MIT выяснил, что ИИ уже может заменить 11% работников США

Post Thumbnail

Массачусетский технологический институт опубликовал исследование, которое разрушает иллюзии о будущем работы. Искусственный интеллект уже сейчас способен заменить 11% рабочей силы США. Это 1 триллион долларов в зарплатах в год.

Исследование провели с помощью симулятора рынка труда под названием Iceberg Index, созданного MIT и Национальной лабораторией Оук-Ридж. Система моделирует 151 миллион американских работников. Каждого как отдельного агента с навыками, задачами, профессией и местоположением.

Видимая верхушка айсберга — это увольнения и смена ролей в технологиях, вычислениях и информационных технологиях. Это всего 2,2% от общего воздействия на зарплаты, около 211 миллиардов долларов.

Но под поверхностью скрывается настоящая угроза. 1 триллион долларов в зарплатах включают рутинные функции в управлении персоналом, логистике, финансах и офисном администрировании. Именно те области, которые обычно упускают из виду в прогнозах автоматизации.

Исследователи подчёркивают, что индекс — это не машина предсказаний о том, когда именно исчезнут рабочие места. Это снимок того, что системы искусственного интеллекта уже умеют делать сегодня.

Получается, все смотрят на программистов и айтишников. А настоящий удар придётся по бухгалтерам, логистам и офисным работникам.

AIvengo > Блог > MIT выяснил, что ИИ уже может заменить 11% работников США
Почитать из последнего
Внутри ИИ нашли переключатель характера
Вы думали, что характер ИИ — это какая-то эфемерная штука из настроек? Anthropic только что опубликовала исследование "The Assistant Axis", которое разбивает эту иллюзию. Оказывается, личность нейросети — это буквально измеримая координата внутри её электронных мозгов, и с ней можно делать что угодно.
Нейросети стали слишком сложными и их изучают как живых существ
Большие языковые модели стали настолько сложными, что даже создающие их инженеры не понимают, как те работают. И отказались от математических методов и начали изучать нейросети как живые организмы. Наблюдают за поведением, отслеживают внутренние сигналы, строят карты функциональных областей. Именно так биологи изучают незнакомых существ, не предполагая упорядоченной логики.
Учёные решили проблему размера контекстного окна в ИИ
Учёные из MIT решили 1 из главных проблем ИИ. Это ограничение контекстного окна. Обычные большие языковые модели работают максимум с сотнями тысяч токенов. И быстро теряют точность когда данных становится больше. Новая рекурсивная архитектура под названием RLM вообще не пытается запоминать информацию. Вместо этого она навигирует по ней как по файловой системе.
Cursor ускоряет разработку в 3-5 раз, но код становится сложнее на 40%
Университет Carnegie Mellon взял и измерил то, о чём все говорили на ощущениях. Учёные проанализировали 807 репозиториев, где разработчики начали использовать Cursor. И взяли 1380 контрольных обычных проектов и сравнили их. Причём смотрели на 1 и те же репозитории до и после внедрения, плюс контролировали общие тренды по месяцам. Метод difference-in-differences. Чтобы наверняка отсечь случайности.
AIvengo media заняла 9-е место в рейтинге агентств GEO-продвижения России 2025 года
3 января 2026 года. Российский рынок продвижения в ИИ-ассистентах переживает стадию стремительного формирования и активного роста. Аналитическое агентство Ivens Market Research опубликовало рейтинг агентств по продвижению в нейросетях по итогам 2025 года. Компания AIvengo media заняла 9-е место, войдя в десятку ведущих операторов нового направления цифрового маркетинга.