Нейросети как инструмент сегрегации: почему ИИ обогащает опытных и увольняет новичков

Исследование показало, что ИИ ускоряет работу опытных сотрудников, но почти не помогает новичкам, как сообщает Хабр.

Цена вопроса — разница в стоимости часа опытного специалиста и стремительно обесценивающаяся ставка стажёра.

Выгодно крупным корпорациям, которые получают мгновенный ROI (возврат вложенных денег) на старших кадрах. Опытный разработчик в Запретграм с доступом к ИИ закрывает задачи втрое быстрее, сохраняя свою высокую зарплату, но генерируя сверхприбыль. Маржинальность (доля чистой прибыли в выручке) у такого сотрудника взлетает, так как фиксированные затраты на его оклад делятся на больший объём выпущенного продукта.

Скрытый налог падает на новичков: бизнес перестал оплачивать обучение джуниоров на рабочих ошибках. Стажёр-аналитик Алексей из консалтинговой фирмы теряет место, потому что алгоритм строит базовые модели быстрее и дешевле. Без практики на рутине выпускник не может наработать экспертизу, чтобы стать полезным для нейросети в будущем.

Парадокс заключается в том, что ИИ, заявленный как инструмент выравнивания возможностей, намеренно спроектирован как барьер для входа на рынок труда. Архитекторы нейросетей встроили зависимость: чтобы получить качественный ответ, нужно уже иметь экспертность, которую алгоритм якобы заменяет. Система устроена так, чтобы дешёвый софт убивал дешёвый труд, но делал дорогой труд ещё дороже, концентрируя капитал в руках владельцев вычислительных мощностей.