Новое исследование CESifo: ИИ пока не увеличивает безработицу среди выпускников вузов в США
Месяц назад исследование Стэнфордского университета показало, что занятость на начальных позициях в «затронутых ИИ» профессиях отстаёт от других отраслей. Новая рабочая статья исследователей мюнхенского института CESifo Роберта Фэрли и Джейн Ву приходит к противоположному выводу: «нет доказательств какого-либо значительного, широко распространённого вытеснения или сокращения найма недавних выпускников вузов, ни в абсолютных, ни в относительных показателях».
В работе «Ранние последствия ИИ для занятости среди недавних выпускников вузов» Фэрли и Ву объясняют, почему сосредоточились именно на этой группе: изменения спроса на труд «могут в первую очередь проявляться через сокращение найма». По их логике, по мере того как ИИ становится достаточно хорош для выполнения «относительно стандартизированных задач» на многих должностях начального уровня, компании скорее сократят набор на простые роли, чем будут увольнять более опытных сотрудников.
Однако есть основания полагать, что выпускники 2026 года могут оказаться под большим риском вытеснения ИИ, чем те, кто окончил вуз годом-двумя ранее. Исследователи CESifo указывают на резкий рост числа компаний, «заменяющих значительную часть задач сотрудников на ИИ» по данным переписного опроса (Census survey), а также на общий рост расходов на ИИ в расчёте на сотрудника и использования токенов ChatGPT Enterprise за последние 12 месяцев.
Это подтверждают и высказывания заметных фигур индустрии. Венчурный инвестор Марк Андриссен ранее в этом году заявил, что «ИИ буквально до декабря [2025 года] не был достаточно хорош, чтобы выполнять хоть какую-то из работ, которые сейчас сокращают». А глава BlackRock Ларри Финк в марте сказал, что «скорость, с которой меняется ИИ», заставляет его опасаться, что «когда выпускники этого года выйдут на рынок труда, мы можем увидеть самый высокий уровень безработицы среди них за многие годы, даже без рецессии».
Чтобы проверить, насколько обоснованы эти опасения, исследователи CESifo изучили детальные микроданные переписного опроса населения США (Current Population Survey) о трендах безработицы среди недавних выпускников, то есть обладателей степени бакалавра в возрасте от 22 до 25 лет, которые не продолжают учёбу на более высоких ступенях. Поскольку показатели безработицы предсказуемо растут летом, когда на рынок труда выходят свежие выпускники, исследователи анализировали годовые и сезонные тренды начиная с 2022 года, года, когда занятость вернулась к допандемийному уровню и был выпущен ChatGPT.
Ключевые факты
- Рабочая статья CESifo (Роберт Фэрли и Джейн Ву) не находит доказательств значительного вытеснения ИИ или сокращения найма недавних выпускников вузов США, это противоречит майскому исследованию Стэнфорда
- Метод: микроданные Current Population Survey по бакалаврам 22, 25 лет, не продолжающим учёбу, тренды с 2022 года
- Аргумент в пользу риска для выпускников 2026 года: рост числа компаний, заменяющих задачи сотрудников на ИИ (по переписному опросу), а также рост расходов на ИИ на сотрудника и использования токенов ChatGPT Enterprise за 12 месяцев
- Марк Андриссен: ИИ до декабря 2025 года был недостаточно хорош для работ, которые сейчас сокращают
- Ларри Финк (BlackRock) в марте предупреждал о возможном рекордном уровне безработицы среди выпускников этого года даже без рецессии
Почему это важно
Вопрос о том, вытесняет ли ИИ молодых специалистов с начальных позиций, один из самых спорных в дискуссии о влиянии нейросетей на экономику. Новая работа CESifo прямо противоречит недавнему стэнфордскому исследованию, показывая, что реальные данные о безработице пока не подтверждают алармистские прогнозы.
Кому это важно
Выпускникам вузов и тем, кто планирует выход на рынок труда, работодателям, планирующим найм на начальные позиции, экономистам и журналистам, следящим за влиянием ИИ на занятость, а также инвесторам и руководителям компаний, публично высказывающимся на эту тему.
Как это применить
Работодателям и соискателям стоит ориентироваться не на громкие анекдотические заявления venture-инвесторов или глав корпораций, а на данные вроде микроданных Census, при этом учитывать, что оба процитированных исследования охватывают разные периоды и могут не отражать самые свежие сдвиги, о которых говорят авторы (рост замены задач на ИИ и трат на ИИ за последние 12 месяцев).
Можно ли доверять
Источник, авторская колонка Ars Technica, пересказывающая рабочую статью CESifo и ссылающаяся на более раннее исследование Стэнфорда; в доступном тексте не приводятся конкретные итоговые цифры безработицы из анализа CESifo и не указаны точные даты публикации обеих работ, только описание методологии, это стоит учитывать при оценке выводов.
Риски и подводные камни
Сами исследователи признают, что эффект может быть отложенным: снижение найма часто проявляется раньше увольнений, а резкий рост замены задач на ИИ и трат на ИИ произошёл только за последние 12 месяцев, то есть мог ещё не отразиться в данных за более ранние годы. Кроме того, оценки Андриссена и Финка, это личные мнения, а не результаты статистического анализа, и их не стоит путать с выводами исследования CESifo.
«Нет доказательств какого-либо значительного, широко распространённого вытеснения или сокращения найма недавних выпускников вузов, ни в абсолютных, ни в относительных показателях.»
— рабочая статья CESifo (Роберт Фэрли и Джейн Ву)