ChatGPT and AI tools might not replace your job, but they will change it

Die jüngsten Beschäftigungszahlen zeichnen ein ziemlich düsteres Bild des Arbeitsmarktes und der offensichtlichen Verwüstung, die die KI auf ihm anrichtet. Nach Warnungen vor Arbeitslosigkeit unter Absolventen Anfang dieses Jahres deutet der neueste Bericht darauf hin, dass die Auswirkungen von KI eine breitere Gruppe von Arbeitnehmern erreichen. Es gab über 150.000 Entlassungen im Oktoberwas es zum schlechtesten Oktober für Entlassungen seit über zwei Jahrzehnten macht, und etwa 50.000 davon wurden der KI zugeschrieben. Insgesamt kam es im Jahr 2025 zu weiteren Stellenkürzungen als jedes Jahr seit 2020.

Es ist noch zu früh, um zu sagen, wie viel KI wirklich für diese Arbeitsplatzverluste verantwortlich ist, selbst wenn Unternehmen in öffentlichen Stellungnahmen KI dafür verantwortlich machen. Ein Forscherteam des Yale Budget Lab und Brookings hat argumentiert dass der breitere Arbeitsmarkt durch KI nicht stärker gestört wird als durch das Internet oder PCs und dass junge Hochschulabsolventen aufgrund branchenspezifischer Faktoren verdrängt werden. Dario Amodei, CEO von Anthropic, hat dies jedoch vorhergesagt könnte die Hälfte eliminieren von Einstiegsjobs im Bürobereich. Also, was ist es?

Wir wissen vieles nicht darüber, was mit der KI im Allgemeinen passieren wird – Ich schaue dich an, KI-Blase – und es ist noch zu früh, um zu sagen, ob KI tatsächlich ihre ehrgeizigsten Versprechen einlösen oder einen größeren Wandel bewirken wird als vergangene technische Revolutionen.

Aber um insbesondere etwas Licht in die Beschäftigungsfrage zu bringen, habe ich angerufen Neil Thompsonleitender Forschungswissenschaftler am Computer Science and Artificial Intelligence Lab (CSAIL) des MIT. Er hat alles studiert warum sinkende Erträge aus Grenzmodellen die Zukunft der KI prägen werden Zu wie Automatisierung den Wert der Arbeit verändert. Unser Gespräch wurde aus Gründen der Länge und Klarheit bearbeitet.

In den letzten paar Jahren hat Ihre Arbeit zurückgedrängt auf der Idee, dass Automatisierung immer schlecht für die Arbeitnehmer ist und dass KI alle unsere Arbeitsplätze vernichten wird. Aber in den letzten Monaten haben wir gesehen Zehntausende Arbeitsplatzverluste der KI zugeschrieben. Was ist los?

Ich vermute, dass wir zwei verschiedene Phänomene gleichzeitig haben. Einer davon ist, dass KI in der Wirtschaft immer stärker zum Einsatz kommt. Ich denke, in manchen Fällen, etwa beim Kundenservice, ist das wahrscheinlich ziemlich legitim. Tatsächlich scheinen diese Systeme bei diesen Aufgaben schrecklich gut zu sein, und daher wird es einige Aufgaben geben, die von diesen Systemen übernommen werden.

Gleichzeitig wäre es für mich überraschend, wenn diese Systeme so viele Dinge tun könnten, wie die Zahlen zum Verlust von Arbeitsplätzen vermuten lassen. Daher vermute ich, dass es auch eine Mischung gibt: Entweder entscheiden sich die Leute dafür, Arbeitsplätze zu streichen und geben einen Teil dieser Schuld der KI zu, oder sie streichen die Arbeitsplätze im Voraus mit dem Ziel, mehr KI zu betreiben. Sie drängen ihre Unternehmen gewissermaßen darauf und schauen, was passieren wird.

Warum gibt es solche Dissonanzen zwischen denen, die das sagen? KI wird uns die Hälfte unserer Arbeitsplätze wegnehmen und diejenigen, die es sagen KI ist nicht der Grund Wir erleben so viele Umwälzungen auf dem Arbeitsmarkt?

Eine ganze Reihe von Menschen spricht von einem unglaublich schnellen Wandel – einer Leistungssteigerung, die Dinge bewirken könnte, die Menschen tun können. Für die meisten Unternehmen fallen mit der tatsächlichen Einführung dieser Systeme sehr hohe Last-Mile-Kosten an. Jemand, der ChatGPT nur in der Benutzeroberfläche verwendet, ist etwas ganz anderes als „Wir führen jetzt unser Geschäft und vertrauen darauf, dass das System jedes Mal, wenn es ausgeführt wird, alles richtig macht.“ Das ist eine andere Ebene. Oft müssen Sie spezifische Daten eingeben. Damit sind viele Kosten verbunden. Daher können diese Last-Mile-Kosten sehr wichtig sein und die Einführung erheblich verlangsamen, selbst wenn die Systeme recht gut sind.

Abgesehen von diesen Kosten kommt es auch darauf an, dass ein System gut ist und dass es gut genug ist, um besser als ein Mensch zu sein. Sie sind nicht ganz dasselbe.

Anfang des Jahres haben Sie veröffentlicht ein Papier mit Ihrem MIT-Kollegen David Autor, der Fachwissen als Rahmen für das Verständnis nutzte, wie sich Automatisierung auf den Wert der Arbeit auswirkt. Historisch gesehen ist doch nicht alles schlecht, oder?

Wenn wir an Automatisierung denken, haben wir eine Art Untergangsszenario vor Augen, bei dem im Zuge der Automatisierung die Zahl der Arbeitsplätze in diesem Beruf sinkt, die Löhne in diesem Beruf sinken und man denkt: „Junge, das war eine ziemlich schreckliche Geschichte.“

Aber wenn man sich die letzten 40 Jahre der Automatisierung anschaut – das ist keine KI-Automatisierung, das ist nur Computerisierung und ähnliches – dann wissen wir, dass viele Routineaufgaben durch diesen Prozess automatisiert wurden. Wenn man sich Leute ansieht, die Routineaufgaben erledigten, stellt man fest, dass viele dieser Dinge automatisiert wurden, aber auch ihre Löhne sind nicht gesunken. Einige gingen nach oben, andere gingen nach unten. Das ist eine Art Rätsel.
Was unserer Meinung nach passiert, ist, dass es bei der Automatisierung eines bestimmten Berufs sehr, sehr wichtig ist, welche Aufgaben dieses Berufs automatisiert werden. Insbesondere wenn Sie Aufgaben mit hohem Fachwissen automatisieren – also die Dinge, die Sie am meisten fachmännisch erledigen –, hat das einen Effekt, und wenn Sie Aufgaben mit dem geringsten Fachwissen automatisieren, erhalten Sie einen anderen Effekt.

Können Sie mir ein paar Beispiele nennen?
Denken Sie an Taxifahrer. Das Beste, was Sie getan haben, war, alle Straßen in einer Stadt zu kennen. Du kanntest all die kleinen Nebenstraßen. Du kanntest all die kleinen Abkürzungen. Da waren Sie der Experte. Dann kommen Google Maps und MapQuest ins Spiel, und plötzlich kann das jeder, der Auto fahren kann, ziemlich gut. In diesem Fall wurden Ihre anspruchsvollsten Aufgaben automatisiert. Weil die fachmännischsten Dinge weg sind, sinkt Ihr Lohn.

Aber im Gegensatz zu dieser Version des Untergangszyklus sinken die Löhne, aber die Zahl der Menschen in diesem Beruf steigt, weil jetzt plötzlich eine ganze Menge Leute, die früher nicht alle Straßen kannten, einen Uber fahren können.

Denken Sie im anderen Extremfall an Korrektoren. Die Rechtschreibprüfung kommt ins Spiel. Eine ganze Reihe von Dingen, die sie früher machten, sind jetzt automatisiert, aber das war die am wenigsten fachkundige Sache, die sie gemacht haben. Das Sinnvolle daran war, Ihre Absätze neu zu ordnen und sicherzustellen, dass Sie an das Richtige gedacht und die Dinge richtig formuliert haben, und nicht an die Rechtschreibung.

Wenn man sich also anschaut, was mit ihnen passiert, werden ihre am wenigsten fachmännischen Aufgaben automatisiert. Was übrig blieb, war mehr Expertenwissen. Und weil sie ihre Fachkenntnisse häufiger in Anspruch nahmen, sind ihre Löhne tatsächlich schneller gestiegen als der Durchschnitt – aber es gibt jetzt weniger von ihnen.

Es gibt also diesen interessanten Effekt, bei dem die Löhne der Uber-Fahrer gesunken sind, es aber mehr von ihnen gab. Und für die Korrektoren stiegen die Löhne, und es gab weniger von ihnen. Und beides hat Vor- und Nachteile.

Es ist also klar, dass KI nicht die erste Technologie ist, die im Computerzeitalter Aspekte der Arbeit automatisiert. Aber gilt der gleiche Fachwissensrahmen auch weiter zurück in der Geschichte? Würden wir ähnliche Muster in der industriellen Revolution und der Automatisierung der Arbeit der Textilarbeiter sehen?

Eines der Beispiele, über die mein Co-Autor gerne spricht, sind qualifizierte Handwerker. Denken Sie an den Stellmacher, den Schmied und all diese Leute, das waren früher unglaublich fachmännische Berufe. Und durch die Industrialisierung haben wir herausgefunden, wie wir das an Produktionslinien und an anderen Orten umsetzen können, wo das durchschnittliche Fachwissen geringer war, aber wesentlich mehr Räder hergestellt wurden und wesentlich mehr Menschen an der Herstellung von Rädern beteiligt waren.

Und dann haben wir natürlich viele moderne Beispiele, wenn die Automatisierung einsetzt, und einige der Dinge, die wir automatisieren, werden wir tatsächlich zu Experten in den Dingen, die wir tun, weil wir die grundlegenden Dinge nicht mehr tun müssen.

Unternehmen wie Google und OpenAI versprechen, dass ihre Technologie viel mehr leisten wird, als nur grundlegende Aufgaben zu automatisieren, und sie geben Hunderte Milliarden Dollar für die Infrastruktur aus, um dies – nennen wir es künstliche allgemeine Intelligenz oder Superintelligenz – zu ermöglichen. Wir hören eine Menge Ich habe in letzter Zeit über eine KI-Blase gesprochen, da nicht klar ist, ob diese Tools tatsächlich funktionieren, bevor die Rechnung fällig wird. Woher wissen wir, wann sich die KI bewährt hat?

Ich glaube nicht, dass die Frage wirklich ist, ob sich die KI bewähren wird. Ich denke, es ist klar, dass sich diese Fähigkeiten schnell genug verbessern. Ich denke, es wird unglaublich nützlich sein, und ich denke, es wird eine große Akzeptanz geben. Daraus werden sich viele Vorteile ergeben.

Für mich geht es im Hinblick auf die KI-Blase eher um Bewertungen. Das wird nützlich sein, aber ist das die richtige Bewertung? Es wird sehr wichtig sein. Es wird viele dieser Effekte haben. Die Frage ist: Bauen wir noch schneller auf, als diese Effekte eintreten werden, oder ist das Gegenteil der Fall?

A aktuelle Umfrage des Pew Research Center zeigte, dass die Amerikaner mehr über die Technologie besorgt als begeistert sind. Warum ist KI so unbeliebt?

Ich möchte davor zurückschrecken, mich zu sehr in die Köpfe der Menschen hineinzuversetzen, aber ich denke, es ist verständlich, dass die Menschen Angst davor haben, was KI bewirken wird und wie sie ihre Arbeit verändern wird, denn es ist ein sehr mächtiges Werkzeug. Ich denke, es wird die Jobs vieler Menschen verändern – Ihren und meinen eingeschlossen.

Ich denke, dass es besonders schwierig ist, wenn man damit konfrontiert wird und nicht weiß, wie viel von dem Job ersetzt wird oder wie viele Anpassungen ich auf möglicherweise schmerzhafte Weise vornehmen muss. Ich denke, wir werden in der nächsten Zeit mehr darüber erfahren.

Es gibt ein zweites Stück, das wirklich sehr, sehr schwer ist. Wenn in der Vergangenheit neue Technologien auf den Markt kamen und Dinge automatisierten, gingen die Menschen dazu über, neue Aufgaben zu erledigen. Es entstehen neue Aufgaben, die es vorher nicht gab, die aber tatsächlich für die Beschäftigung wichtig sind. Wir wissen wirklich nicht im Voraus, was diese neuen Aufgaben sein werden. Dieser Mangel an Sichtbarkeit ist eine Herausforderung. Aber es ist erwähnenswert, dass historisch gesehen eine bemerkenswerte Quelle neuer Aufgaben und neuer Arbeitsplätze entstanden ist. Deshalb denke ich, dass wir zuversichtlich sein sollten, dass es eine Menge davon geben wird.
Es wird einen Übergang geben. In vielen Fällen sollten wir davon ausgehen, dass dies mit früheren Transformationen vergleichbar ist. Die Frage ist, wie schnell es passiert. Wenn es mittel- bis langfristig ist, können Menschen ziemlich gut sagen: „Okay, wenn das neue Aufgaben sind, in denen wir besonders gut sind, die Technologie aber nicht, dann passen wir uns an, um diese Aufgaben zu erledigen.“ Aber wenn alles auf einmal passiert und viele Übergänge und Verschiebungen in einem komprimierten Zeitraum stattfinden, wird es für die Wirtschaft viel schwieriger, sich anzupassen.
Es hört sich so an, als würden Sie sagen, dass es eine Angst vor dem Unbekannten gibt, und dass es im Moment viele Unbekannte gibt. Aber wir haben bereits vor diesem großen technologischen Wandel durchgemacht. Wir wissen nur nicht, wie lange es dauern wird oder was wir auf der anderen Seite tun werden. Das klingt nicht besonders beruhigend.

Lassen Sie mich dem noch eine kleine Wendung hinzufügen. Es ist auf jeden Fall so, dass wir, wenn man die Geschichte betrachtet, Muster gesehen haben, in denen neue Technologien ins Spiel kommen. Es gibt eine gewisse Umwälzung in der Wirtschaft, einige Menschen sind dadurch verletzt, und wir sollten uns dessen bewusst sein. Wir sollten damit rechnen, dass das auch jetzt passieren könnte. Aber mittelfristig passen wir uns gut an.

Was die KI angeht, können wir meiner Meinung nach aus diesen historischen Lehren etwas Trost schöpfen. Und die Frage ist nur: Unterscheidet sich KI in irgendeiner Weise von diesen früheren Technologien, die uns glauben lassen würden, dass wir ein anderes Ergebnis erzielen würden?

Ich denke, die Antwort der Leute, die glauben, dass wir schnell zur AGI kommen werden, wäre „Ja“. Wenn es alles kann, was wir können, und das im nächsten oder übernächsten Jahr, ist das ein großer Unterschied zu früheren Technologien. Das macht es ziemlich schwierig, sich anzupassen. Wenn es eingeführt wird, erledigt es einige Aufgaben, es dauert lange, andere Aufgaben zu erledigen. Nun, ich denke, wir befinden uns viel mehr in einer Welt, in der wir uns auf die Art und Weise anpassen können, wie wir es in der Vergangenheit getan haben.

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