Blockdit Logo (Mobile)
ลงทุนแมน
ยืนยันแล้ว
•
เมื่อวาน เวลา 08:56 • ธุรกิจ

Anthropic เผย ตลาดแรงงาน ชะลอการรับเด็กจบใหม่ และ 10 กลุ่มอาชีพเสี่ยงถูก AI ทดแทน

Anthropic ผู้พัฒนา Claude AI ได้เผยแพร่รายงาน "Labor market impacts of AI: A new measure and early evidence" ซึ่งนำเสนอแนวทางใหม่ในการวัดผลกระทบของ AI
โดยเน้นไปที่ "ความเสี่ยงที่สังเกตได้จริง" (Observed Exposure) ที่เป็นการนำเอาข้อมูลความสามารถทางทฤษฎีของ AI มาเปรียบเทียบกับข้อมูลการใช้งาน AI จริงในระดับองค์กร (ผ่านดัชนี Anthropic Economic Index)
สาเหตุที่ต้องวัดผลจาก "การใช้งานจริง" เป็นเพราะความสามารถทางทฤษฎีของ AI มักจะสูงกว่าความเป็นจริงมาก เนื่องจากมีข้อจำกัดด้านกฎหมาย, ข้อกำหนดทางซอฟต์แวร์ หรือความจำเป็นที่ต้องใช้มนุษย์ตรวจสอบ
เช่น ในทางทฤษฎี AI สามารถอนุมัติการสั่งจ่ายยาซ้ำได้ แต่ในการทำงานจริง ยังไม่พบการนำ AI มาใช้ในงานลักษณะนี้
โดยเนื้อหาของรายงานฉบับนี้มีหลายประเด็นน่าสนใจ และลงทุนแมนสรุปได้ดังนี้
1
1. ผลกระทบของ AI ต่อการจ้างงาน
- ยังไม่พบปัญหาการเลิกจ้างในวงกว้าง
จากการติดตามข้อมูลของกลุ่มคนทำงานที่อยู่ในเกณฑ์ "เสี่ยงสูงสุด" (Top quartile) เทียบกับกลุ่มคนที่ "ไม่มีความเสี่ยง" (No exposure) นับตั้งแต่ ChatGPT เปิดตัวในช่วงปลายปี 2022 พบว่า อัตราการว่างงานของทั้งสองกลุ่ม มีแนวโน้มคล้ายคลึงกัน
และช่องว่างระหว่างสองกลุ่มนี้ ไม่มีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ ซึ่งหมายความว่า AI ยังไม่ได้ทำให้เกิดการเลิกจ้างงานแบบฉับพลันเหมือนในช่วงวิกฤติเศรษฐกิจ
- มีการชะลอตัวของการรับพนักงานใหม่ในกลุ่มคนอายุ 22-25 ปี
นี่คือผลกระทบที่ชัดเจนที่สุดในขณะนี้ แม้อัตราการว่างงานของเด็กจบใหม่ จะไม่พุ่งสูงขึ้น (เนื่องจากบางส่วนอาจเลือกเรียนต่อ หรือออกจากระบบแรงงานไปเลย ทำให้ไม่ถูกนับเป็นผู้ว่างงาน)
แต่เมื่อดูที่ “อัตราการได้งานใหม่" พบว่าคนกลุ่มนี้มีอัตราการเข้าทำงานในสายอาชีพที่มีความเสี่ยงสูง “ลดลงถึง 14%” ในปี 2024 เมื่อเทียบกับปี 2022
ในขณะที่อัตราการจ้างงานในสายอาชีพที่ไม่เสี่ยง ยังคงที่ระดับ 2% ต่อเดือน
ที่น่าสนใจคือ ปรากฏการณ์นี้ไม่เกิดขึ้นกับกลุ่มคนทำงานที่มีอายุมากกว่า 25 ปี
- แนวโน้มการเติบโตของสายอาชีพในทศวรรษหน้า (2024-2034)
เมื่อนำข้อมูลความเสี่ยงไปเทียบกับการคาดการณ์ของสำนักงานสถิติแรงงานสหรัฐฯ พบว่า ทุก ๆ 10% ของสัดส่วนงานที่ถูก AI ทำแทนได้จริง (Observed coverage) จะทำให้อัตราการเติบโตของอาชีพนั้น ๆ ลดลง 0.6% ซึ่งจุดนี้น่าสนใจมาก เพราะหากใช้เพียงข้อมูลความเสี่ยงทางทฤษฎีมาวัด จะไม่พบความเชื่อมโยงกับอัตราการเติบโตที่ลดลงเลย
2. เจาะลึกกลุ่มอาชีพที่มีความเสี่ยงสูง (Most Exposed Occupations)
รายงานพบว่า AI ถูกนำมาใช้งานจริงน้อยกว่าความสามารถสูงสุดของมันมาก ตัวอย่างเช่น กลุ่มอาชีพด้านคอมพิวเตอร์และคณิตศาสตร์ (Computer & Math) ทางทฤษฎี AI น่าจะทำงานแทนได้ถึง 94% แต่ในการใช้งานจริงพบเพียง 33% เท่านั้น
สำหรับ 10 อันดับอาชีพที่มีความเสี่ยงสูงสุด และงานหลักที่ AI เข้ามาทำแทนได้จริง
1) โปรแกรมเมอร์ (74.5%) งานหลักที่ถูกแทนที่คือ การเขียน อัปเดต และบำรุงรักษาโปรแกรมซอฟต์แวร์
2) พนักงานลูกค้าสัมพันธ์ (70.1%) ถูกนำมาใช้งานอย่างหนักผ่านระบบ API ในการให้ข้อมูลลูกค้า รับคำสั่งซื้อ และจัดการข้อร้องเรียน
3) พนักงานป้อนข้อมูล (67.1%) งานอ่านเอกสารต้นฉบับ และป้อนข้อมูลเข้าสู่ระบบ
4) ผู้เชี่ยวชาญด้านเวชระเบียน (66.7%) งานรวบรวม สรุป และเข้ารหัสข้อมูลผู้ป่วย
5) นักวิเคราะห์วิจัยตลาด (64.8%) งานจัดทำรายงาน แปลงข้อมูลซับซ้อนเป็นกราฟิก และข้อความที่เข้าใจง่าย
6) ตัวแทนขายสินค้า (62.8%) งานติดต่อลูกค้าเพื่อนำเสนอสินค้าและขอรับคำสั่งซื้อ
7) นักวิเคราะห์การเงินและการลงทุน (57.2%) งานวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงิน เพื่อพยากรณ์สภาพธุรกิจและเศรษฐกิจ เพื่อประกอบการตัดสินใจลงทุน
8) นักวิเคราะห์และทดสอบคุณภาพซอฟต์แวร์ (51.9%) งานปรับเปลี่ยนซอฟต์แวร์ เพื่อแก้ไขข้อผิดพลาดหรือปรับปรุงประสิทธิภาพ
9) นักวิเคราะห์ความปลอดภัยของข้อมูล (48.6%) งานประเมินความเสี่ยงและทดสอบความปลอดภัยของการประมวลผลข้อมูล
10) ผู้เชี่ยวชาญสนับสนุนผู้ใช้คอมพิวเตอร์ (46.8%) งานตอบคำถามผู้ใช้เกี่ยวกับการทำงานของซอฟต์แวร์หรือฮาร์ดแวร์ เพื่อแก้ปัญหา
3. กลุ่มอาชีพที่ปลอดภัยจาก AI (Zero Exposure)
ประมาณ 30% ของแรงงานทั้งหมดอยู่ในกลุ่มที่มีความเสี่ยงเป็น 0% งานเหล่านี้มักเป็นงานที่ต้องใช้ทักษะทางกายภาพ ทำงานในสถานที่จริง หรือมีข้อจำกัดทางกฎหมายอย่างเคร่งครัด ได้แก่
- กลุ่มงานบริการและแรงงาน เช่น พ่อครัว, ช่างซ่อมรถจักรยานยนต์, พนักงานไลฟ์การ์ด, บาร์เทนเดอร์, พนักงานล้างจาน, พนักงานดูแลห้องแต่งตัว
- กลุ่มงานที่ต้องใช้กายภาพเฉพาะทาง เช่น งานเกษตรกรรม อย่างการตัดแต่งกิ่งไม้ การขับรถแทรกเตอร์
- กลุ่มงานกฎหมายเฉพาะทาง อย่างทนายความในส่วนที่ต้องว่าความหรือเป็นตัวแทนลูกความในชั้นศาล (AI ทำแทนไม่ได้)
4. ลักษณะประชากรศาสตร์ของแรงงานกลุ่มเสี่ยง (Demographics)
เมื่อเปรียบเทียบแรงงานกลุ่มที่เสี่ยงต่อ AI สูงสุด (Top quartile) กับกลุ่มที่ไม่เสี่ยงเลย (No exposure) ในช่วงก่อนที่ ChatGPT จะเปิดตัว (สิงหาคม - ตุลาคม 2022)
พบความแตกต่างทางประชากรศาสตร์และเศรษฐกิจที่ชัดเจนมาก
เพศ : กลุ่มเสี่ยงสูงมีสัดส่วนผู้หญิงมากกว่าผู้ชายถึง 15.5% (ผู้หญิง 54.4% เทียบกับ 38.8% ในกลุ่มไม่เสี่ยง)
เชื้อชาติ : กลุ่มเสี่ยงสูงเป็นคนผิวขาวมากกว่า 10.6% และมีสัดส่วนคนเชื้อสายเอเชียสูงกว่าเกือบ 2 เท่า
ระดับการศึกษา : แรงงานกลุ่มเสี่ยงมีระดับการศึกษาสูงกว่าอย่างเห็นได้ชัด โดยมีสัดส่วนคนจบการศึกษาระดับปริญญาโทขึ้นไป สูงถึง 17.4% เทียบกับกลุ่มไม่เสี่ยงที่มีเพียง 4.5% (ต่างกันเกือบ 4 เท่า) และมีคนจบปริญญาตรี มากกว่าถึง 23.8%
รายได้ : กลุ่มที่เสี่ยงต่อ AI มีรายได้เฉลี่ยรายชั่วโมงสูงกว่าถึง 47% (เฉลี่ย 32.69 ดอลลาร์ต่อชั่วโมง เทียบกับ 22.23 ดอลลาร์ต่อชั่วโมง ในกลุ่มไม่เสี่ยง)
โฆษณา