Фьючерсы
Доступ к сотням фьючерсов
TradFi
Золото
Одна платформа мировых активов
Опционы
Hot
Торги опционами Vanilla в европейском стиле
Единый счет
Увеличьте эффективность вашего капитала
Демо-торговля
Введение в торговлю фьючерсами
Подготовьтесь к торговле фьючерсами
Фьючерсные события
Получайте награды в событиях
Демо-торговля
Используйте виртуальные средства для торговли без риска
Запуск
CandyDrop
Собирайте конфеты, чтобы заработать аирдропы
Launchpool
Быстрый стейкинг, заработайте потенциальные новые токены
HODLer Airdrop
Удерживайте GT и получайте огромные аирдропы бесплатно
Pre-IPOs
Откройте полный доступ к глобальным IPO акций
Alpha Points
Торгуйте и получайте аирдропы
Фьючерсные баллы
Зарабатывайте баллы и получайте награды аирдропа
Инвестиции
Simple Earn
Зарабатывайте проценты с помощью неиспользуемых токенов
Автоинвест.
Автоинвестиции на регулярной основе.
Бивалютные инвестиции
Доход от волатильности рынка
Мягкий стейкинг
Получайте вознаграждения с помощью гибкого стейкинга
Криптозаймы
0 Fees
Заложите одну криптовалюту, чтобы занять другую
Центр кредитования
Единый центр кредитования
Только что заметил кое-что, что давно меня беспокоило в всей этой истории с ИИ, которую все продолжают продвигать. Разрыв между заявлениями руководителей высшего звена и реальной ситуацией на местах становится всё труднее игнорировать.
Итак, вот в чем дело. Пока венчурные капиталисты, такие как Марк Андреесен, продолжают твитить, что опасения по поводу потери рабочих мест из-за ИИ преувеличены, реальные данные о занятости рассказывают другую историю. В марте в США было добавлено 178 000 новых рабочих мест, что звучит неплохо, пока не копнешь чуть глубже и не узнаешь, куда именно эти рабочие места пошли. Здравоохранение заняло 76 000, строительство — 26 000, транспорт — 21 000. А что с технологическим сектором? Проектирование компьютерных систем потеряло 13 000 рабочих мест. Вот вам влияние ИИ на занятость, происходящее в реальном времени.
Goldman Sachs даже подсчитал конкретную цифру: за последний год ИИ сокращал 16 000 рабочих мест в месяц. И больше всего страдают начальные позиции. Набор новых выпускников снизился на 50% по сравнению с допандемийными уровнями. Дверь, которая раньше широко открывалась для свежей крови, сейчас едва приоткрыта.
Но вот что интересно. Руководители всё ещё в основном настроены оптимистично по поводу ИИ. Согласно Harvard Business Review, 80% лидеров заявляют, что используют ИИ еженедельно, и 74% утверждают, что получают положительные результаты. В то же время 43% работников говорят, что их работа стала более разочаровывающей с тех пор, как внедрили ИИ.
Почему возникает разрыв? Одна из причин: на каждые 10 часов повышения эффективности, которые якобы дает ИИ, почти четыре часа тратится на исправление его ошибок. Workday выяснил, что только 14% людей действительно достигают положительного результата от использования ИИ. Остальные сталкиваются с так называемым «мусором ИИ» — отполированным контентом без содержания, который нагружает коллег когнитивной работой. 41% работников сталкивались с этим, тратя по два часа на переделку каждого задания.
Но главный вывод из Harvard Business Review: руководители используют ИИ для стратегического планирования, где он действительно показывает хорошие результаты. Они видят победы. А вот в хаотичных повседневных операциях, сложных рабочих процессах, командах с разным уровнем технических навыков или работе, которая должна быть не только быстрой, но и точной, — ИИ разваливается. Когда он дает сбой, обычно только операционные работники вынуждены его исправлять.
Итак, влияние ИИ на занятость меняет рынок труда, в то время как руководители радуются росту производительности, который на самом деле не просачивается вниз. Сам OpenAI признал этот разрыв и выпустил предложения по политике для его устранения, предупредив, что без соответствующего регулирования мы можем столкнуться с долгосрочным ущербом для работников. Совсем не то оптимистичное настроение, которое царит в соцсетях.
Разрыв между обещаниями и реальностью стоит учитывать. Это не только о числах рабочих мест — это о том, как технологии реально меняют работу так, что цифры еще полностью не отражают.