Aspiring Data Science

Про эффективность труда с AI. Один из опросов, результаты которого меня удивили - Что ближе всего к вашему пониманию фразы "AI повышает эффективность труда"? (тут). Более половины из вас ответили "тот же объем работы делается быстрее", а за "правильные" варианты - с упоминанием экономического эффекта, проголосовали всего несколько процентов!

Рост эффективности труда - это рост создания добавленной стоимости. И если ее нет, то и эффективности/продуктивности нет.

1️⃣ Можно сказать, что AI ускоряет внутренний цикл - написать код, что-то проанализировать, создать презентацию и др. Но это ускорение не имеет смысла, если все упирается во внешний цикл - всякие ревью, согласования, тестирования и т.д.

У меня об этом много постов, в основном со ссылками на хорошие исследования (раз, два - тут ссылки; пост, как считать добавленную стоимость и др.)

2️⃣ Недавно вышла статья AI and productivity от Stripe Economics, там хороший анализ AI производительности труда. TLDR: на рынке США роста НЕ ВИДНО. Это не означает, что его не будет в будущем, но сегодня, через почти 4 года AI хайпа, пока так.

Вывод не так уж пессимистичен: по мере улучшения моделей, роста внедрения и перестройки рабочих процессов микровыигрыши со временем могут проявляться и в макро. Но пока внедрение слишком тонкое, сигнал слабый, а узкие места сохраняются (главное из которых - человек).

Технология не повышает продуктивность - ее повышает использование технологии. Главное, чтобы это было не что-то вроде блокчейн-технологии 🙂

3️⃣ Там еще есть ссылки на исследование Банка Кореи: экономия времени от AI почти не связана с ростом выпуска, если у работников нет автономии или стимулов перераспределить сэкономленное время.

Можно сказать, что от AI сегодня может выигрывать тот, у кого есть возможность распорядиться сэкономленным временем, а точнее - конвертировать его в дополнительный доход. В найме на сэкономленное время обычно можно только взять новых задач 🥲

4️⃣ Самое интересное, что макропроизводительность в США выросла (2,5% против 1,6% исторических), но не из-за AI у работников, а просто из-за утилизации капитала.

То есть рост от того, что уже построенные заводы/серверы работают дольше и плотнее под спрос на сам AI, от стройки датацентров, а не от того, что кто-то быстрее пишет код.

5️⃣ Считаю что мой опрос явно иллюстрирует тренд "ощущаю, что стал(а) в разы эффективнее", который не является трендом "стал(а) в разы эффективнее". У меня кстати был и другой опрос "Есть ли для вас очевидный измеримый прирост рабочей эффективности благодаря AI?", где больше зарабатывать стали только около 10% (напомню, что это опрос, а не данные).

6️⃣ Короче говоря, AI пока не делает нас эффективнее, но дает такое ощущение.

Хорошая новость для тех, кто проголосовал в опросе "неправильно": чтобы сделать доселе невиданный, супер-пупер буст в карьере, можно просто поработать над собственным восприятием эффективности труда. Потому что сейчас оно, скажем так, неидеально.

По-простому: не важно, сколько я старался, сколько потратил времени, сколько страдал. Важен только результат участия в экономической деятельности, причем выраженный ТОЛЬКО в деньгах. Если прироста в деньгах нет, то нет ни эффективности, ни продуктивности. Больше успеваю? Значит просто стало больше работы за те же деньги 🥲

@kyrillic

Вышло интересное исследование о том, насколько люди доверяют AI: участникам задавали сложные вопросы и разрешали в любой момент сказать "не знаю". Без LLM так отвечали в 40% случаев, а c LLM - всего в 3-6%.

Итог:
• точность упала с 28% до 9%
• уверенность выросла с 30% до 76% 🙂

К дизайну исследования есть небольшие вопросы, но оно довольно надежно в одной теме - как люди себя ведут, когда на сложный вопрос под рукой есть неправильный/непроверенный ответ LLM.

С LLM люди отвечали на больше вопросов, но давали меньше правильных ответов. То есть LLM не закрывала пробелы в знаниях, а превращала в ошибки ответы, которые человек знал или мог восстановить сам.

1️⃣ С одной стороны, можно сделать очевидный вывод: не стоит слепо доверять LLM, нужно все перепроверять. Это разумно, особенно в важных вопросах - здоровья, карьеры, отношений, своего будущего и т.д.

Кстати гугление менее проблемное: добавляется трение в виде "открыть ссылки, все прочитать, сопоставить, выбрать правильное". А LLM просто выдает надежный на первый взгляд ответ, в который хочется поверить.

2️⃣ С другой стороны, большинство вопросов, которые мы задаем ллм - не жизни и смерти, а всякие мелочи, цена ошибки которых невелика.

Кроме того, почти у всех нас либо неточная картина мира, либо вообще неправильная. Например есть миллиарды религиозных людей, которые чудовищно неправы со своим магическим мышлением. Но какая разница, если они с этим всем находят единомышленников и живут более счастливую жизнь, чем рациональные скептики?

Может AI не рассказывает истину, нередко ошибается, но хотя бы дает ощущение заполнения своей картины мира. Что возможно важнее, чем правда, и является основой спокойствия и уверенности в себе ("знаю, как этот мир устроен! не пропаду")

Добавил ли вам AI ощущения уверенности в своих силах?

@kyrillic

Как-то плотно пошли новости в ЕС и других развитых странах об ужесточении правил приватности интернет-юзеров:

1️⃣ Идут жаркие бюрократические обсуждения Chat Control в ЕС, который частично принят. Это когда платформа может сканировать наши приватные (!) чаты, сигнализируя куда нужно о контенте и переписках, вредящих детям. Сейчас основной спор бюрократов в том, включать ли в chat control зашифрованные e2e сообщения (стандартная переписка в сигнале или вацапе, секретные чаты тг и др.) Если что, к обычной тг-переписке chat control уже применяется.

Chat Control 2.0 пока в обсуждениях, там самые жесткие ограничения, например вместо права платформ сканировать переписку, будет обязанность, включая e2e.

2️⃣ С этого года в Италии и Франции нужно явное согласие для отслеживания имейлов (т.н. трекинг-пиксели, которые используют почти все сервисы рассылок, crm, даже я по умолчанию всем отправляю письма с пикселем).

Причем во Франции нельзя включать согласие в список других (вроде "согласен получать рассылку"), нужно именно отдельное явное, как куки.

Не сомневаюсь, что такие правила появятся в других странах в ближайшие годы. И это ОЧЕНЬ сильно ударит по эффективности аутрича, a/b тестов и любой имейл-коммуникации.

3️⃣ В разных странах быстро вводят age verification, пионером стала Австралия, ограничив доступ к соцсетям детям. Спустя полгода измерили результаты - дети конечно успешно обходят запрет.

Еврокомиссия обсуждает аж инфраструктуру для ограничений, в этом году мы увидим первые инициативы. В США палата представителей пару недель назад приняла KIDS Act, который тоже является фундаментом будущих ограничений.

Для верификации возраста платформы могут применять разные методы, но сканирование лица и загрузка документов там конечно тоже есть. Инициативы age verification многие называют попытками деанона интернета и сбора личных данных, с чем сложно не согласиться.

4️⃣ Для обычных нас с вами все это конечно не так уж страшно (кроме тех, кто много аутричит 🥲) Но просто становится грустно: кажется больше не будет того интернета, который мы помним и любим.

@kyrillic

Как часто айтишники меняют работу. Наверное многих удивили данные Ravio (пост), что в ЕС tech специалисты меняют работу каждые 2 года. Цифра корректная, подтверждается другими источниками.

1️⃣ Заглянул в Евростат, в среднем по всем трудоустроенным (не только айтишникам), смена работы происходит раз в 10 лет. В северных странах чуть чаще - в 🇩🇰 Дании, 🇳🇱 Нидерландах, 🇸🇪 Швеции 8-9 лет, а в южных реже - 🇵🇹 Португалия, 🇬🇷 Греция, 🇮🇹 Италия 12-13 лет. То есть айтишники - это можно сказать аномалия.

При этом средняя продолжительность карьеры в ЕС - 37,2 года, то есть айтишник сегодняшними темпами может сменить до 18 работ! Хотя с ростом карьеры темп замедляется.

2️⃣ В США по данным US bureau of labor statistics в tech-секторе меняют работу чуть реже, чем в ЕС, ближе к 3 годам. Но в среднем по экономике эта цифра около 4 лет (что намного ниже Европы).

В России данные более скудные, по цифрам текучки, получается 3-5 лет у айтишников, причем с каждым годом меняют работу все реже. Как и на рынках США и ЕС (но там другие причины).

3️⃣ Частая смены работы прежде всего означает, что для айтишника лучший способ повышения дохода - это не рост внутри компании, а смена работодателя. Что подтверждает некоторые тезисы поста про "многолетний опыт".

Второй вывод - что индустрия в регионе достаточно горячая и растущая, и есть возможность повысить з/п, сменив работодателя. Не везде и не во всех индустриях она есть.

4️⃣ После ZIRP-эры (низких ставок, когда найм в айти бурно рос) нанимать стали заметно меньше, и это конечно не из-за AI (пост). Так что прыгать часто по позициям стало чуть более рискованно в последние лет пять. И это видно в статистике разных стран.

5️⃣ Очевидно, что любой айтишник должен быть почти в перманентном поиске возможностей, потому что на развитом рынке поиск работы может занимать месяцы. И не смотреть на общие тренды рынков труда - они чрезвычайно далеки от айтишных.

И не забываем про контакты с реальностью (пост) - в найме они почти все выглядят как имейлы с офферами.

@kyrillic