Влиение искусственного интеллекта на работы
Нас заменит искусственный интеллект?
В последние годы технологии искусственного интеллекта развиваются стремительными темпами и всё активнее внедряются в различные сферы экономики. Многие профессии получают новые инструменты для повышения эффективности, в то время как другие сталкиваются с риском частичной или полной автоматизации.
На фоне этих изменений возрастает необходимость анализа того, какие именно факторы влияют на уязвимость профессий к автоматизации, как уровень образования, опыт работы, характер навыков и степень взаимодействия с технологиями.
Целью данного проекта является анализ влияния искусственного интеллекта на различные профессии с использованием набора данных AI Impact on Jobs 2030. В рамках работы исследуются показатели влияния ИИ, вероятность автоматизации к 2030 году, уровень образования и набор профессиональных навыков. Визуализация данных и их анализ позволяют наглядно оценить потенциальные риски и тенденции, связанные с развитием искусственного интеллекта и его воздействием на работников.
Как я анализировал?
Для анализа данных я использовал круговую диаграмму, точечную диаграмму, гистограмму и диаграмму с областями.
Для работы с данными я использовал библиотеки pandas.
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt
Оформление
Для оформления я сгенерировал в recraft.ai изображения на тему своего проекта. Я решил выбрать выделяющиеся цвета.
Круговая диаграмма
В круговой диаграмме я подсчитал, какой уровень образования нужно получить для того чтобы работать по профессии, находящейся в зоне риска замены ИИ. Я хотел узнать, ИИ способен заменить только легкие профессии или что-то, требующее много учебы.
График показывает, что профессии, находящиеся в зоне риска замещения ИИ, распределены практически равномерно по уровню образования. Наибольшая доля приходится на специалистов со средним образованием (High School) — около 26%, однако профессии, требующие высшего образования (Bachelor’s и Master’s), также составляют значительную часть — примерно по 25% каждая. Даже уровень PhD занимает сопоставимую долю (около 24%).
Это означает, что риск автоматизации ИИ не ограничивается только низкоквалифицированными профессиями. Под угрозой находятся и специальности, требующие длительного обучения, включая высшее и послевузовское образование.
Точечная диаграмма
Дальше я посчитал зависимость возможности быть замененным к 2030 году от влияния ИИ. Я предполагал, что чем выше влияние ИИ на эту сферу должности, тем выше шанс быть замененным.
Даже при высоком уровне воздействия ИИ вероятность автоматизации может быть как низкой, так и высокой. Аналогично, некоторые профессии с относительно низким индексом влияния ИИ всё равно демонстрируют заметный риск автоматизации. Это означает, что сам факт активного использования ИИ в профессии не всегда напрямую ведёт к её полной автоматизации.
Таким образом, риск замещения профессий определяется не только степенью внедрения ИИ, но и другими факторами: характером задач (рутинные vs. творческие), необходимостью человеческого взаимодействия, уровнем ответственности и возможностью гибкой адаптации работы под новые технологии.
Гистограмма
На гистограмме я просто рассмотрел шанс риска замены ИИ.
График распределения категорий риска автоматизации показывает, что наибольшая часть профессий относится к категории среднего риска. Это означает, что для большинства профессий ИИ, скорее всего, станет инструментом частичной автоматизации, а не полной замены человека.
Категории высокого и низкого риска представлены в значительно меньшем и примерно равном объёме. Это указывает на то, что полностью уязвимые для автоматизации профессии встречаются реже, так же как и профессии, практически не подверженные влиянию ИИ.
Диаграмма с областями
В этой диаграмме я посмотрел уровень скиллов для каждой профессии. Я думаю, чем ниже скилл, тем выше шанс быть замененным ИИ.
Я увидел, что все навыки распределены равномерно. Нет какого-то определенно высокого и определенно низкого, что опять же делает большинству средние шансы быть замененным ИИ.
Вывод
Анализ распределения уровней образования показал, что представители различных образовательных категорий присутствуют в выборке достаточно равномерно, что подчёркивает универсальность влияния ИИ на широкий спектр профессий, независимо от уровня формального образования.
Точечная диаграмма зависимости индекса влияния ИИ от вероятности автоматизации продемонстрировала положительную связь между этими показателями: с ростом степени вовлечённости профессии в использование ИИ увеличивается и вероятность её автоматизации к 2030 году.
Гистограмма категорий риска показала, что значительная часть профессий относится к среднему и высокому уровню риска автоматизации, что свидетельствует о масштабности потенциальных изменений на рынке труда в ближайшие годы.
Диаграмма с областями, отображающая уровни владения различными навыками, подтвердила сбалансированный и случайный характер распределения навыков в наборе данных.
В целом, на основании проведённого анализа и построенных графиков можно сделать вывод, что развитие искусственного интеллекта оказывает значительное и многофакторное влияние на рынок труда. Работникам становится всё более важно адаптироваться к изменениям, развивать новые навыки и повышать технологическую грамотность, чтобы снизить риски, связанные с автоматизацией, и сохранить конкурентоспособность в будущем.
Описание применения генеративной модели
Для упрощения кода я использовал ChatGPT, отправляя ему свой собственный. Для генерации картинок я использовал recraft.ai
