیامدهای منفی برای کارگران شود.

به جای تسلیم شدن به وحشت، سیاست‌گذاران و کسب‌وکارها می‌توانند از این دوره برای برنامه‌ریزی برای اختلالات اقتصادی و نیروی کار استفاده کنند. با الهام از سیاست‌های مبتنی بر شواهد در طول تحولات اقتصادی اخیر، می‌توانیم راه را برای یک انتقال هموارتر برای کارگران و کسب‌وکارها هموار کنیم.

وضعیت هوش مصنوعی در نیروی کار

پیشرفت‌ها در بهره‌وری ناشی از هوش مصنوعی، تخمین زده می‌شود که تولید ناخالص داخلی جهانی را 7 درصد افزایش دهد. اما معرفی هوش مصنوعی به محیط کار خطرات قابل توجهی را نیز برای کارگران، به ویژه کارگران دانش‌محور ایجاد می‌کند.

اختلال هوش مصنوعی در نیروی کار احتمالاً ابتدا بر مشاغل حرفه‌ای مانند پشتیبانی اداری و صنعت حقوقی تأثیر می‌گذارد، جایی که برخی از کارگران ممکن است شروع به از دست دادن جایگاه خود کنند. این اختلالات احتمالاً محدود به چند صنعت نخواهد بود. تخمین زده می‌شود که تا سال 2030، 12 میلیون تغییر شغلی در ایالات متحده به دلیل ماهیت در حال تحول کار و فناوری رخ دهد. برای بهره‌برداری از پتانسیل آینده‌ای مبتنی بر هوش مصنوعی، اطمینان از پذیرش کارگران مستلزم مزایای مشترک و مسیرهایی به مشاغل خوب است.

چگونه می‌توانیم رشد اقتصادی و مشاغل خوب الهام‌گرفته از هوش مصنوعی را به دست آوریم؟ و چه کسی مسئولیت حمایت از کارگران و کسب‌وکارها را بر عهده دارد؟ آیا دولت یا کسب‌وکار مسئولیت دارد، یا باید مالیات جدیدی بر درآمد هوش مصنوعی وضع شود؟

در حال حاضر، کنگره به اجماع نرسیده است، زیرا مسائل متعددی مربوط به هوش مصنوعی - از حریم خصوصی، مالکیت معنوی، حقوق کارگران و اطلاعات نادرست - در مرکز توجه قرار دارند. با این حال، نشانه‌هایی وجود دارد که یک استراتژی کنگره در مورد اثرات هوش مصنوعی در حال شکل‌گیری است، با رونمایی اخیر گروه کاری دو حزبی مجلس نمایندگان در مورد هوش مصنوعی.

در همین حال، رهبران فناوری راه حل‌هایی را برای کارگران ارائه می‌دهند و در آن‌ها سرمایه‌گذاری می‌کنند. سم آلتمن، مدیرعامل OpenAI، پیشنهاد کرده است که دولت عمدتاً هزینه انتقال کارگران را بر عهده خواهد گرفت. آلتمن پیشگام بزرگترین سرمایه‌گذاری ایالات متحده (10 میلیون دلار) در درآمد پایه همگانی (UBI) بوده است و آن را به عنوان یکی از چندین راه حل تحت رهبری دولت که برای آشفتگی اقتصادی پیش‌بینی شده ناشی از هوش مصنوعی ضروری است، پیشنهاد می‌کند. با این حال، به نظر نمی‌رسد قانون جدید UBI بتواند به سرعت و به طور گسترده حمایت دو حزبی را به دست آورد.

در مقابل، کاخ سفید متعهد به پیشبرد مسئولانه فناوری هوش مصنوعی با صدور دستور اجرایی در مورد توسعه و استفاده ایمن، امن و قابل اعتماد از هوش مصنوعی است. این دستورالعمل به وزارت کار ایالات متحده (DOL) دستور می‌دهد تا «توانایی آژانس‌ها را برای حمایت از کارگرانی که در اثر پذیرش هوش مصنوعی آواره شده‌اند» تجزیه و تحلیل کند، از جمله برنامه‌های فعلی نیروی کار و آموزش و قانون‌گذاری احتمالی.

تکامل کمک‌های تنظیم مجدد تجارت به کمک‌های تنظیم مجدد هوش مصنوعی

یک برنامه DOL درس‌هایی را در مورد چگونگی انطباق سیاست فدرال با هوش مصنوعی در حالی که از کارگران محافظت می‌کند، ارائه می‌دهد.

در دهه‌های گذشته، سیاست‌گذاران اذعان کردند که توافق‌نامه‌های تجاری لیبرال‌سازی شده برندگان و بازندگان را در اقتصاد ایجاد کرده‌اند و برخی از کارگران نیاز به کسب مهارت‌های جدید و حمایت از درآمد در طول انتقال دارند. DOL برنامه‌ای به نام کمک‌های تنظیم مجدد تجارت (TAA) را اجرا کرد که آموزش مجدد، حمایت از درآمد، کمک به جستجوی شغل، مزایای مراقبت‌های بهداشتی و حتی کمک‌های نقل مکان را ارائه می‌داد.

از سال 1974، TAA به بیش از 5 میلیون کارگر خدمت کرده است و از حمایت دو حزبی برخوردار بوده است. شواهد نشان می‌دهد که TAA از انتقال کارگران حمایت می‌کند و شرکت‌کنندگان 50000 دلار بیشتر (PDF) در 10 سال پس از آوارگی خود درآمد کسب می‌کنند. داده‌های DOL قبل از همه‌گیری (PDF) نشان‌دهنده نتایج جایگزینی دستمزد و استخدام بالا است که نشان‌دهنده مقرون به صرفه بودن است.

با این حال، TAA همچنین به دلیل عدم آگاهی از مزایا، چالش‌های دسترسی به خدمات، الزامات واجد شرایط بودن محدود که بسیاری از کارگران را مستثنی می‌کرد و فرآیندهای ناکارآمد و بوروکراتیک (PDF) مورد انتقاد قرار گرفته است. TAA در نهایت حمایت دو حزبی خود را از دست داد زمانی که از اختیار ترویج تجارت جدا شد و برنامه کارگران را بدون بودجه و آینده نامشخص رها کرد.

با این حال، موفقیت‌ها و اشتباهات TAA شواهد مبتنی بر درس‌هایی را برای سیاست‌گذاری‌های آینده ارائه می‌دهد. قبل از Chat GPT، سنا به فکر گسترش TAA به کارگرانی افتاد که به دلیل اتوماسیون آسیب دیده‌اند با قانون TAA برای اتوماسیون 2019. فراتر از صرفاً بازبینی این لایحه، کنگره می‌تواند اجرای سیاست‌های زیر را برای رسیدگی به از دست دادن شغل و تغییرات صنعت در نتیجه اجرای هوش مصنوعی در نظر بگیرد:

مشوق‌های کسب مهارت‌های جدید: قانون‌گذاری پاسخ هوش مصنوعی می‌تواند کارآموزی‌های پیش و ثبت‌نامی را که با مشاغل خوب همسو هستند، تشویق کند. کارآموزی‌های ثبت‌نامی، یک راه حل آموزشی طراحی شده توسط صنعت که در حین یادگیری درآمد کسب می‌کنید، به نظر می‌رسد استراتژی مناسب‌تری برای آموزش کارگران برای مشاغل و مهارت‌های جدید هوش مصنوعی در مقایسه با سایر راه حل‌ها باشد. با این حال، تنها تعداد کمی از ایالت‌ها مشوق‌های مالیاتی برای کارفرمایانی که کارآموزی ارائه می‌دهند، ارائه می‌دهند. مشوق مالیاتی ساده شده 1000 دلار در سال به ازای هر کارآموز در کارولینای جنوبی (PDF) به افزایش کارفرمایان ایالتی کمک کرده است که کارآموزی ارائه می‌دهند و پتانسیل مقیاس‌بندی ملی را دارند.

تکمیل‌های کسب‌وکار و کارگر: مشابه جبران خسارت کوتاه مدت (PDF) (یا اشتراک کار)، کمک‌های تنظیم مجدد هوش مصنوعی می‌تواند شامل جبران خسارت جزئی بیکاری برای کارمندانی باشد که با کاهش ساعات کاری مواجه می‌شوند - جلوگیری از اخراج‌های دسته‌جمعی غیرضروری. این رویکرد می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا استعدادها را حفظ کنند در حالی که دولت فدرال بخش‌هایی از درآمد کاهش یافته کارگران را از طریق مزایای بیکاری جایگزین می‌کند. سیاست‌گذاران می‌توانند در نظر بگیرند که بیمه بیکاری را برای همه کارگران آواره شده توسط هوش مصنوعی گسترش دهند تا زمان کافی برای کارگران برای کسب گواهینامه‌های جدید و مشاغل خوب فراهم شود. بیمه دستمزد (PDF)، به ویژه برای کارگران 50 سال و بالاتر، می‌تواند در نظر گرفته شود، همانطور که در TAA (PDF) نشان داده شده است، تا از کارگرانی که کسب مهارت‌های جدید امکان‌پذیر نیست، حمایت کند.

گسترش واجد شرایط بودن و نظارت: کمک‌های تنظیم مجدد هوش مصنوعی واجد شرایط بودن را برای کارگرانی که از هوش مصنوعی آسیب دیده‌اند، تعیین می‌کند و از دست دادن شغل ناشی از افزایش استفاده از هوش مصنوعی توسط کارفرمایان یا اتوماسیون قابل توجهی که به جدایی‌ها کمک می‌کند را در نظر می‌گیرد - رویکردی مشابه تحقیقات TAA (PDF). اما، برای بهبود واجد شرایط بودن، دولت فدرال می‌تواند داده‌های بازار کار ملی یا منطقه‌ای مربوط به مشاغل یا صنایعی را که تحت تأثیر منفی هوش مصنوعی قرار گرفته‌اند با استفاده از هوش مصنوعی و سایر روش‌های تحقیقاتی بررسی کند. با در نظر گرفتن دامنه، کارگران فردی ممکن است برای دریافت مزایا واجد شرایط شوند و در نتیجه به انتقادات قبلی در مورد دسترسی کارگران پاسخ دهند.

یک برنامه کمک‌های تنظیم مجدد هوش مصنوعی چگونه می‌تواند باشد

هنگام رسیدگی به اختلالات پیش‌بینی شده بازار کار، سیاست‌گذاران می‌توانند با الهام از موفقیت‌ها و شکست‌های TAA شروع کنند. اما هوش مصنوعی و اتوماسیون یک چالش متمایز در مقایسه با تجارت آزاد ایجاد می‌کنند.

کارگرانی که از هوش مصنوعی آسیب می‌بینند شامل کارگران با درآمد کم و زیاد خواهند بود. علاوه بر این، تأثیر هوش مصنوعی بر بازار کار بر کارگران بر اساس وابستگی سیاسی یا اتحادیه‌ای یا جغرافیا تبعیض قائل نخواهد کرد و این یک بحران نوظهور فراحزبی است. این چالش فرصتی را برای ایجاد اجماع دو حزبی در مورد اهمیت کار، بهره‌برداری از آینده فناوری و به اشتراک گذاشتن منافع اقتصادی بهره‌وری بیشتر فراهم می‌کند.

من پیش‌بینی نمی‌کنم که یک برنامه کمک‌های تنظیم مجدد هوش مصنوعی پادزهری برای همه چالش‌های هوش مصنوعی پیش روی کارگران آمریکایی باشد - قانون‌گذاران باید یک رویکرد جامع را برای اطمینان از یک انتقال هموار در نظر بگیرند. دفتر تحقیقات ملی اقتصادی پیشنهاد می‌کند یک استراتژی گسترده‌تر: که ما از هوش مصنوعی برای شکل دادن به آینده‌ای بهتر استفاده کنیم، به مهم‌ترین مشکلات جهان بپردازیم و «مشوق‌های تجاری برای استفاده از هوش مصنوعی برای اهداف اجتماعی غیرمولد مانند جابجایی کارگران» را کند کنیم یا تغییر شکل دهیم (PDF).

با بازسازی TAA به عنوان یک طناب نجات برای کارگرانی که از هوش مصنوعی آسیب دیده‌اند، سیاست‌گذاران فدرال می‌توانند به کسب‌وکارها قدرت دهند تا یکی از ارزشمندترین دارایی‌های خود را حفظ و مهارت‌های جدید به آن‌ها بیاموزند: کارگران و بهره‌وری ما.


۲۰۲۰ | شماره پرونده: ETH22 | طول ۴ صفحه
هوش مصنوعی (AI) پتانسیل این را دارد که بشریت را به سوی آینده‌ای بهتر برای همه سوق دهد. اما همراه با خطرات و چالش‌هایی نیز هست. در بهترین حالت، هوش مصنوعی رونق اقتصادی جهانی را افزایش می‌دهد، از طریق نوآوری باعث ایجاد شغل می‌شود و بهره‌وری انسانی را در محیط کار تقویت می‌کند. اما این پتانسیل را نیز دارد که صنایع کلیدی را از بین ببرد، نابرابری اقتصادی را افزایش دهد و شکاف‌های آموزشی و مهارتی در نیروی کار را تشدید کند. بهره‌برداری از پتانسیل مثبت در حالی که اثرات منفی را کاهش می‌دهیم، نیازمند طراحی هدفمند و انسان‌محور است. این پرونده هم پتانسیل و هم خطر را با استفاده از مسئله جابجایی نیروی کار ناشی از رباتیک و اتوماسیون نشان می‌دهد. همچنین مفهوم طراحی انسان‌محور و اصولی را که آن را برای فناوری حیاتی می‌سازد، معرفی می‌کند.
هدف یادگیری
این پرونده مروری بر مفاهیم هوش مصنوعی ارائه می‌دهد که برای رهبری مسئولانه و اخلاقی این فناوری ضروری است. این مورد به عنوان مقدمه‌ای با مطالب اضافی برای بحث و بررسی عمیق‌تر در این موضوع در نظر گرفته شده است.
این مطلب به صورت رایگان قابل دانلود است. دانلود کنید.