Экономист · Исследователи дефицита — от булавочной фабрики Адама Смита до комнаты принятия решений в центральном банке — по-прежнему просили предсказать то, что ни одна модель не отражает в полной мере.
По их собственному признанию, экономисты необычайно подвержены воздействию ИИ: их работа заключается в чтении, кодировании, оценке и написании — именно с этими задачами большие языковые модели справляются лучше всего. Обзоры профессии и собственные исследования в области автоматизации показывают, что экономика значительно превышает среднюю профессию по освещенности, и работающие экономисты уже ежедневно полагаются на ИИ для написания кода, поиска литературы и первых набросков.
Но разоблачение не является заменой. Части работы, которые имеют свою ценность — выбор вопроса, оценка того, действительно ли вариация является экзогенной, и поддержка советов, когда губернатор или министр действует в соответствии с ними — это задачи суждения и подотчетности, которым нынешние системы скорее помогают, чем выполняют. Реалистичный прогноз – это профессия, которая сжимается в рутинном конце, в то время как ее высшая суждения, во всяком случае, получает рычаги воздействия.
Значительная часть рабочего дня — подготовка данных, рутинная оценка, составление диаграмм, обзор литературы, первоначальный вариант текста, краткосрочное прогнозирование — уже автоматизирована, и большая часть этого процесса уже автоматизирована на практике. Что сопротивляется, так это то, за что клиент на самом деле платит: формулирование вопросов, оценка причинно-следственных связей, интеграция моделей с институциональной реальностью и владение советами. Сейчас примерно треть работы — это машинная работа; ответственного суждения сверху нет.
Scored from the tasks, not the job title. Lower is safer.
Jobs AI cannot take →Решение о том, что стоит измерять – какую политику, какую маржу, какое сравнение – является шагом перед использованием любого инструмента и тем шагом, на котором целые исследовательские программы и политические призывы будут успешными или проваленными.
Кризисы — это именно те моменты, когда сложившиеся отношения терпят неудачу; И 2008 год, и пандемия вознаградили экономистов, которые смогли выйти за рамки своих моделей, хотя эти модели были ошибочными.
Комитеты по нормированию, бюджетные счетчики и свидетели-эксперты отвечают поименно за свои суждения; ни одно учреждение еще не делегирует модели голосование, финансовые затраты или показания под присягой.
Совет имеет значение только в том случае, если ему верит министр, совет директоров или общественность; Формирование этого доверия – посредством брифингов, свидетельских показаний и простого языка – является задачей взаимоотношений, которую автоматизация не достигает.
Знание того, как построены данные, как на самом деле разворачивался последний кризис и чего не хватает в данной статистике в конкретной стране, является неявным знанием, которое модели потребляют, но не создают.
Форматирование результатов, составление шаблонных разделов и создание стандартных пакетов диаграмм — реальная часть часов работы младших экономистов — уже полностью выполняется помощниками по написанию сценариев и искусственным интеллектом.
Объединение наборов данных, стандартизация переменных и выполнение четко определенных регрессий становится все более автоматизированным; Помощники по ИИ-кодированию теперь пишут полезные Stata, R и Python именно для этих задач.
Большие языковые модели суммируют рабочие документы, поверхностную литературу и создают компетентный первый набросок прозы — сжатие задач, которые отнимали недели времени ассистента-исследователя.
Прогнозирование ВВП и инфляции на основе высокочастотных данных уже во многом является проблемой машинного обучения, и центральные банки регулярно используют такие модели; роль человека сместилась к их интерпретации и преодолению.
Единица доказательства смещается от опросов тысяч человек к целым совокупностям налоговых отчетов, транзакций и спутниковых изображений — подход, который команда Opportunity Insights Раджа Четти использовала для картирования американской мобильности на основе анонимных данных IRS, которые теперь распространяются через статистические агентства по всему миру.
Программирование, обзор литературы и составление проектов переходят к инструментам искусственного интеллекта, вытесняя традиционное обучение ассистентов-исследователей; В этой области активно обсуждается, как следующее поколение учится ремеслу, когда рутинная работа, которая его научила, автоматизирована.
Следуя манифесту экономиста-дизайнера Элвина Рота, дизайн рынка перешел от бумаги к производству: алгоритмы обмена почками, аукционы спектра и рынки онлайн-рекламы создаются и управляются экономистами, что смещает престиж от объяснения экономики к их построению.
Центральные банки теперь управляют экономикой частично с помощью слов — предварительные указания, веерные диаграммы, пресс-конференции — а социальные сети сделали публичное объяснение основным навыком; эта профессия все больше продвигает экономистов, которые могут поддержать не только регресс, но и возможность.
Разработка аукционов, ценообразования и рыночных правил внутри технологических компаний — карьера, которая почти не существовала до работы Google над рекламными аукционами под руководством Хэла Вэриана, а сейчас является одним из крупнейших направлений для докторов наук в области новой экономики.
Управление подразделениями подталкивания (роль, изобретенная, когда в 2010 году в кабинете министров была основана Британская группа по поведенческому анализу и с тех пор скопированная десятками правительств), применение поведенческой экономики и испытаний к налоговым письмам, пенсиям и общественному здравоохранению.
Установление цен на выбросы углерода, моделирование сценариев перехода и стресс-тестирование финансовых систем на предмет климатических рисков — специальность, увенчанная Нобелевской премией Уильяма Нордхауса в 2018 году и теперь востребованная центральными банками, страховщиками и министерствами.
Создание систем прогнозирования текущей погоды и информационных панелей на основе данных о платежах, объявлений о вакансиях и спутниковых данных — пограничная роль между эконометрикой и машинным обучением, которую статистические агентства и финтех-компании нанимают быстрее всего.
Честное прочтение фактов заключается в том, что экономика — это профессия, требующая высокой открытости и высокого суждения: больше ее повседневных задач можно автоматизировать, чем в большинстве областей, и большая часть ее ценности заключается в остатке, который не может быть автоматизирован. Рутинный уровень — очистка, кодирование, составление чертежей, стандартные прогнозы — быстро усваивается, и роли начального уровня, построенные на этом уровне, будут уменьшаться.
Что расширяется, так это влияние уровня суждения. Экономист с помощью ИИ может протестировать больше спецификаций, прочитать больше литературы и создать больше сценариев, чем целая команда могла десять лет назад, но выбор вопроса, причинный вердикт и совет по-прежнему носят человеческое имя. Учреждения, которые делают ставку на экономический анализ, не демонстрируют никакого движения к устранению этого названия.
Прецедент, о котором стоит помнить, заключается в том, что экономисты раньше поглотили свою собственную автоматизацию: электронный компьютер вытеснил профессию служащих-счетчиков и превратил эконометрику в индустрию; Дешевое программное обеспечение для регрессии демократизировало оценку и повысило ценность знания того, что оценивать. ИИ — это та же сделка в большем масштабе: меньше рук на данных, больше веса на суждениях.
Консультирует клиентов, составляет документы, обязывающие их, и аргументирует их дело, когда оно доходит до суда, неся личную юридическую ответственность, если совет окажется неверным.
AI-resistant 58 💊За каждым рецептом стоит эксперт по лекарствам — от первых аптек Багдада и аптекарской ступки до морфия, артемизинина и современных аптек.
AI-resistant 58 🛰️Проектирует, анализирует и сертифицирует летательные аппараты, ракеты и космические корабли, отрывающиеся от земли, работая с запасом безопасности, не оставляющим места для догадок.
AI-resistant 74 🧫Использует данные клинических исследований, исследований и системы здравоохранения для получения надежных данных для более безопасного ухода, исследований и операционных решений.
AI-resistant 68 🦾Разрабатывает машины, которые чувствуют, принимают решения и действуют в физическом мире, где сложной проблемой является не интеллект, а сам мир.
AI-resistant 65 🌿Руководит стратегией, измерениями и отчетностью, которые помогают организациям снизить экологический и социальный ущерб при выполнении деловых обязательств.
AI-resistant 66Человек, который основывает компанию — выявляет пробелы, несет риски и отвечает за заработную плату, от ассирийских финансистов караванов до основателей, финансируемых венчурным капиталом.
AI-resistant 88 💹Менеджер по сделкам, который оценивает компании и перемещает капитал — торговля, проходящая от Медичи во Флоренции до сегодняшних площадок, платит за доверие, когда миллиарды переходят из рук в руки.
AI-resistant 42 🧾Хранитель книг: наследник ремесла, настолько древнего, что оно изобрело само письмо, и теперь ведет переговоры с программным обеспечением, созданным для его автоматизации.
AI-resistant 35 📣Профессионал, который создает спрос — от расписных стен Помпеи и рекламной записки P&G 1931 года до аукционных лент цифровой эпохи.
AI-resistant 38 🗺️Решает, что компания должна построить дальше и почему, превращая потребности клиентов, бизнес-цели и технические ограничения в один общий план, которым никто больше не владеет.
AI-resistant 50 🌿Руководит стратегией, измерениями и отчетностью, которые помогают организациям снизить экологический и социальный ущерб при выполнении деловых обязательств.
AI-resistant 66