Андрей Карпатый выложил и удалил Jobs — проект о том, какие профессии заменит ИИ

Андрей Карпатый, бывший директор по ИИ в Tesla и сооснователь OpenAI, опубликовал на GitHub проект Jobs — инструмент оценки уязвимости профессий перед ИИ. Спустя несколько часов репозиторий удалили, но код и данные сохранились.

Проект покрывает 342 профессии из базы Бюро трудовой статистики США. Каждая получает оценку от 0 до 10 — насколько вероятно, что ИИ сможет её заменить. Результаты визуализированы в виде treemap-карты: размер блока — число занятых, цвет — уровень риска.

Что показала модель

Средний балл по всем профессиям составил 5,3 из 10, но распределение сильно skewed: разработчики ПО получили 9/10, бухгалтерия и клерки — 8–9/10, клиентская поддержка — 9/10, юристы — 8/10, медицинские транскрибаторы — 10/10. На низком риске оказались кровельщики, электрики, строители, сантехники — 0–3/10 .

Общее правило выглядит предсказуемо: чем больше работа завязана на экран и текст, тем выше риск. При этом самые массовые профессии — не программисты, а офисные роли: секретари, клерки и бухгалтерия.

Как сделан проект

Технически проект максимально простой, Карпатый: спарсил данные с сайта BLS; перевёл описания профессий в Markdown; прогнал каждую через Gemini Flash (через OpenRouter); получил оценку и текстовое объяснение.

Весь пайплайн — около шести Python-скриптов, а основной prompt (~45k токенов) можно использовать отдельно, как движок для анализа.

Проект вышел почти одновременно с исследованием Anthropic про рынок труда. Вывод у Anthropic получился менее драматичный: программисты действительно лидируют по покрытию ИИ задач (~74,5%), но массовых увольнений пока не наблюдается.

Репозиторий Jobs прожил считанные часы — и его удаление только ускорило распространение информации.

Команда reymer.ai взяла методологию Карпаты — LLM-оценка уязвимости по шкале 0–10 — и заменила американские данные на российские: вместо BLS использовали Росстат и HeadHunter API, вместо 342 профессий взяли 142 по классификатору ОКЗ, вместо USD — рублёвые зарплаты, а вместо прогноза BLS — HH-индекс дефицита кадров. Оценки профессий прогнали через Claude Opus по той же промпт-схеме. Посмотреть можно здесь, приятного самоанализа!