ChatGPT-க்குப் பிறகு, ஒரு பட்டம் சற்றுக் குறைவாகவே ஊதியம் தருகிறது

ஒரு தொழிலாளி அறிந்திருப்பது இரண்டு வகைப்படும். அதன் ஒரு பகுதியை எழுதிவைக்கலாம், கற்பிக்கலாம், சேமிக்கலாம்: சூத்திரங்கள், விதிகள், நடைமுறைகள். மற்றொரு பகுதி செய்வதன் மூலம் கற்கப்பட்டு, அந்த நபருடனேயே பிணைந்திருக்கிறது: ஆய்வுக்கட்டுரையின் எடுத்துக்காட்டுகளில், ஒரு சமூகப் பணியாளர் எந்த வாடிக்கையாளர்களுக்கு நெருக்கமான கண்காணிப்பு தேவை என்று கற்கிறார், ஓர் அறுவை மருத்துவர் திசுவின் இழுவிசை எப்போது தவறாக உள்ளது என்று கற்கிறார், ஒரு பேச்சுவார்த்தையாளர் ஓர் அறையின் மனநிலையை எப்படிப் படிப்பது என்று கற்கிறார். உருவாக்க AI (generative AI) முதல் வகையை, அது தேவைப்படும் கணத்திலேயே, மலிவானதாகவும் ஏராளமானதாகவும் ஆக்குகிறது. அது ஊதியத்தை என்ன செய்கிறது?

ஊதியச் சீட்டில் இரண்டு விலைகள்

புவெனஸ் ஐரிஸில் உள்ள Torcuato Di Tella பல்கலைக்கழகத்தைச் சேர்ந்த Eduardo Levy Yeyati, Darío Judzik, Juan Ignacio Barbiero ஆகியோர், பழக்கமான இரண்டு எண்களைப் பார்க்கின்றனர்: இன்னும் ஓராண்டுக் கல்விக்கு ஒரு தொழிலாளி எவ்வளவு அதிகம் சம்பாதிக்கிறார், இன்னும் ஓராண்டு அனுபவத்துக்கு எவ்வளவு. கல்வி, எழுதிவைக்கக்கூடிய அறிவுக்கு, குறைபாடுகளுடன், ஒரு பதிலியாக நிற்கிறது; பள்ளியை விட்டு வெளியேறியதிலிருந்து கழிந்த ஆண்டுகள், நடைமுறை மூலம் பெற்ற அறிவுக்குப் பதிலியாக நிற்கின்றன.

அவர்களின் மாதிரி இரண்டு கணிப்புகளைச் செய்கிறது. இயந்திரங்கள் எழுதிவைக்கப்பட்ட அறிவை வழங்கினால், கல்விக்கான கூடுதல் ஊதியம் சுருங்க வேண்டும். அந்த அறிவும் நடைமுறைத் தீர்மானத்திறனும் இணைந்திருக்கும்போது மிகச் சிறப்பாகச் செயல்பட்டால், நடைமுறை அதிக மதிப்புடையதாக ஆக வேண்டும் — குறிப்பாக, மக்கள் மிக வேகமாகக் கற்கும் பணிவாழ்க்கையின் தொடக்கத்தில். ஆனால் சில அனுபவம் வேலையைச் செய்யும் பழைய முறையுடன் பிணைக்கப்பட்டது, அது மதிப்பை இழக்கக்கூடும்; எனவே பிற்காலத்தில் விளைவு எதிர்மறையாக மாறக்கூடும்.

வெளிப்பட்ட வேலைகள், பாதுகாக்கப்பட்ட வேலைகள்

சோதனை, ஜனவரி 2018 முதல் ஜூன் 2026 வரையிலான அமெரிக்க நடப்பு மக்கள்தொகைக் கணக்கெடுப்பைப் (Current Population Survey) பயன்படுத்துகிறது: ஏறக்குறைய 656,000 ஊதியப் பதிவுகள். ChatGPT தோன்றுவதற்கு முன்பே கட்டமைக்கப்பட்ட ஒரு AI-வெளிப்பாட்டுக் குறியீட்டின்படி வேலைகள் வரிசைப்படுத்தப்படுகின்றன. மிக அதிகம் வெளிப்பட்ட கால்பங்கு — மென்பொருள் உருவாக்குநர்கள், நிர்வாக உதவியாளர்கள், கணக்காளர்கள், நிதி மேலாளர்கள், பல்கலைக்கழக ஆசிரியர்கள் — மிகக் குறைவாக வெளிப்பட்ட கால்பங்குடன் ஒப்பிடப்படுகிறது: லாரி ஓட்டுநர்கள், கிடங்குத் தொழிலாளர்கள், துப்புரவுப் பணியாளர்கள், பராமரிப்பு உதவியாளர்கள், உணவக ஊழியர்கள். ChatGPT-இன் பொது வெளியீட்டுடன், நவம்பர் 2022-இல் கடிகாரம் ஓடத் தொடங்குகிறது.

அந்தத் தேதிக்கு முன், ஓராண்டுக் கல்வி வெளிப்பட்ட வேலைகளில் ஊதியத்தை ஏறக்குறைய 7.5% உயர்த்தியது; பாதுகாக்கப்பட்ட வேலைகளில் 1.7%. பகுப்பாய்வு ஒரே தொழிலுக்குள் உள்ள தொழிலாளர்களை, முன்னும் பின்னும், ஒப்பிடுகிறது; எனவே அது சராசரி ஊதியங்களில் உள்ள மாற்றங்களை அல்ல, கல்வி மற்றும் அனுபவத்தின் இந்த “விலைகளில்” உள்ள மாற்றங்களை அளக்கிறது.

மறுவிலையிடப்பட்ட ஓராண்டுக் கல்வி

வெளிப்பட்ட வேலைகளில், ஓராண்டுக் கல்விக்கான ஊதிய உயர்வு, பாதுகாக்கப்பட்ட வேலைகளுடன் ஒப்பிடுகையில் 0.55 புள்ளிகள் குறைந்தது — ஏறக்குறைய 7.5%-இலிருந்து 6.9%-க்கு; இது அதன் முந்தைய மதிப்பில் ஏறக்குறைய 7% வீழ்ச்சி. பாதுகாக்கப்பட்ட வேலைகளில் அது 1.7%-ஆகவே இருந்தது. வெளியீட்டுக்கு முன் எந்தச் சறுக்கலும் இல்லை; முதல் பன்னிரண்டு மாதங்களுக்குள்ளேயே முறிவு தெரிகிறது.

சாய்ந்துகொள்ளும் ஒரு பணிவாழ்க்கை

அனுபவம் ஒட்டுமொத்தமாக மேலே அல்லது கீழே நகரவில்லை; வளைவு சுழன்றது. மூன்றாண்டு அனுபவம் கொண்ட ஒருவருக்கு இன்னும் ஓராண்டு அனுபவம் 0.26 புள்ளிகள் அதிகம் பலன் தருகிறது, பதினைந்து ஆண்டுகளில் ஏறக்குறைய அதே அளவு, இருபத்தைந்து ஆண்டுகளில் 0.12 புள்ளிகள் குறைவு. ஆசிரியர்களின் முதன்மை மாதிரியில், விளைவு ஏறக்குறைய 18 ஆண்டுகளில் குறியை மாற்றுகிறது; அதிக நெகிழ்வான வளைவுகளுடன், சாய்வு நீடிக்கிறது, ஆனால் அந்தத் துல்லியமான புள்ளி குறைவான உறுதியுடையது. கல்லூரிப் பட்டம் பெற்ற தொழிலாளர்களிடையே சாய்வு மிக வலுவாக உள்ளது.

மொத்தமாகக் கூட்டினால், வெளிப்பட்ட ஒரு வேலையில் பதினாறு ஆண்டுக் கல்வியும் பதினைந்து ஆண்டு அனுபவமும் கொண்ட ஒரு தொழிலாளி, பாதுகாக்கப்பட்ட வேலைகளின் போக்கு கணிப்பதை விட ஏறக்குறைய 3.2% குறைவாகச் சம்பாதிக்கிறார்.

தற்செயல் ஒற்றுமைகளுக்கு எதிரான சரிபார்ப்புகள்

• தொடக்கத் தேதியைப் பெருந்தொற்றின் தொடக்கமான ஜனவரி 2020-க்கு நகர்த்தினால், எந்த விளைவும் தோன்றுவதில்லை.
• அமெரிக்கப் புள்ளிவிவரங்கள் உச்சவரம்பிட்டு, ஏப்ரல் 2023 முதல் வேறு விதமாகப் பதிவு செய்யும் மிக உயர்ந்த சம்பளங்களுக்கு ஒரே பொதுவான விதியைப் பயன்படுத்தினால், முடிவுகள் ஏறக்குறைய மாறாமல் இருக்கின்றன.
• அதே நேரத்தில் தொழில்நுட்பத் துறைப் பணிநீக்கங்களால் பாதிக்கப்பட்ட கணினி, கணித வேலைகளை நீக்கினாலும், கல்வி சார்ந்த வீழ்ச்சி 0.49 புள்ளிகளாக நீடிக்கிறது.

பணிவாழ்க்கையின் பிற்பகுதி வீழ்ச்சியே சான்றுகளில் மிகப் பலவீனமான பகுதி: வெளியீட்டுக்கு முன்பே, வளைவின் அந்த முனை சற்றுத் தள்ளாடிக்கொண்டிருந்தது.

ஒரு முன்கணிப்பு அல்ல

பட்டங்கள் தம் மதிப்பை இழந்துவிட்டன என்றோ, பட்டதாரிகள் குறைவான உற்பத்தித்திறன் கொண்டவர்களாகிவிட்டனர் என்றோ ஆசிரியர்கள் கூறவில்லை. அவர்களின் முடிவு, வெளிப்பட்ட வேலைகளுக்குள் நிகழும் ஒரு குறுகிய கால மறுவிலையிடல். கல்வித் தேர்வுகள், பயிற்சி, தொடக்கநிலை வேலைகள் தம்மைச் சீரமைத்துக்கொள்ளும். நீண்ட காலத்தில் ஒரு கேள்வி மிக முக்கியமானதாக இருக்கலாம் என்று அவர்கள் எழுதுகின்றனர்: கற்றல் செயல்முறையின் ஒரு பகுதியையே AI தானியக்கமாக்கினால், அதிக மதிப்புடையதாக மாறும் நடைமுறைச் செயல்திறனைத் தொழிலாளர்களால் இன்னும் பெற முடியுமா என்பதே அது.