Масштаб влияния: 117 000 потерь и $8.5 млрд убытков
Центр безопасности ИИ (CAIS) представил обновленные данные за период с января по сентябрь 2026 года. В национальной базе зафиксировано чуть более 117 000 увольнений, которые компании прямо или косвенно связали с автоматизацией процессов с помощью искусственного интеллекта. Совокупная оценка ежегодных потерь заработной платы составляет $8.5 миллиардов.
Методология расчета проста, но показательна: количество увольнений умножается на среднюю годовую зарплату по штату. Однако ключевой метрикой для широкой аудитории стала «потеря на душу населения» — сумма, на которую каждый житель штата становится беднее из-за косвенных экономических эффектов (снижение спроса в местном бизнесе, ритейле и сфере услуг). В среднем по стране это $25 в год, но разброс по штатам колоссален.
Региональное неравенство: Калифорния против Аляски
Влияние ИИ распределено неравномерно. Штаты с высокой концентрацией технологического и медиа-секторов несут основное бремя. CAIS применяет национальную долю увольнений, связанных с ИИ, к общему числу объявленных сокращений в каждом штате, чтобы оценить потенциальный ущерб.
| Показатель | Калифорния (CA) | Аляска (AK) | США (в среднем) |
|---|---|---|---|
| Количество увольнений (оценка) | ~27 000 | 138 | 117 000 |
| Потеря зарплаты на душу населения | $56 | $14 | $25 |
| Основная причина | Высокая плотность IT-сектора | Низкая плотность IT-сектора | — |
Технологический прогресс: ИИ уже делает 15.8% работы фрилансеров
Параллельно с данными об увольнениях CAIS публикует результаты бенчмарка Remote Labor Index (RLI), который тестирует способность ИИ-агентов выполнять реальные задачи удаленных специалистов (веб-разработка, видеомонтаж и др.). Результаты демонстрируют экспоненциальный рост:
- Старт RLI: лучшие модели выполняли лишь 2.5% проектов на профессиональном уровне.
- Сейчас (через 8 месяцев): этот показатель вырос до 15.8%.
- Темп роста: доля автоматизируемых задач удваивается каждые 3.7 месяца.
Лидером рейтинга стал Claude Fable 5, за ним следует OpenAI GPT-5.5. Важно отметить: RLI измеряет техническую возможность, а не факт фактического замещения, однако схождение роста возможностей ИИ и числа увольнений вызывает серьезную обеспокоенность у исследователей.
Методология и ограничения данных
Дашборд опирается на отчеты Challenger, Gray and Christmas, данные Бюро трудовой статистики США и перепись населения. CAIS подчеркивает, что данные не включают созданные ИИ рабочие места, рост производительности или вторичные экономические эффекты. Также отмечается, что компании не всегда прозрачно указывают причины увольнений, поэтому критерий «связи с ИИ» является умеренным стандартом, фиксирующим общий тренд, а не доказательством прямой замены человека алгоритмом в каждом конкретном случае.
Почему это важно
Цифры показывают, что ИИ-трансформация — это не только абстрактный технологический сдвиг, но и конкретная финансовая нагрузка на домохозяйства. В то время как законодательство в таких штатах, как Калифорния, начинает регулировать автоматизацию кадровых решений, открытые данные CAIS дают возможность политикам и обществу реагировать на основе фактов, а не предположений.
Источник: ZDNet AI ↗