Un studiu al startup-urilor AI finanțate oferă o perspectivă asupra locurilor de muncă ce ar putea fi cel mai mult afectate de AI. Pe măsură ce instrumentele AI sunt adoptate de tot mai multe industrii, impactul acestor instrumente asupra locurilor de muncă rămâne neclar. Analizele anterioare s-au concentrat pe capacitățile teoretice ale LLM-urilor (Large Language Models), dar factorii sociali sunt, de asemenea, susceptibili să joace un rol în modelarea aspectelor muncii care vor vedea integrarea AI sau automatizarea completă.
Publicat în PNAS Nexus, Enrico Maria Fenoaltea și colaboratorii săi au validat o versiune a LLM-ului Llama3 de la Meta, pe care au folosit-o pentru a încrucișa produsele dezvoltate de startup-uri AI susținute de firma de capital de risc Y Combinator cu descrieri ale sarcinilor esențiale pentru diverse meserii din baza de date ocupațională O*NET. Deoarece produsele AI care au atras finanțări semnificative sunt considerate de investitori viabile economic și atractive social, aceste produse au o probabilitate mai mare de a deveni realități pe piață decât alte utilizări teoretice ale AI.
Rezultatul indexului de Expunere Ocupațională la AI Startup (AISE) încearcă să surprindă expunerea potențială la AI în viitorul apropiat a ocupațiilor. „Expunerea” poate include AI-ul care completează sau substituie munca umană în îndeplinirea unei sarcini. Ocupațiile cu expunere ridicată la AI includ funcționari de birou, oameni de știință de date, manageri de sisteme informatice și specialiști în cercetare de piață și marketing. Ocupațiile cu expunere scăzută la AI includ cele compuse în principal din sarcini manuale, cum ar fi sportivi, bucătari și muncitori în construcții.
În comparație cu indicii bazați pe abilitățile teoretice ale AI, AISE prezice o expunere mai mică pentru ocupațiile care necesită niveluri înalte de responsabilitate și decizii etice, precum și ocupațiile care necesită o diplomă de master sau superioară și o experiență semnificativă. Deși LLM-urile ar putea teoretic să îndeplinească multe dintre sarcinile îndeplinite de profesorii de liceu, judecători sau consilieri de căsătorie, oamenii ar putea fi reticenți să aibă încredere în AI pentru roluri care necesită abilități sociale, discernământ sau luarea unor decizii încărcate etic.
Conform autorilor, în loc să lovească întreaga economie ca o undă tehnologică nediscriminatorie, AI se va răspândi treptat în economie, calea sa fiind modelată de factori sociali la fel de mult ca și de fezabilitatea tehnică a aplicațiilor AI. Detalii despre publicație: Follow the money: A startup-based measure of AI exposure across occupations, industries, and regions, PNAS Nexus (2026). DOI: 10.1093/pnasnexus/pgag185 academic.oup.com/pnasnexus/art … exus/pgag185/8713055