1. AI меняет рынок труда и экономику
Как рынок труда и экономика преображаются под влиянием AI
AI или искусственный интеллект – это область науки и технологии, которая позволяет машинам или программам имитировать и превосходить человеческие способности, такие как видение, язык, логика или креативность. AI уже сейчас оказывает воздействие на разные аспекты нашей жизни, в том числе на рынок труда и экономику.
AI и рынок труда
AI может улучшать процессы и результаты работы, заменяя человека в скучных и однообразных задачах, а также подсказывая работникам оптимальные решения на основе анализа больших данных. Это может приводить к росту доходов и благополучия, а также к появлению новых рабочих мест в областях, связанных с созданием, управлением и поддержкой AI.
Однако AI также может угрожать некоторым типам работы, особенно для тех, которые требуют низкого уровня квалификации, образования или креативности. По некоторым данным, до 47% рабочих мест в развитых странах и до 69% в развивающихся странах могут быть под угрозой автоматизации из-за AI в ближайшие десятилетия. Это может приводить к сокращению рабочих мест, падению заработной платы, увеличению неравенства и социальной напряженности.
Поэтому необходимо подготовиться к изменениям, которые несет AI на рынке труда. С одной стороны, это означает повышение уровня образования и навыков работников, чтобы они могли конкурировать с машинами или работать в команде с ними. С другой стороны, это означает пересмотр системы социальной защиты и налогообложения, чтобы обеспечить достаточный доход и социальную помощь для тех, кто может потерять работу или перейти на менее оплачиваемую работу.
AI и экономика
AI также может иметь существенное влияние на экономику в целом. Искусcтвенный интеллект способствует экономическому росту и инновациям, увеличивая производство товаров и услуг, сокращая издержки и расширяя рынки. По некоторым оценкам, AI может добавить до 15% к мировому ВВП к 2030 году.
AI создает новые проблемы и риски для экономики. Например, AI усиливает монополизацию и концентрацию рынков, поскольку немногие компании, которые владеют большими данными и алгоритмами, могут получать несоразмерные выгоды от AI. Это может снижать конкуренцию, инновации и благосостояние потребителей. Кроме того, AI может угрожать безопасности и конфиденциальности данных, поскольку машины могут быть подвержены взлому, манипуляции или злоупотреблению. Это нарушает права и свободы людей, а также подрывает доверие и сотрудничество в обществе.
Поэтому необходимо регулировать и контролировать развитие и применение AI в экономике. С одной стороны, это означает создание этических и юридических норм и стандартов, которые будут гарантировать соблюдение прав человека, защиту данных и ответственность за действия AI. С другой стороны, это означает поощрение сотрудничества и диалога между различными заинтересованными сторонами, такими как правительства, бизнес, наука, общественность и международные организации, чтобы согласовать цели и интересы, связанные с AI.
2. Профессии и специализации, которые будут самыми высокооплачиваемыми в эпоху AI
AI/ML-инженер
AI/ML инженер – это специалист, который занимается разработкой, обучением и тестированием алгоритмов машинного обучения (ML) и нейронных сетей (NN) для решения различных задач. Он должен уметь:
● программировать на языках Python, R, Java или C++
● использовать фреймворки TensorFlow, PyTorch, Keras или Scikit-learn
● работать с данными в форматах CSV, JSON, XML или SQL
● понимать математические основы ML и NN.
AI/ML инженеры нужны крупному бизнесу, на Indeed есть множество очень крутых вакансий от Google, Facebook, Deloitte, Nissan, BBC, Amazon и других лидеров рынка в самых разных сферах. Средняя зарплата в США составляет около 120 тысяч долларов в год.
Data Scientist
Data Scientist – это специалист, который занимается анализом данных для выявления закономерностей, тенденций и аномалий, а также созданием моделей для прогнозирования и оптимизации бизнес-процессов. Он должен уметь:
● работать с данными в разных форматах и источниках
● использовать статистические и визуальные методы для изучения данных
● применять ML и NN для построения моделей и оценивать их качество.
Data Scientist – одна из самых востребованных профессий 2023 года по версии World Economic Forum. Data Scientist нужны практически всем отраслям и компаниям, которые хотят использовать данные для принятия лучших решений. Средняя зарплата в США составляет около 100 тысяч долларов в год.
Data Engineer
Data Engineer – это специалист, который занимается сбором, хранением, обработкой и передачей данных для анализа и моделирования. Он должен уметь:
● работать с большими объемами данных (Big Data)
● использовать облачные платформы (Cloud Computing)
● применять распределенные системы (Distributed Systems) и потоковые технологии (Streaming Technologies)
● знать языки программирования и базы данных.
Data Engineer – это важная роль в команде Data Science, поскольку он обеспечивает качество и доступность данных для аналитиков и ML-инженеров. Data Engineer также нужны компаниям, которые работают с большими данными и AI. Средняя зарплата в США составляет около 110 тысяч долларов в год.