- Yakın zamanda Stanford araştırmacıları tarafından yayımlanan bir makale, yapay zekaya yüksek derecede maruz kalan mesleklerde 22-25 yaş arası genç çalışan istihdamının yaklaşık %13 düştüğünü ortaya koydu
- Bu çalışma, ADP bordro verilerine dayanarak pandemi, uzaktan çalışma, ekonomik koşullar gibi çeşitli hipotezleri kontrol ederek analiz yaptı
- Yapay zekanın otomasyon etkisinin büyük olduğu mesleklerde (yazılım geliştirme, müşteri hizmetleri vb.) genç istihdamı belirgin biçimde azaldı
- Yapay zekanın yalnızca artırıcı bir rol oynadığı işlerde ise genç istihdamındaki düşüş o kadar belirgin değil
- Bu durum, yapay zekanın şu anda genç işgücü piyasasında yapısal değişim yarattığına dair güçlü ampirik kanıt olarak değerlendiriliyor
ABD'de genç işlerdeki düşüş ve yapay zeka etkisine dair son araştırma eğilimleri
Tartışmanın arka planı
- ABD ekonomisinin durumu ve yapay zekanın etkisi konusunda çeşitli tartışmalar sürüyor
- "Yapay zeka gençlerin işlerini şimdiden ellerinden alıyor mu?" sorusuna ilişkin üç ana görüş bulunuyor
- Mümkün: İlk aşamada, son mezunların istihdamındaki zayıflamanın yapay zekanın etkisi olabileceğine dair analizler ortaya atıldı
- Kesinlikle evet: New York Times, Axios gibi büyük medya kuruluşları yapay zekanın giriş seviyesi çalışanların işlerini aldığını savundu; Anthropic CEO'su ise önümüzdeki 5 yıl içinde beyaz yaka başlangıç pozisyonlarının yarısının ortadan kalkabileceğini öngördü
- Büyük ölçüde hayır: Ekonomi odaklı analiz kurumları, yapay zekanın istihdam üzerindeki etkisinin belirgin olmadığını gösteren veriler yayımladı ve çoğu şirkette yapay zekanın işgücü üzerindeki net etkisinin neredeyse sıfır olduğunu bildirdi
Stanford araştırma makalesi ve ampirik bulgular
- Stanford araştırma ekibi yakın zamanda ADP'nin milyonlarca bordro verisini kullanarak 2025 ortasına kadar istihdam eğilimlerini gözlemledi
- Yapay zekaya maruziyeti çok yüksek mesleklerde (ör. yazılım geliştiriciler, müşteri hizmetleri işleri) 22-25 yaş arası gençlerin istihdamında ChatGPT'nin kullanıma girmesinden sonra %13 düşüş görüldü
- Buna karşılık, maruziyeti düşük mesleklerde (evde sağlık hizmetleri vb.) ve daha ileri yaş gruplarında istihdam ya korundu ya da arttı
- Pandemi, uzaktan çalışma, düşük büyüme gibi çeşitli dışsal etkenler ayrıca kontrol edildi, ancak sonuçlar kayda değer biçimde değişmedi
- Bu, nedensellik deneyi değil, gözlemsel bir analiz. Buna rağmen, yüksek maruziyetli işlerde genç istihdamındaki düşüş açık biçimde görülüyor
Grafikler ve örnek bazlı analiz
- Grafik 1: Genç yazılım mühendisleri ve müşteri hizmetleri pozisyonlarında yeni işe alımlarda belirgin bir düşüş gösteriyor
- Daha ileri yaş gruplarında istihdam korunurken veya artarken, aynı işlerde yalnızca gençlerde keskin düşüş görülüyor
- Grafik 2: Evde sağlık hizmetleri gibi yapay zeka maruziyeti çok düşük işlerde genç istihdam hızla artıyor
- Bu da yapay zekaya bağlı genç istihdam kaybının yalnızca bazı işlerle sınırlı olduğunu düşündürüyor
- Pazarlama gibi yapay zekaya orta düzeyde maruz kalan işlerde de genç istihdamı belirgin biçimde azaldı
Bu araştırma neden önceki çalışmalardan farklı?
- Önceki çalışmaların (CPS vb.) örneklem büyüklüğü küçüktü; bu nedenle 22-25 yaş grubu gibi daha ayrıntılı alt grupları analiz etmede sınırlamalar vardı
- ADP verileri sayesinde yaş ve meslek bazındaki alt gruplarda da güvenilir tahminler yapmak mümkün oldu
Yapay zekanın otomasyon ve artırma etkisi arasındaki fark
- Analizde, yapay zekanın insan işini otomatikleştirerek ikame ettiği durumlarla insan işini artırıp tamamladığı durumlar iş bazında ayrıştırıldı
- Otomasyon niteliği güçlü meslekler (yazılım mühendisi, denetim/muhasebe gibi): genç istihdamı belirgin biçimde azaldı
- Artırıcı niteliği güçlü meslekler (karmaşık veya stratejik düşünme gerektiren roller): genç istihdamındaki düşüş belirgin değil
- Anthropic Economic Index gibi dış göstergeler de kullanılarak meslek bazında yapay zeka etki özellikleri sınıflandırıldı ve analiz edildi
- Grafik 6, 7: Otomasyona elverişli mesleklerde genç istihdamı belirgin biçimde azalırken, artırıcı nitelikteki mesleklerde istihdam tersine yükseliş eğiliminde
Aynı şirket içinde bile departmanlara göre istihdam etkisi farkı
- Aynı şirket içinde bile hukuk/muhasebe gibi otomasyona yüksek maruz kalan departmanlarda genç istihdam azalırken, diğer departmanlarda artırıcı etkiyle istihdam korunuyor ya da artıyor
- Şirket düzeyindeki ekonomik etkenlerden (faiz oranları vb.) bağımsız olarak, işin maruziyet düzeyine göre belirgin farklar bulunuyor
Yapay zeka tarafından ikame edilebilirlik ve işgücü özellikleri
- LLM'ler (büyük dil modelleri) esas olarak belgelenmiş ve standartlaştırılmış bilgi üzerinde iyi eğitiliyor. Bu da gençlerin edindiği resmî bilgiyle büyük ölçüde örtüşüyor
- Buna karşılık, daha yaşlı ve deneyimli çalışanların örtük bilgisiyle (sahada öğrenilen ince pratik bilgi) daha az örtüşüyor
- Değerlendirilmesi kolay, kısa süreli ve tekrar eden işler yapay zeka tarafından daha kolay ikame edilebiliyor. Karmaşık ve uzun vadeli strateji işleri ise yapay zekayla daha zor ikame ediliyor
Üniversite eğitiminin nasıl karşılık vermesi gerektiği
- Yapay zekayı bir araç olarak aktif biçimde kullanma yetkinliği daha önemli hale geliyor
- Beklenmedik biçimde, kıdemli geliştiriciler yapay zekayı kullanmada daha yetkin. Bu da üniversite müfredatının yeniden düzenlenmesi ihtiyacını gündeme getiriyor
- LLM'lerin sınırları (fiziksel çalışma, insani etkileşim vb.) ve yeni mesleki yetkinliklerin önemi öne çıkıyor
Sonuç ve görünüm
- Yalnızca yapay zekanın gelecekteki sonuçları veya tehditleri değil, yapay zekanın şimdiden mevcut ekonomi ve genç işgücü piyasasını somut biçimde etkilediği gerçeğiyle yüzleşmek gerekiyor
- Genç istihdamı ile yapay zeka arasındaki ilişkide gerçek zamanlı veri ve tekrar eden doğrulama ihtiyacı vurgulanıyor
- Mesaj şu: Geleceği tahmin etmekten çok, mevcut durumu doğru teşhis etmek daha önemli
2 yorum
Tüm teknolojik gelişmeler mevcut işleri ortadan kaldırıyor ama nedense sadece AI iyi prim yapıyor.
Hacker News görüşü
2023 Ocak'tan itibaren Customer Service Rep gibi NLP odaklı işlerde işe alımın neden azaldığını merak ediyorum; bildiğim kadarıyla büyük şirketlerin çoğu LLM/NLP pilotlarına 2023'ün orta-son döneminde başladı. Bu yüzden gerçek teknoloji benimsenmesinden 1 yıldan daha uzun süre önce işe alımın düşmeye başlaması bana açıklanabilir gelmiyor. SWE işe alımındaki düşüş ise 2022'nin ortalarından beri vardı ve bu neredeyse doğrudan faiz artışlarıyla çakışıyor. LLM ve Copilot'un yaygınlaşması ise 1 yıl sonra oldu. Makalede ZIRP'nin sona ermesine göre ayarlama yapıldığı söyleniyor ama bunun yeterli bir ayarlama olup olmadığından emin değilim. Çevremdeki gayriresmî gözlemlerde de LLM Copilot'un gerçek anlamda devreye alınması 2023 sonu ile 2024 ortası arasındaydı. O tarihte henüz bu kadar yaygın değildi.
SWE (yazılım mühendisi) işe alımındaki düşüşün nedeni 2017 vergi yasası değişiklikleri. Ar-Ge ile ilgili vergi kredisinin bir kısmı 2022'den itibaren kalktı ve bu yüzden Ar-Ge rollerinin (ör. mühendisler, bilim insanları) personel maliyeti ciddi biçimde arttı. Ar-Ge oranı yüksek büyük şirketler etkisini ilk hissedenler oldu. Buna karşılık Customer Service işe alımındaki düşüşün nedeni şirketlerin müşteri hizmetlerini umursamaması. On yıllardır otomatik telefon sistemleri, dış kaynak çağrı merkezleri, kötü tasarlanmış web siteleri vb. yüzünden hizmet kalitesi düşük kalsa da, yatırımcılara "AI devreye alıyoruz, daha da fazla küçüleceğiz" derseniz olumlu karşılık alıyorsunuz. Bunu piyasa da düzenlemeler de engellemiyor; yani hizmeti bilerek bozsanız bile düzelmesini beklemek için bir neden yok.
Danışmanlık yapıyorum ve 2022 Kasım civarında atmosfer dramatik biçimde değişti. Önceden yetişmekte zorlandığım kadar çok potansiyel müşteri varken bir anda işler kesildi. Çalıştığım müşteriler de startup ya da orta ölçekli şirketler; iç bilgiye ya da ileri trendlerle ilgisi olan yerler değiller. GPT ile iş gücü maliyetini azaltma yönünde tek bir tartışma bile görmedim. Benim hissiyatım, asıl nedenin ZIRP'nin bitmesi ve işten çıkarmaların başlaması olduğu yönünde; projeler anında dolmaya başladı.
Ben de yazan kişiyle benzer düşünüyorum. LLM ve AI ciddi biçimde konuşulmaya başlamadan önce bile iş gücü piyasasında zayıflık sinyalleri açıktı. İşe alımdaki daralmanın ana nedeninin LLM olduğunu değil, bunun sadece bir korelasyon olduğunu düşünüyorum. Daha temeldeyse yalnızca ABD'de değil, tüm dünyada ekonomik yapıda çatlaklar oluşuyor ve bu yüzden genç istihdamı sorunu yayılıyor. Sorunun kaynağı finansal/maliye politikalarının yan etkileri, servet eşitsizliği, tarifeler, jeopolitik gibi birçok karmaşık etken.
Makalede ZIRP'nin bitiş etkisine göre ayarlama yapıldığı belirtiliyor ama bunun ne kadar yeterli olduğu kuşkulu. Makale (Equation 4.1, p.15) şirket bazında, AI maruziyeti bazında ve zaman bazında ayrı etkileri sınıflandırıyor (
log(y_{c,q,t}) ~ a_{c,q} + b_{c,t} + g_{q,t}). Zaman serisinin tamamına yayılan etkiler (ZIRP, Section 174 vb.)biçinde emilmeliydi.g, 2022 Ekim ve maruziyet 1'e göre normalize edilmiş; Figure 9'da (p.20) yaş grubu ve maruziyete göre grafikler var. Yalnızca maruziyet seviyesi 3, 4, 5 olan gençlerde 2024 ortasından itibaren düşüş var. Haberdeki grafik ile makaledeki Figure 9'un havası farklı ve ben ZIRP etkisinin çok büyük olduğunu düşünüyorum. Yine de mevcut yöntem, junior ve AI maruziyeti yüksek işlerin (SWE vb.) Section 174'ten doğrudan darbe almış olmasınıbile düzeltemiyor ve bunugiçine yansıtarak gerçekte AI etkisiymiş gibi gösterebilir. SWE gibi Section 174 kapsamındaki işleri çıkarıp yeniden analiz etmek anlamlı olabilir. Makalenin aslıBizim şirket de 2023'te dış kaynak kullanımını ciddi biçimde artırdı. AI projeleri de başlattık ama sonuçlar zayıftı; buna karşılık outsourcing çok hızlı ilerledi.
Basit bir model kurdum: 2021'e kadar tüm gruplarda (yaş gruplarında) işe alım yavaşça artıp sonrasında kademeli olarak azalırsa makaledeki grafiklere benzer bir desen çıkıyor. Bunun nedeni, zirve döneminde topluca işe alınan mühendislerin yaş grupları boyunca ilerlemesi. Makalede grafiğin 2022'ye göre normalize edilmesi, gerçekte işe alım oranlarında neredeyse hiç değişim olmaması gerçeğini gizliyor. Google Spreadsheet paylaşımı
İlginç bir sonuç. Aslında tüm yaş gruplarında işe alım aynı olsa bile veri yapısı nedeniyle (ör. genç grubun zamanla yaş atlaması) yalnızca gençlerin özellikle iş kaybediyormuş gibi yanlış bir izlenim oluşabilir.
Biraz kafa karıştırıcı. Açıklama modelinde 20-24 ve 25-29 yaş grupları farklı yıllarda zirve yapıyor (2022 vs 2024). Yapı aynıysa hepsinin aynı anda yükselip düşmesini ve aynı noktada tepe yapmasını beklerdim; bunun normal olup olmadığını merak ediyorum.
Junior işe alımındaki düşüş bir "commons trajedisi". AI patlamasından önce, pandemi döneminde başladı ve sadece ABD'ye özgü bir olgu da değil. ZIRP nedeniyle şirketler sonu gelmez şekilde işe alım yaptı ve rakiplerden yetenek kapmaya çalışırken, stajyerler bile 2 yıllık deneyimle senior muamelesi görüyordu; tanıdıklarım bootcamp'e gidip maaş alıyordu. Sonunda işe alınan junior'lar kısa sürede başka şirkete senior olarak geçince şirketler junior almaktan çekinir oldu.
Artık "AI" dediğimiz şey teknoloji değil, bir abonelik hizmeti hâline geldi. Teknoloji araç zincirine eklenip yeteneklerimi güçlendirebilir; ama abonelik şirketi, ben ücret ödediğim sürece bilişsel yükü devralıyor. Anthropic CEO'sunun beyaz yaka işlerin yok olacağını söylemesinin nedeni de, kurumsal AI aboneliği satan biri olarak şirketlerin kaçınılmaz müşteriler olacağına dönük bir pazarlama söylemi.
2020~2025 ekonomik verileri anlamsız, çöpe atılmalı. Şu an pandemi, sert enflasyon, faiz belirsizliği, tarifelerin etkisi gibi değişkenlerin çağındayız; bu ortamda AI'ın etkisini anlamak mümkün değil. Bir sonraki resesyon ve bu değişkenler yatıştıktan sonraki istihdam durumuna bakınca ancak AI'ın istihdama gerçek etkisi değerlendirilebilir.
Açıklanmamış çeşitli nedenler olabilir. Belirsizlik çağında şirketler gerekli olmadıkça işe alım yapmaz. Junior ya da müşteri merkezi işe alımları kolayca ertelenebilir; ama bakım gibi zorunlu görevlerde seçme şansı yoktur. Bugünlerde iş belirsizliğinde bir numaralı etken tarifeler ve faiz belirsizliği de oldukça büyük.
Ben de 2004'te (Avustralya'da) dot-com balonunun etkilerinin hemen ardından üniversiteye girdim. O sırada CS başvuruları azdı ve insanlar iş bulma korkusuyla bu alandan kaçıyordu. Bunun sonucunda giriş seviyesi çalışan açığı büyüdü ve şirketler 2004 civarında yeniden işe alımı artırmaya başladı. Ben de mezun olduğumda (2008) hemen işe girdim ve sonrasında hiç iş bulma kaygısı yaşamadım. 2025'teki lise öğrencilerine tavsiyem: CS okumak için mükemmel zaman tam da şimdi. 5 yıl sonra AI çılgınlığı sönmüş olacak ve giriş seviyesi aday sıkıntısı yaşanacak.
Bunun dayanağının ne olduğunu merak ediyorum. AI'ın gerçekten sadece hype olduğundan bu kadar emin olabilir misin?
alternative view: Bu kez AI hype değil, gerçeğin ta kendisi olabilir; AI gerçekten işleri ikame edip 5 yıl sonra herkes işsiz de kalabilir. Öte yandan 5 yıl sonra baby boomer'ların ve GenX'in ilk dalga emeklilikleri büyük ölçüde gerçekleşmiş olacağından, çoğu alanda iş piyasasının bütünüyle açık hâle gelmesi de mümkün.
Bu kez farklı olabilir. Şu anda LLM ve agent'ları orchestration ederek yazılım geliştirmenin mümkün olduğu bir dönemdeyiz. Yazılım mühendisinin rolü de kalite kontrol, compliance, yazılım mimarisi ve LLM'in iyi başa çıkamadığı istisnai durumları ele alma seviyesine kadar daralıyor. Ama bunları bile AI ilerlemesi çözebilir gibi geliyor. Sonuçta CS mezunlarının öğrendiği becerilerle yapılabilecek işlerin giderek azalacağını düşünüyorum. Gelecekte daha önemli olacak şey, müşteri ihtiyaçlarını soyut düzeyde tasarlayıp AI'a yorumlatmak ve iletmek, ardından AI çıktısını bir sanat eserini değerlendirir gibi değerlendirebilmek olacak.
Trendlerin oturması zaman alır. "AI" etiketi her şeyi bir süre karıştırır, sonra da ortada gerçekten 'Intelligence' olup olmadığı bile çoğu zaman netleşmez. Üst yönetim sadece AI benimsenmesi yönünde talimat verdiğinde, İK birkaç ay içinde şüpheli gerekçelerle büyük işten çıkarmalar yapabiliyor; ama yeniden işe alım çok daha yavaş oluyor. LLM'ler faydalı olsa da kitlesel işten çıkarma aracı değiller. Yönetim açısından maliyet verimliliği cazip gelse de, pratikte AI beklendiği kadar hızlı biçimde I olmuyor. Bizzat kullanmış biri olarak benim gözümde LLM, devrimci bir araçtan çok mükemmel bir slide rule seviyesinde. Benim slide rule'um internet ya da elektrik olmadan da her zaman çalışır; LLM ise öyle değil.
Genç işe alımında bilgi ve becerinin dışında başka etkenler de işliyor. IT'nin içinde de mavi yaka karakterli pek çok basit operasyonel iş var ve bunlar çoğunlukla dış kaynak ya da sözleşmeli çalışanlarca (çoğu genç) yapılıyor. Örneğin IT support, maintenance gibi tekrar eden işler Batı dışında birçok yerde yürütülüyor. AI'ın bu alanı hemen ikame edeceği pek görünmüyor. Bazı angarya işler, sorumluluğu ve riski dağıtmak için gençlere veriliyor. AI'ın insanlar kadar sorumluluk üstlenebileceğini düşünmüyorum. Gençler hız, esneklik, güçlü iş gücü, düşük ücret gibi nedenlerle tercih edildi ve takıntısız biçimde fazla mesaiye de razı oldular. Benim deneyimimde ekip çalışması da gençlerde daha iyiydi. Mevcut durumu yalnızca yetkinlik açısından yorumlamak, resmin bütününü kaçırmak olur.
Yazılım mühendisliği 2022'den beri bir düzeltme döneminde ve AI kitlesel işten çıkarmalar için sadece bir bahane. Zuck yıllardır "verimlilik yılı" söylemini tekrarlıyor.