Anthropic щойно опублікував «Звіт про захоплення робочих місць ШІ»: чим вищий рівень освіти, тим більше «захоплюють»

Автор оригіналу: 新智元

Ваша «цінність роботи» справді втрачає свою вагу через AI. Останній звіт Anthropic розкриває протилежну інтуїтивну правду: чим складніше завдання, виміряне за кількістю років освіти, тим швидше AI його прискорює. Порівняно з прямою заміною, більш страшним є «денавчання» — AI забирає у вас задоволення від мислення, залишаючи лише рутинну роботу. Але дані також вказують на єдиний вихід: розуміння людсько-машної співпраці може збільшити ваш шанс у 10 разів. У цю епоху надлишку обчислювальної потужності це — посібник з виживання, який ви мусите зрозуміти.

Вчора Anthropic опублікували на своєму офіційному сайті «Звіт про економічний індекс».

Звіт не лише зосереджений на тому, що люди роблять із AI, а й на тому, наскільки глибоко AI справді замінює людське мислення.

Цього разу вони ввели нову концепцію під назвою «Економічні елементи» (Economic Primitives), щоб кількісно оцінити складність завдань, рівень освіти, необхідний для їх виконання, та ступінь автономії AI.

Фундаментальні дані відображають майбутнє ринку праці — воно набагато складніше за просту «теорію безробіття» або «утопію».

Чим складніше завдання, тим швидше AI його виконає

За нашими традиційними уявленнями, машини зазвичай добре справляються з повторюваною простотою роботи, а у сферах високих знань вони виглядають неуклюжими.

Але дані Anthropic дають зовсім інший висновок: чим складніше завдання, тим більш вражаючий прискорювач ефекту AI.

Згідно з звітом, для завдань, які можна зрозуміти з рівнем освіти середньої школи, Claude може збільшити швидкість роботи у 9 разів;

а при підвищенні складності до рівня університетської освіти цей коефіцієнт прискорення зростає до 12 разів.

Це означає, що робота, яка раніше вимагала кількох годин наполегливого мислення людини, зараз є найефективнішою для AI — саме тут він «збирає» найбільше.

Навіть враховуючи ймовірність помилок через галюцинації AI, висновок залишається незмінним: стрімке зростання ефективності при складних завданнях компенсує витрати на виправлення помилок.

Це пояснює, чому сучасні програмісти та фінансові аналітики все більше залежать від Claude — у цих сферах високої інтелектуальної щільності ефект важеля AI найсильніший.

19 годин: «нова закон Мура» людсько-машної співпраці

Найбільш вражаючі дані у звіті — це тестування «витривалості» AI (тривалість завдання, Task horizons, за 50% ймовірності успіху).

Зазвичай стандартні тести, такі як METR (Model Evaluation & Threat Research), показують, що сучасні провідні моделі (наприклад, Claude Sonnet 4.5) при виконанні завдань, що займають людським часом 2 години, мають ймовірність успіху нижче 50%.

Але у реальних даних Anthropic цей часовий поріг значно подовжено.

У комерційних сценаріях API Claude може зберігати понад 50% шансів при виконанні завдань тривалістю до 3.5 годин.

А у діалоговому інтерфейсі Claude.ai цей час зросло до неймовірних 19 годин.

Чому таке велике розрив? Таємниця у «людині».

Стандартні тести — це коли AI самостійно проходить іспит, а в реальності користувачі розбивають складний проект на безліч дрібних кроків, постійно коригуючи курс через зворотний зв’язок.

Такий людсько-машний робочий процес дозволяє збільшити (за 50% ймовірності успіху) тривалість завдання з 2 до майже 19 годин — майже у 10 разів.

Можливо, саме таке майбутнє роботи: не автономна AI-робота, а людина, яка навчається керувати ним, щоб пробігти марафон.

Згорнута карта світу: бідні навчаються, багаті виробляють

Якщо поглянути глобально, простежується чітка і трохи іронічна «крива adoption».

У розвинених країнах з високим ВВП на душу населення AI вже глибоко інтегрований у виробництво та особисте життя.

Люди пишуть код, складають звіти, планують подорожі за допомогою AI.

Але у країнах з низьким ВВП Claude здебільшого виступає у ролі «вчителя», зосереджуючись на домашніх завданнях та освітніх консультаціях.

Крім різниці у доходах, це також відображає технологічний розрив.

Anthropic повідомляє, що співпрацює з урядом Руанда, щоб допомогти тамтешнім людям перейти від простого «навчання» до більш широкого застосування.

Адже без втручання AI може стати новою бар’єром: багаті країни використовують його для мультиплікації виробництва, а менш розвинуті — лише для репетиторства базових знань.

Проблеми на ринку праці: «денавчання» — привид

Найбільш спірна і водночас найтривожніша частина звіту — це обговорення «денавчання» (Deskilling).

Дані показують, що завдання, які виконує Claude, у середньому вимагають 14.4 років освіти (еквівалент диплома коледжу), що значно перевищує середню потребу в 13.2 роки для всієї економіки.

AI систематично виключає «високоінтелектуальні» частини роботи.

Для технічних авторів або туристичних агентів це може бути катастрофічним.

AI бере на себе аналіз галузевих трендів, планування складних маршрутів — все, що вимагає «мозку», залишаючи людині лише елементарні задачі, як малювання ескізів або обробка рахунків.

Ваша робота ще є, але її «цінність» вкрадена.

Звісно, є і ті, хто виграє.

Наприклад, менеджери з нерухомості: коли AI виконує нудну адміністративну роботу — ведення бухгалтерії, порівняння контрактів — вони можуть зосередитися на високорівневих переговорів і управлінні зацікавленими сторонами — це і є «підвищення кваліфікації» (Upskilling).

Anthropic обережно зауважує, що це лише прогнози на основі поточного стану, а не неминучий сценарій.

Але тривога справжня.

Якщо ваша головна конкурентна перевага — це обробка складної інформації, ви зараз у центрі шторму.

Відродження продуктивності: «золотий вік»?

Насамкінець повернемося до макроскопічної перспективи.

Anthropic переглянули свої прогнози щодо зростання виробництва у США.

Враховуючи можливі помилки та невдачі AI, вони очікують, що у найближчі десять років AI щороку додаватиме 1.0–1.2% до зростання продуктивності.

Це — третина від попередніх оптимістичних оцінок у 1.8%, але не недооцінюйте цей один відсоток.

Це цілком може повернути США до рівня швидкості зростання продуктивності кінця 1990-х — початку 2000-х, під час буму інтернету.

І це лише за моделлю станом на листопад 2025 року. З появою Claude Opus 4.5 та «посиленої моделі» (коли люди не намагаються повністю перекласти роботу на AI, а навчаються ефективніше співпрацювати з ним), цей показник має величезний потенціал для зростання.

Заключення

Переглядаючи весь звіт, найбільше вражає не стільки те, наскільки сильним стає AI, скільки швидкість людської адаптації.

Ми переживаємо перехід від «пасивної автоматизації» до «активного посилення».

У цій трансформації AI — як дзеркало: він бере на себе ті завдання, що вимагають високої кваліфікації та логічного мислення, змушуючи нас шукати цінності, які важко кількісно оцінити.

У цю епоху надлишку обчислювальної потужності найціннішою здатністю людини стає не пошук відповідей, а формулювання питань.

Джерела: