Влияние искусственного интеллекта на креативные индустрии: страхи и опасения фрилансеров*
Вопросы экономики, Москва, 8 октября 2024
Рассматриваются влияние быстрого развития технологий искусственного интеллекта (ИИ) на креативные индустрии и опасения работников этой сферы относительно возможного ухудшения условий их работы и вытеснения с рынка труда. Цель исследования - выявить степень обеспокоенности фрилансеров, занятых в интеллектуальных и творческих профессиях, по поводу конкуренции с ИИ и оценить их восприятие текущих возможностей ИИ в создании творческого контента. Эмпирической базой послужили данные проведенного весной 2024 г. онлайн-опроса 778 российских фрилансеров, получающих заказы через биржу удаленной работы Freelance.ru. Выяснилось, что многие респонденты уже активно используют ИИ в своей работе. Большинство фрилансеров отмечают высокие текущие возможности ИИ в создании текстов, изображений, переводе, более трети считают, что ИИ уже в ближайшие годы сможет выполнять их типичную работу столь же качественно или даже лучше, чем они сами. Менее других склонны испытывать опасения относительно своего будущего люди, которые обучались работе с ИИ, используют его для выполнения рабочих задач, удовлетворены своей работой и имеют высокий уровень дохода, то есть в целом имеют устойчивое положение на рынке труда. Несмотря на опасения части работников, развитие ИИ открывает новые возможности для креативных индустрий, однако требуется регулярный мониторинг ситуации для выработки мер по адаптации рынка труда.
Ключевые слова: искусственный интеллект, инновации, рынок труда, цифровые платформы, креативный труд, фрилансеры.
Представьте, что вы работаете над научной статьей и никак не можете решить, с чего начать свой текст. Тогда вы заходите на один из сайтов в интернете, имеющих буквы AI в заглавии, и формулируете запрос: "Придумай первый абзац для научной статьи, посвященной влиянию искусственного интеллекта на развитие креативных индустрий. Какие страхи и опасения у работников это вызывает?" И происходит чудо: откуда-то из глубин нейронных сетей перед вами появляется вполне содержательный, оригинальный текст, который вы можете использовать целиком или частично для своей статьи. А если вам нужно к тексту добавить иллюстрации, то и с этим нет проблем: вы пишете новый запрос, и через минуту для вас уже готовы несколько рисунков на выбор в разных жанрах и с разной степенью детализации.
Технологии искусственного интеллекта (ИИ)1 активно входят в нашу жизнь и, вероятно, в дальнейшем будут во многом определять развитие экономики, хозяйства и общества. При этом взаимодействие человека с ИИ на рабочем месте может логически рассматриваться на трех смысловых уровнях (Wesche et al., 2022). Во-первых, ИИ можно использовать в качестве подчиненного, выполняющего важные, но в значительной степени технические и вспомогательные задачи, например редактирование материалов, осуществление статистических расчетов, поиск информации, прокладывание маршрута для автомобиля и т. п. Здесь ИИ служит лишь помощником в труде и бесполезен без участия человека. Во-вторых, ИИ может выступать в качестве равноправного партнера, ответственного за создание конечного продукта, непосредственно участвуя в генерировании идей, написании текстов, создании изображений и т. п. Здесь при решении сложных задач и принятии управленческих решений ИИ привносит в работу свои вычислительные возможности, а человек - интуицию и воображение, что позволяет совместно преодолевать неопределенность и избегать конфликтных ситуаций (Jarrahi, 2018). Принципиальное отличие от первого уровня взаимодействия в том, что потенциально такой ИИ-партнер может самостоятельно принимать решения и выполнять всю необходимую работу без участия человека, тем самым заняв его место на рынке труда. В-третьих, ИИ способен выполнять и организаторские функции, фактически являясь для человека непосредственным руководителем, который определяет, будет ли он принят на работу, какие именно задачи будет выполнять, когда именно и в каком объеме, каким будет размер оплаты его труда и, в конечном счете, останется он работать или будет уволен. Для подобных практик, где ИИ не просто выполняет работу, а принимает ответственные решения, обычно используется термин "алгоритмическое управление" (Hughes et al., 2019; Parent-Rocheleau, Parker, 2022). Естественно, что границы между этими тремя ситуациями довольно размыты и определяются количеством функций, которыми наделяется каждая конкретная компьютерная программа. Поэтому не всегда можно четко определить, когда и при каких условиях ИИ переходит из одного состояния в другое.
Первый уровень не вызывает большого интереса, поскольку эта деятельность стала привычной для большинства людей и успешно интегрировалась во многие виды трудовой деятельности. Так, согласно данным RLMS HSE за 2022 г., 67% работающих россиян используют интернет для работы2. Задача ИИ здесь, по сути, заключается в улучшении существующих алгоритмов, повышении качества и быстродействия программного обеспечения. А сам работник может даже не заметить, что он перешел на инструменты, использующие технологии ИИ. А вот второй и третий уровни, где информационные системы руководят человеком или сотрудничают с ним, по-прежнему остаются диковинкой.
Фрилансеры, работающие удаленно и получающие заказы через онлайн-платформы, составляют одну из немногих групп, которые уже сейчас столкнулись с ИИ на всех трех уровнях: их деятельность непосредственно связана с использованием различных компьютерных программ, они применяют генеративный ИИ для написания текстов, программных кодов и создания изображений, а также часто получаютзаказы на онлайн-платформах, исходя из своего рейтинга, который формируется с учетом большого количества показателей (Wood, Lehdonvirta, 2021; Шевчук, 2022). Мы в данной работе не будем затрагивать тему алгоритмического управления, а остановимся на втором уровне, связанном с замещением (или дополнением) интеллектуального труда людей, занимающихся творческими, нерутинными видами деятельности. Генеративные модели ИИ уже сейчас способны в автоматическом режиме создавать высококачественный контент (текст, код, изображения и видео), персонализировать его, исходя из предпочтений заказчика, и предлагать большое число вариантов.
Основной вопрос, который здесь возникает, можно сформулировать довольно прямолинейно: кем, по мнению независимых профессионалов, является для них ИИ - другом или врагом? Способен ли он стать надежным помощником, облегчающим деятельность, освобождая человека от рутинного труда и способствуя более эффективному выполнению работы, или он их прямой конкурент, который рано или поздно вытеснит людей с рынка труда и займет их место. В исследовании А. Хуэя и др. показано, что с началом массового применения генеративного ИИ произошло снижение как числа заказов (на 2%), так и дохода (на 5,2%) фрилансеров, которые оказались в уязвимых профессиональных категориях, причем ни их опыт, ни уровень квалификации не могли повлиять на эту тенденцию. Более того, лучшие специалисты непропорционально сильно пострадали от ИИ (Hui et al., 2023). Используя данные опроса русскоязычных фрилансеров, проведенного весной 2024 г., мы постараемся определить, каков уровень проникновения ИИ в их трудовую деятельность, испытывают ли они страхи и опасения относительно своего будущего, какие факторы влияютна эти установки.
Влияние искусственного интеллекта на рынок труда
Количество научных публикаций, посвященных различным аспектам развития искусственного интеллекта и его влиянию на жизнь людей, растет в последние годы лавинообразно. Одной из самых обсуждаемых в этих работах является тема труда и занятости. С легкой руки К. Шваба в научном дискурсе стал популярен термин "четвертая промышленная революция", подразумевающий, что благодаря внедрению новейших информационных технологий и инноваций виртуальные и физические системы производства смогут гибко взаимодействовать между собой на глобальном уровне (Шваб, 2016).
Исследователи выделяют сферы деятельности, находящиеся в авангарде этой "революции", где уровень проникновения ИИ уже сейчас достаточно высок, а в будущем, по экспертным оценкам, может достичь 100%, полностью вытеснив и заменив человека. В широко цитируемой работе К. Фрея и М. Осборна предпринята амбициозная попытка определить, какие именно специализации подвергаются наибольшему риску (Frey, Osborne, 2017). Авторы отмечают, что двумя важными составляющими любого труда являются степеньего креативности и необходимость физических манипуляций. Соответственно, образуются две оси: рутинный - творческий труд и ручной - умственный труд, в пространстве которых и следует рассматривать потенциальное влияние ИИ на деятельность человека. Естественно, что рутинный труд, связанный с повторяющимися по определенным алгоритмам процедурами, должен быть замещен роботами и компьютерными программами в первую очередь. В то же время профессии, включающие сложные задачи восприятия и манипулирования (perception and manipulation), применение творческого (creativity) и социального интеллекта (social intelligence), вряд ли будут заменены в течение еще длительного времени. Исходя из проведенных расчетов 47% общего числа занятых в США относятся к категории высокого риска, а это означает, что соответствующие профессии могут быть автоматизированы в течение ближайших десятилетий с вероятностью 0,7 и выше.
Аналогичные расчеты были проведены позднее и в других странах. В частности, В. Гимпельсон и Р. Капелюшников, используя данные Росстата, показали, что в России суммарная доля рабочих мест, на которых преобладают рутинные операции, немного превышает 10%. Это, по их мнению, означает, что "массовая замена труда машинами или искусственным интеллектом с ликвидацией соответствующих рабочих мест в обозримой перспективе вряд ли реализуема" (Гимпельсон, Капелюшников, 2022. С. 68).
В литературе отмечается тенденция к поляризации рынка труда, при которой вымывается класс работников со средним доходом, выполняющих по большей части рутинные задачи, а остаются малоквалифицированные работники, которых просто невыгодно заменять дорогостоящими машинами, и интеллектуальная элита, способная решать нестандартные, творческие задачи. Однако со времени публикации статьи К. Фрея и М. Осборна в 2017 г. многое изменилось. Развитие генеративного искусственного интеллекта, основанного на алгоритмах машинного обучения и нейронных сетях, поколебало уверенность в том, что интеллектуальный нерутинный труд находится в относительной безопасности (Sætra, 2023).
Число сфер, в которых уже сейчас отмечается значительное присутствие ИИ, постепенно расширяется. Исследователи активно изучают последствия внедрения ИИ в медицине (Ghebrehiwet et al., 2024), в сфере управления человеческими ресурсами (Pereira et al., 2023; Tambe et al., 2019), в финансовой, юридической и бухгалтерской областях (Faulconbridge et al., 2023; Lehner et al., 2022), в сфере туризма (Doborjeh et al., 2022), в криминалистике (Суходолов, Бычкова, 2018), маркетинге (Davenport et al., 2020), образовании (Lim et al., 2023), общественном секторе (Буклемишев, 2022), библиотечном деле (Cox, 2023) и других областях профессиональной деятельности. Тот факт, что компьютерные алгоритмы лишены человеческих слабостей, делает их весьма ценными работниками: они действуют свободно, непредвзято, не устают, не теряют концентрацию, не капризничают. На онлайн-платформах по трудоустройству растет количество вакансий, в которых от кандидатов требуются умения и навыки работы с ИИ (Acemoglu et al., 2022).
Хотя, естественно, существует ряд проблем, ограничивающих возможности широкомасштабного применения ИИ в настоящее время в различных областях профессиональной деятельности. В частности, эти системы несовершенны, они довольно часто ошибаются и подвержены так называемым "галлюцинациям", приводя вымышленные факты. Часто они не могут объяснить и обосновать принятые ими решения.
Использование большого объема данных для обучения ИИ, во-первых, само по себе представляет сложную задачу по их поиску, отбору и чистке, а во-вторых, угрожает конфиденциальности и безопасности граждан, особенно в областях, связанных с сензитивной личной информацией, например в медицине и финансовой сфере (Неизвестный, 2021). Также существует риск, что, обучаясь на определенных данных - несбалансированных или предвзятых, системы ИИ будут воспроизводить и даже усиливать существующие предубеждения относительно отдельных групп населения и порождать их дискриминацию (Цвык, Цвык, 2022). С юридической точки зрения использование ИИ пока слабо регулируется, что может создавать дополнительные сложности пользователям, ведь если ИИ функционирует автономно, то неясно, кто несет ответственность за его действия и решения (особенно в случае ошибок или нанесения вреда), кто автор созданных им продуктов, произведений и т. п. (Perc et al., 2019). В научной литературе активно обсуждаются проблемы и последствия, к которым может привести массовое вытеснение человека из трудовой сферы, в числе которых особое внимание уделяется бедности, прекаризации и деквалификации работников, потере ими смысла жизни, развитию депрессий (Gordon, Gunkel, 2024; Zajko, 2022; Сидорина и др., 2022) Исследователи пишут об увеличивающемся "цифровом разрыве" между отдельными группами населения и о возможном усилении социального неравенства (Мартыненко, Добринская, 2021).
Тем не менее, учитывая опыт предыдущих "промышленных революций", ожидаются и положительные изменения: предполагается, что благодаря ИИ будут создаваться не только новые рабочие места, но даже целые отрасли и сферы деятельности, появится ряд новых профессий, связанных с использованием ИИ. Таким образом, будет происходить не исчезновение, а перераспределение рабочих мест (Deranty, Corbin, 2024; Khogali, Mekid, 2023). В конце концов, благодаря устранению рутинного труда само содержание работы станет более осмысленным, сократится трудовая нагрузка, у людей появится больше возможностей и свободного времени для досуговых практик (Spencer, 2024). Уже сейчас отмечается, что использование ИИ повышает производительность и удовлетворенность сотрудников от работы, позволяет новичкам быстрее набираться опыта (Brynjolfsson et al., 2023).
Несмотря на то что было опубликовано множество исследований о влиянии новых технологий на занятость, гораздо меньше известно о том, как сами люди субъективно воспринимают происходящие технологические изменения. Естественно, и у самих работников возникает большое количество страхов и опасений относительно своего будущего3. Часть из них непосредственно связаны с трудовой деятельностью, а часть относятся не к работе, а к жизни в целом, в которой они выполняют разные социальные роли, являясь супругами, родителями, потребителями товаров и услуг.
С. Кейв и К. Диал, проанализировав 300 художественных и научно-популярных текстов, пришли к выводу, что отношение людей к ИИ можно охарактеризовать с помощью четырех дихотомий, где на одном полюсе находятся человеческие надежды, а на другом - страхи и опасения, причем они перетекают друг в друга при рассмотрении различных вариантов будущего (Cave, Dihal, 2019). К надеждам относятся бессмертие, свобода, наслаждение и доминирование, а к противостоящим им страхам - потеря идентичности, ненужность, отчуждение и порабощение. Так, ИИ может радикально продлить человеческую жизнь, однако есть опасность потерять при этом человеческие чувства и качества. ИИ может подарить людям легкость бытия, освободив их от многих скучных и неинтересных дел, однако это сопровождается страхом потерять работу и быть замененным машиной. Наслаждение общением и идеальным взаимодействием с ИИ несет в себе риск отчуждения людей друг от друга и одиночества. А возможность доминирования вызывает страх перед восстанием и противодействием со стороны ИИ, когда власть над технологиями может превратиться во власть технологий. При этом авторы считают, что фактор контроля уравновешивает надежды и страхи: от степени, в которой люди верят, что они контролируют ИИ, зависит, считают они будущую перспективу утопической или антиутопической.
Работники креативных индустрий, в частности, опасаются, что их навыки и творческий потенциал могут стать ненужными и излишними по мере того, как ИИ будет брать на себя все больше интеллектуальных и творческих задач. Им негде будет применить свои знания, умения и компетенции, а значит, придется заниматься другой работой - непривычной и неинтересной. Соответственно, их квалификация будет постепенно снижаться. В конечном счете люди боятся потерять не только свою работу, но и свою идентичность (Mirbabaie et al., 2022).
Отношение работников к ИИ зависит, с одной стороны, от того, каким они его видят, то есть от присущих (или приписываемых) ему характеристик, таких как объективность, честность, справедливость, отсутствие манипуляций, подотчетность, прозрачность, надежность, предсказуемость, безопасность, соблюдение приватности и конфиденциальности и т. д. (Langer, Landers, 2021; Lehner et al., 2022). С другой стороны, оно определяется набором персональных факторов, среди которых выделяются как социально-демографические (пол, уровень образования, место жительства), так и профессиональные (статус занятости, опыт) характеристики индивида. В целом выявлено, что те, кто находится в более слабом и уязвимом положении на рынке труда, более склонны испытывать страх перед новыми технологиями. Так, в исследовании Ф. Деккера и др. обнаружено, что мужчины, менеджеры, профессионалы и высокообразованные люди боятся применения роботов на работе меньше, чем женщины, работники физического труда, служащие и менее образованные люди. Те, кому уже приходилось иметь дело с новыми технологиями, испытывают меньше страха, чем те, для кого эта область является пока неизведанной (Dekker et al., 2017). Похожие результаты были получены и в других исследованиях последних лет (Kozak et al., 2020).
В целом обеспокоенность творческих работников кажется не очень высокой, поскольку считается, что ИИ пока не может производить продукцию без участия человека, ведь творческий процесс слишком сложен, чтобы его можно было имитировать, соответственно, качество выполняемой работы оставляет желать лучшего ("выглядит неубедительно"). Более того, новые технологии открывают новые возможности и перспективы для людей творческих профессий: они облегчают работу, повышают эффективность и производительность, дарят вдохновение, позволяют быстрее обучаться и т. д. (Inie et al., 2023).
Эмпирическую базу исследования составили данные онлайн-опроса, проведенного НИУ ВШЭ совместно с платформой Freelance.ru4. Эта биржа удаленной работы функционирует с 2008 г. и является второй по величине площадкой для поиска работы фрилансерами в России: на ней зарегистрировано более 2,5 млн пользователей. Анкета, включающая 33 вопроса (в том числе 2 табличных), была размещена в интернете с помощью профессионального сервиса SurveyStudio5.
Сбор данных проходил в течение четырех недель в период с 22 апреля по 20 мая 2024 г. На портале Freelance.ru размещалось специальное приглашение, всем участникам опроса предлагался бонус - код на 500 баллов рейтинга и скидка 10% на премиум-аккаунт. Количество непустых анкет составило 1124, но из них 205 были забракованы и исключены из рассмотрения как малонаполненные (141) или недобросовестно заполненные (64). Таким образом, общее число валидных анкет составило 919. В настоящем исследовании мы будем использовать подвыборку активных фрилансеров - 778 человек, исключив из рассмотрения неопытных (109) и людей, которые заняты преимущественно физическим трудом (32).
Сопоставление структуры выборки с ранее проведенными в 2009 - 2019 гг. обследованиями русскоязычных фрилансеров на платформе FL.ru (Стребков, Шевчук, 2022) показало, что, несмотря на некоторые различия в методологии и прошедшие с тех пор пять лет, социальнодемографические и профессиональные характеристики опрошенных тогда и сейчас в целом мало различаются. Основными сферами деятельности независимых профессионалов по-прежнему являются дизайн и графика (42%); копирайтинг и переводы (30%); программирование и информационные технологии (27%); различного рода бизнес-услуги в сфере рекламы, маркетинга, юриспруденции, менеджмента и т. п. (20%); работа с фото-, аудио- и видеоматериалами (17%); инжиниринг (6%)6. Эти виды творческой деятельности могут быть реализованы фрилансерами на принципах удаленной работы. Личный контакт между исполнителем и заказчиком необязателен, а результаты работы могут быть представлены и переданы в цифровом виде.
В опросе приняли участие русскоязычные фрилансеры из 26 стран, но большинство проживают в России (83%), Белоруссии (5%) и Казахстане (4%). Доля мужчин составляет 55%, средний возраст - 32 года, проживают с супругом 57%, имеют законченное высшее образование 51%, медианный доход составляет чуть менее 60 тыс. руб. в месяц7. К сожалению, точные данные о структуре генеральной совокупности отсутствуют, тем не менее, на наш взгляд, есть достаточные основания утверждать, что выбранный метод отбора респондентов, локализованный с точки зрения времени и пространства (time-location sampling), вполне адекватен поставленным в исследовании задачам, а полученная выборка в целом репрезентирует самозанятых профессионалов, являющихся участниками русскоязычного рынка удаленной работы8.
Применение фрилансерами ИИ в своей деятельности
Результаты опроса показали, что в целом ИИ уже достаточно глубоко укоренился в профессиональной деятельности фрилансеров, он не воспринимается как нечто удивительное и экзотическое, а приобретает черты обычного рабочего инструмента. Так, лишь 6% опрошенных сказали, что ничего не знают о программах, использующих ИИ для генерирования контента9, в то время как 61% считают, что хорошо осведомлены об этом. На прямой вопрос об отношении к таким инструментам генерирования контента 69% респондентов дали положительный ответ и только 7% - отрицательный, то есть в целом отношение к ИИ довольно благожелательное. Уже сейчас более половины фрилансеров (55%) пробовали использовать ИИ для решения рабочих задач, причем 15% делают это постоянно, 28% - время от времени и 12% - редко, в единичных случаях. Кроме того, 42% опрошенных используют ИИ и в личных целях, то есть для задач, которые не связаны с работой. Каждый десятый фрилансер обучался работе с инструментами ИИ на платных учебных курсах, примерно столько же использовали бесплатные программы обучения. Большинство считает, что среди их коллег, друзей и знакомых использование ИИ для выполнения рабочих задач пока мало распространено. Однако 5% уверены, что практически все их социальное окружение уже пользуется ИИ, а 9% думают, что таковых большинство.
Почти половина опрошенных (по 49%) оценивают высоко или скорее высоко качество изображений и текстов, сгенерированных ИИ, с которыми им приходилось сталкиваться. Противоположный ответ (низко или скорее низко) дают лишь 9 - 10% фрилансеров. Интересно, что 12% респондентов утверждают, что ИИ уже сейчас может выполнить их типичную работу столь же качественно или даже лучше, чем они. При этом больше всего таких "пессимистов" среди фотографов, переводчиков и копирайтеров (по 23 - 27%), а меньше всего среди программистов, разработчиков, инженеров и дизайнеров (по 8 - 11%). В то же время 60% опрошенных, анализируя существующую динамику и тенденции развития ИИ, полагают, что рано или поздно он сможет превзойти человека и заменить его на ниве творческого труда, причем 37% ожидают этого уже в течение ближайших пяти лет.
Около половины опрошенных считают, что ИИ уже сейчас очень хорошо научился не только создавать и обрабатывать тексты и изображения, но и, что еще более важно, генерировать новые, оригинальные идеи, которые можно использовать в своей работе. Также довольно много фрилансеров отмечают, что ИИ хорошо справляется с переводом текста с одного языка на другой (42%), с переводом аудио в текст (33%), с написанием технического задания (30%), генерированием и обработкой видео (23%), аудио (20%) и написанием программного кода (20%). Среди проблем и недостатков, которые сопровождают работу фрилансеров с ИИ, отмечаются несоответствие сгенерированных решений запросам пользователя (34%), однообразие (33%) и в целом низкое качество (29%) генерируемых решений, невозможность выдержать единый стиль в серии изображений или текстов и необходимость тратить много времени и сил, чтобы вычищать ошибки в полученных результатах (по 28%).
Опасения фрилансеров относительно развития ИИ
Для конструирования зависимой переменной, характеризующей личные опасения человека относительно своего будущего в связи с развитием технологий искусственного интеллекта, мы использовали пять вопросов, отражающих различные аспекты этого отношения. Применялась шкала Лайкерта со значениями от 1 (совершенно не согласен) до 5 (абсолютно согласен). Утверждения были сформулированы на основе шкал, примененных ранее в других исследованиях (Mirbabaie et al., 2022; Wang, Wang, 2022). Как видно из таблицы 1, все переменные имеют примерно одинаковое распределение со средним значением от 2,22 до 2,42. Порядка 20% опрошенных соглашаются с каждым из этих суждений и 55% не соглашаются. Остальные выбирают промежуточную позицию либо затрудняются с ответом. Итоговый индекс представляет собой среднее по этим пяти вопросам. Вариант "затрудняюсь ответить" (2 - 3% по каждому пункту) кодировался как средний балл (2,30 по всем переменным). Альфа Кронбаха для данной шкалы составляет 0,87, что говорит о ее высокой внутренней консистентности.
Второй индекс отражает уже не личные, а "социальные" страхи и опасения относительно последствий развития ИИ для общества в целом. Здесь использовался вопрос с множественным выбором и семью вариантами ответа (табл. 2). Почти половина фрилансеров считают, что злоумышленники могут использовать технологии ИИ во вред людям (47,5%), например, путем создания так называемых дипфейков10. Отсюда очевидна необходимость формирования у населения цифровой грамотности, чтобы противостоять этому опасному внешнему воздействию. Вторая значимая опасность - это то, что люди, прельстившись открывающимися перед ними грандиозными возможностями, будут полагаться исключительно на ИИ и разучатся думать самостоятельно (43,7%). Менее всего независимые профессионалы опасаются, что технологии ИИ могут выйти из-под контроля человека, но даже этот вариант цифрового апокалипсиса выбирает каждый пятый из них (22,1%). В то же время 17,4% не страшатся ничего из перечисленного. В качестве индикатора социальных переживаний мы взяли количество вариантов ответа, выбранных респондентом в данном вопросе. Таким образом, данный индекс принимает значения от 0 до 7, его среднее равно 2,37, стандартное отклонение - 2,00, альфа Кронбаха - 0,72.
В качестве независимых мы рассматриваем следующие переменные. 1. Уровень любопытства и общего интереса к теме ИИ. Индикатором является количество просмотренных научно-фантастических фильмов и сериалов, в которых эта тема так или иначе обыгрывается. Всего респондентам был предложен список из 20 произведений, самыми популярными из которых оказались "Матрица" (70%), "Терминатор" (67%), "Я робот" (59%), "Бегущий по лезвию" (48%) и "Робот по имени Чаппи" (39%). В среднем называли по 6 фильмов.
2. Факт обучения работе с ИИ на платных или бесплатных курсах.
3. Опыт использования ИИ для выполнения рабочих задач.
4. Оценка качества изображений и текстов, сгенерированных ИИ, с которыми приходилось сталкиваться.
5. Давление социального окружения. Здесь мы оцениваем, насколько распространенной считает индивид практику применения ИИ для решения рабочих задач среди своих коллег, друзей и знакомых.
Основная гипотеза заключается в том, что чем сильнее человек погружен в данную тему (интересуется, пользуется, обучается работе с ИИ и видит вокруг себя большое число единомышленников), тем более спокойным и уверенным будет его отношение к новым технологиям, тем меньше страхов и опасений он будет испытывать относительно как своего будущего, так и перспектив для общества в целом. Что касается восприятия изображений и текстов, созданных ИИ, то здесь, наоборот, мы ожидаем, что более высокие оценки качества будут приводить к более сильным переживаниям индивида, поскольку более совершенные модели с большей вероятностью способны вытеснить человека из профессиональной сферы и занять в конечном счете его место.
В качестве контрольных переменных мы используем основные социально-демографические (пол, возраст, образование, место жительства) и профессиональные (специализация, удовлетворенность работой, уровень дохода) характеристики респондента. Поскольку обе зависимые переменные могут рассматриваться как интервальные, применяется линейная регрессия. Значения регрессионных коэффициентов представлены в таблице 3.
Результаты регрессии (Модель 1) в целом подтверждают наше генеральное предположение. Менее других склонны испытывать опасения относительно своего будущего люди, которые обучались работе с ИИ на курсах, которые используют его для выполнения рабочих задач (причем чем чаще используют, тем сильнее это проявляется), которые удовлетворены своей работой и имеют высокий уровень дохода, то есть в целом имеют устойчивое положение на рынке труда. Интересно, что значимо выше уровень обеспокоенности у фрилансеров, которые считают, что использование ИИ широко распространено среди их коллег и знакомых. Мы ожидали обратного, но здесь, видимо, оказался более важным не эффект присоединения к большинству, а страх перед массовизацией профессии, то есть опасения того, что все больше людей с невысокой квалификацией смогут выполнять работу, которая ранее была под силу только опытным профессионалам. В то же время это может свидетельствовать и об опасениях индивида отстать в профессиональном развитии, оказавшись вне ключевых трендов. Больше остальных испытывают опасения люди, работающие с фото-, аудио- и видеоконтентом, менее остальных - те, кто оказывает услуги в области маркетинга, консалтинга, образования и т. п.
В целом все то же самое касается и более широких социальных последствий от распространения ИИ (Модель 2), но здесь количество значимых взаимосвязей уже меньше: по сути, играют роль только опыт личного использования и уровень дохода. Дополнительно важным фактором оказывается и интерес к теме ИИ в целом: те, кто отметил больше просмотренных фильмов и сериалов, посвященных данной теме, выражают и большие опасения. При этом оценка качества "работы" ИИ, то есть качества генерируемых им текстов и изображений, в обоих случаях не имеет значимой связи со страхами и опасениями.
Технологии ИИ стремительно и бесповоротно входят в нашу жизнь. Как сейчас мы легко пользуемся интернет-браузерами, поисковыми системами, программами для редактирования текстов и т. п., так в будущем для нас будет столь же естественно применять и в работе, и в повседневной практике инструменты ИИ. Уже появились группы новаторов, находящиеся в авангарде этих процессов, которые первыми попробовали, оценили возможности генеративного ИИ и сделали свои выводы. Фрилансеры, занятые креативным трудом и работающие через онлайн-платформы, в большинстве своем стали такими первопроходцами. Поскольку они являются самозанятыми профессионалами, над ними не довлеет необходимость подстраиваться под действия коллектива, соблюдать корпоративные правила, действовать по инструкции.
Они сами вольны выбирать, каким образом выполнять свою работу и какие инструменты использовать.
Результаты нашего исследования показали, что отношение людей, занятых интеллектуальной и творческой работой, к ИИ неоднородно. Есть те, кто серьезно опасается возможных последствий для себя лично, для своей отрасли и для общества в целом, другие же относятся к будущему довольно спокойно. При этом можно сделать предположение, что в большинстве случаев связь между этим отношением и характеристиками индивидов нелинейная. Люди, которые имеют невысокую квалификацию и небольшой опыт работы по специальности, понимают, что ИИ дает им возможность быть более успешными на рынке труда: с его помощью они могут выполнять работу, которая ранее им была недоступна. Поэтому они не только не испытывают страха перед будущим, но даже, напротив, воспринимают ИИ как эффективного и умелого наставника. В свою очередь, опытные фрилансеры и те, кто уже достаточно профессионально научился работать с ИИ, не опасаются его по другой причине: они уверены, что смогут его обуздать, они видят, что качество продуктов, создаваемых ИИ, не слишком высокое, и поэтому человеческие знания, опыт и экспертиза в любом случае останутся востребованными. Соответственно, ИИ они рассматривают в качестве помощника, которым можно пользоваться для решения отдельных задач.
В наихудшей ситуации, как это часто бывает, оказываются средние слои профессионалов. Именно они испытывают наибольшую обеспокоенность, связанную с обесцениванием труда, поскольку часть их работы переходит к менее квалифицированным специалистам, которые готовы выполнять ее за меньшие деньги, а часть заказов и вовсе не попадает на рынок, поскольку выполняется силами самого заказчика. Вот, например, комментарий одного из таких респондентов, ярко характеризующий складывающуюся ситуацию: "[Происходит] токсическое поражение рабочего окружения, изменение мышления потенциальных заказчиков, отравление окружающей виртуальной реальности, крах информационной экологии (и значительное усложнение личной инфогигиены). Например, суют тексты, "которые надо просто чуть-чуть подредактировать", умалчивая, кто(что) их "написал(о)"".
И все же наличие страхов и опасений, конечно, не означает, что люди не будут пользоваться ИИ. Очевидно, что как сами технологии ИИ будут меняться и совершенствоваться, так и обществу придется адаптироваться к ним, что будет приводить к дальнейшим трансформациям рынка труда. Поэтому здесь был бы, безусловно, полезен регулярный мониторинг установок, ожиданий и поведения работников.
Список литературы / References
Буклемишев О. В. (2022). Искусственный интеллект в общественном секторе // Вопросы экономики. № 6. С. 91 - 109. [Buklemishev O. V. (2022). Artificial intelligence in the public sector. Voprosy Ekonomiki, No. 6, pp. 91 - 109. (In Russian).] https://doi.org/10.32609/0042-8736-2022-6-91-109 Гимпельсон В. Е., Капелюшников Р. И. (2022). Рутинность и риски автоматизации на российском рынке труда // Вопросы экономики. № 8. С. 68 - 94.
[Gimpelson V. E., Kapeliushnikov R. I. (2022). Work routines and risks of automation in the Russian labor market. Voprosy Ekonomiki, No. 8, pp. 68 - 94.
(In Russian).] https://doi.org/10.32609/0042-8736-2022-8-68-94 Мартыненко Т. С., Добринская Д. Е. (2021). Социальное неравенство в эпоху искусственного интеллекта: От цифрового к алгоритмическому разрыву // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. № 1. С. 171 - 192. [Martynenko T. S., Dobrinskaya D. E. (2021). Social inequality in the age of algorithms: From digital to algorithmic divide. Monitoring of Public Opinion: Economic and Social Changes, No. 1, pp. 171 - 192. (In Russian).] https://doi.org/10.14515/monitoring.2021.1.1807 Неизвестный С. И. (2021). Социальные проблемы принятия решений искусственным интеллектом в цифровом обществе // Социологический журнал. Т. 27, № 2. С. 90 - 108. [Neizvestny S. I. (2021). Social aspects of the consequences of artificial intelligence decision making in a digital society. Sociological Journal, Vol. 27, No. 2, pp. 90 - 108. (In Russian).] https://doi.org/10.19181/socjour.2021.27.2.8088 Резаев А. В., Трегубова Н. Д. (2019). "Искусственный интеллект", "онлайн-культура", "искусственная социальность": Определение понятий // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. № 6. С. 35 - 47. [Rezaev A. V., Tregubova N. D. (2019). Artificial intelligence, on-line culture, artificial sociality: Definition of the terms. Monitoring of Public Opinion: Economic and Social Changes, No. 6, pp. 35 - 47. (In Russian).] https://doi.org/10.14515/ monitoring.2019.6.03 Сидорина Т., Глебов О., Сидельников И. (2022). Автоматизация и искусственный интеллект в трудовых практиках // Журнал исследований социальной политики. Т. 20, № 3. С. 433 - 444. [Sidorina T., Glebov O., Sidelnikov I. (2022). Automation and artificial intelligence in labour practices. Journal of Social Policy Studies, Vol. 20, No. 3, pp. 433 - 444. (In Russian).] https://doi.org/10.17323/727-0634-2022-20-3-433-444 Стребков Д. О., Шевчук А. В. (2022). Что мы знаем о фрилансерах? Социология свободной занятости. М.: Изд. дом ВШЭ. [Strebkov D. O., Shevchuk A. V. (2022). What do we know about freelancers? Sociology of free employment.
Moscow: HSE Publ. (In Russian).] Суходолов А. П., Бычкова А. М. (2018) Искусственный интеллект в противодействии преступности, ее прогнозировании, предупреждении и эволюции // Всероссийский криминологический журнал. Т. 12, № 6. С. 753 - 766. [Sukhodolov A. P., Bychkova A. M. (2018). Artificial intelligence in crime counteraction, prediction, prevention and evolution. Russian Journal of Criminology, Vol. 12, No. 6, pp. 753 - 766. (In Russian).] https://doi.org/10.17150/2500-4255.2018.12(6).753-766
Цвык В. А., Цвык И. В. (2022). Социальные проблемы развития и применения искусственного интеллекта // Вестник РУДН. Серия: Социология. Т. 22, № 1. С. 58 - 69. [Tsvyk V. A., Tsvyk I. V. (2022). Social issues in the development and application of artificial intelligence. RUDN Journal of Sociology, Vol. 22, No. 1, pp. 58 - 69. (In Russian).] https://doi.org/10.22363/2313-2272-2022-22-1-58-69 Шваб К. (2016). Четвертая промышленная революция. М.: Эксмо. [Schwab K. (2016).
The fourth industrial revolution. Moscow: Eksmo. (In Russian).] Шевчук А. В. (2022). Труд и власть в российской модели платформенного капитализма // Социология власти. Т. 34, № 3 - 4. С. 128 - 155. [Shevchuk A. V. (2022). Labor and power in the Russian model of platform capitalism. Sociology of Power, Vol. 34, No. 3 - 4, pp. 128 - 155. (In Russian).] https://doi.org/10.22394/2074-0492-2022-3-4-128-155 Acemoglu D., Autor D., Hazell J., Restrepo P. (2022). Artificial intelligence and jobs: Evidence from online vacancies. Journal of Labor Economics, Vol. 40, No. S1, рр. S293 - S340. https://doi.org/10.1086/718327 Brynjolfsson E., Li D., Raymond L. R. (2023). Generative AI at work. NRER Working paper, No. 31161. https://doi.org/10.3386/w31161 Cave S., Dihal K. (2019). Hopes and fears for intelligent machines in fiction and reality. Nature Machine Intelligence, Vol. 1, pp. 74 - 78. https://doi.org/10.1038/s42256-019-0020-9 Cox A. (2023). How artificial intelligence might change academic library work: Applying the competencies literature and the theory of the professions. Journal of the Association for Information Science and Technology, Vol. 74, No. 3, pp. 367 - 380. https://doi.org/10.1002/asi.24635 Davenport T., Guha A., Grewal D., Bressgott T. (2020). How artificial intelligence will change the future of marketing. Journal of the Academy of Marketing Science, Vol. 48, pp. 24 - 42. https://doi.org/10.1007/s11747-019-00696-0 Dekker F., Salomons A., Waal J. van der. (2017). Fear of robots at work: The role of economic self-interest. Socio-Economic Review, Vol. 15, No. 3, pp. 539 - 562. https://doi.org/10.1093/ser/mwx005 Deranty J.-P., Corbin T. (2024). Artificial intelligence and work: A critical review of recent research from the social sciences. AI and Society, Vol. 39, pp. 675 - 691. https://doi.org/10.1007/s00146-022-01496-x Doborjeh Z., Hemmington N., Doborjeh M., Kasabov N. (2022). Artificial intelligence: A systematic review of methods and applications in hospitality and tourism. International Journal of Contemporary Hospitality Management, Vol. 34, No. 3, pp. 1154 - 1176. https://doi.org/10.1108/IJCHM-06-2021-0767 Faulconbridge J., Sarwar A., Spring M. (2023). How professionals adapt to artificial intelligence: The role of intertwined boundary work. Journal of Management Studies. https://doi.org/10.1111/joms.12936 Frey C. B., Osborne M. A. (2017). The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation? Technological Forecasting and Social Change, Vol. 114, pp. 254 - 280. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2016.08.019 Ghebrehiwet I., Zaki N., Damseh R., Mohamad M. S. (2024). Revolutionizing personalized medicine with generative AI: A systematic review. Artificial Intelligence Review, Vol. 57, article 128. https://doi.org/10.1007/s10462-024-10768-5 Gordon J.-S., Gunkel D. J. (2024). Artificial Intelligence and the future of work. AI and Society. https://doi.org/10.1007/s00146-024-01960-w Hughes C., Robert L., Frady K., Arroyos A. (2019). Artificial intelligence, employee engagement, fairness, and job outcomes. In: E. Perry (ed.). Managing technologyand middle- and low-skilled employees. Leeds: Emerald, pp. 61 - 68. https://doi. org/10.1108/978-1-78973-077-720191005 Hui X., Reshef O., Zhou L. (2023). The short-term effects of generative artificial intelligence on employment: Evidence from an online labor market. Available at SSRN: https://doi.org/10.2139/ssrn.4527336
Inie N., Falk J., Tanimoto S. (2023). Designing participatory AI: Creative professionals' worries and expectations about generative AI. arXiv, 2303.08931. https://doi.org/ 10.48550/arXiv.2303.08931 Jarrahi M. H. (2018). Artificial intelligence and the future of work: Human-AI symbiosis in organizational decision making. Business Horizons, Vol. 61, No. 4, pp. 577 - 586. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2018.03.007 Khogali H. O., Mekid S. (2023). The blended future of automation and AI: Examining some long-term societal and ethical impact features. Technology in Society, Vol. 73, article 102232. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2023.102232 Kozak M., Kozak S., Kozakova A., Martinak D. (2020). Is fear of robots stealing jobs haunting European workers? A multilevel study of automation insecurity in the EU. IFAC-PapersOnLine, Vol. 53, No. 2, pp. 17493 - 17498. https://doi.org/10.1016/ j.ifacol.2020.12.2160 Langer M., Landers R. N. (2021). The future of artificial intelligence at work: A review on effects of decision automation and augmentation on workers targeted by algorithms and third-party observers. Computers in Human Behavior, Vol. 123, article 106878. https://doi.org/10.1016/j.chb.2021.106878 Lehner O. M., Ittonen K., Silvola H., Ström E., Wührleitner A. (2022). Artificial intelligence based decision-making in accounting and auditing: Ethical challenges and normative thinking. Accounting, Auditing Accountability Journal, Vol. 35, No. 9, pp. 109 - 135. https://doi.org/10.1108/AAAJ-09-2020-4934 Lim W. M., Gunasekara A., Pallant J. L., Pallant J. I., Pechenkina E. (2023). Generative AI and the future of education: Ragnarök or reformation? A paradoxical perspective from management educators. The International Journal of Management Education, Vol. 21, No. 2, article 100790. https://doi.org/10.1016/j.ijme.2023.100790 Mirbabaie M., Brünker F., Möllmann Frick N. R. J., Stieglitz S. (2022). The rise of artificial intelligence - understanding the AI identity threat at the workplace. Electronic Markets, Vol. 32, pp. 73 - 99. https://doi.org/10.1007/s12525-021-00496-x Parent-Rocheleau X., Parker S. K. (2022). Algorithms as work designers: How algorithmic management influences the design of jobs. Human Resource Management Review, Vol. 32, No. 3, article 100838. https://doi.org/10.1016/j.hrmr.2021.100838 Perc M., Ozer M., Hojnik J. (2019). Social and juristic challenges of artificial intelligence.
Palgrave Communications, Vol. 5, article 61. https://doi.org/10.1057/ s41599-019-0278-x Pereira V., Hadjielias E., Christofi M., Vrontis D. (2023). A systematic literature review on the impact of artificial intelligence on workplace outcomes: A multi-process perspective. Human Resource Management Review, Vol. 33, No. 1, article 100857. https://doi.org/10.1016/j.hrmr.2021.100857 Sætra H. S. (2023). Generative AI: Here to stay, but for good? Technology in Society, Vol. 75, article 102372. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2023.102372 Spencer D. A. (2024). AI, automation and the lightening of work. AI and Society. https://doi.org/10.1007/s00146-024-01959-3 Tambe P., Cappelli P., Yakubovich V. (2019). Artificial intelligence in human resources management: Challenges and a path forward. California Management Review, Vol. 61, No. 4, рр. 15 - 42. https://doi.org/10.1177/0008125619867910 Wang Y.-Y., Wang Y.-S. (2022). Development and validation of an artificial intelligence anxiety scale: An initial application in predicting motivated learning behavior. Interactive Learning Environments, Vol. 30, No. 4, pp. 619 - 634. https://doi.org/ 10.1080/10494820.2019.1674887 Wesche J. S., Langer M., Sonderegger A., Landers R. N. (2022). Editorial to the virtual Special Issue: Human-automation interaction in the workplace: A broadened scope of paradigms. Computers in Human Behavior, Vol. 134, article 107335. https:// doi.org/10.1016/j.chb.2022.107335 Wood A. J., Lehdonvirta V. (2021). Antagonism beyond employment: How the "subordinated agency" of labour platforms generates conflict in the remote gig economy. Socio-Economic Review, Vol. 19, No. 4, pp. 1369 - 1396. https://doi.org/ 10.1093/ser/mwab016
Zajko M. (2022). Artificial intelligence, algorithms, and social inequality: Sociological contributions to contemporary debates. Sociology Compass, Vol. 16, No. 3, article e12962. https://doi.org/10.1111/soc4.12962
Стребков Денис Олегович ([email protected]), к. с. н., с. н. с. лаборатории экономико-социологических исследований, доцент кафедры экономической социологии НИУ ВШЭ.
* Работа выполнена в рамках Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ.
1 Под искусственным интеллектом в настоящей работе мы будем понимать компьютерные системы и алгоритмы, способные к самообучению и развитию, включающие машинное обучение (ML), большие данные, большие языковые модели (LLM), нейронные сети, глубокое обучение и т. д. При этом в социальных науках существуют различные подходы к определению ИИ, как показано в работе А. Резаева и Н. Трегубовой (2019).
2 Расчеты автора на открытых данных: https://www.hse.ru/rlms/spss
3 В англоязычной литературе для обозначения данного явления используются слова fear, threat, anxiety, worries, concern.
4 Автор выражает искреннюю признательность руководителю биржи Freelance.ru К. Аношину и студентам НИУ ВШЭ К. Ефремовой, К. Ковязиной, А. Новикову и В. Сапрыкину за помощь в подготовке и проведении данного исследования.
5 https://www.survey-studio.com/ru
6 Часто фрилансеры обладают навыками в нескольких смежных сферах. Респонденты имели возможность выбрать одновременно несколько специальностей, поэтому сумма ответов превышает 100%.
7 По сравнению с опросом 2019 г. текущая выборка более молодая: в два раза увеличилась доля людей в возрасте до 23 лет (с 11 до 22%). Соответственно, меньше стало людей, состоящих в браке и имеющих высшее образование.
8 Подробное описание возможностей и ограничений метода и принципов построения невероятностной выборки фрилансеров представлено в работе Д. Стребкова и А. Шевчука (2022. С. 75 - 93).
9 Этим людям вопросы о пользовании и отношении к ИИ не задавались, они сразу переходили к блоку социально-демографических характеристик. Далее все проценты, если особо не оговорено, рассчитываются от числа 94% опрошенных, кто слышал об ИИ (N = 728).
10 От англ. deep fake (глубинная подделка) - методика синтезирования фото- или видеоизображения, а также голоса с помощью ИИ.