Tényleg elveszi a munkánkat a mesterséges intelligencia (AI)? Munkaerőpiaci hatások és veszélyeztetett foglalkozások
A mesterséges intelligencia munkaerőpiaci hatása az elmúlt évek egyik legtöbbet vitatott gazdasági kérdésévé vált. Valóban milliók veszíthetik el az állásukat? Vagy az AI inkább növeli a termelékenységet és új munkahelyeket teremt?
Az eddig megjelent kutatások alapján ennél összetettebb folyamat zajlik. Az AI egyes foglalkozásokban és részfeladatokban helyettesítheti az emberi munkát, más területeken viszont kiegészítheti azt, növelheti a termelékenységet és új feladatokat hozhat létre. A kérdés ezért nem egyszerűen az, hogy hány munkahely szűnik meg. Legalább ilyen fontos, hogy milyen új munkakörök jönnek létre, hogyan változnak a bérek, és milyen gyorsan képes alkalmazkodni a munkaerőpiac.
Cikkünkben több, a témában megjelent kutatás eredményeit foglaljuk össze, és azt is megvizsgáljuk, hogy ezek mit jelenthetnek a gazdaság és a befektetők számára. Témáink:
- Tényleg milliók veszítik el az állásukat az AI miatt?
- Mit mutatnak az empirikus kutatások?
- Mitől függ, hogy az AI munkahelyeket szüntet meg vagy teremt?
- Mely foglalkozások vannak leginkább kitéve az AI-nak?
- Mit mutatnak a globális robotizációs adatok?
- Mit jelenthet mindez a gazdaság és a befektetők számára?
Tényleg milliók veszítik el az állásukat az AI miatt?
A 2022 végén szélesebb körben elérhetővé váló fejlett nyelvi modellek új lendületet adtak a mesterséges intelligencia iránti érdeklődésnek. Azóta szinte folyamatosan jelennek meg olyan előrejelzések, amelyek jelentős munkaerőpiaci átalakulást vetítenek előre.
Forrás: jaylatta.net
Korábbi cikkeinkben már részletesen foglalkoztunk azzal, hogy a fejlett nyelvi modellek milyen mértékben növelhetik a termelékenységet. Arról is beszéltünk, hogy jelenlegi formájukban miért korlátozott a használhatóságuk a tőzsdei előrejelzésekben, hogyan működnek ezek az algoritmusok, illetve miért fordulhat elő, hogy hibás válaszokat adnak.
A kapcsolódó elemzéseket itt találod:
- A mesterséges intelligencia lesz a gazdasági növekedés motorja?
- Miért nem tud a mesterséges intelligencia felülteljesíteni a tőzsdén?
- Hogyan működik a mesterséges intelligencia?
- Miért téved és hibázik a mesterséges intelligencia?
A munkaerőpiaccal kapcsolatban rendszeresen találkozunk olyan hírekkel, amelyek szerint az AI miatt munkahelyek milliói kerülhetnek veszélybe. Például:
- OECD: Magyarországon fenyegetheti a legtöbb állást a mesterséges intelligencia
- A mesterséges intelligencia miatt 300 millió munkahely van veszélyben
Ezek az előrejelzések gyakran azt vizsgálják, hogy az egyes foglalkozások feladatainak mekkora része automatizálható. Fontos azonban megkülönböztetni az automatizálhatóságot a tényleges munkahelyvesztéstől. Ha egy munkakör feladatainak egy része elvégezhető mesterséges intelligenciával, abból még nem következik automatikusan, hogy az adott állás megszűnik.
A teljes társadalom szempontjából ráadásul a nettó munkaerőpiaci hatás számít. Megszűnhetnek bizonyos állások, miközben más területeken új munkahelyek jönnek létre. Ha az új állások száma meghaladja a megszűnőkét, akkor az összesített foglalkoztatási hatás akár pozitív is lehet.
Sajnos azonban az átalakulás ebben az esetben sem problémamentes. A megszűnő és az újonnan létrejövő állások eltérő készségeket igényelhetnek. Emiatt az átképzés, a munkavállalók alkalmazkodása és a földrajzi mobilitás is fontos szerepet kap. Ezek a folyamatok a költségvetésre, az oktatási rendszerre, a szociális kiadásokra és végső soron a teljes gazdaságra is hatással lehetnek.
Mit mutatnak az empirikus kutatások?
A témában fontos korai vizsgálatot Michael Webb készített 2020-ban. A kutatás a szoftverek, a robotika és a mesterséges intelligencia munkaerőpiaci kitettségét vizsgálta.
A tanulmány egyik fontos eredménye, hogy a különböző technológiák eltérő munkavállalói csoportokat érintenek. A robotizáció nagyobb mértékben kapcsolódik az alacsonyabb képzettséget igénylő munkákhoz, a szoftverek hatása a közepes képzettséget igénylő feladatoknál erősebb, miközben a mesterséges intelligencia a magasabb képzettséget igénylő foglalkozások széles körét is érintheti.
Megfigyelhető azonban, hogy a technológiának való kitettség ebben az esetben sem egyenlő a munkahely megszűnésével. A mérőszámok azt mutatják, hogy egy foglalkozás feladatai milyen mértékben hozhatók kapcsolatba az adott technológiával.
Az alábbi ábrán az iparág robotikának való kitettsége és a foglalkoztatottság, illetve a bérek közötti kapcsolat látható az 1980 és 2010 közötti időszakban. A vizsgált mintában a robotikának nagyobb mértékben kitett iparágakban alacsonyabb foglalkoztatottság és alacsonyabb bérek figyelhetők meg. Hasonló kapcsolat látható a szoftvereknek való kitettség esetében is.
Forrás: Michael Webb
Webb azt is megvizsgálta, hogy az AI-kitettség miként kapcsolódik az eltérő jövedelmű munkavállalók keresetéhez. Az eredmények alapján jelentős különbségek figyelhetők meg a jövedelmi csoportok között. Az alacsonyabb keresetű munkavállalóknál negatívabb kapcsolat jelenik meg, míg a magas jövedelmű foglalkozások egy részében pozitív kapcsolat látható.
Forrás: Michael Webb
Webb vizsgálatában a szoftverek, a robotika és az AI hatásait próbálta elkülöníteni. Edward Felten és szerzőtársai ezzel szemben közvetlenül a mesterséges intelligenciának való foglalkozási kitettséget vizsgálták. Az eredmények szintén arra utalnak, hogy az AI munkaerőpiaci hatása jelentősen eltérhet foglalkozások, képzettségi szintek és munkavállalói csoportok között.
Útmutató a bizonyítékon alapuló befektetéshez
Feliratkozás után elküldjük „A bizonyítékon alapuló befektetés alapjai” című útmutatónkat, amely empirikus kutatások alapján mutatja be, mi működik és mi nem a részvénypiacon hosszú távon.
Emellett értesítést kapsz az új, adatokra és tudományos vizsgálatokra épülő elemzéseinkről.
AI és foglalkoztatottság 16 európai országban
Egy másik kutatás 16 európai ország adatait vizsgálta a 2011 és 2019 közötti időszakban. A szerzők azt elemezték, hogyan kapcsolódik az új technológiáknak való kitettség a foglalkoztatottság és a bérek változásához.
Az alábbi grafikonon országonként jelentős eltérések láthatók. Az összesített eredmények szerint pozitív kapcsolat figyelhető meg az AI-kitettség és a foglalkoztatottság változása között. A bérek esetében viszont nem mutatható ki hasonlóan egyértelmű összefüggés.
Fontos hozzátenni, hogy ezekből az eredményekből óvatosan lehet oksági következtetéseket levonni. Az AI-kitettség és a foglalkoztatottság együttmozgása önmagában még nem bizonyítja, hogy a foglalkoztatás változását kizárólag a mesterséges intelligencia okozta.
Forrás: New technologies and jobs in Europe
A fenti grafikon a Webb-féle kitettségi mutató alapján kapott eredményeket mutatja. Az alábbi ábrán a Felten és szerzőtársai által kialakított mérőszámmal végzett számítás látható. Itt is pozitív kapcsolat jelenik meg az AI-kitettség és a foglalkoztatottság változása között.
Forrás: New technologies and jobs in Europe
A szoftvereknek való kitettség esetében ezzel szemben az összesített munkaerőpiaci kapcsolat negatív volt.
Forrás: New technologies and jobs in Europe
Összegezve a fentieket, az AI-nak való nagyobb kitettség együtt járhat a foglalkoztatottság változásával, de jelentős eltérések vannak az országok és a munkavállalói csoportok között. A vizsgált országok többségében pozitív kapcsolat figyelhető meg a foglalkoztatottsággal, miközben a bérekre vonatkozó eredmények jóval kevésbé egyértelműek.
Az országok közötti eltérések hátterében több tényező állhat. A képzettebb munkaerő, a fejlett digitális infrastruktúra, a vállalatok technológiai felkészültsége és a rugalmasabb munkaerőpiac egyaránt megkönnyítheti az új technológiák alkalmazását. Azokban a gazdaságokban, ahol az új állások létrejötte lassabb, az alkalmazkodás is hosszabb ideig tarthat.
Tegyük a fentiekhez hozzá, hogy ezek a vizsgálatok múltbeli adatokból dolgoztak. A 16 európai országot vizsgáló kutatás legfrissebb adatai 2019-ből származnak. A ChatGPT és az új generatív AI-rendszerek 2022 utáni elterjedésének hatása ezért még nincs jelen ezekben az eredményekben. A korábbi tapasztalatok hasznos támpontot adnak, de a következő évek munkaerőpiaci folyamatait nem lehet egyszerűen ezekből az adatokból kivetíteni.
Mitől függ, hogy az AI munkahelyeket szüntet meg vagy teremt?
Acemoglu (2024) szerint a technológiai újítások munkaerőpiaci hatásának megértéséhez érdemes különválasztani a munkát kiegészítő és a munkát helyettesítő technológiákat.
A munkát kiegészítő technológiák növelik a dolgozók termelékenységét. Ilyen lehet egy tervezőszoftver, egy korszerű diagnosztikai eszköz vagy akár egy olyan AI-rendszer, amely gyorsabban elvégzi az információfeldolgozás egy részét. Ebben az esetben az emberi munka továbbra is szükséges, de ugyanannyi idő alatt több feladat végezhető el.
A munkát helyettesítő technológiák ezzel szemben olyan részfeladatokat automatizálnak, amelyeket korábban emberek végeztek. Az összeszerelő gépsorok, az automaták és az ipari robotok jó példát jelentenek erre.
A helyettesítés azonban önmagában még nem jelenti azt, hogy a teljes gazdaságban kevesebb munkahely lesz. Ha egy technológia jelentősen csökkenti a termelési költségeket, olcsóbbá válhatnak a termékek. Az alacsonyabb ár növelheti a keresletet, ami nagyobb termelési kapacitást tehet szükségessé. A vállalatoknál ráadásul számos olyan feladat marad, amelyet nehéz automatizálni.
Ahogy fentebb beszéltünk róla, a hatás a teljes gazdaságban is továbbterjedhet. Ha a termékek és szolgáltatások olcsóbbá válnak, a háztartásoknak több elkölthető jövedelmük marad. Ez új keresletet generálhat, amely más ágazatokban hozhat létre munkahelyeket. A technológiai változás munkaerőpiaci hatása ezért három fő csatornán keresztül jelenhet meg:
- egyes munkafeladatok automatizálhatók és emberi munka váltható ki,
- a technológia növelheti az egy dolgozóra jutó termelékenységet,
- az alacsonyabb költségek és az új termékek új keresletet és új állásokat hozhatnak létre.
A problémák akkor erősödhetnek fel, ha az automatizáció munkahelyeket szüntet meg, miközben a termelékenységi és keresleti hatások gyengék maradnak. Ebben az esetben a kieső állásokat kevés új munkahely ellensúlyozza.
Az elmúlt évtizedek adatai arra is utalnak, hogy a technológiai fejlődés hatása nem egyformán oszlik meg a társadalomban. Az alábbi ábrán az alacsonyabb iskolai végzettségű munkavállalók reálbérének növekedése az 1970-es évektől jelentősen lassul. A felsőfokú végzettséggel rendelkezők reálbére hosszabb időn keresztül kedvezőbben alakult.
Forrás: Acemoglu (2019)
A foglalkoztatás szerkezete szintén jelentősen változott. Az alábbi ábrán az látható, hogy az 1989 és 1999 közötti időszakban csökkent a közepes képzettséget igénylő állások aránya, miközben az alacsonyabb és magasabb képzettséget igénylő foglalkozások aránya emelkedett. A 2000-es évek után a folyamat módosult, de a közepes képzettségű állások arányának visszaszorulása továbbra is megfigyelhető.
Forrás: Acemoglu (2019)
Hasonló folyamat több fejlett gazdaságban is megfigyelhető. Az automatizáció és a globalizáció több közepes képzettséget igénylő rutinfeladatot érintett, miközben más szolgáltatások és magasabb képzettséget igénylő foglalkozások jelentősége növekedett.
Forrás: Acemoglu (2019)
A munkahelyek megszűnésének mértéke ugyanakkor a korábbi automatizációs hullámok során összességében kisebb volt annál, mint amit a legpesszimistább előrejelzések sugalltak. Az ipari robotok térnyerése egyes térségekben és iparágakban kimutatható foglalkoztatási és bérhatásokkal járt, miközben az Egyesült Államok teljes foglalkoztatottsága hosszabb távon tovább emelkedett.
Ebben fontos szerepe volt az új iparágak és új foglalkozások létrejöttének. A technológiai fejlődés tehát egyszerre szüntethet meg korábbi munkafeladatokat és hozhat létre újakat. Dorn és Autor (2013) ugyanakkor arra mutat rá, hogy az új munkahelyek jelentős része a szolgáltatásokban jött létre. Ide tartozhat a vagyonvédelem, a gyermekfelügyelet, az idősgondozás, a vendéglátás és számos más személyes szolgáltatás. Így a foglalkoztatottság növekedése mellett a munkaerőpiac szerkezete is jelentősen átalakulhat.
Acemoglu szerint a jövő egyik kulcskérdése az lesz, hogy az új technológiák milyen mértékben képesek valódi termelékenységnövekedést létrehozni. Ha az AI segítségével érdemben csökkenthetők a költségek és növelhető a termelés, akkor a közvetett keresleti hatások is erősebbek lehetnek. Ezzel kapcsolatban nagyon eltérő előrejelzésekkel találkozhatunk. Az AI-iparág számos szereplője jelentős termelékenységi fordulatot vár. Az empirikus és makrogazdasági modellekre épülő becslések gyakran ennél mérsékeltebb hatást jeleznek.
A pesszimistább álláspontot képviseli például Gordon (2016). Érvelése szerint a termelékenység növekedési üteme az elmúlt évtizedekben jelentősen elmaradt az 1930 és 1970 közötti időszakban tapasztalt szinttől.
Forrás: Gordon (2016)
Acemoglu várakozása ennél mérsékeltebb. Szerinte az AI termelékenységi hatása megjelenhet a makrogazdasági adatokban, de a folyamat lassabb lehet annál, mint amit a technológia gyors fejlődése alapján elsőre gondolnánk. Ezt az autók fejlődésének példájával szemlélteti. A gépjárművek technológiai színvonala az elmúlt évtizedekben rengeteget javult, az A pontból B pontba történő eljutás hatékonysága azonban ennél jóval kisebb mértékben változott. A közlekedési szabályok, az utak kapacitása, a forgalom és más intézményi tényezők korlátozzák, hogy a technológiai fejlődés teljes hatása megjelenjen.
Hasonló korlátok az AI esetében is megjelenhetnek. A vállalati folyamatok átalakítása, az adatvédelem, a szabályozás, az emberi ellenőrzés és a munkavállalók képzése mind lassíthatja az új technológia elterjedését.
Mit mutatnak a globális robotizációs adatok?
A témában megjelent egyik újabb tanulmány 145 ország adatai alapján vizsgálta a robotizáció és a munkanélküliség kapcsolatát.
A kutatók külön elemezték az ipari és a szolgáltató robotokat. Az eredmények szerint az ipari robotok nagyobb elterjedtsége magasabb munkanélküliséggel jár együtt, míg a szolgáltató robotok esetében nem találtak statisztikailag kimutatható kapcsolatot. A becslések arra is utalnak, hogy az összefüggés erősebb lehet azokban az országokban, ahol a termelés nagyobb arányban épül rutinfeladatokra. Ilyen lehet például az összeszerelő iparágakra erősebben támaszkodó gazdaság.
A tanulmány egyes modelljeiben egy szórásnyi növekedés az ipari robotizációban jelentős munkanélküliségi változással jár együtt. Ezeket a becsléseket azonban óvatosan kell értelmezni. A számított hatás függ a modellspecifikációtól, a vizsgált országoktól, a mérési módszertől és attól is, hogy milyen egyéb gazdasági tényezőket vesznek figyelembe. A növekvő munkanélküliségből szintén nem következik, hogy a robotizáció csökkenti a gazdasági teljesítményt. Az automatizáció növelheti a termelékenységet és a vállalati profitot, miközben egyes munkavállalói csoportok számára alkalmazkodási nehézségeket okozhat.
Sajnos azonban az alkalmazkodás időigényes. A rutinfeladatokat végző dolgozók átképzése költséges lehet, és az újonnan létrejövő állások sok esetben eltérő képzettséget igényelnek. Emiatt ugyanaz a technológiai változás egyszerre növelheti a termelékenységet és okozhat átmeneti munkaerőpiaci problémákat.
Az alábbi grafikon a robotállomány várható növekedését szemlélteti. A becslés szerint 2016 és 2030 között a robotállomány 13 millióról közel 57 millióra nőhet.
Fontos azonban, hogy a 2030-ra vonatkozó érték előrejelzés, ezért nem kezelhető ugyanúgy, mint a múltbeli megfigyelt adat. Az ábra elsősorban azt szemlélteti, hogy az automatizáció terjedésének üteme a következő években is gyors maradhat.
Forrás: SSRN
Mely szakmák vannak leginkább kitéve az AI-nak?
Eloundou és szerzőtársai (2023) az O*NET 27.2 adatbázis segítségével 1016 foglalkozást és összesen 19 265 munkafeladatot vizsgáltak. A kutatók azt mérték fel, hogy a nyelvi modellek milyen mértékben képesek felgyorsítani az egyes feladatok elvégzését. A vizsgálatban azt tekintették érdemi kitettségnek, ha egy nyelvi modell használata legalább 50 százalékkal csökkentheti egy feladat elvégzéséhez szükséges időt.
Ez fontos különbség. A tanulmány nem azt becsüli közvetlenül, hogy hány ember veszíti el a munkahelyét. Azt méri, hogy egy adott foglalkozás feladatainak mekkora része végezhető gyorsabban a fejlett nyelvi modellek segítségével. A magas AI-kitettség többféle következménnyel járhat. Egyes feladatok automatizálhatók, más esetekben a dolgozó ugyanannyi idő alatt több munkát tud elvégezni. Elképzelhető az is, hogy a munkakör tartalma változik meg, miközben maga a foglalkozás fennmarad.
Az eredmények szerint az amerikai munkavállalók mintegy 80 százaléka olyan foglalkozásban dolgozik, ahol legalább egy részfeladat elvégzésében használható fejlett nyelvi modell. A munkavállalók körülbelül 19 százaléka olyan foglalkozásban dolgozik, ahol a részfeladatok több mint felét érintheti az LLM-ek alkalmazása.
Ez jelentős technológiai kitettséget mutat. A gyakorlati hatás azonban attól is függ, milyen gyorsan építik be a vállalatok ezeket a rendszereket a munkafolyamatokba. Az emberi ellenőrzés szükségessége, a hibázás kockázata, az adatbiztonság és a vállalatok technológiába vetett bizalma mind lassíthatja az alkalmazást. A következő táblázatban azok a foglalkozások láthatók, amelyeknél a vizsgálat szerint a munkafeladatok nagyobb része érintett.
Forrás: Eloundou et al. (2023)
A fentiek magyarul:
- Tolmácsok és fordítók
- Felméréskutatók
- Költők, szövegírók és kreatív írók
- Állattudósok
- PR-szakemberek
- Írók és szerzők
- Matematikusok
- Adókészítők
- Pénzügyi kvantitatív elemzők
- Web- és digitális interfész-tervezők
- Levelezőirodai ügyintézők
- Blockchain mérnökök
- Bírósági tudósítók és szinkrontolmácsok
- Korrektorok és másolatkijelölők
- Hírelemzők, riporterek és újságírók
- Klinikai adatmenedzserek
- Éghajlatváltozási politikai elemzők
- Jogi titkárok és adminisztratív asszisztensek
Összességében az információfeldolgozással kapcsolatos foglalkozások kitettsége magasabb. A feldolgozóipar, a mezőgazdaság és a bányászat számos fizikai feladatot tartalmaz, ezért a jelenlegi nyelvi modellek közvetlen hatása ezekben az ágazatokban kisebb.
Érdekes eredmény, hogy a magasabb iskolai végzettséget igénylő foglalkozások kitettsége sok esetben nagyobb. Hasonló kapcsolat figyelhető meg a kereseteknél is. A magasabb átlagkeresettel járó foglalkozások között számos olyan munkakör található, amely jelentős mennyiségű szövegfeldolgozást, programozást, adatelemzést vagy információfeldolgozást tartalmaz.
Megfigyelhető azonban, hogy a magas kitettség itt sem feltétlenül jelent magas munkahelyvesztési kockázatot. Egy pénzügyi elemző, programozó vagy jogász esetében például az AI gyorsíthatja a munkavégzés egy részét, miközben az ellenőrzés, a döntéshozatal és a felelősség továbbra is emberi feladat marad.
Összegzés
A jelenlegi kutatások alapján a mesterséges intelligencia és az automatizáció eddig nem vezetett általános, nettó tömeges munkanélküliséghez. Ez azonban nem jelenti azt, hogy az egyes ágazatokban és munkavállalói csoportokban ne lehetne jelentős a hatás.
Az ipari robotizáció egyes vizsgálatok szerint magasabb munkanélküliséggel és alacsonyabb bérekkel járhat együtt, főként azokban a gazdaságokban, ahol nagy szerepet kapnak a rutinfeladatok. Az AI esetében viszont több európai vizsgálat pozitív kapcsolatot talált a technológiai kitettség és a foglalkoztatottság között.
Ahogy fentebb beszéltünk róla, az egyik legfontosabb kérdés az lesz, hogy az AI mennyivel növeli a termelékenységet. Ha a technológia jelentősen csökkenti a vállalatok költségeit, növeli a kibocsátást és új keresletet hoz létre, akkor a megszűnő munkafeladatok mellett új állások is megjelenhetnek.
A másik kulcskérdés az alkalmazkodás sebessége. A technológia gyorsan változhat, miközben az oktatási rendszer, a munkaerő képzettsége és a vállalati folyamatok ennél lassabban alkalmazkodnak. Emiatt rövid és középtávon jelentős különbségek alakulhatnak ki országok, ágazatok és munkavállalói csoportok között.
Befektetői szempontból ezért önmagában kevés információt jelent, hogy egy vállalat mesterséges intelligenciát használ. Sokkal fontosabb kérdés, hogy az AI bevezetése mérhető termelékenységnövekedést, költségcsökkenést vagy új bevételi lehetőséget eredményez-e.
Tegyük a fentiekhez hozzá, hogy egy technológia gyors terjedése és gazdasági értékteremtése két különböző dolog. Az AI használata önmagában még nem garantál magasabb profitot. A vállalati verseny, az implementáció költsége, az infrastruktúra, az adatminőség és a munkafolyamatok átalakítása egyaránt meghatározhatja, hogy végül mely cégek profitálnak a technológiai változásból.
A következő években ezért érdemes azt figyelni, hogy mely ágazatokban jelenik meg tényleges, mérhető termelékenységnövekedés, hogyan változik az egy dolgozóra jutó kibocsátás, és milyen új munkakörök jönnek létre. Ezekből az adatokból sokkal többet megtudhatunk majd az AI gazdasági hatásáról, mint a munkahelyek megszűnéséről szóló hangzatos előrejelzésekből.
Kapcsolódó témák: