Экономисты из Северо-Западного и Американского университетов сравнили ответы ChatGPT-5, Gemini 2.5 и Claude 4.5 на один неприятный вопрос: чью работу ИИ снесёт первой, то есть какие профессии под ударом ИИ. Результат, о котором написал The Wall Street Journal, вышел неудобным для всех любителей простых списков «профессий на вылет». Модели заметно расходятся даже там, где речь идёт о привычных офисных ролях.
Вывод простой и немного отрезвляющий. Если три самые обсуждаемые модели не могут договориться между собой, использовать их рейтинги для найма, профориентации или срочной смены карьеры рано. Паника вокруг «вашу профессию заменят через год» звучит громко, но цифры по рынку труда всегда были грязнее и скучнее, чем прогнозы чат-ботов.
И это не новая проблема. Ещё в 2013 году исследование Оксфорда оценивало долю рабочих мест в США под высоким риском автоматизации в 47%, а ОЭСР позже свела этот показатель примерно к 14% рабочих мест. С приходом генеративного ИИ спор никуда не делся, просто теперь его озвучивают машины с очень уверенным тоном.
Самый показательный провал в согласии касается работ, где смешаны аналитика, рутина и человеческое общение. Claude, например, считает бухгалтеров заметно более уязвимыми. Gemini с этим спорит и даёт профессии куда более мягкую оценку. По данным исследования, ChatGPT и Gemini в основном сходились, но примерно в 25% случаев всё равно отвечали по-разному.
Для работодателей это плохая новость. Когда инструмент меняет оценку в зависимости от модели, он больше похож на красивую презентацию для совета директоров, чем на основу кадровой стратегии. Мишель Инь прямо говорит, что сама не стала бы менять работу или выбирать ребёнку специальность, опираясь на один такой показатель.
Исследователи связывают разницу с обучающими данными и настройкой моделей. Это логично. LLM не измеряют рынок труда напрямую, они собирают правдоподобный ответ из текстов, на которых учились, и из правил, которыми их потом подровняли. Отсюда и эффект: один бот видит в бухгалтере набор шаблонных задач, другой вспоминает про контроль, ответственность и работу с клиентом.
Свежие отчёты по рынку труда дают более приземлённую картину. В докладе World Economic Forum за 2025 год прогнозировались 92 млн сокращаемых ролей к 2030 году, но рядом с ними шли 170 млн новых. А индекс Anthropic по использованию Claude в экономике показывал другую важную вещь: ИИ чаще забирает отдельные задачи, чем целую профессию целиком. Для заголовков это скучно. Для реального мира полезнее.
Отсюда и устойчивый интерес к рабочим специальностям, о котором недавно говорил и глава Nvidia Дженсен Хуанг. Электрик, сварщик или техник упираются не только в знание, но и в выезд на объект, лицензии, безопасность и кривую реальность, где ничего не происходит по шаблону. С текстовыми моделями у таких профессий отношения проще: они помогают с бумагами и расчётами, но не тянут кабель.
Если ориентироваться на прошлые волны автоматизации, заметный пересмотр спроса на часть офисных ролей растянется на 5-10 лет.