Russian Journal of Innovation Economics Russian Journal of Innovation Economics Вопросы инновационной экономики 2222-0372 BIBLIO-GLOBUS Publishing House 118137 10.18334/vinec.13.2.118137 DMCGGC Articles Статьи Research Article Challenges of the artificial intelligence economy to the traditional labor market Вызовы экономики искусственного интеллекта традиционному рынку труда https://orcid.org/0000-0001-9452-93329178-1317 Lukichyov Pavel Mikhaylovich Лукичёв Павел Михайлович

профессор кафедры менеджмента организации, доктор экономических наук, профессор

 loukitchev20@mail.ru https://orcid.org/0000-0002-9060-07928686-9645 Chekmarev Oleg Petrovich Чекмарев Олег Петрович

профессор кафедры организации аграрного производства и менеджмента, доктор экономических наук, доцент

 oleg1412@mail.ru Baltic State Technical University «VOENMEH» named after D.F. Ustinov Балтийский государственный технический университет ВОЕНМЕХ им. Д.Ф. Устинова Saint-Petersburg State Agrarian University Санкт-Петербургский государственный аграрный университет 30 06 2023 13 2 VOL 13, NO2 (2023) ТОМ 13, №2 (2023) 785 802 10 05 2023 Copyright ©; 2023, Lukichyov P.M., Chekmarev O.P. Copyright ©; 2023, Лукичёв П.М., Чекмарев О.П. 2023 Lukichyov P.M., Chekmarev O.P. Лукичёв П.М., Чекмарев О.П. https://1economic.ru/lib/118137

This article is devoted to the impact of artificial intelligence technology on the modern labor market. The authors focus on the economic consequences of the artificial intelligence application for enterprises, individual employees, and national economies. In the article, progress in the applying innovations in the national economy is associated with the growth of labor productivity and business profitability. The authors substantiate the necessity of Russiaʼs transition from the inertial path of development to the innovative one based on artificial intelligence and robotics. Catalysts for this transition are being identified. In the article, the impact of innovations and, above all, artificial intelligence technology on a modern worker is divided into innovations that replace a person and innovations that improve human capabilities. The formation of three fundamentally different groups of personnel is singled out in terms of the consequences of the impact of artificial intelligence technology. The authors analyze the results of the artificial intelligence application in the labor market according to the criteria of age, level of education, and the nature of the tasks they perform. The article identifies barriers, both economic and technological ones, for the optimal application of artificial intelligence in the labor market.

Данная статья посвящена воздействию технологий искусственного интеллекта на современный рынок труда. Авторы делают акцент на экономических последствиях применения искусственного интеллекта для предприятий, отдельных работников, национальных экономик. В статье прогресс в использовании инноваций в национальной экономике связывается с ростом производительности труда и прибыльности бизнеса. Авторы обосновывают необходимость перехода России от «инерционного пути развития» к «инновационному пути развития», основанному на применении искусственного интеллекта и роботизации. Выявляются катализаторы этого перехода. В статье воздействие инноваций и, прежде всего, технологий искусственного интеллекта на современного работника разделяется на «инновации, замещающие человека» и «инновации, улучшающие возможности человека». Выделяется формирование трех принципиально разных групп персонала с точки зрения последствий воздействия на них технологий искусственного интеллекта. Авторы анализируют результаты применения искусственного интеллекта на рынке труда по критериям возраста, уровня образования, характера выполняемых ими задач. В статье выявлены преграды, как экономические, так и технологические для оптимального использования искусственного интеллекта на рынке труда.

 AI economics labor market human capital human-replacing innovations human-enhancing innovations large language models (LLMs) экономика искусственного интеллекта рынок труда человеческий капитал инновации заменяющие человека инновации улучшающие возможности человека большие языковые модели (LLMs) 1. Мониторинг инновационной активности субъектов инновационного процесса. Исиэз ниу вшэ. [Электронный ресурс]. URL: https://issek.hse.ru/transfer_in_STI (дата обращения: 09.04.2023). 2. Pew Research Center. AI in Hiring and Evaluating Workers: What Americans Think. - 2023 3. Pan Y., Froese F.J. An interdisciplinary review of AI and HRM: Challenges and future directions // Human Resource Management Review. – 2022. – № 1. – p. 100924. – doi: 10.1016/j.hrmr.2022.100924. 4. Tinbergen J. Substitution of Graduate Labor by Othe // Kyklos. – 1974. – № 2. – p. 217-226. 5. Katz L.F., Murphy K.M. Changes in relative wages, 1963–1987: supply and demand factors // Quarterly Journal of Economics. – 1992. – № 1. – p. 35-78. 6. Summers L.H. The age of secular stagnation: What it is and what to do about it // Foreign Affairs. – 2016. – № 2. – p. 2-9. 7. Gordon R.J. The Rise and Fall of American Growth. - Princeton, NJ: Princeton University Press, 2016. 8. Wike R., Stokes B. In advanced and emerging economies alike, worries about job automation. Pew Research Center, Global Attitudes Trends. [Электронный ресурс]. URL: https://www.pewresearch.org/global/2018/09/13/in-advanced-and-emerging-economies-alike-worries-about-job-automation/. 9. Autor D. The labor market impacts of technological change: From unbridled enthusiasm to qualified optimism to vast uncertainty // National Bureau of Economic Research. – 2022. – doi: 10.3386/w30074. 10. Graetz G., Restrepo P., Skans O.N. Technology and the labor market // Labour Economics. – 2022. – p. 102177. – doi: 10.1016/j.labeco.2022.102177. 11. Watanabe C., Naveed K., Tou Y., Neittaanmäki P. Measuring GDP in the digital economy: Increasing dependence on uncaptured GDP // Technological Forecasting and Social Change. – 2018. – p. 226-240. – doi: 10.1016/j.techfore.2018.07.053. 12. Караева Е. Н., Пьянова Н.В., Голоктионова Ю.Г. Производительность труда в российской экономике // Вестник ОрелГИЭТ. – 2020. – № 2(52). – c. 163-170. – doi: 10.36683/2076-5347-2020-2-52-163-170. 13. Инвестиции в науку повышают экономическую эффективность бизнеса. Исиэп ниу вшэ. [Электронный ресурс]. URL: https://issek.hse.ru/news/828948590.html?ysclid=lhyu2y7ugb991665715 (дата обращения: 21.04.2023). 14. Лукичев П.М. Позиция России в новом международном разделении труда // Вестник Удмуртского университета. Серия Экономика и право. – 2022. – № 5. – c. 817-828. – doi: 10.35634/2412-9593-2022-32-5-817-828. 15. The Global Human Capital Report 2017. World Economic Forum. [Электронный ресурс]. URL: https://www.weforum.org/reports/the-global-human-capital-report-2017 (дата обращения: 09.04.2023). 16. Eloundou T., Manning S., Mishkin P., Rock D. Gpts are gpts: An early look at the labor market impact potential of large language models. Arxiv.org. [Электронный ресурс]. URL: https://arxiv.org/pdf/2303.10130.pdf. 17. Trajtenberg M. Artificial intelligence as the next GPT: A political-economy perspective. / The economics of artificial intelligence: An agenda., 2018. – 175-186 p. 18. Jesuthasan R., Boudreau J.W. Work without Jobs. How to Reboot Your Organization’s Work Operating System. - Cambridge, MA: The MIT Press, 2023. – 232 p. 19. Alekseeva L., Azar J., Gine M., Samila S., Taska B. The demand for AI skills in the labor market // Labour Economics. – 20021. – p. 102002. – doi: 10.1016/j.labeco.2021.102002. 20. Beane M., Brynjolfsson E. Working with Robots in a Post-Pandemic World // MIT Sloan Management Review. – 2020. – № 1. – p. 1-5. 21. Bresnahan T., Gordon R. J. “Introduction,” The Economics of New Goods. - Chicago: University of Chicago Press, 1996. 22. Autor D., Chin C., Salomons A.M., Seegmiller B. New Frontiers: The Origins and Content of New Work, 1940–2018 // National Bureau of Economic Research. – 2022. – doi: 10.3386/w30389. 23. Brynjolfsson E. The Turing Trap: The Promise Peril of Human-Like Artificial Intelligence // Daedalus. – 2022. – № 2. – p. 272-287. – doi: 10.1162/daed_a_01915. 24. Goldfarb A., Taska B., Teodoridis F. Could machine learning be a general purpose technology? a comparison of emerging technologies using data from online job postings // Research Policy. – 2023. – № 1. – p. 104653. – doi: 10.1016 /j.respol.2022.104653. 25. Moulaï K., Islam G., Manning S., Terlinden L. «All too human» or the emergence of a techno-induced feeling of being less-able: identity work, ableism and new service technologies // International Journal of Human Resource Management. – 2022. – № 22. – p. 4499-4531. – doi: 10.1080/09585192.2022.2066982. 26. Blien U., Dauth W., Roth D.H. Occupational routine intensity and the costs of job loss: evidence from mass layoffs // Labour Economics. – 2021. – p. 101953. – doi: 10.1016/j.labeco.2020.101953. 27. Brynjolfsson E., Frank M. R., Mitchell T., Rahwan I., Rock D. Quantifying the Distribution of Machine Learning’s Impact on Work. Forthcoming. - 2023 28. Pritchett L. The Global Economy Needs Immigration Before Automation // Foreign Affairs. – 2023. 29. Rust R.T., Huang M.H. The feeling economy: How artificial intelligence is creating the era of empathy. - Cham, Switzerland: Palgrave Macmillan, 2021. – 179 p. 30. Webb M. The impact of artificial intelligence on the labor market // Ssrn. – 2019. – p. 61. – doi: 10.2139/ssrn.3482150. 31. Where are all the robots? The Economist. - 2023 32. Artificial Intelligence (AI) Market. Nextmsc.com. [Электронный ресурс]. URL: https://www.nextmsc.com/report/artificial-intelligence-market (дата обращения: 15.04.2023). 33. Лукичёв П.М., Чекмарев О.П. Применение искусственного интеллекта в системе высшего образования // Вопросы инновационной экономики. – 2023. – № 1. – c. 485-502. – doi: 10.18334/vinec.13.1.117223.