Карпати оценил 342 профессии по риску AI-автоматизации — и удалил проект

Андрей Карпати, сооснователь OpenAI и один из самых влиятельных голосов в AI-сообществе, на выходных опубликовал интерактивную визуализацию рынка труда США — и вызвал бурю, которую сам не ожидал.

342 профессии на одной карте

Проект выглядит как treemap — прямоугольная карта, где площадь каждого блока пропорциональна количеству занятых в профессии, а цвет отражает степень «AI-экспозиции». Данные взяты из справочника Бюро статистики труда (BLS), охватывающего 143 миллиона рабочих мест.

Каждая из 342 профессий получила оценку от 0 до 10 по шкале «Digital AI Exposure» — насколько сильно текущий AI (преимущественно цифровой) изменит эту профессию. Оценки ставила не нейросеть в вакууме: Карпати написал детальный промпт с калибровочными якорями, который LLM применяла к описаниям профессий из BLS.

Логика промпта проста, но убедительна. Если работа целиком выполняется за компьютером из домашнего офиса — написание текстов, программирование, анализ данных, коммуникации — AI-экспозиция автоматически высокая (7+), потому что возможности AI в цифровых доменах растут стремительно. И наоборот: работа, требующая физического присутствия, ручных навыков или непредсказуемого взаимодействия с реальным миром, имеет естественный барьер.

Кто в зоне риска

Цифры оказались жёсткими. По данным карты, 42% рабочих мест в США — 59,9 миллиона позиций с совокупным фондом зарплат $3,7 триллиона — попали в зону высокой AI-экспозиции (оценка 7 и выше).

Максимальные баллы (8–10) получили:

• Медицинские транскрибенты
• Разработчики ПО
• Аналитики данных
• Юридические помощники (paralegals)
• Финансовые аналитики
• Копирайтеры и переводчики
• Графические дизайнеры

Минимальные (0–2):

• Кровельщики, сантехники, электрики
• Уборщики и дворники
• Пожарные
• Работники по уходу на дому
• Строители и ландшафтные дизайнеры

Парадокс в том, что высокооплачиваемые профессии с высшим образованием оказались наиболее уязвимы. Средний прогнозируемый рост занятости для профессий с зарплатой от $100K+ составляет +8,7%, но именно они получили самые высокие баллы AI-экспозиции. Профессии с зарплатой ниже $35K растут медленнее (+3,1%), но AI их почти не затрагивает.

Удалил, но поздно

Карпати описал проект как «быстрый личный эксперимент» и «инструмент для разработчика, а не экономический отчёт». Он даже добавил дисклеймер: высокий балл не означает, что профессия исчезнет. Разработчики ПО получили 9/10, но спрос на софт может вырасти, если каждый разработчик станет продуктивнее. Оценка не учитывает эластичность спроса, регуляторные барьеры и социальные предпочтения.

Но было поздно. После волны публикаций в Fortune, Inc. и десятков тредов на Reddit Карпати удалил GitHub-репозиторий, заявив, что проект «дико неправильно интерпретируют». Сам сайт karpathy.ai/jobs/ при этом остался доступен, а архивные копии репозитория разошлись по сети.

Реакция экспертов

Мнения разделились предсказуемо. Одни увидели подтверждение надвигающегося «кризиса белых воротничков». Другие указали на свежий отчёт Anthropic, который показал, что реальное внедрение AI отстаёт от технических возможностей. Citadel Securities отметила растущий спрос на разработчиков и стабильное использование генеративного AI на рабочих местах — без массовых увольнений.

Истина, как обычно, где-то посередине. AI действительно трансформирует цифровые профессии — но трансформация и исчезновение не одно и то же. Бухгалтер, использующий AI, может делать работу пяти бухгалтеров. Вопрос в том, создаст ли это четыре новых рабочих места или уничтожит четыре существующих. Ответа пока нет ни у кого, включая Карпати.

Что полезного можно извлечь

Помимо споров, проект Карпати интересен как инструмент. Исходный код включает скрейперы, парсеры и пайплайн для генерации собственных LLM-промптов. Можно написать другой промпт — например, оценить экспозицию к гуманоидной робототехнике, риск офшоринга или климатическое воздействие — и получить совершенно другую раскраску карты.

Для тех, кто планирует карьеру или переквалификацию, три фактора снижают AI-риск: физический труд, непредсказуемость задач и живой контакт с людьми. Чем больше ваша работа происходит в терминале или Google Docs — тем выше вероятность, что AI уже дышит вам в спину.