Андрей Карпати, соучредитель OpenAI и бывший директор по искусственному интеллекту Tesla, тихо опубликовал исследование, в котором оценены все профессии в экономике США с точки зрения их подверженности ИИ. Однако вскоре он удалил репозиторий на GitHub, хотя сайт с анализом всё ещё доступен.
Исследование охватывает 342 профессии, базирующиеся на данных Бюро статистики труда США. Всего было проанализировано 143 миллиона рабочих мест. Каждая профессия получила оценку по шкале от 0 (нет воздействия) до 10 (полностью автоматизируема современными моделями языкового анализа). Средний взвешенный показатель по всем профессиям составил 4.9 из 10.
Основной тренд прост: если вы работаете за экраном компьютера, ИИ может заменить вас. Если ваша работа связана с физическим трудом, вы в большей безопасности.
Ключевые цифры:
- Профессий оценено: 342
- Общее число анализируемых рабочих мест: 143 миллиона
- Средний взвешенный показатель подверженности ИИ: 4.9 из 10
- Рабочие места с высокой подверженностью (7+): 59.9 миллионов (42%)
- Ежегодные зарплаты в высокоопасных профессиях: $3.7 триллиона
Наиболее подверженные ИИ профессии:
- Медицинские транскрипционисты (10/10)
- Бухгалтеры и аудиторы (9/10)
- Финансовые аналитики (9/10)
- Юристы (9/10)
- Разработчики программного обеспечения (8-9/10)
- Аналитики управления (9/10)
- Специалисты по обслуживанию клиентов (8/10)
- Секретари и административные ассистенты (8/10)
- Общие офисные клерки (8/10)
Наименее подверженные ИИ профессии:
- Кровельщики (0/10)
- Уборщики и работники по обслуживанию зданий (1/10)
- Строительные рабочие (1/10)
- Столяры (2/10)
- Сантехники, монтажники труб (2/10)
- Электрики (2/10)
- Ассистенты по уходу за здоровьем и личным обслуживанием (1/10)
- Рабочие, перемещающие грузы вручную (1/10)
- Водители грузовиков-трейлеров (1/10)
- Фермеры и ранчеры (2/10)
Данные показывают интересную корреляцию, которая переворачивает традиционные советы по выбору карьеры: высшее образование не снижает риск воздействия ИИ, а наоборот, увеличивает его.
Методология:
Карпати собрал данные о профессиях из Бюро статистики труда США и использовал модель языкового анализа (LLM) для оценки потенциала автоматизации каждой профессии по шкале от 0 до 10. Визуализация данных представлена в виде древовидной карты, где размер блока соответствует числу занятых, а цвет — уровню подверженности ИИ (зелёный = низкий, красный = высокий).
Причина удаления репозитория: Карпати опубликовал анализ 15 марта 2026 года, включая интерактивную древовидную карту на сайте karpathy.ai/jobs и исходный код на GitHub. В течение нескольких часов репозиторий на GitHub был удалён (возвращая ошибку 404), но сайт остался доступным.
Удаление репозитория, в то время как сайт остаётся активным, может свидетельствовать о желании Карпати замедлить распространение исходных данных и кода (которые другие могли бы форкнуть и модифицировать), сохраняя при этом под свой контролем представление результатов.
Что анализ не показывает:
- Подверженность ИИ не означает замену. Профессия, получившая оценку 8/10, не значит, что 80% работников потеряют свои рабочие места. Это означает, что 80% задач могут быть теоретически выполнены современными LLM.
- Оценки сгенерированы LLM. Использование GPT для оценивания заменяемости профессий GPT является методологически циклическим.
- Физические работы также имеют свои риски автоматизации. Робототехника, автономные транспортные средства и складская автоматизация угрожают многим профессиям с низкой оценкой ИИ через совершенно другие технологические пути.
- Фигура в $3.7 триллиона может быть вводящей в заблуждение без контекста. Она представляет общую сумму годовых зарплат работников в высокоопасных профессиях, а не деньги, которые будут "потеряны". Большинство этих рабочих сможет адаптироваться, переквалифицироваться или увидят эволюцию своих должностей, а не исчезновение.
Анализ Карпати — это визуальное упражнение, а не прогноз. Он использовал данные Бюро статистики труда и LLM для создания картины пересечения возможностей ИИ с текущими описаниями профессий. Результаты поразительны: $3.7 триллиона в зарплатах, 59.9 миллиона работников, чёткое разделение между офисной и физической работой. Однако, возможно, самое важное число — это то, которое Карпати не включил: темпы внедрения ИИ. Разрыв между тем, что может сделать ИИ, и тем, что организации действительно внедряют, определяет судьбу всех 143 миллионов рабочих мест.