Աշխատանքներ, որոնք արհեստական ​​բանականությունը չի կարող փոխարինել, և որ աշխատատեղերը կփոխարինի արհեստական ​​բանականությունը։ Արհեստական ​​բանականության ազդեցության գլոբալ տեսանկյուն զբաղվածության վրա

Արհեստական ​​բանականության աճի շրջանակը աշխատուժում

2023 թվականին աշխարհի ընկերությունների ավելի քան երեք քառորդը (77%) արդեն օգտագործում կամ ուսումնասիրում էին արհեստական ​​բանականության լուծումներ ( AI աշխատատեղերի կորուստ. ցնցող վիճակագրություն բացահայտվեց ): Կիրառման այս աճն ունի իրական հետևանքներ. արհեստական ​​բանականություն օգտագործող բիզնեսների 37%-ը հայտնել է աշխատուժի կրճատման մասին 2023 թվականին, իսկ 44%-ը սպասում էր արհեստական ​​բանականության պատճառով աշխատատեղերի կրճատման 2024 թվականին ( AI աշխատատեղերի կորուստ. ցնցող վիճակագրություն բացահայտվեց ): Միևնույն ժամանակ, վերլուծաբանները կանխատեսում են, որ արհեստական ​​բանականությունը կարող է վտանգի ենթարկել հարյուր միլիոնավոր աշխատատեղեր. Goldman Sachs-ի տնտեսագետները գնահատել են, որ արհեստական ​​բանականության ավտոմատացումը կարող է ազդել ամբողջ աշխարհում 300 միլիոն աշխատատեղի վրա ( 60+ վիճակագրություն արհեստական ​​բանականության կողմից աշխատատեղերի փոխարինման մասին (2024) ): Զարմանալի չէ, որ «ինչ աշխատատեղեր կփոխարինի արհեստական ​​բանականությունը» և «աշխատատեղեր, որոնք արհեստական ​​բանականությունը չի կարող փոխարինել» կենտրոնական են դարձել աշխատանքի ապագայի վերաբերյալ բանավեճերում:

Այնուամենայնիվ, պատմությունը որոշակի հեռանկար է առաջարկում։ Նախորդ տեխնոլոգիական հեղափոխությունները (մեխանիզացիայից մինչև համակարգիչներ) խաթարել են աշխատաշուկաները, բայց նաև ստեղծել են նոր հնարավորություններ։ Արհեստական ​​բանականության հնարավորությունների աճին զուգընթաց, բուռն քննարկումներ են ընթանում այն ​​մասին, թե արդյոք ավտոմատացման այս ալիքը կհետևի նույն օրինաչափությանը։ Այս սպիտակ զեկույցը դիտարկում է իրավիճակը. ինչպես է արհեստական ​​բանականությունն աշխատում աշխատատեղերի համատեքստում, որ ոլորտներն են ամենամեծ տեղահանման առջև կանգնած, որ դերերը մնում են համեմատաբար անվտանգ (և ինչու), և ինչ են կանխատեսում փորձագետները համաշխարհային աշխատուժի համար։ Ներառված են վերջին տվյալները, արդյունաբերական օրինակները և փորձագետների մեջբերումները՝ համապարփակ, արդիական վերլուծություն ապահովելու համար։

Ինչպես է արհեստական ​​բանականությունը գործում աշխատանքի համատեքստում

Այսօր արհեստական ​​բանականությունը գերազանցում է որոշակի առաջադրանքներում , մասնավորապես՝ օրինաչափությունների ճանաչման, տվյալների մշակման և առօրյա որոշումների կայացման հետ կապված խնդիրների լուծման գործում: Արհեստական ​​բանականությունը մարդանման աշխատողի փոխարեն ավելի լավ է հասկանալ որպես նեղ գործառույթներ կատարելու համար մարզված գործիքների հավաքածու: Այս գործիքները տատանվում են մեքենայական ուսուցման ալգորիթմներից, որոնք վերլուծում են մեծ տվյալներ, մինչև համակարգչային տեսողական համակարգեր, որոնք ստուգում են ապրանքները, և բնական լեզվի մշակիչներ, ինչպիսիք են չաթբոտները, որոնք մշակում են հաճախորդների հիմնական հարցումները: Գործնականում, արհեստական ​​բանականությունը կարող է ավտոմատացնել աշխատանքի որոշ մասեր . այն կարող է արագորեն զննել հազարավոր փաստաթղթեր՝ համապատասխան տեղեկատվություն գտնելու համար, վարել մեքենա նախապես որոշված ​​երթուղով կամ պատասխանել հաճախորդների սպասարկման պարզ հարցերին: Այս առաջադրանքին կենտրոնացած հմտությունը նշանակում է, որ արհեստական ​​բանականությունը հաճախ լրացնում է մարդ աշխատողներին՝ ստանձնելով կրկնվող պարտականություններ:

Կարևոր է նշել, որ աշխատատեղերի մեծ մասը բաղկացած է բազմաթիվ առաջադրանքներից, և դրանցից միայն մի մասը կարող է հարմար լինել արհեստական ​​բանականության ավտոմատացման համար: McKinsey-ի վերլուծությունը ցույց է տվել, որ մասնագիտությունների 5%-ից պակասը կարող է լիովին ավտոմատացվել ներկայիս տեխնոլոգիայով ( AI Replaceing Jobs Statistics and Facts [2024*] ): Այլ կերպ ասած, մարդուն լիովին փոխարինելը մեծ մասամբ դերերում մնում է դժվար: Այն, ինչ արհեստական ​​բանականությունը կարող է անել, աշխատանքի որոշակի հատվածներ մասնագիտությունների մոտ 60%-ը ներառում է գործունեության զգալի մաս, որը կարող է ավտոմատացվել արհեստական ​​բանականության և ծրագրային ռոբոտների կողմից ( AI Replaceing Jobs Statistics and Facts [2024*] ): Սա բացատրում է, թե ինչու ենք մենք տեսնում արհեստական ​​բանականության կիրառումը որպես օժանդակ գործիք . օրինակ, արհեստական ​​բանականության համակարգը կարող է իրականացնել աշխատանքի թեկնածուների նախնական ստուգումը՝ նշելով լավագույն ռեզյումեները մարդկային հավաքագրողի կողմից վերանայման համար: Արհեստական ​​բանականության ուժեղ կողմը կայանում է իր արագության և հետևողականության մեջ՝ հստակ սահմանված առաջադրանքների համար, մինչդեռ մարդիկ պահպանում են առավելությունը խաչաձև առաջադրանքների ճկունության, բարդ դատողության և միջանձնային հմտությունների մեջ:

Շատ մասնագետներ ընդգծում են այս տարբերությունը։ «Մենք դեռ չգիտենք դրա ամբողջական ազդեցությունը, բայց պատմության մեջ ոչ մի տեխնոլոգիա երբեք չի նվազեցրել զբաղվածությունը ցանցում», - նշում է Սան Ֆրանցիսկոյի Դաշնային պահուստային համակարգի նախագահ Մերի Ս. Դեյլին՝ ընդգծելով, որ արհեստական ​​բանականությունը, հավանաբար, կփոխի մեր աշխատանքի ձևը, այլ ոչ թե մարդկանց կդարձնի անօգտագործելի ( SF Fed-ի ղեկավար Մերի Դեյլին Fortune Brainstorm տեխնոլոգիական համաժողովում. արհեստական ​​բանականությունը փոխարինում է առաջադրանքները, ոչ թե մարդկանց - Սան Ֆրանցիսկոյի Դաշնային պահուստային համակարգ )։ Մոտ ապագայում արհեստական ​​բանականությունը «փոխարինում է առաջադրանքները, ոչ թե մարդկանց», ընդլայնելով մարդկային դերերը՝ ստանձնելով առօրյա պարտականությունները և թույլ տալով աշխատողներին կենտրոնանալ ավելի բարդ պարտականությունների վրա։ Այս դինամիկայի հասկացողությունը կարևոր է որոշելու համար, թե որ աշխատատեղերը կփոխարինի արհեստական ​​բանականությունը, և որոնք չի կարող փոխարինել . հաճախ աշխատատեղերի ներսում առանձին առաջադրանքներն (հատկապես կրկնվող, կանոնների վրա հիմնված առաջադրանքները), որոնք առավել խոցելի են ավտոմատացման նկատմամբ։

Արհեստական ​​բանականությամբ ամենահավանական փոխարինվող աշխատատեղերը (ըստ ոլորտների)

Թեև արհեստական ​​բանականությունը կարող է մեկ գիշերվա ընթացքում ամբողջությամբ չգրավել մասնագիտությունների մեծ մասը, որոշակի ոլորտներ և աշխատանքային կատեգորիաներ շատ ավելի խոցելի են ավտոմատացման նկատմամբ, քան մյուսները: Սրանք հակված են այն ոլորտներին, որոնք ունեն առատ առօրյա գործընթացներ, տվյալների մեծ ծավալներ կամ կանխատեսելի ֆիզիկական շարժումներ՝ այն ոլորտները, որտեղ ժամանակակից արհեստական ​​բանականությունը և ռոբոտաշինությունը գերազանցում են: Ստորև մենք կուսումնասիրենք այն ոլորտներն ու դերերը, որոնք, ամենայն հավանականությամբ, կփոխարինվեն արհեստական ​​բանականությամբ , ինչպես նաև կներկայացնենք իրական օրինակներ և վիճակագրություն, որոնք ցույց են տալիս այս միտումները.

Արտադրություն և արտադրություն

Արտադրությունը առաջին ոլորտներից մեկն էր, որը զգաց ավտոմատացման ազդեցությունը՝ արդյունաբերական ռոբոտների և խելացի մեքենաների միջոցով: Կրկնվող հավաքման գծի աշխատանքները և պարզ արտադրական առաջադրանքները ավելի ու ավելի հաճախ են կատարվում արհեստական ​​բանականության կողմից կառավարվող տեսլականով և կառավարմամբ ռոբոտների կողմից: Օրինակ՝ էլեկտրոնիկայի խոշոր արտադրող Foxconn-ը ՝ մեկ օբյեկտում 60,000 գործարանային աշխատողներին աշխարհի 10 խոշորագույն գործատուներից 3-ը աշխատողներին փոխարինում են ռոբոտներով | Համաշխարհային տնտեսական ֆորում ): Աշխարհի ավտոմոբիլային գործարաններում ռոբոտացված ձեռքերը ճշգրիտ եռակցում և ներկում են՝ նվազեցնելով ձեռքի աշխատանքի անհրաժեշտությունը: Արդյունքում, արտադրական շատ ավանդական աշխատատեղեր՝ մեքենաների օպերատորներ, հավաքողներ, փաթեթավորողներ, փոխարինվում են արհեստական ​​բանականության կողմից կառավարվող մեքենաներով: Համաշխարհային տնտեսական ֆորումի տվյալներով՝ հավաքող և գործարանային աշխատողների դերերը անկման մեջ են , և վերջին տարիներին միլիոնավոր նման աշխատատեղեր արդեն կրճատվել են ավտոմատացման արագացմանը զուգընթաց ( AI-ն փոխարինում է աշխատատեղերի վիճակագրությունն ու փաստերը [2024*] ): Այս միտումը գլոբալ է. Ճապոնիայի, Գերմանիայի, Չինաստանի և ԱՄՆ-ի նման արդյունաբերական երկրները բոլորն էլ կիրառում են արտադրական արհեստական ​​բանականությունը՝ արտադրողականությունը բարձրացնելու համար, հաճախ՝ մարդկային գծային աշխատողների հաշվին: Դրական կողմն այն է, որ ավտոմատացումը կարող է գործարաններն ավելի արդյունավետ դարձնել և նույնիսկ ստեղծել նոր տեխնիկական աշխատատեղեր (օրինակ՝ ռոբոտ-տեխնիկներ), սակայն պարզ արտադրական դերերը ակնհայտորեն վտանգված են անհետանալու համար։

Մանրածախ առևտուր և էլեկտրոնային առևտուր

Մանրածախ առևտրի ոլորտում արհեստական ​​բանականությունը փոխակերպում է խանութների գործունեության և հաճախորդների գնումների եղանակը: Հնարավոր է՝ ամենաակնհայտ փոփոխությունը ինքնասպասարկման վճարային կետերի և ավտոմատացված խանութների աճն է: Գանձապահի աշխատատեղերը, որոնք նախկինում մանրածախ առևտրի ոլորտում ամենատարածված պաշտոններից էին, կրճատվում են, քանի որ մանրածախ առևտրականները ներդրումներ են կատարում արհեստական ​​բանականությամբ աշխատող վճարային համակարգերում: Խոշոր մթերային ցանցերն ու սուպերմարկետներն այժմ ունեն ինքնասպասարկման վճարային կետեր, իսկ Amazon-ի նման ընկերությունները ներդրել են «պարզապես դուրս եկեք» խանութներ (Amazon Go), որտեղ արհեստական ​​բանականությունը և սենսորները հետևում են գնումներին՝ առանց մարդկային դրամարկղի անհրաժեշտության: ԱՄՆ Աշխատանքի վիճակագրության բյուրոն արդեն իսկ նկատել է դրամարկղային զբաղվածության անկում՝ 2019 թվականի 1.4 միլիոն դրամարկղից մինչև մոտ 1.2 միլիոն 2023 թվականին, և կանխատեսում է, որ այդ թիվը կնվազի ևս 10%-ով առաջիկա տասնամյակում ( Ինքնասպասարկման վճարային կետը այստեղ է մնալու: Բայց այն անցնում է հաշվարկի փուլ | AP News ): Մանրածախ առևտրի ոլորտում պաշարների կառավարումը և պահեստավորումը նույնպես ավտոմատացվում են. ռոբոտները թափառում են պահեստներում՝ ապրանքներ վերցնելով (օրինակ՝ Amazon-ը իր կատարման կենտրոններում աշխատանքի է վերցնում ավելի քան 200,000 բջջային ռոբոտ, որոնք աշխատում են մարդկային պատվերներ կատարողների հետ միասին): Նույնիսկ հատակի աշխատանքները, ինչպիսիք են դարակների սկանավորումը և մաքրումը, որոշ խոշոր խանութներում կատարվում են արհեստական ​​բանականությամբ աշխատող ռոբոտների կողմից: Արդյունքում նվազում են մանրածախ առևտրի սկսնակների աշխատատեղերը , ինչպիսիք են պահեստի աշխատողները, պահեստի հավաքողները և դրամարկղայինները: Մյուս կողմից, մանրածախ առևտրի արհեստական ​​բանականությունը ստեղծում է պահանջարկ որակավորված աշխատողների համար, ովքեր կարող են կառավարել էլեկտրոնային առևտրի ալգորիթմները կամ վերլուծել հաճախորդների տվյալները: Այնուամենայնիվ, երբ խոսքը վերաբերում է նրան, թե մանրածախ առևտրում արհեստական ​​բանականությունը որ աշխատատեղերը կփոխարինի , ավտոմատացման հիմնական թիրախներն են ցածր որակավորում պահանջող դերերը՝ կրկնվող պարտականություններով:

Ֆինանսներ և բանկային գործունեություն

Ֆինանսական ոլորտը վաղ էր ծրագրային ապահովման ավտոմատացումը ներդնելու համար, և այսօրվա արհեստական ​​բանականությունը արագացնում է այս միտումը: Շատ աշխատանքներ, որոնք ներառում են թվերի մշակում, փաստաթղթերի վերանայում կամ առօրյա որոշումների կայացում, կարգավորվում են ալգորիթմների կողմից: Ակնհայտ օրինակ է JPMorgan Chase- , որտեղ ներդրվեց COIN անունով արհեստական ​​բանականության վրա հիմնված ծրագիր՝ իրավական փաստաթղթերը և վարկային պայմանագրերը վերլուծելու համար: COIN-ը կարող է վայրկյանների ընթացքում վերանայել պայմանագրերը՝ աշխատանք, որը նախկինում ամեն տարի իրավաբաններից և վարկային մասնագետներից խլում էր 360,000 ժամ ( JPMorgan ծրագիրը վայրկյանների ընթացքում կատարում է այն, ինչը իրավաբաններից խլում էր 360,000 ժամ | The Independent | The Independent ): Այդպիսով, այն արդյունավետորեն փոխարինեց բանկի գործունեության մեջ կրտսեր իրավաբանական/վարչական դերերի մեծ մասը: Ֆինանսական ոլորտում ալգորիթմական առևտրային համակարգերը փոխարինել են մարդկային առևտրականների մեծ թվով՝ գործարքները կատարելով ավելի արագ և հաճախ ավելի շահավետ: Բանկերը և ապահովագրական ընկերությունները արհեստական ​​բանականությունն օգտագործում են խարդախության հայտնաբերման, ռիսկերի գնահատման և հաճախորդների սպասարկման չաթբոտների համար՝ նվազեցնելով վերլուծաբանների և հաճախորդների սպասարկման անձնակազմի անհրաժեշտությունը: Նույնիսկ հաշվապահության և աուդիտի ոլորտում արհեստական ​​բանականության գործիքները կարող են ավտոմատ կերպով դասակարգել գործարքները և հայտնաբերել անոմալիաներ՝ սպառնալով ավանդական հաշվապահական աշխատանքներին: Հաշվարկվում է, որ հաշվապահական հաշվառման և հաշվապահական գործավարության աշխատակիցները ռիսկի ենթարկվող ամենաշատ պաշտոնների շարքում են , և կանխատեսվում է, որ այս պաշտոնները զգալիորեն կնվազեն, քանի որ արհեստական ​​բանականության հաշվապահական ծրագրերը կդառնան ավելի հզոր ( 60+ վիճակագրություն արհեստական ​​բանականության կողմից աշխատատեղերի փոխարինման մասին (2024) ): Ամփոփելով՝ ֆինանսական ոլորտում արհեստական ​​բանականությունը փոխարինում է տվյալների մշակման, թղթաբանության և առօրյա որոշումների կայացման հետ կապված աշխատատեղերը ՝ սկսած բանկային գանձապահներից (բանկոմատների և առցանց բանկային գործունեության պատճառով) մինչև միջին գրասենյակի վերլուծաբաններ՝ միաժամանակ ավելացնելով ֆինանսական որոշումների կայացման ավելի բարձր մակարդակի պաշտոնները:

Տեխնոլոգիա և ծրագրային ապահովման մշակում

Կարող է իրոնիկ հնչել, բայց տեխնոլոգիական ոլորտը՝ հենց այն ոլորտը, որը կառուցում է արհեստական ​​բանականությունը, նույնպես ավտոմատացնում է իր սեփական աշխատուժի որոշ մասեր: Գեներատիվ արհեստական ​​բանականության ցույց են տվել, որ կոդ գրելը այլևս բացառապես մարդկային հմտություն չէ: Արհեստական ​​բանականության կոդավորման օգնականները (ինչպիսիք են GitHub Copilot-ը և OpenAI-ի Codex-ը) կարող են ավտոմատ կերպով ստեղծել ծրագրային կոդի զգալի մասեր: Սա նշանակում է, որ որոշ առօրյա ծրագրավորման առաջադրանքներ, մասնավորապես՝ ստանդարտ կոդ գրելը կամ պարզ սխալների վրիպազերծումը, կարող են փոխանցվել արհեստական ​​բանականությանը: Տեխնոլոգիական ընկերությունների համար սա, ի վերջո, կարող է նվազեցնել կրտսեր մշակողների մեծ թիմերի անհրաժեշտությունը: Զուգահեռաբար, արհեստական ​​բանականությունը հեշտացնում է տեխնոլոգիական ընկերությունների տեղեկատվական և վարչական գործառույթները: Ակնառու օրինակ. 2023 թվականին IBM-ը հայտարարեց որոշակի հետին գրասենյակային պաշտոնների համար վարձման դադարեցման մասին և նշեց, որ հաճախորդների հետ կապ չունեցող աշխատատեղերի մոտ 30%-ը (մոտ 7800 պաշտոն) կարող է փոխարինվել արհեստական ​​բանականությամբ հաջորդ 5 տարիների ընթացքում ( IBM-ը դադարեցնում է վարձումը՝ 7800 աշխատատեղ արհեստական ​​բանականությամբ փոխարինելու ծրագրով, հաղորդում է Bloomberg-ը | Reuters ): Այս պաշտոնները ներառում են վարչական և մարդկային ռեսուրսների պաշտոններ, որոնք ներառում են ժամանակացույցի կազմում, թղթաբանություն և այլ առօրյա գործընթացներ: IBM-ի դեպքը ցույց է տալիս, որ տեխնոլոգիական ոլորտում նույնիսկ սպիտակ օձիքով աշխատատեղերը ավտոմատացված են, երբ դրանք բաղկացած են կրկնվող առաջադրանքներից. արհեստական ​​բանականությունը կարող է կարգավորել ժամանակացույցը, գրառումների պահպանումը և հիմնական հարցումները առանց մարդու միջամտության: Կարևոր է նշել, որ իսկապես ստեղծագործական և բարդ ծրագրային ապահովման ինժեներիայի աշխատանքը մնում է մարդկային ձեռքերում (արհեստական ​​բանականությունը դեռևս զուրկ է փորձառու ինժեների ընդհանուր խնդիրներ լուծելու ունակությունից): Սակայն տեխնոլոգների համար աշխատանքի առօրյա մասերը ստանձնում է արհեստական ​​բանականությունը , և ընկերությունները կարող են կարիք ունենալ ավելի քիչ սկսնակ ծրագրավորողների, որակի ապահովման ստուգողների կամ տեղեկատվական տեխնոլոգիաների աջակցության անձնակազմի, քանի որ ավտոմատացման գործիքները կատարելագործվում են: Ըստ էության, տեխնոլոգիական ոլորտը օգտագործում է արհեստական ​​բանականությունը՝ փոխարինելու համար այն աշխատանքները, որոնք ռուտինային կամ աջակցության վրա են կենտրոնացած, միաժամանակ վերաուղղորդելով մարդկային տաղանդը դեպի ավելի նորարարական և բարձր մակարդակի առաջադրանքներ:

Հաճախորդների սպասարկում և աջակցություն

Արհեստական ​​բանականությամբ աշխատող չաթբոտներն ու վիրտուալ օգնականները մեծ առաջընթաց են գրանցել հաճախորդների սպասարկման ոլորտում: Հաճախորդների հարցումների մշակումը՝ լինի դա հեռախոսով, էլեկտրոնային փոստով, թե չաթով, աշխատատար գործառույթ է, որը ընկերությունները վաղուց են ձգտում օպտիմալացնել: Այժմ, առաջադեմ լեզվական մոդելների շնորհիվ, արհեստական ​​բանականությամբ համակարգերը կարող են մասնակցել զարմանալիորեն մարդկային զրույցների: Շատ ընկերություններ արհեստական ​​բանականությամբ չաթբոտները կիրառել են որպես աջակցության առաջին գիծ՝ լուծելով տարածված հարցեր (հաշվի վերականգնում, պատվերի հետևում, հաճախակի տրվող հարցեր) առանց մարդկային գործակալի: Սա սկսել է փոխարինել զանգերի կենտրոնի աշխատատեղերը և օգնության ծառայության դերերը: Օրինակ, հեռահաղորդակցության և կոմունալ ծառայությունների ընկերությունները հայտնում են, որ հաճախորդների հարցումների զգալի մասը լուծվում է ամբողջությամբ վիրտուալ գործակալների կողմից: Արդյունաբերության առաջատարները կանխատեսում են, որ այս միտումը միայն կաճի. Zendesk-ի գործադիր տնօրեն Թոմ Էգգեմեյերը կանխատեսում է, որ հաճախորդների հետ փոխազդեցությունների 100%-ը որոշակի ձևով կներառի արհեստական ​​բանականություն, և որ հարցումների 80%-ը մոտ ապագայում չի պահանջի մարդկային գործակալ լուծման համար ( 59 արհեստական ​​բանականությամբ հաճախորդների սպասարկման վիճակագրություն 2025 թվականի համար ): Նման սցենարը ենթադրում է մարդկային հաճախորդների սպասարկման ներկայացուցիչների կարիքի զգալի նվազում: Հարցումները ցույց են տալիս, որ հաճախորդների սպասարկման թիմերի ավելի քան մեկ քառորդն արդեն ինտեգրել է արհեստական ​​բանականությունը իրենց ամենօրյա աշխատանքային հոսքերի մեջ, իսկ արհեստական ​​բանականության «վիրտուալ գործակալներ» օգտագործող բիզնեսները կրճատել են հաճախորդների սպասարկման ծախսերը մինչև 30%-ով ( Հաճախորդների սպասարկում. Ինչպես է արհեստական ​​բանականությունը փոխակերպում փոխազդեցությունները - Forbes ): Աջակցության այն տեսակները, որոնք, ամենայն հավանականությամբ, կփոխարինվեն արհեստական ​​բանականությամբ, այն աշխատանքներն են, որոնք ներառում են սցենարային պատասխաններ և խնդիրների լուծման ռեժիմ , օրինակ՝ առաջին մակարդակի զանգերի կենտրոնի օպերատոր, որը հետևում է սահմանված սցենարի՝ ընդհանուր խնդիրների համար: Մյուս կողմից, հաճախորդների հետ կապված բարդ կամ հուզականորեն լիցքավորված իրավիճակները հաճախ դեռևս փոխանցվում են մարդկային գործակալներին: Ընդհանուր առմամբ, արհեստական ​​բանականությունը արագորեն վերափոխում է հաճախորդների սպասարկման դերերը ՝ ավտոմատացնելով ավելի պարզ առաջադրանքները և այդպիսով նվազեցնելով անհրաժեշտ սկսնակների աջակցության աշխատակիցների քանակը:

Տրանսպորտ և լոգիստիկա

Քիչ ոլորտներ են այնքան ուշադրություն գրավել արհեստական ​​բանականության միջոցով աշխատատեղերի փոխարինման հարցում, որքան տրանսպորտը։ Ինքնավար մեքենաների ՝ բեռնատարների, տաքսիների և առաքման բոտերի զարգացումը անմիջականորեն սպառնում է վարորդություն ներառող մասնագիտություններին։ Օրինակ՝ բեռնափոխադրումների ոլորտում բազմաթիվ ընկերություններ փորձարկում են ինքնավար կիսաբեռնատարներ մայրուղիներում։ Եթե այս ջանքերը հաջողվեն, երկարատև բեռնատարների վարորդները կարող են մեծ մասամբ փոխարինվել ինքնավար մեքենաներով, որոնք կարող են աշխատել գրեթե 24/7։ Որոշ գնահատականներ խիստ են. ավտոմատացումը, ի վերջո, կարող է փոխարինել երկարատև բեռնափոխադրումների աշխատատեղերի մինչև 90%-ը, եթե ինքնավար տեխնոլոգիան դառնա լիովին գործող և վստահելի ( ինքնավար բեռնատարները շուտով կարող են զբաղեցնել երկարատև փոխադրումների ամենաանցանկալի աշխատանքը )։ Բեռնատարների վարորդությունը ամենատարածված աշխատանքներից մեկն է շատ երկրներում (օրինակ՝ այն քոլեջի դիպլոմ չունեցող ամերիկացի տղամարդկանց հիմնական գործատուն է), ուստի այստեղ ազդեցությունը կարող է հսկայական լինել։ Մենք արդեն տեսնում ենք աստիճանական քայլեր՝ ինքնավար ավտոբուսներ որոշ քաղաքներում, արհեստական ​​բանականության կողմից ղեկավարվող պահեստային մեքենաներ և նավահանգստային բեռնափոխադրողներ, ինչպես նաև անվարորդ տաքսիների համար փորձնական ծրագրեր Սան Ֆրանցիսկո և Ֆինիքս քաղաքներում։ հազարավոր անօդաչու տաքսիներ են տրամադրել ՝ ակնարկելով այն ապագայի մասին, որտեղ տաքսու վարորդները և Uber/Lyft-ի վարորդները կարող են ավելի քիչ պահանջարկ ունենալ: Առաքման և լոգիստիկայի ոլորտում փորձարկվում են անօդաչու թռչող սարքեր և մայթեզրային ռոբոտներ՝ վերջին մղոնի առաքումները կատարելու համար, ինչը կարող է նվազեցնել սուրհանդակների անհրաժեշտությունը: Նույնիսկ առևտրային ավիացիան փորձարկում է ավտոմատացման բարձրացումը (չնայած ինքնավար ուղևորատար ինքնաթիռները, հավանաբար, տասնամյակներ հեռու են, եթե երբևէ, անվտանգության հետ կապված մտահոգությունների պատճառով): Առայժմ տրանսպորտային միջոցների վարորդներն ու օպերատորները այն աշխատատեղերի շարքում են, որոնք, ամենայն հավանականությամբ, կփոխարինվեն արհեստական ​​բանականությամբ : Տեխնոլոգիան արագ զարգանում է վերահսկվող միջավայրերում. պահեստները օգտագործում են ինքնագնաց բեռնատարներ, իսկ նավահանգիստները՝ ավտոմատացված կռունկներ: Քանի որ այդ հաջողությունները տարածվում են հանրային ճանապարհների վրա, բեռնատարի վարորդի, տաքսու վարորդի, առաքիչի վարորդի և բեռնատարի օպերատորի նման դերերը անկման են բախվում: Ժամկետները անորոշ են. կանոնակարգերը և տեխնիկական մարտահրավերները նշանակում են, որ մարդ-վարորդները դեռևս չեն անհետանում, բայց հետագիծը հստակ է:

Առողջապահություն

Առողջապահությունը այն ոլորտն է, որտեղ արհեստական ​​բանականության ազդեցությունը աշխատատեղերի վրա բարդ է: Մի կողմից, արհեստական ​​բանականությունը ավտոմատացնում է որոշակի վերլուծական և ախտորոշիչ առաջադրանքներ , որոնք մի ժամանակ կատարվում էին բացառապես բարձր որակավորում ունեցող մասնագետների կողմից: Օրինակ, արհեստական ​​բանականության համակարգերն այժմ կարող են վերլուծել բժշկական պատկերները (ռենտգեն, ՄՌՏ, համակարգչային տոմոգրաֆիա) ուշագրավ ճշգրտությամբ: Շվեդական ուսումնասիրության մեջ արհեստական ​​բանականության օգնությամբ աշխատող ռենտգենոլոգը մամոգրաֆիայի միջոցով հայտնաբերել է 20%-ով ավելի շատ կրծքագեղձի քաղցկեղ, քան երկու մարդ-ռենտգենոլոգների համատեղ աշխատանքը ( Արդյո՞ք արհեստական ​​բանականությունը կփոխարինի ռենտգեն կարդացող բժիշկներին, թե՞ պարզապես կդարձնի նրանց ավելի լավ, քան երբևէ | AP News ): Սա ենթադրում է, որ արհեստական ​​բանականությամբ հագեցած մեկ բժիշկը կարող է կատարել մի քանի բժիշկների աշխատանքը, հնարավոր է՝ նվազեցնելով նույնքան շատ մարդ-ռենտգենոլոգների կամ պաթոլոգների անհրաժեշտությունը: Ավտոմատացված լաբորատոր վերլուծիչները կարող են արյան անալիզներ անցկացնել և աննորմալությունները նշել առանց մարդ-լաբորանտների յուրաքանչյուր քայլում: Արհեստական ​​բանականության չաթբոտները նաև զբաղվում են հիվանդների տեսակավորմամբ և հիմնական հարցերով. որոշ հիվանդանոցներ օգտագործում են ախտանիշների ստուգիչ բոտեր՝ հիվանդներին տեղեկացնելու համար, թե արդյոք նրանք պետք է գան, ինչը կարող է նվազեցնել բուժքույրերի և բժշկական զանգերի կենտրոնների ծանրաբեռնվածությունը: Վարչական առողջապահական աշխատատեղերը, մասնավորապես, փոխարինվում են. ժամանակացույցի կազմումը, բժշկական կոդավորումը և հաշվառումը բարձր աստիճանի ավտոմատացում են ապրել արհեստական ​​բանականության ծրագրաշարի միջոցով: Այնուամենայնիվ, հիվանդների խնամքի անմիջական դերերը մեծ մասամբ անփոփոխ են մնում փոխարինման առումով: Ռոբոտը կարող է օգնել վիրահատության կամ հիվանդների տեղափոխման հարցում, սակայն բուժքույրերը, բժիշկները և խնամողները կատարում են բարդ, համակրելի առաջադրանքների լայն շրջանակ, որոնք արհեստական ​​բանականությունը ներկայումս չի կարող լիովին վերարտադրել: Նույնիսկ եթե արհեստական ​​բանականությունը կարող է ախտորոշել հիվանդությունը, հիվանդները հաճախ ցանկանում են, որ մարդ բժիշկը բացատրի և բուժի այն: Առողջապահությունը նաև բախվում է մարդկանց արհեստական ​​բանականությամբ լիովին փոխարինելու լուրջ էթիկական և կարգավորող խոչընդոտների: Այսպիսով, մինչդեռ առողջապահության ոլորտում որոշակի աշխատատեղեր (օրինակ՝ բժշկական հաշիվ-ապրանքագրերի հեղինակներ, տրանսկրիպցիոներներ և որոշ ախտորոշիչ մասնագետներ) լրացվում կամ մասամբ փոխարինվում են արհեստական ​​բանականությամբ , առողջապահության մասնագետների մեծ մասը արհեստական ​​բանականությունը համարում է իրենց աշխատանքը բարելավող գործիք, այլ ոչ թե փոխարինող: Երկարաժամկետ հեռանկարում, քանի որ արհեստական ​​բանականությունն ավելի զարգացած է դառնում, այն կարող է կատարել վերլուծությունների և պլանային ստուգումների ավելի ծանր աշխատանքը, բայց առայժմ մարդիկ մնում են խնամքի մատուցման կենտրոնում:

Ամփոփելով՝ արհեստական ​​բանականությամբ (ԱԲ) ամենահավանական փոխարինման ենթակա աշխատատեղերն այն աշխատատեղերն են, որոնք բնութագրվում են առօրյա, կրկնվող առաջադրանքներով և կանխատեսելի միջավայրերով՝ գործարանային աշխատողներ, գրասենյակային և վարչական անձնակազմ, մանրածախ դրամարկղի աշխատակիցներ, հաճախորդների սպասարկման հիմնական գործակալներ, վարորդներ և որոշակի սկսնակ մասնագիտական ​​պաշտոններ։ Իրոք, Համաշխարհային տնտեսական ֆորումի մոտ ապագայի (մինչև 2027 թվականը) կանխատեսումները տվյալների մուտքագրման գրագիրներին նվազող պաշտոնների ցանկի առաջին տեղում ( 7.5 միլիոն աշխատատեղ կվերացվի), որին հաջորդում են վարչական քարտուղարներն ու հաշվապահական գրագիրները , որոնք բոլորն էլ խիստ ենթակա են ավտոմատացմանը ( 60+ վիճակագրություն ԱԲ-ի կողմից աշխատատեղերի փոխարինման մասին (2024) ): ԱԲ-ն տարբեր արագությամբ է տարածվում ոլորտներում, բայց դրա ուղղությունը հաստատուն է՝ ավտոմատացնելով ամենապարզ առաջադրանքները տարբեր ոլորտներում: Հաջորդ բաժինը կուսումնասիրի հակառակ կողմը. որ աշխատատեղերն են ամենաքիչ հավանականությունը, որ կփոխարինվեն ԱԲ-ով, և մարդկային որակները, որոնք պաշտպանում են այդ դերերը:

Ամենաքիչ հավանական փոխարինվող աշխատանքներ/աշխատանքներ, որոնք արհեստական ​​բանականությունը չի կարող փոխարինել (և ինչու)

Ոչ բոլոր աշխատանքներն են ենթակա ավտոմատացման բարձր ռիսկի: Իրականում, շատ դերեր դիմադրում են արհեստական ​​բանականության կողմից փոխարինմանը, քանի որ դրանք պահանջում են եզակի մարդկային կարողություններ կամ տեղի են ունենում անկանխատեսելի միջավայրերում, որտեղ մեքենաները չեն կարող կողմնորոշվել: Որքան էլ որ արհեստական ​​բանականությունը զարգացած է դառնում, այն ունի հստակ սահմանափակումներ մարդկային ստեղծագործականության, կարեկցանքի և հարմարվողականության վերարտադրման հարցում: McKinsey-ի ուսումնասիրությունը նշել է, որ չնայած ավտոմատացումը որոշ չափով կազդի գրեթե բոլոր մասնագիտությունների վրա, մի մասը այլ ոչ թե ամբողջական դերերը, ինչը ենթադրում է, որ լիովին ավտոմատացված աշխատատեղերը կլինեն բացառություն, այլ ոչ թե կանոն ( AI-ն փոխարինում է աշխատատեղերի վիճակագրությունն ու փաստերը [2024*] ): Այստեղ մենք ընդգծում ենք այն աշխատատեղերի տեսակները, որոնք ամենաքիչ հավանական է, որ փոխարինվեն արհեստական ​​բանականությամբ մոտ ապագայում, և թե ինչու են այդ դերերն ավելի «պաշտպանված արհեստական ​​բանականությունից»:

• Մասնագիտություններ, որոնք պահանջում են մարդկային կարեկցանք և անձնական փոխազդեցություն. Աշխատանքները, որոնք պտտվում են մարդկանց հոգ տանելու, սովորեցնելու կամ հուզական մակարդակում հասկանալու շուրջ, համեմատաբար անվտանգ են արհեստական ​​բանականությունից: Դրանք ներառում են առողջապահության ոլորտի մասնագետներ , ինչպիսիք են բուժքույրերը, տարեցների խնամակալները և թերապևտները, ինչպես նաև ուսուցիչներ, սոցիալական աշխատողներ և խորհրդատուներ : Նման դերերը պահանջում են կարեկցանք, հարաբերություններ կառուցել և սոցիալական ազդանշանների ընկալում՝ ոլորտներ, որտեղ մեքենաները դժվարանում են: Օրինակ, վաղ մանկության կրթությունը ներառում է խնամք և արձագանք նուրբ վարքային ազդանշաններին, որոնք ոչ մի արհեստական ​​բանականություն չի կարող իրականում կրկնօրինակել: Pew Research-ի տվյալներով՝ աշխատողների մոտ 23%-ը աշխատում է արհեստական ​​բանականության ցածր ազդեցության աշխատանքներում (հաճախ խնամքի, կրթության և այլնի ոլորտներում), ինչպիսիք են դայակները, որտեղ հիմնական առաջադրանքները (օրինակ՝ երեխայի խնամքը) դիմացկուն են ավտոմատացմանը : Մարդիկ սովորաբար նախընտրում են մարդկային հպում այս ոլորտներում. արհեստական ​​բանականությունը կարող է ախտորոշել դեպրեսիան, բայց հիվանդները սովորաբար ցանկանում են իրենց զգացմունքների մասին խոսել մարդ թերապևտի, այլ ոչ թե չաթբոտի հետ:

• Ստեղծագործական և գեղարվեստական ​​մասնագիտություններ. ստեղծագործականությունը, ինքնատիպությունը և մշակութային ճաշակը ներառող աշխատանքը հակված է հաղթահարելու լիակատար ավտոմատացումը: Գրողներ, նկարիչներ, երաժիշտներ, կինոգործիչներ, նորաձևության դիզայներներ՝ այս մասնագետները ստեղծում են բովանդակություն, որը գնահատվում է ոչ միայն բանաձևին հետևելու, այլև նորարարական, երևակայական գաղափարներ ներդնելու համար: Արհեստական ​​բանականությունը կարող է օգնել ստեղծագործականությանը (օրինակ՝ ստեղծելով նախնական նախագծեր կամ դիզայնի առաջարկներ), բայց այն հաճախ զուրկ է իրական ինքնատիպությունից և հուզական խորությունից : Մինչդեռ արհեստական ​​բանականության կողմից ստեղծված արվեստն ու գրավոր աշխատանքը վերնագրեր են գրավել, մարդկային ստեղծագործողները դեռևս առավելություն ունեն այլ մարդկանց մոտ արձագանքող իմաստ ստեղծելու հարցում: Մարդկային արվեստը նաև շուկայական արժեք ունի (հաշվի առեք ձեռագործ ապրանքների նկատմամբ շարունակական հետաքրքրությունը՝ չնայած զանգվածային արտադրությանը): Նույնիսկ զվարճանքի և սպորտի ոլորտում մարդիկ ցանկանում են մարդկային կատարողականություն: Ինչպես Բիլ Գեյթսը կատակեց արհեստական ​​բանականության վերաբերյալ վերջերս կայացած քննարկման ժամանակ. «Մենք չենք ցանկանա դիտել, թե ինչպես են համակարգիչները բեյսբոլ խաղում»: ( Բիլ Գեյթսն ասում է, որ մարդիկ անհրաժեշտ չեն լինի «ամեն ինչի» համար արհեստական ​​բանականության դարաշրջանում | EGW.News )՝ ենթադրվում է, որ հուզմունքը գալիս է մարդ մարզիկներից, և, ընդլայնմամբ, ստեղծագործական և կատարողական շատ աշխատանքներ կմնան մարդկային ջանքեր:

• Անկանխատեսելի ֆիզիկական աշխատանք ներառող աշխատատեղեր դինամիկ միջավայրերում. Որոշակի գործնական աշխատանքներ պահանջում են ֆիզիկական ճարպկություն և տեղում խնդիրների լուծում տարբեր միջավայրերում՝ բաներ, որոնք ռոբոտների համար շատ դժվար է անել: Մտածեք որակավորված արհեստների մասին, ինչպիսիք են էլեկտրիկները, ջրմուղագործները, հյուսները, մեխանիկները կամ ինքնաթիռների սպասարկման տեխնիկները : Այս աշխատանքները հաճախ ներառում են անկանոն միջավայրեր (յուրաքանչյուր տան էլեկտրական լարերը մի փոքր տարբեր են, յուրաքանչյուր վերանորոգման խնդիր՝ եզակի) և պահանջում են իրական ժամանակի հարմարեցում: Արհեստական ​​բանականությամբ աշխատող ժամանակակից ռոբոտները հաջողության են հասնում կառուցվածքային, վերահսկվող միջավայրերում, ինչպիսիք են գործարանները, բայց պայքարում են շինհրապարակի կամ հաճախորդի տան անկանխատեսելի խոչընդոտների դեմ: Այսպիսով, արհեստավորները և այլք, ովքեր աշխատում են ֆիզիկական աշխարհում՝ մեծ փոփոխականությամբ, ավելի քիչ հավանական է, որ շուտով փոխարինվեն: Աշխարհի խոշորագույն գործատուների մասին զեկույցը ընդգծում է, որ չնայած արտադրողները հասուն են ավտոմատացման համար, այնպիսի ոլորտներ, ինչպիսիք են դաշտային ծառայությունները կամ առողջապահությունը (օրինակ՝ Մեծ Բրիտանիայի Ազգային առողջապահական ծառայությունը՝ իր բժիշկների և բուժքույրերի բանակով, որը կատարում է բազմազան առաջադրանքներ) մնում են «թշնամական տարածք» ռոբոտների համար ( աշխարհի 10 խոշորագույն գործատուներից 3-ը փոխարինում են աշխատողներին ռոբոտներով | Համաշխարհային տնտեսական ֆորում ): Ամփոփելով՝ կեղտոտ, բազմազան և անկանխատեսելի աշխատանքները հաճախ դեռևս կարիք ունեն մարդու ուշադրության կենտրոնում լինելու ։

• Ռազմավարական ղեկավարություն և բարձր մակարդակի որոշումների կայացում. Բարդ որոշումների կայացում, քննադատական ​​մտածողություն և հաշվետվողականություն պահանջող դերերը, ինչպիսիք են բիզնես ղեկավարները, նախագծերի ղեկավարները և կազմակերպչական ղեկավարները, համեմատաբար անվտանգ են արհեստական ​​բանականության ուղղակի փոխարինումից: Այս պաշտոնները ներառում են բազմաթիվ գործոնների համադրություն, անորոշության պայմաններում դատողության կիրառում և հաճախ մարդկային համոզում և բանակցություններ: Արհեստական ​​բանականությունը կարող է տրամադրել տվյալներ և առաջարկություններ, բայց արհեստական ​​բանականությանը վստահելը վերջնական ռազմավարական որոշումներ կայացնելու կամ մարդկանց առաջնորդելու համար մի քայլ է, որը շատ ընկերություններ (և աշխատակիցներ) պատրաստ չեն անել: Ավելին, ղեկավարությունը հաճախ կախված է վստահությունից և ոգեշնչումից՝ որակներ, որոնք բխում են մարդկային խարիզմայից և փորձից, այլ ոչ թե ալգորիթմներից: Չնայած արհեստական ​​բանականությունը կարող է թվեր կազմել գործադիր տնօրենի համար, գործադիր տնօրենի աշխատանքը (տեսլականի սահմանում, ճգնաժամերի կառավարում, անձնակազմի մոտիվացիա) առայժմ մնում է բացառապես մարդկային: Նույնը վերաբերում է նաև բարձրաստիճան պետական ​​պաշտոնյաներին, քաղաքականության մշակողներին և ռազմական ղեկավարներին, որտեղ հաշվետվողականությունը և էթիկական դատողությունը գերակա են:

Արհեստական ​​բանականության զարգացմանը զուգընթաց, դրա անելիքների սահմանները կփոխվեն։ Այսօր անվտանգ համարվող որոշ դերեր, ի վերջո, կարող են մարտահրավեր նետվել նորարարությունների պատճառով (օրինակ՝ արհեստական ​​բանականության համակարգերը աստիճանաբար ներխուժում են ստեղծագործական ոլորտներ՝ երաժշտություն գրելով կամ լրատվական հոդվածներ գրելով)։ Այնուամենայնիվ, վերը նշված աշխատանքներն ունեն ներկառուցված մարդկային տարրեր , որոնք դժվար է կոդավորել՝ հուզական բանականություն, ձեռքի ճարպկություն չկառուցվածքային միջավայրերում, միջոլորտային մտածողություն և իսկական ստեղծագործականություն։ Սրանք պաշտպանիչ խրամատ են հանդիսանում այդ մասնագիտությունների շուրջ։ Իրոք, մասնագետները հաճախ ասում են, որ ապագայում աշխատատեղերը կզարգանան, այլ ոչ թե կվերանան ամբողջությամբ. այս դերերում աշխատող մարդիկ կօգտագործեն արհեստական ​​բանականության գործիքներ՝ ավելի արդյունավետ լինելու համար։ Հաճախ մեջբերվող մի արտահայտություն արտահայտում է սա. արհեստական ​​բանականությունը չի փոխարինի ձեզ, բայց արհեստական ​​բանականությունն օգտագործող մարդը կարող է։ Այլ կերպ ասած, նրանք, ովքեր օգտագործում են արհեստական ​​բանականությունը, հավանաբար, կգերազանցեն նրանց, ովքեր չեն փոխարինում, շատ ոլորտներում։

Ամփոփելով՝ արհեստական ​​բանականությամբ ամենաքիչ հավանականություն ունեցող կամ այն ​​աշխատատեղերը, որոնք արհեստական ​​բանականությունը չի կարող փոխարինել, այն աշխատատեղերն են, որոնք պահանջում են հետևյալներից մեկը կամ մի քանիսը՝ սոցիալական և հուզական ինտելեկտ (հոգատարություն, բանակցություններ, մենթորինգ), ստեղծագործական նորարարություն (արվեստ, հետազոտություն, դիզայն), շարժունակություն և ճարպկություն բարդ միջավայրերում (որակավորված մասնագիտություններ, արտակարգ իրավիճակներին արձագանքում) և ընդհանուր դատողություն (ռազմավարություն, առաջնորդություն): Մինչ արհեստական ​​բանականությունը ավելի ու ավելի է ներթափանցելու այս ոլորտներ որպես օգնական, մարդկային հիմնական դերերը, առայժմ, այստեղ են մնալու: Աշխատողների համար մարտահրավերն այն է, որ կենտրոնանան այն հմտությունների վրա, որոնք արհեստական ​​բանականությունը հեշտությամբ չի կարող ընդօրինակել ՝ կարեկցանք, ստեղծագործականություն, հարմարվողականություն՝ ապահովելու համար, որ դրանք մնան մեքենաների արժեքավոր լրացում:

Մասնագիտական ​​​​կարծիքներ աշխատանքի ապագայի վերաբերյալ

Զարմանալի չէ, որ կարծիքները տարբեր են. որոշները կանխատեսում են լայնածավալ փոփոխություններ, իսկ մյուսները՝ ավելի աստիճանական զարգացում: Այստեղ մենք ամփոփում ենք մի քանի խորաթափանց մեջբերումներ և տեսակետներ մտքի առաջնորդներից՝ ներկայացնելով սպասումների մի ամբողջ սպեկտր.

• Կայ-Ֆու Լի (Արհեստական ​​բանականության փորձագետ և ներդրող). Լին կանխատեսում է աշխատատեղերի զգալի ավտոմատացում հաջորդ երկու տասնամյակների ընթացքում: «Տասից քսան տարվա ընթացքում ես գնահատում եմ, որ մենք տեխնիկապես կկարողանանք ավտոմատացնել Միացյալ Նահանգներում աշխատատեղերի 40-ից 50 տոկոսը», - ասաց նա ( Կայ-Ֆու Լիի մեջբերումներ (Արհեստական ​​բանականության գերուժերի հեղինակ) (էջ 6-ը 9-ից) ): Լին, ով տասնամյակների փորձ ունի արհեստական ​​բանականության ոլորտում (ներառյալ Google-ում և Microsoft-ում նախկին պաշտոնները), կարծում է, որ դա կտուժի մասնագիտությունների լայն շրջանակից՝ ոչ միայն գործարանային կամ սպասարկման աշխատատեղերից, այլև բազմաթիվ սպիտակ օձիքավոր պաշտոններից: Նա զգուշացնում է, որ նույնիսկ այն աշխատողների համար, ովքեր ամբողջությամբ չեն փոխարինվել, արհեստական ​​բանականությունը «կկրճատի նրանց ավելացված արժեքը» ՝ ստանձնելով նրանց աշխատանքի մի մասը, հնարավոր է՝ նվազեցնելով աշխատողների բանակցային ուժը և աշխատավարձերը: Այս տեսակետը ընդգծում է մտահոգությունը լայնածավալ տեղահանման և արհեստական ​​բանականության հասարակական ազդեցության վերաբերյալ, ինչպիսիք են անհավասարության աճը և նոր աշխատանքային ուսուցման ծրագրերի անհրաժեշտությունը:

• Մերի Ս. Դեյլի (Սան Ֆրանցիսկոյի Դաշնային պահուստային համակարգի նախագահ). Դեյլին առաջարկում է հակադարձում, որը հիմնված է տնտեսական պատմության վրա։ Նա նշում է, որ չնայած արհեստական ​​բանականությունը կխաթարի աշխատատեղերը, պատմական նախադեպերը ենթադրում են զուտ հավասարակշռող ազդեցություն երկարաժամկետ հեռանկարում։ «Բոլոր տեխնոլոգիաների պատմության մեջ ոչ մի տեխնոլոգիա երբեք չի նվազեցրել զբաղվածությունը ցանցում», - նշում է Դեյլին՝ հիշեցնելով մեզ, որ նոր տեխնոլոգիաները հակված են ստեղծել նոր տեսակի աշխատատեղեր, նույնիսկ եթե դրանք դուրս են մղում մյուսներին ( Սան Ֆրանցիսկոյի Դաշնային պահուստային համակարգի ղեկավար Մերի Դեյլին Fortune Brainstorm տեխնոլոգիական համաժողովում. Արհեստական ​​բանականությունը փոխարինում է առաջադրանքները, ոչ թե մարդկանց - Սան Ֆրանցիսկոյի Դաշնային պահուստային համակարգ )։ Նա ընդգծում է, որ արհեստական ​​բանականությունը, հավանաբար, կվերափոխի աշխատանքը, այլ ոչ թե կվերացնի այն ամբողջությամբ ։ Դեյլին պատկերացնում է ապագա, որտեղ մարդիկ կաշխատեն մեքենաների հետ միասին՝ արհեստական ​​բանականությունը կկատարի ձանձրալի առաջադրանքները, մարդիկ կկենտրոնանան ավելի բարձր արժեք ունեցող աշխատանքի վրա, և նա ընդգծում է կրթության և վերապատրաստման կարևորությունը՝ աշխատուժին հարմարվելու համար։ Նրա հեռանկարը զգուշավոր լավատեսական է. արհեստական ​​բանականությունը կբարձրացնի արտադրողականությունը և կստեղծի հարստություն, ինչը կարող է խթանել աշխատատեղերի աճը այն ոլորտներում, որոնք մենք դեռ կարող ենք չպատկերացնել։

• Բիլ Գեյթս (Microsoft-ի համահիմնադիր). Վերջին տարիներին Գեյթսը լայնորեն խոսել է արհեստական ​​բանականության մասին՝ արտահայտելով ինչպես ոգևորություն, այնպես էլ մտահոգություն: 2025 թվականի հարցազրույցում նա համարձակ կանխատեսում արեց, որը գրավեց լրատվամիջոցների ուշադրությունը. առաջադեմ արհեստական ​​բանականության աճը կարող է նշանակել, որ ապագայում «մարդիկ պետք չեն լինի բաների մեծ մասի համար» Բիլ Գեյթսն ասում է, որ մարդիկ պետք չեն լինի «բաների մեծ մասի» համար արհեստական ​​բանականության դարաշրջանում | EGW.News ): Գեյթսը ենթադրեց, որ տեխնոլոգիաների զարգացմանը զուգընթաց արհեստական ​​բանականության կողմից կարող են իրականացվել բազմաթիվ տեսակի աշխատանքներ, այդ թվում՝ որոշ բարձր որակավորում պահանջող մասնագիտություններ: Նա օրինակներ բերեց առողջապահության և կրթության ՝ պատկերացնելով, որ արհեստական ​​բանականությունը կարող է գործել որպես բարձրակարգ բժիշկ կամ ուսուցիչ: «Հիանալի» արհեստական ​​բանականության բժիշկը կարող է լայնորեն հասանելի դառնալ, ինչը հնարավոր է՝ նվազեցնելով մարդ մասնագետների պակասը: Սա ենթադրում է, որ նույնիսկ ավանդաբար անվտանգ համարվող դերերը (լայն գիտելիքներ և վերապատրաստում պահանջելու պատճառով) կարող են ժամանակի ընթացքում կրկնօրինակվել արհեստական ​​բանականության կողմից: Այնուամենայնիվ, Գեյթսը նաև ընդունեց այն սահմանափակումները, թե ինչ կընդունեն մարդիկ արհեստական ​​բանականությունից: Նա հումորով նշեց, որ չնայած արհեստական ​​բանականությունը կարող է ավելի լավ սպորտով զբաղվել, քան մարդիկ, մարդիկ դեռևս նախընտրում են մարդ մարզիկներին զվարճանքի ոլորտում (մենք չենք վճարի ռոբոտ-բեյսբոլի թիմերը դիտելու համար): Գեյթսը ընդհանուր առմամբ լավատես է մնում. նա կարծում է, որ արհեստական ​​բանականությունը «կազատի մարդկանց» այլ զբաղմունքների համար և կհանգեցնի արտադրողականության աճի, չնայած հասարակությունը պետք է կառավարի անցումը (հնարավոր է՝ այնպիսի միջոցառումների միջոցով, ինչպիսիք են կրթական բարեփոխումները կամ նույնիսկ համընդհանուր բազային եկամուտը, եթե տեղի ունենա աշխատատեղերի մեծածավալ կորուստ):

• Քրիստալինա Գեորգիևա (ԱՄՀ-ի կառավարիչ տնօրեն). Քաղաքականության և համաշխարհային տնտեսության տեսանկյունից Գեորգիևան ընդգծել է արհեստական ​​բանականության ազդեցության երկակի բնույթը: «Արհեստական ​​բանականությունը կազդի աշխարհի աշխատատեղերի գրեթե 40 տոկոսի վրա՝ փոխարինելով որոշներին և լրացնելով մյուսներին», - գրել է նա ԱՄՀ-ի վերլուծության մեջ ( «Արհեստական ​​բանականությունը կփոխակերպի համաշխարհային տնտեսությունը: Եկեք համոզվենք, որ այն օգտակար կլինի մարդկության համար» ): Նա նշում է, որ զարգացած տնտեսություններն ավելի մեծ ազդեցություն ունեն արհեստական ​​բանականության վրա (քանի որ աշխատատեղերի ավելի մեծ մասը ներառում է բարձր որակավորում պահանջող առաջադրանքներ, որոնք արհեստական ​​բանականությունը կարող է կատարել), մինչդեռ զարգացող երկրները կարող են ավելի քիչ անհապաղ տեղաշարժ տեսնել: Գեորգիևայի դիրքորոշումն այն է, որ արհեստական ​​բանականության զուտ ազդեցությունը զբաղվածության վրա անորոշ է . այն կարող է խթանել համաշխարհային արտադրողականությունը և աճը, բայց նաև հնարավոր է մեծացնել անհավասարությունը, եթե քաղաքականությունը չշարունակի: Նա և ԱՄՀ-ն կոչ են անում նախաձեռնողական միջոցներ ձեռնարկել. կառավարությունները պետք է ներդրումներ կատարեն կրթության, անվտանգության ցանցերի և որակավորման բարձրացման ծրագրերի մեջ՝ ապահովելու համար, որ արհեստական ​​բանականության օգուտները (ավելի բարձր արտադրողականություն, նոր աշխատատեղերի ստեղծում տեխնոլոգիական ոլորտներում և այլն) լայնորեն տարածվեն, և որ աշխատանքը կորցրած աշխատողները կարողանան անցնել նոր դերերի: Այս փորձագիտական ​​տեսակետը հաստատում է, որ չնայած արհեստական ​​բանականությունը կարող է փոխարինել աշխատատեղերը, հասարակության համար արդյունքը մեծապես կախված է նրանից, թե ինչպես ենք մենք արձագանքում:

• Այլ ոլորտի առաջատարներ. Տեխնոլոգիական ոլորտի բազմաթիվ գործադիր տնօրեններ և ֆուտուրիստներ նույնպես իրենց կարծիքն են հայտնել: Օրինակ՝ IBM-ի գործադիր տնօրեն Արվինդ Կրիշնան նշել է, որ արհեստական ​​բանականությունը սկզբում կազդի «սպիտակ օձիքավոր աշխատատեղերի» ՝ ավտոմատացնելով գրասենյակային և գրասենյակային աշխատանքները (ինչպես IBM-ի կողմից արդիականացվող մարդկային ռեսուրսների դերերը), նախքան ավելի տեխնիկական ոլորտներ անցնելը ( IBM-ը դադարեցնում է վարձումը՝ 7800 աշխատատեղ արհեստական ​​բանականությամբ փոխարինելու ծրագրով, հաղորդում է Bloomberg-ը | Reuters ): Միևնույն ժամանակ, Կրիշնան և ուրիշները պնդում են, որ արհեստական ​​բանականությունը կլինի հզոր գործիք մասնագետների համար. նույնիսկ ծրագրավորողները օգտագործում են արհեստական ​​բանականության կոդի օգնականներ՝ արտադրողականությունը բարձրացնելու համար, ինչը ենթադրում է ապագա, որտեղ մարդ-արհեստական ​​բանականություն համագործակցությունը նորմա կլինի որակավորված աշխատատեղերում, այլ ոչ թե ուղղակի փոխարինում: Հաճախորդների սպասարկման ոլորտի ղեկավարները, ինչպես նշվել է ավելի վաղ, պատկերացնում են, որ արհեստական ​​բանականությունը կկարգավորի հաճախորդների հետ առօրյա փոխազդեցությունների մեծ մասը, իսկ մարդիկ կկենտրոնանան բարդ գործերի վրա ( 2025 թվականի համար արհեստական ​​բանականության հաճախորդների սպասարկման 59 վիճակագրություն ): Եվ հասարակական մտավորականները, ինչպիսին է Էնդրյու Յանգը (ով տարածեց համընդհանուր բազային եկամտի գաղափարը), զգուշացրել են բեռնատարների վարորդների և զանգերի կենտրոնի աշխատողների աշխատանքի կորստի մասին՝ պաշտպանելով սոցիալական աջակցության համակարգերը՝ ավտոմատացման հետևանքով գործազրկության հետ գլուխ հանելու համար: Ի հակադրություն սրա, այնպիսի գիտնականներ, ինչպիսիք են Էրիկ Բրինյոլֆսոնը և Էնդրյու ՄաքԱֆին, խոսել են «արտադրողականության պարադոքսի» , որ արհեստական ​​բանականության օգուտները կգան, բայց միայն մարդկային աշխատողների հետ միասին, որոնց դերերը վերաիմաստավորվում են, այլ ոչ թե վերանում: Նրանք հաճախ շեշտը դնում են մարդկային աշխատանքի արհեստական ​​բանականության միջոցով ավելացման վրա, այլ ոչ թե մեծածավալ փոխարինման վրա՝ հորինելով այնպիսի արտահայտություններ, ինչպիսիք են՝ « արհեստական ​​բանականություն օգտագործող աշխատողները կփոխարինեն նրանց, ովքեր դա չեն անում » արտահայտությունը:

Ըստ էության, փորձագետների կարծիքները տատանվում են շատ լավատեսականից (արհեստական ​​բանականությունը կստեղծի ավելի շատ աշխատատեղեր, քան կկործանի, ինչպես անցյալի նորարարությունները) մինչև խիստ զգուշավոր (արհեստական ​​բանականությունը կարող է տեղահանել աշխատուժի աննախադեպ մասը, ինչը կպահանջի արմատական ​​​​շտկումներ): Այնուամենայնիվ, ընդհանուր գիծն այն է, որ փոփոխությունը անխուսափելի է : Աշխատանքի բնույթը կփոխվի, քանի որ արհեստական ​​​​բանականությունը կդառնա ավելի կարողունակ: Մասնագետները միաձայն համաձայն են, որ կրթությունը և շարունակական ուսուցումը կենսական նշանակություն ունեն. ապագայի աշխատողները կարիք կունենան նոր հմտությունների, իսկ հասարակությունները՝ նոր քաղաքականության: Անկախ նրանից, թե արհեստական ​​​​բանականությունը դիտվում է որպես սպառնալիք, թե գործիք, տարբեր ոլորտների առաջնորդները ընդգծում են, որ հիմա ժամանակն է պատրաստվել այն փոփոխություններին, որոնք այն կբերի աշխատատեղերում: Եզրափակելով՝ մենք կքննարկենք, թե ինչ են նշանակում այս փոխակերպումները համաշխարհային աշխատուժի համար և ինչպես կարող են անհատներն ու կազմակերպությունները կողմնորոշվել առջևում:

Ինչ է սա նշանակում համաշխարհային աշխատուժի համար

«Ի՞նչ աշխատատեղեր կփոխարինի արհեստական ​​բանականությունը» հարցը չունի մեկ, ստատիկ պատասխան. այն կշարունակի զարգանալ արհեստական ​​բանականության հնարավորությունների աճի և տնտեսությունների հարմարվողականության հետ մեկտեղ: Մենք կարող ենք տարբերակել հստակ միտում. արհեստական ​​բանականությունը և ավտոմատացումը առաջիկա տարիներին կվերացնեն միլիոնավոր աշխատատեղեր ստեղծելով նոր աշխատատեղեր և փոփոխելով առկաները : Համաշխարհային տնտեսական ֆորումը կանխատեսում է, որ մինչև 2027 թվականը ավտոմատացման պատճառով 83 միլիոն աշխատատեղ կկորցնի իր տեղը կհայտնվի 69 միլիոն նոր աշխատատեղ ՝ ամբողջ աշխարհում -14 միլիոն աշխատատեղի զուտ էֆեկտով ( AI Replaceing Jobs Statistics and Facts [2024*] ): Այլ կերպ ասած, աշխատաշուկայում կլինի զգալի տեղաշարժ: Որոշ դերեր կվերանան, շատերը կփոխվեն, և կհայտնվեն բոլորովին նոր մասնագիտություններ՝ արհեստական ​​բանականությամբ պայմանավորված տնտեսության կարիքները բավարարելու համար:

Համաշխարհային աշխատուժի համար սա նշանակում է մի քանի հիմնական բան.

• Վերաորակավորումը և որակավորման բարձրացումը հրամայական են. աշխատողներին, որոնց աշխատանքը վտանգված է, պետք է հնարավորություն տրվի սովորելու նոր, պահանջված հմտություններ: Եթե արհեստական ​​բանականությունը ստանձնում է առօրյա առաջադրանքները, մարդիկ պետք է կենտրոնանան ոչ առօրյա առաջադրանքների վրա: Կառավարությունները, կրթական հաստատությունները և ընկերությունները բոլորը դեր կխաղան ուսումնական ծրագրերի կազմակերպման գործում՝ լինի դա պահեստի աշխատողի, որը սովորում է ռոբոտների սպասարկում, թե հաճախորդների սպասարկման ներկայացուցչի, որը սովորում է վերահսկել արհեստական ​​բանականության չաթբոտները: Ամբողջ կյանքի ընթացքում ուսուցումը պատրաստ է դառնալ նորմա: Դրական կողմից նշենք, որ քանի որ արհեստական ​​բանականությունը ստանձնում է ծանր աշխատանքը, մարդիկ կարող են անցնել ավելի լիարժեք, ստեղծագործական կամ բարդ աշխատանքի, բայց միայն այն դեպքում, եթե ունեն դա անելու հմտություններ:

• Մարդ-արհեստական ​​բանականություն համագործակցությունը կորոշի աշխատատեղերի մեծ մասը. արհեստական ​​բանականության լիակատար ներխուժման փոխարեն, մասնագիտությունների մեծ մասը կզարգանա մարդկանց և ինտելեկտուալ մեքենաների միջև գործընկերության: Աշխատողները, որոնք կհաջողեն, կլինեն նրանք, ովքեր գիտեն, թե ինչպես օգտագործել արհեստական ​​բանականությունը որպես գործիք: Օրինակ, փաստաբանը կարող է օգտագործել արհեստական ​​բանականությունը՝ անմիջապես ուսումնասիրելու դատական ​​նախադեպը (կատարելով այն աշխատանքը, որը նախկինում կատարում էր իրավաբանական օգնականների թիմը), ապա կիրառել մարդկային դատողություն՝ իրավական ռազմավարություն մշակելու համար: Գործարանի տեխնիկը կարող է վերահսկել ռոբոտների նավատորմը: Նույնիսկ ուսուցիչները կարող են օգտագործել արհեստական ​​բանականության դասատուներ՝ դասերը անհատականացնելու համար, մինչդեռ նրանք կենտրոնանում են բարձր մակարդակի մենթորինգի վրա: Այս համագործակցային մոդելը փոխված աշխատատեղերին : Գրեթե յուրաքանչյուր մասնագիտություն կներառի արհեստական ​​բանականության որոշակի օգնություն, և այդ իրականությանը հարմարվելը կարևոր կլինի աշխատողների համար:

• Քաղաքականություն և սոցիալական աջակցություն. անցումը կարող է լինել անհարթ և բարձրացնում է քաղաքականության հարցեր համաշխարհային մասշտաբով: Որոշ տարածաշրջաններ և արդյունաբերություններ ավելի շատ կտուժեն աշխատատեղերի կորստից, քան մյուսները (օրինակ՝ զարգացող տնտեսությունները, որոնք հիմնականում զբաղվում են արտադրությամբ, կարող են բախվել աշխատատար աշխատատեղերի ավելի արագ ավտոմատացման): Կարող է անհրաժեշտ լինել ավելի ուժեղ սոցիալական ապահովության ցանցեր կամ նորարարական քաղաքականություն. համընդհանուր բազային եկամտի (ՀԲԵ) առաջ են քաշվել այնպիսի գործիչների կողմից, ինչպիսիք են Էլոն Մասկը և Էնդրյու Յանգը՝ արհեստական ​​բանականության պատճառով գործազրկության կանխատեսմամբ ( Էլոն Մասկն ասում է, որ համընդհանուր եկամուտը անխուսափելի է. ինչու է նա կարծում ... ): Անկախ նրանից, թե ՀԲԵ-ն է լուծումը, թե ոչ, կառավարությունները պետք է վերահսկեն գործազրկության միտումները և հնարավոր է՝ ընդլայնեն գործազրկության նպաստները, աշխատանքի տեղավորման ծառայությունները և կրթական դրամաշնորհները տուժած ոլորտներում: Միջազգային համագործակցությունը նույնպես կարող է անհրաժեշտ լինել, քանի որ արհեստական ​​բանականությունը կարող է մեծացնել բարձր տեխնոլոգիական տնտեսությունների և տեխնոլոգիաներին ավելի քիչ հասանելիություն ունեցող տնտեսությունների միջև եղած բացը: Համաշխարհային աշխատուժը կարող է աշխատատեղերի տեղափոխում ունենալ դեպի արհեստական ​​բանականությանը նպաստավոր վայրեր (ինչպես նախորդ տասնամյակներում արտադրությունը տեղափոխվել է ավելի ցածր ծախսեր ունեցող երկրներ): Քաղաքականության մշակողները պետք է ապահովեն, որ արհեստական ​​բանականության տնտեսական շահույթը (ավելի մեծ արտադրողականություն, նոր արդյունաբերություններ) հանգեցնի լայնածավալ բարգավաճման, այլ ոչ թե միայն մի քանիսի շահույթի:

• Մարդկային եզակիության շեշտադրում. Քանի որ արհեստական ​​բանականությունը դառնում է տարածված, աշխատանքի մարդկային տարրերը ձեռք են բերում ավելի մեծ կարևորություն: Մարդ աշխատողների համեմատական ​​առավելությունը կլինեն ստեղծագործականությունը, հարմարվողականությունը, կարեկցանքը, էթիկական դատողությունը և միջառարկայական մտածողությունը: Կրթական համակարգերը կարող են կենտրոնանալ այս փափուկ հմտությունների վրա՝ STEM հմտությունների հետ մեկտեղ: Արվեստը և հումանիտար գիտությունները կարող են կարևոր դեր խաղալ մարդկանց անփոխարինելի դարձնող որակների զարգացման գործում: Որոշ իմաստով, արհեստական ​​բանականության աճը մեզ մղում է վերանայել աշխատանքը ավելի մարդակենտրոն առումով՝ գնահատելով ոչ միայն արդյունավետությունը, այլև այնպիսի որակները, ինչպիսիք են հաճախորդի փորձը, ստեղծագործական նորարարությունը և հուզական կապերը, որոնցում մարդիկ գերազանցում են:

Ամփոփելով՝ արհեստական ​​բանականությունը պատրաստվում է փոխարինել որոշ աշխատատեղերի, մասնավորապես՝ առօրյա աշխատանքներ կատարող աշխատատեղերի, բայց այն նաև կստեղծի հնարավորություններ և կընդլայնի բազմաթիվ դերեր։ Ազդեցությունը կզգացվի գրեթե բոլոր ոլորտներում՝ տեխնոլոգիաներից և ֆինանսներից մինչև արտադրություն, մանրածախ առևտուր, առողջապահություն և տրանսպորտ։ Համաշխարհային հեռանկարը ցույց է տալիս, որ մինչ զարգացած տնտեսությունները կարող են տեսնել սպիտակ օձիքավոր աշխատատեղերի ավելի արագ ավտոմատացում, զարգացող տնտեսությունները ժամանակի ընթացքում կարող են դեռևս պայքարել արտադրության և գյուղատնտեսության ոլորտներում ձեռքի աշխատատեղերի մեքենաներով փոխարինման դեմ։ Աշխատուժի այս տեղաշարժերին նախապատրաստումը համաշխարհային մարտահրավեր է։

Ընկերությունները պետք է նախաձեռնող լինեն արհեստական ​​բանականության էթիկական և ինտելեկտուալ կիրառման հարցում՝ այն օգտագործելով իրենց աշխատակիցներին հզորացնելու, այլ ոչ թե միայն ծախսերը կրճատելու համար: Աշխատողները, իրենց հերթին, պետք է հետաքրքրասեր մնան և շարունակեն սովորել, քանի որ հարմարվողականությունը կլինի նրանց անվտանգության ցանցը: Եվ հասարակությունը, ընդհանուր առմամբ, պետք է ձևավորի այնպիսի մտածելակերպ, որը գնահատում է մարդ-արհեստական ​​բանականություն համագործակցությունը՝ արհեստական ​​բանականությունը դիտարկելով որպես մարդկային արտադրողականությունն ու բարեկեցությունը բարձրացնելու

Վաղվա աշխատուժը, հավանաբար, այնպիսին կլինի, որտեղ մարդկային ստեղծագործականությունը, հոգատարությունը և ռազմավարական մտածողությունը կաշխատեն արհեստական ​​բանականության հետ ձեռք ձեռքի տված՝ ապագա, որտեղ տեխնոլոգիան կբարելավի մարդկային աշխատանքը՝ այն հնացած չդարձնելու փոխարեն։ Անցումը կարող է հեշտ չլինել, բայց նախապատրաստման և ճիշտ քաղաքականության շնորհիվ համաշխարհային աշխատուժը կարող է դառնալ դիմացկուն և նույնիսկ ավելի արդյունավետ արհեստական ​​բանականության դարաշրջանում։

Հոդվածներ, որոնք կարող են ձեզ դուր գալ կարդալ այս սպիտակ թղթից հետո.

🔗 Արհեստական ​​բանականության միջոցով աշխատանքի որոնման լավագույն 10 գործիքները՝ հեղափոխություն վարձման գործընթացում։
Բացահայտեք լավագույն արհեստական ​​բանականության գործիքները՝ աշխատանք ավելի արագ գտնելու, դիմումները օպտիմալացնելու և աշխատանքի ընդունվելու համար։

🔗 Արհեստական ​​բանականության ոլորտում կարիերայի ուղիներ – Արհեստական ​​բանականության ոլորտում լավագույն աշխատատեղերը և ինչպես սկսել։
Ուսումնասիրեք Արհեստական ​​բանականության ոլորտում կարիերայի լավագույն հնարավորությունները, անհրաժեշտ հմտությունները և ինչպես սկսել ձեր ուղին Արհեստական ​​բանականության ոլորտում։

🔗 Արհեստական ​​բանականության ոլորտում աշխատատեղեր – ներկայիս կարիերաներ և արհեստական ​​բանականության ոլորտում զբաղվածության ապագան։
Հասկացեք, թե ինչպես է արհեստական ​​բանականությունը վերաձևավորում աշխատաշուկան և որտեղ են ապագա հնարավորությունները արհեստական ​​բանականության ոլորտում։