Кого заменит ИИ: от работников колл-центров до директоров компаний

Post Thumbnail

Современные модели искусственного интеллекта стремительно трансформируют рынок труда, входя в число 200 лучших программистов мира, публикуя научные статьи и превосходя знания выпускников университетов. Но несмотря на стремительный прогресс, существует определённый порог – модели пока не могут действовать полностью автономно, совершать принципиально новые научные открытия или координировать масштабные действия.

Исследователь Jason Hausenloy предлагает простой критерий уязвимости профессий. Ваша работа подвержена автоматизации настолько, насколько коротка самая простая самостоятельная задача в ней. Например, работники колл-центров выполняют задачи продолжительностью от 10 до 20 минут. Что делает их позиции крайне уязвимыми. В аналогичном положении находятся фрилансеры, помощники юристов и журналисты. Все, чьи задачи просты, выполняются быстро и не требуют многолетнего опыта.

С другой стороны, руководящие должности сложнее поддаются автоматизации. Даже если рабочий день директора разбит на получасовые мероприятия, для каждой задачи требуется многолетний опыт и контекстное понимание. Которое машины пока не способны воспроизвести.

Помимо основного критерия существуют дополнительные факторы риска автоматизации. Доступность данных о выполнении задачи. Человеческий фактор, определяющий ценность именно человеческого исполнения. Фактор доверия, когда люди предпочитают, чтобы важные решения принимали люди. И возможность удалённой работы – чем проще её организовать, тем выше риск автоматизации.

Среди профессий с низким риском замещения – голливудские актёры из-за их общественного влияния, учителя и психологи, где критически важен именно человеческий контакт, специалисты физического труда вроде сантехников и электриков, а также руководители высшего звена, чья работа требует интеграции обширного опыта и принятия комплексных решений.

AIvengo > Новости ИИ > Кого заменит ИИ: от работников колл-центров до директоров компаний
Почитать из последнего
Вайб-кодинг убивает Open Source - и это проблема для всех
Исследователи из Центрально-Европейского университета в Вене обнаружили жёсткую закономерность. Вайб-кодеры только потребляют ресурсы, но ничего не отдают обратно. Откуда нейросеть может взять знания? А берет она их из Open Source. Из тех самых бесплатных библиотек и фреймворков, которые энтузиасты создавали 10летиями.
Как уболтали ИИ-бота на скидку 80%
Владелец небольшого бизнеса в Англии поставил на сайт чат-бота на ИИ, чтобы он отвечал на вопросы клиентов по ночам. Полгода всё работало идеально — бот консультировал и помогал оформлять заказы, даже продажи росли. А потом нашёлся 1 хитрец, который за час беседы выманил у искусственного интеллекта скидку 80% на заказ в £8000.
Как DeepSeek обманул Anthropic и что из этого вышло
Представьте: вы годами строите уникальную технологию, вкладываете миллиарды, а кто-то просто скачивает её через прокси. Именно это произошло с Anthropic. Компания раскрыла промышленный шпионаж 3 китайских лабораторий. DeepSeek, Moonshot и MiniMax.
Учёные сломали защиту ИИ обычным вопросом
Исследователи из Microsoft наткнулись на дыру размером с ворота. Оказалось, что всю защиту ИИ можно обойти на этапе обучения 1 безобидным запросом. И дальше модель превращается в послушную машину по производству любой гадости.
США обвинили Nvidia в помощи китайским военным через DeepSeek
Глава комитета Конгресса по Китаю Джон Муленаар направил письмо министру торговли Говарду Латнику с серьёзными обвинениями. По его словам, документы Nvidia свидетельствуют, что инженеры компании помогали китайскому стартапу DeepSeek оптимизировать обучение их моделей. Теперь эти модели развёрнуты в подразделениях планирования мобилизации Народно-освободительной армии Китая.