OpenAI 900 profesi riset membantah kepanikan PHK AI: 18% kelompok berisiko tinggi justru paling stabil? Ada apa ini

OpenAI tentang Lebih dari 900 Profesi Merilis Penelitian Baru, Kesimpulan Lebih Optimis dari yang Diperkirakan Kebanyakan Orang. Pekerjaan dengan risiko otomatisasi tinggi seperti entri data, pembukuan, layanan pelanggan (mengisi 18% dari total pekerjaan), tingkat pengangguran mereka justru meningkat lebih lambat dibandingkan pekerjaan berisiko rendah.
（Latar belakang: DWF Ventures: AI telah menguasai 19% volume transaksi DeFi, tetapi dalam transaksi kompleks performa kurang dari seperlima manusia）
（Tambahan latar belakang: Perplexity Personal Computer resmi diluncurkan: AI mengambil alih Mac lokal, $200 biaya bulanan dibuka untuk pengguna Max）

Daftar Isi Artikel

Toggle

• Apakah pekerjaan kelompok risiko tinggi justru paling stabil?
• Indeks permintaan yang tumbuh menelan tekanan pengurangan karyawan
• Kelompok risiko tinggi hanya menggunakan seperempat kemampuan teori AI, dampak nyata belum dimulai

18% dari profesi diklasifikasikan oleh OpenAI sebagai berisiko tinggi otomatisasi, tetapi kelompok ini tidak yang pertama kehilangan pekerjaan, malah mereka yang paling lambat kena dampak? Ini adalah pandangan dari laporan penelitian tentang 900 profesi yang dirilis OpenAI pada tanggal 16, dan juga bagian dari laporan ini yang membuat orang terkejut setelah membacanya.（Atau mungkin ini sengaja dipilih untuk menunjukkan sudut pandang yang menguntungkan AI?）

Petugas entri data, akuntan, petugas layanan pelanggan, ketiga kategori profesi ini lama dikaitkan dengan argumen bahwa AI akan menggantikan mereka. Tapi laporan OpenAI menunjukkan bahwa mereka sudah menggunakan AI untuk sekitar tiga kali lipat jumlah tugas dibandingkan profesi lain, dan tingkat kenaikan penganggurannya justru lebih lambat daripada profesi berisiko rendah tersebut.

Apakah pekerjaan kelompok risiko tinggi justru paling stabil?

Laporan OpenAI tahun 2023 sebelumnya memicu diskusi luas, dengan kritik utama bahwa laporan tersebut hanya mengukur “tingkat paparan risiko”, tanpa menindaklanjuti data penggunaan nyata dan data pengangguran. Pada laporan baru tanggal 16 April ini, kedua dimensi tersebut ditambahkan, dan kesimpulannya hampir berbalik arah.

Gambaran empat kategori adalah sebagai berikut:

• 18% adalah kelompok risiko otomatisasi tinggi (entri data, pembukuan, layanan pelanggan)
• 46% adalah kelompok dampak minimal (guru, pekerja rumah tangga, dll)
• 24% adalah kelompok pengurangan tenaga kerja tetapi tetap membutuhkan dominasi manusia
• 12% adalah kelompok ekspansi (pengembangan perangkat lunak, dll).

Namun “risiko otomatisasi tinggi” tidak sama dengan “pekerjaan akan direbut”. OpenAI memberikan contoh kontra dari studi mereka sendiri. Kelompok risiko tinggi justru bukan yang paling dulu keluar dari pekerjaan, malah mereka adalah dari kalangan pekerja yang paling banyak menggunakan AI saat ini.

Indeks permintaan yang tumbuh menelan tekanan pengurangan karyawan

Argumen laporan ini adalah karena ketika AI membuat suatu layanan menjadi lebih murah dan lebih cepat, pasar terhadap layanan tersebut biasanya akan mengalami pertumbuhan eksponensial, sehingga tekanan pengurangan karyawan akibat efisiensi justru tertutupi.

Contohnya: dalam pemrograman, biaya menulis kode menurun, permintaan pasar terhadap kode melonjak, malah memperbesar skala posisi pengembang perangkat lunak, yang menjadi penyebab utama 12% kelompok ekspansi.

Singkatnya: pertumbuhan indeks permintaan menelan efisiensi yang ditingkatkan, ini adalah inti dari laporan ini.

Kelompok risiko tinggi hanya menggunakan seperempat kemampuan teori AI, dampak nyata belum dimulai

Namun buffer tidak sama dengan keamanan permanen. Laporan menunjukkan bahwa saat ini, para pekerja di profesi berisiko tinggi otomatisasi hanya menggunakan kurang dari seperempat kemampuan teori AI. Dengan kata lain, ujian tekanan sebenarnya belum datang.

DWF Ventures baru saja merilis pada 17 April bahwa AI telah menguasai 19% volume transaksi DeFi, tetapi dalam transaksi kompleks performanya masih kurang dari seperlima manusia. Lebih banyak pekerjaan, penggantian lebih sedikit, laporan OpenAI ini membawa skenario yang sama ke panggung yang lebih besar dari 900 profesi, memberi sinyal serupa: tingkat kedalaman AI jauh lebih tinggi dari yang diperkirakan orang, tetapi tingkat penggantian masih terbatas oleh batas kemampuan.

Jika tingkat penggunaan terus meningkat, atau batas kemampuan AI dengan cepat bergeser ke luar, keseimbangan yang saat ini didukung oleh elastisitas konsumsi bisa saja terganggu. Buffer kelompok risiko tinggi memang nyata, tetapi dibangun di atas asumsi bahwa pertumbuhan permintaan terus mengejar peningkatan efisiensi, dan asumsi ini tidak menjamin akan selalu berlaku.