Anthropic только что выпустила «Отчет о захвате рабочих мест ИИ»: чем выше уровень образования, тем больше «захватывают»

Автор оригинала: Xin Zhi Yuan

Ваша «ценность» в работе постепенно уходит к AI. Последний доклад Anthropic раскрывает противоинтуитивную правду: чем сложнее задача, измеряемая по образовательному уровню, тем быстрее развивается AI. В отличие от прямой замены, более страшным является «деградация навыков» — AI забирает у вас удовольствие от размышлений, оставляя только рутинную работу. Но данные указывают на единственный выход: умение сотрудничать с человеком и машиной, что увеличит ваши шансы в десять раз. В эпоху избытка вычислительных мощностей это — руководство по выживанию, которое вы обязаны понять.

Вчера Anthropic опубликовали на официальном сайте «Отчёт об экономическом индексе».

Доклад не только фокусируется на том, что люди делают с помощью AI, но и на том, в какой степени AI действительно заменяет человеческое мышление.

В этот раз они ввели новую концепцию, называемую «Экономические базовые элементы» (Economic Primitives), пытаясь количественно оценить сложность задач, требуемый уровень образования и автономность AI.

Обратная сторона данных показывает гораздо более сложное будущее рынка труда, чем простая «теория безработицы» или «утопия».

Чем сложнее задача, тем быстрее AI её решает

В нашем традиционном восприятии машины обычно хороши в повторяющейся, простой работе, а в сферах, требующих глубоких знаний, выглядят неуклюже.

Но данные Anthropic дают противоположный вывод: чем сложнее задача, тем сильнее ускорение, которое даёт AI.

В отчёте показано, что для задач, понятных при уровне образования не ниже средней школы, Claude способен увеличить скорость работы в 9 раз;

а при повышении сложности до уровня университетского образования этот коэффициент ускорения сразу же достигает 12.

Это означает, что сферы, где раньше требовалось часы размышлений человека, сейчас — наиболее прибыльные для AI.

Даже учитывая вероятность ошибок AI в виде галлюцинаций, вывод остаётся неизменным: взрыв эффективности при решении сложных задач полностью компенсирует издержки на исправление ошибок.

Это объясняет, почему сейчас программисты и финансовые аналитики всё больше зависят от Claude, — ведь в сферах высокой интеллектуальной плотности эффект рычага AI наиболее силён.

19 часов: «новый закон Мура» для человеко-машинного сотрудничества

Самые поразительные данные в отчёте — это тестирование «выносливости» AI (длительности выполнения задач, Task horizons, при 50% вероятности успеха).

Стандартные тесты, такие как METR (Model Evaluation & Threat Research), показывают, что современные топ-модели (например, Claude Sonnet 4.5) при выполнении задач, требующих 2 часов человеческого времени, показывают успех менее 50%.

Но в реальных данных Anthropic этот временной порог значительно растянут.

В коммерческих сценариях API Claude способен сохранять более 50% успеха при задачах, требующих около 3,5 часов работы.

А в диалоговом интерфейсе Claude.ai этот показатель удивительно вырос до 19 часов.

Почему такой разрыв? Секрет в «человеческом» участии.

Стандартные тесты — это когда AI один сталкивается с экзаменом, а в реальности пользователь разбивает сложный проект на множество мелких шагов, постоянно корректируя курс через обратную связь.

Этот рабочий процесс совместной работы увеличивает (при 50% успехе) максимально допустимую длительность задачи с 2 до примерно 19 часов — почти в 10 раз.

Возможно, именно так будет выглядеть будущее труда: не когда AI делает всё сам, а когда человек научится управлять им, чтобы «пробежать марафон».

Мир на сгибе: бедные учатся знаниям, богатые — производству

Если поднять взгляд на глобальный уровень, мы увидим ясную и немного ироничную «кривую принятия».

В развитых странах с высоким ВВП на душу населения AI уже глубоко интегрирован в производительность и личную жизнь.

Люди используют его для написания кода, составления отчётов и даже планирования путешествий.

А в странах с низким ВВП основная роль Claude — «учитель», сосредоточенный на домашних заданиях и образовательной поддержке.

Помимо разницы в богатстве, это отражение технологического разрыва.

Anthropic сообщает, что они сотрудничают с правительством Руанды, чтобы помочь людям перейти от простого «обучения» к более широкому применению.

Потому что без вмешательства AI может стать новой преградой: богатые используют его для экспоненциального увеличения производства, а бедные всё ещё используют для повторения базовых знаний.

Тревога на рынке труда: «дегуманизация» и призраки

Самая спорная и опасная часть отчёта — обсуждение «дегуманизации» (Deskilling).

Данные показывают, что задачи, покрываемые Claude, в среднем требуют 14,4 лет образования (эквивалентно колледжу), что значительно выше среднего уровня в экономике — 13,2 лет.

AI систематически устраняет «высокоинтеллектуальную» часть работы.

Для технических писателей или туристических агентов это может стать катастрофой.

AI берёт на себя анализ отраслевых трендов, планирование сложных маршрутов — всё, что требует «ума», — а человеку остаётся только рисовать эскизы, вести учёт и заниматься рутинной работой.

Ваша работа всё ещё есть, но «ценность» её уходит.

Конечно, есть и те, кто выигрывает.

Например, менеджеры по недвижимости: когда AI справляется с бухгалтерией и сравнением контрактов, они могут сосредоточиться на переговорах с клиентами и управлении заинтересованными сторонами — это своего рода «повышение квалификации» (Upskilling).

Anthropic осторожно отмечают, что это лишь прогноз на основе текущих данных, а не неизбежное будущее.

Но тревожный звонок уже прозвучал.

Если ваша основная конкурентоспособность — обработка сложной информации, вы находитесь в эпицентре шторма.

Возвращение производительности к «золотым векам»?

И напоследок — макроэкономическая перспектива.

Anthropic скорректировали свои прогнозы по росту производительности труда в США.

После исключения ошибок и неудач AI они ожидают, что в ближайшие десять лет AI будет ежегодно повышать производительность на 1,0–1,2%.

Это примерно на треть меньше предыдущей оценки в 1,8%, но не стоит недооценивать этот 1-процентный прирост.

Он способен вернуть рост производительности США к уровням конца 1990-х — эпохи интернет-бумов.

И это только при моделях на ноябрь 2025 года. С появлением Claude Opus 4.5 и «усиленного режима» (когда люди не пытаются полностью переложить работу на AI, а используют его более умно) этот показатель имеет огромный потенциал для роста.

Заключение

Перелистывая весь отчёт, самое поразительное — не то, насколько AI стал сильнее, а насколько быстро адаптируется человек.

Мы переживаем переход от «пассивной автоматизации» к «активному усилению».

В этой трансформации AI — как зеркало: он берёт на себя те задачи, которые требуют высокого уровня образования и логического мышления, заставляя нас искать те ценности, которые невозможно количественно измерить.

В эпоху избытка вычислительных мощностей самая редкая способность человека — не искать ответы, а уметь правильно ставить вопросы.

Источник: