Опрос, проведенный Pew Research Center, показал, что рост занятости среди мужчин превысил рост среди женщин в профессиях, наиболее подверженных влиянию искусственного интеллекта (ИИ) в Соединенных Штатах. Анализ сравнил данные рынка труда до и после распространения генеративного ИИ для выявления гендерного дисбаланса.
Исследование изучило эволюцию числа работников в период с 2017 по 2019 год, а также с января 2023 года по июнь 2026 года. Годы с 2020 по 2022 год были исключены из сравнения из-за изменений, вызванных пандемией Covid-19 в рабочей среде.
Результаты показывают, что чем выше степень воздействия функции ИИ, тем более выраженной становится разница в росте занятости между мужчинами и женщинами. В частности, при увеличении на один пункт шкалы воздействия ИИ для определенной профессии занятость мужчин выросла на 6,3%, в то время как женская динамика была почти незначительной, составив всего 0,2%.
Это расхождение стало еще более заметным в карьерах с высокой технологической экспозицией. Занятость мужчин выросла примерно на 24% больше в профессиях, наиболее затронутых ИИ, по сравнению с наименее подверженными. В противовес этому, рост женской занятости оставался практически стабильным на этой шкале воздействия.
Однако ситуация изменилась в профессиях с меньшим контактом с искусственным интеллектом, где женщины продемонстрировали более высокий рост занятости, чем мужчины.
Опрос подчеркивает, что корреляция между воздействием ИИ и увеличением найма не обязательно означает, что технология является прямой причиной этих различий, поскольку за этот период произошли другие изменения, которые могли повлиять на результаты.
Для проведения этого анализа Pew Research Center использовал данные по 480 профессиям, основываясь на информации, предоставленной Occupational Information Network (O*NET) — базой данных, поддерживаемой Министерством труда США. Классификация профессий учитывает задачи, выполняемые в каждой профессии, возможность помощи или выполнения этих задач генеративным ИИ, а также важность этих видов деятельности для работы.
Использованная оценочная шкала варьируется от нуля до 3,5; чем выше балл, тем выше доля критически важных задач в профессии, которые могут быть поддержаны или выполнены технологией.
Профессии с очень низким уровнем воздействия включают водителей грузовиков, строителей и уборщиков. В промежуточном диапазоне находятся медицинские ассистенты, кассиры и аудиологи. С другой стороны, профессии с очень высоким уровнем воздействия включают бухгалтеров, разработчиков программного обеспечения и финансовых менеджеров, поскольку их деятельность связана с обработкой информации, чтением и письмом — процессами, поддающимися помощи генеративного ИИ.
Исследование также показало, что изменение роста занятости различается в зависимости от уровня образования работников. Среди лиц со средним образованием или ниже мужская занятость выросла на 8,8% за каждый дополнительный пункт воздействия ИИ. Однако для женщин этого же уровня образования наблюдалось снижение на 9,5%.
Разница была менее выражена среди тех, кто окончил колледж, но не получил высшее образование; однако разрыв между результатами мужчин и женщин оставался значительным в этой группе. Среди работников со степенью бакалавра или высшим образованием не было отмечено существенных изменений в росте занятости ни одной из сторон по мере увеличения воздействия ИИ.
Кроме того, исследование выявило различия в распределении работников по профессиональным категориям. Мужчины без четырехлетнего университетского диплома, как правило, сосредоточены на менее подверженных ИИ видах деятельности, таких как перевозка грузов, строительство и перемещение товаров. Женщины с тем же уровнем образования, в свою очередь, чаще работают на таких должностях, как администратор, обслуживание клиентов и секретариат, которые занимают промежуточные или более высокие позиции в шкале воздействия ИИ, что предполагает потенциальную роль таких инструментов, как чат-боты и автоматизированные системы в этих видах деятельности.
Наконец, Pew Research Center подчеркивает, что преждевременно определять долгосрочное влияние искусственного интеллекта на рынок труда, и представленный анализ фокусируется на различиях в росте занятости, не устанавливая прямой причинно-следственной связи между внедрением технологии и изменениями в найме.
