Yapay zeka neden işsizliği artırmadı?

Bazı üst düzey düşüncelerimi ve yapay zekanın ABD işgücü piyasasında neden (şimdiye kadar) önemli bir etki yaratmadığını anlamama yardımcı olan bir çerçeveyi paylaşmak istiyorum. ABD'ye odaklanmamın nedeni (a) yapay zeka benimsemesinin burada yüksek olması, (b) dünyanın en büyük ekonomisi olması, (c) Avrupa'ya kıyasla işgücü piyasası kurumlarımızın tarihsel olarak emeğin yerini alan teknolojilerin daha hızlı benimsenmesini kolaylaştırması ve (d) mevcut koşulları anlamak için alışılmadık derecede zengin işgücü piyasası istatistiklerine sahip olmamız. Bu düşünceleri yakın zamanda Anthropic'te paylaştım.

İlk olarak, ABD'de yapay zeka benimsemesi yüksek. Bu nedenle, üretkenlik veya işsizlik üzerindeki etkilerini aramak mantıklı. Son yıllarda işgücü verimliliği artışı güçlüydü ve yapay zekanın kısmen katkıda bulunduğuna dair kanıtlar var.

Ancak ABD işgücü piyasası şu anda istikrarlı ve maksimum istihdama yakın. Bence yapay zeka, bugüne kadar işsizlik oranında maddi bir artışa neden olmadı. Mevcut yapay zeka otomasyonu modellerine yüksek maruziyeti olan işçilere odaklansak bile, son yıllarda beklenmedik işsizlik artışları görmüyoruz (aşağıda tartışacağım gibi, bu işçiler iş kaybı konusunda daha endişeli olsa da).

Yapay zeka benimsemesinin işsizlik üzerinde neden herhangi bir etkisini görmüyoruz? Yapay zeka (şimdiye kadar) "beceri yanlısı", emeği artıran bir teknolojinin özelliklerini taşıyor. Yapay zeka işin bazı yönlerini otomatikleştirirken, tamamlayıcı insan uzmanlığı, yapay zekanın (veya insanların) tek başına başarabileceklerini güçlendiriyor. Yapay zeka, insanların başarabileceklerinin kapsamını genişletiyor ve bu da yapay zeka ile çalışmanın getirisini artırıyor.

Şimdi, gelecek hala oldukça belirsiz. Model yetenekleri hızla ilerliyor ve yapay zeka sistemleri yakında kendi haleflerini otonom olarak geliştirebilir. Daha genel olarak zeki yapay zeka sistemleri, henüz gerçekleşmemiş işgücü kaymalarına yol açabilir. Bunun olup olmayacağı (ve ne kadar hızlı olacağı) açık bir soru ve ekibimin anlamaya çalıştığı bir konu.

Birçok yönden, bu kısa makale, insanların yapay zekayı nasıl kullandığını ve bunun iş, işgücü piyasası ve şu anda daha geniş ekonomi için ne anlama geldiğini anlamak için Anthropic'in son 18 aydaki ekonomik araştırmasını sentezleme girişimimdir. Bu çalışma, geleceğin hala belirsiz olduğunu ve etkilerinin muhtemelen eşitsiz olacağını vurguladı. Şimdiye kadar, işsizlik üzerinde sınırlı etkiler gördük; bu makale, nedenini (ve gelecekte neyin değişebileceğini) anlamak için çerçevemi sunuyor.

Önemli arka plan gerçeği: ABD işgücü piyasası şu anda istikrarlıdır.

• Haziran ayında işsizlik oranı %4,2 idi ve Fed bunu tam istihdam ve istikrarlı fiyatlarla tutarlı seviye olarak görüyor.
• Nisan ayında iş ilanlarının işsiz işçilere oranı 1'in biraz üzerine çıktı ve bazı ekonomistler bunun emek talebi ve arzının kabaca ve verimli bir şekilde dengelendiğini ima ettiğini savunuyor. NY Fed'in Heise, Pearce, Weber (HPW) İşgücü Piyasası Sıkılık Endeksi gibi daha sofistike göstergeler de dengeli bir işgücü piyasasına işaret ediyor.
• Prime çağ istihdam-nüfus oranı, pandemi sonrası genişleme döneminde ortaya çıkan geniş tabanlı işgücü piyasası gücünü yansıtarak on yılların en yüksek seviyelerine yakın kalmaya devam ediyor.
• Haftalık işsizlik sigortası başvuruları son dört yıldır istikrarlı bir şekilde düşük seyrediyor. İşten çıkarma ve işten çıkarma oranları pandemi öncesi seviyelerde veya biraz altında kalıyor.

Peki yapay zekanın işgücü piyasası üzerinde henüz bir etkisi olmasını beklemeli miyiz? Bence cevap evet: Yapay zeka sektörü, makroekonomik etkileri ayırt edebilecek kadar büyük.

• Firmaların yaklaşık %20'si en az bir iş fonksiyonunda yapay zeka kullanıyor. GSYİH'nın %5,5'ini oluşturan bilgi sektöründe bu oran %40'tır.
• Kaliteye göre ayarlanmış yapay zeka çıktısı, Patrick McKelvey ve meslektaşım @akorinek tarafından yapılan tahminlere göre hem 2024'te hem de 2025'te yılda %2.000'in üzerinde büyüdü. Küçük bir başlangıç tabanından bile olsa, bu, yapay zekanın etkisinin toplamda görülmeye başlaması gerektiğini gösteriyor.
• Yapay zekanın etkisini toplam verimlilik istatistiklerinde görmeye başladığımıza inanıyorum:
• Son yıllarda işgücü verimliliği artışı nispeten güçlüydü: saat başına çıktı oranı, pandemiden önceki dört yıldaki %1,6'ya kıyasla, 2022Ç1'den 2026Ç1'e kadar yıllık %2,0 arttı.
• ABD ekonomisinin yapay zeka benimsemesi daha yüksek olan sektörleri, son dört yılda daha hızlı işgücü verimliliği artışı eğilimindeydi.
• Toplam faktör verimliliği artışı (ekonomistlerin verimliliği ölçmeyi sevdiği yol) son yıllarda daha mütevazıydı (özellikle faktör kullanımı hesaba katıldıktan sonra). Bu, kanıtları zayıflatıyor, ancak verimlilikteki karışık sinyaller, bir hızlanmanın devam etmekte olduğunu gösterebilir.
• Firmalar, yeni bir işçi istihdam etmenin gelecekteki değeri hakkındaki inançlara dayanarak işe alım kararları alırlar.
• Firmalar, işçilerin gelecekte ne kadar üretken olacağını, istihdam süresince ücretleri ve eşleşmenin beklenen süresini dikkate alır.
• Bu nedenle, firmaların gelecek hakkındaki inançları, işten ayrılmalar, işe alımlar ve mesleki geçişler şeklinde işgücü piyasası sonuçlarını bugün şekillendirmelidir. Ancak istifalar, işten çıkarmalar ve iş bulma oranları arasında bir istikrar modeli görüyoruz. Yapay zeka nedeniyle alışılmadık derecede hızlı bir mesleki değişime dair de kanıt yok.
• Yazılım Mühendisliği iş ilanları, Mayıs 2025'ten bu yana diğer tüm iş ilanlarına kıyasla geniş ölçüde toparlandı, bu da yapay zeka yeteneklerinin en fazla ilerlediği bir meslekte işçilere olan talebin arttığını gösteriyor.

Henüz makroekonomik olarak sonuç doğurmasa bile, iş kaymasının gerçekleştiğine dair herhangi bir kanıt var mı? Kanıtlar karışık. Ancak genel olarak, ikna olmuş değilim.

• Maxim Massenkoff ve benim işgücü etki raporumuzda belgelediğimiz gibi, Claude'un otomatikleştirmek için kullanıldığı görevlerin büyük bir payına sahip rollerdeki işçiler için, diğer rollerdeki işçilere kıyasla kötüleşen işsizlik oranları görmedik. Bu analizi BLS'den daha yeni verilerle güncellemek bu sonucu değiştirmiyor.
• Yapay zekaya yüksek düzeyde maruz kalan rollerdeki genç işçiler için işe alım oranlarının son bir yılda zayıfladığına dair bazı kanıtlar buluyoruz. Bu, Stanford Dijital Ekonomi Laboratuvarı'ndaki araştırmacılar tarafından yazılan Maden Ocağındaki Kanaryalar makalesindeki kanıtlarla tutarlıdır.
• Ancak genç işçilerin yer değiştirmesine ilişkin bu kanıt dikkatle yorumlanmalıdır. Nedensel etkileri ayırt etmek zordur, çünkü yapay zeka alışılmadık derecede değişken bir makroekonomik ortamda ortaya çıktı: pandemi dönemi aksaklıklarının çözülmesi, para politikasının hızlı sıkılaştırılması, Rusya'nın Ukrayna'yı işgalinin ardından emtia fiyat oynaklığı ve sürekli küresel politika belirsizliği (örneğin ticaret savaşlarından). İşe alım bir yatırım biçimi olduğundan, genel ekonomik belirsizlik tek başına işe alımı etkileyebilir.
• Başka bir deyişle: 2022'den bugüne, ABD tarihteki en büyük durgunluk dışı işgücü piyasası yavaşlamasını yaşadı ("kusursuz dezenflasyon"). Bu, "düşük işe alım, düşük işten çıkarma" işgücü piyasasıyla aynı zamana denk geldi. Bu tür bir işgücü piyasası, kariyerinin başındakileri en sert şekilde vurur. Şu anda, genç işçiler yapay zeka dışındaki makroekonomik nedenlerle iş bulmakta zorlanıyor olabilir.
• Ayrıca, bazı yeni çalışmalar, pandemi sonrası uzaktan çalışmadaki artışın, yapay zekaya yüksek düzeyde maruz kalan rollerdeki genç işçiler üzerinde bir etkisi olduğunu savunuyor. Yapay zekanın etkisini ekonomiyi sarsan diğer şoklardan ayırmak zordur.
• Henüz işsizlik etkileri görmesek de, Claude'un otomatikleştirmek için kullanıldığı görevlere sahip rollerdeki işçilerin, daha az maruz kalan rollerdekilere kıyasla işlerini kaybetme konusunda daha fazla endişe ifade ettiklerini buluyoruz.

ABD işgücü piyasasının şu anda sağlıklı olduğuna, yapay zekanın prensipte makroekonomik olarak ayırt edilebilir etkiler yaratabileceğine ve bunun henüz yapay zekaya yüksek düzeyde maruz kalan roller için yer değiştirme yaratmadığına inanıyorsanız, bir sonraki soru açıktır:

Yapay zeka neden işsizlikte anlamlı bir artışa neden olmadı?

Şimdiye kadar, yapay zeka hem beceri yanlısı hem de emeği artırıcıdır. Alan uzmanlığını tamamlar. En karmaşık işi yönlendirmek ve değerlendirmek için döngüdeki insanlara güvenir. Ve yapay zeka yeterliliğini ödüllendirir. Model yetenekleri hızla gelişiyor, ancak inatla pürüzlü olmaya devam ediyor. Pürüzlü sınırın boşluklarını doldurmak için, inanılmaz yetenekli yapay zeka sistemlerini yönlendirmek ve tökezlediklerinde toparlanmak için uzman gözetimi gereklidir.

Elbette, bazı işler otomasyonla doğrudan yer değiştirmeye daha yatkındır. Örneğin, teknik yazarlar, veri girişi çalışanları, müşteri destek temsilcileri ve bilgisayar programcıları, yapay zekanın temel görev ve sorumluluklarını güvenilir bir şekilde yerine getirebildiği işlerdir. Bu tür rollerdeki işçiler için işsizlikte herhangi bir artış görmemiş olsak da, daha yüksek gözlemlenen maruziyete sahip mesleklerin BLS tarafından 2034 yılına kadar daha az büyümesi öngörülüyor.

Ancak şimdiye kadar, daha geniş resim emeğin artırılmasıdır. Sonuç olarak, yetenekler hızla ilerlese bile, işgücü piyasasındaki etkilerin eşitsiz olması bekleniyor. Bu, şu anda işgücü piyasasında prim yapan tüm becerilerin gelecekte de aynısını yapacağı anlamına gelmez. Bazı uzmanlık türleri daha az değerli hale gelebilir (örneğin saf kodlama uygulaması), diğerleri daha değerli hale gelirken (örneğin delegasyon ve değerlendirme gibi yönetsel beceriler).

Yapay zekanın neden beceri yanlısı, emeği artıran bir teknoloji olduğunu düşünüyoruz? Anthropic Ekonomik Araştırma ekibi tarafından yayınlanan çalışmaya ve Anthropic Ekonomik Endeksi'nden elde edilen kanıtlara dayanarak birkaç gözlem yapacağım:

• Yapay zekanın inanılmaz ilerlemesine ve ekonomi genelinde hızlı benimsenmesine rağmen, O\NET taksonomisinde (Çalışma Bakanlığı'nın meslekler ve bunların tipik görevlerinden oluşan bir kataloğu) tüm* ilişkili görevlerin sistematik olarak Claude tarafından ele alındığı hiçbir iş yoktur. İşler sabit görev demetleriyse (öyle değiller, ancak birazdan buna daha fazla değineceğiz), o zaman işin temel, otomatikleştirilmemiş yönleri hem genel verimlilik artışını sınırlar hem de emeğin getirisini artırır. Claude'un ele alamadığı görevler, kişilerarası koordinasyona, yüz yüze etkileşimlere veya şimdiye kadar yalnızca insanların yapabildiği fiziksel dünyayla etkileşime bağlı olabilir (bkz. "Görev, işin kendisi değildir" by @lugaricano).
• Ocak ayı raporumuz Ekonomik İlkeller'de, karmaşık kullanıcı girdileri ile karmaşık Claude çıktıları arasında yüksek bir korelasyon olduğunu bulduk. Başka bir deyişle, Claude karmaşık bir ekonomik model oluşturduğunda, bunu pratikte tamamlayıcı, uzman yönlendirmesi sağlayan birinin rehberliğinde yapar.
• Claude ortalama olarak başarılı olma eğilimindeyken, model en çok daha karmaşık işlerde zorlanıyor. Bu, daha yüksek güvenilirliğin daha kısa görev ufukları pahasına geldiği METR görev ufku sonuçlarıyla büyük ölçüde uyumludur. Döngüdeki insanların, Claude'un ele aldığı işin karmaşıklığını artırdığına dair kanıtlar buluyoruz.
• Mart ayı raporumuz Öğrenme Eğrileri'nde, sadece altı aylık kullanımdan sonra bile, insanların Claude ile bir düşünce ortağı olarak etkileşime girme olasılığının daha yüksek olduğunu ve Claude ile daha başarılı etkileşimler kurduğunu bulduk. Yapay zeka tek başına yeterince iyi olsaydı, bu etkiyi görmeyi beklemezdik.
• Yaygın görev otomasyonu yine de emeği artırabilir. Neden? Çünkü işler sabit görev demetleri değildir. Yeni teknolojiler tarihsel olarak, bazı işler ortadan kalkarken bile mevcut işlerde büyük değişikliklere yol açmıştır. Ve yeni teknik yetenekleri tamamlayıcı insan uzmanlığıyla birleştiren tamamen yeni iş türleri ürettiler. Araştırmamızda bu etkinin işaretlerini görüyoruz: 81 bin Claude kullanıcısı arasında yaygın olarak belirtilen bir algılanan üretkenlik kaynağı, daha fazlasını, daha yetkin bir şekilde yapabilme yeteneğiydi. Yapay zekadan gelen bu tür bir güçlendirme, rollerimizin sınırlarını yeniden çizebilir ve işler içinde yeni görev demetleri üretebilir - bazılarını otomatikleştirir, diğerlerinin önemini pekiştirirken - net olarak emeğin marjinal ürününü artırabilir.
• Haziran ayı Ekonomik Endeks raporumuz Tempo'lar'da, Anthropic Ekonomik Endeks Anketi katılımcılarının üçte birinden fazlası, yapay zekanın önümüzdeki on iki ay içinde işlerinde yaptıkları görevlerin çoğunu veya tamamını yapabileceğini bekliyor. Katılımcıların benzer bir oranı, önümüzdeki yıl kendileri ve meslektaşları için iş sorumluluklarının değişmesini bekliyor. Ancak iş kaybı beklentileri gözle görülür şekilde daha düşüktü. Gerçekten de, Claude'u daha otomatik şekillerde kullananlar, yapay zekanın maaşları, iş güvenlikleri ve iş bulma yetenekleri üzerindeki etkisi konusunda daha iyimser olma eğilimindedir.
• Yapay zeka yetenekleri geliştikçe, karmaşık, uzun vadeli, değerli görevleri otonom olarak yerine getirebilen giderek daha yetenekli ajanlar göreceğiz. Yapay zeka yine de emeği artıracak mı? Bu soruyu ele almak için, yakın zamanda Claude Code kullanım modellerini analiz ettik ve ajan kodlamasının uzmanlığın getirisini değiştirip değiştirmediğini görmek için. Claude Code, takip ettiğimiz yedi ay boyunca giderek daha değerli görevlerde kullanıldı, ancak insan uzmanlığına kalıcı getiriler gördük: yani insanlar planlama kararları alıyor ve uygulamayı Claude'a devrediyor. Daha fazla alan uzmanlığına sahip kişiler görevlerinde daha sık başarılı oluyor ve Claude bir hata yaptığında daha tutarlı bir şekilde toparlanıyor. Basit kodlama yeteneğinin getirisi düşmüş olabilir, ancak ajan kodlaması şimdiye kadar diğer tamamlayıcı becerilerin değerini artırdı.

Geleceği anlamak zor. Yapay zekanın beceri yanlısı, emeği artıran yönünün, modeller gelişmeye devam ettikçe ortadan kalkması çok olası. Pürüzlü sınır daha pürüzsüz hale gelebilir. Ve belirli bir noktada, insan uzmanlığının getirisi azalabilir.

Gelecekle ilgili bu kadar çok belirsizlik olmasının büyük bir nedeni, yapay zekanın inovasyonun kendisini otomatikleştirebilmesidir. Makinelere genel bilişsel yetenekler kazandırmak, geçmişteki genel amaçlı teknolojilerin yapamadığı şekillerde daha fazla inovasyon için doğrudan bir katalizördür. İçten yanmalı motor yeni ulaşım biçimleri icat edemezdi. Aksi takdirde standart ekonomik modellerde, inovasyonu otomatikleştirmek (bunu ilk olarak özyinelemeli kendini geliştirmede görebiliriz) ekonomik tekillikler üretebilir: sonlu zamanda sonsuz büyüme.

Bu tür tekillikler meydana gelecek mi? Teknik nedenlerle veya toplumsal kısıtlamalar nedeniyle asla otomatikleştirilmeyen temel görevler varsa olmaz. Bu "zayıf halkalar" büyümenin sınırlarıdır: "Ekonomik büyüme, iyi yaptığımız şeylerle değil, temel olan ve iyileştirilmesi zor olan şeylerle sınırlanabilir," Aghion, Jones ve Jones (2017)'un tartıştığı gibi. Bu tür zayıf halkalar, çok hızlı, yaygın ancak eksik otomasyon altında bile, emeğin gelir payını uzun vadede yüksek tutabilir.

"Zayıf halkalar" mantığı yalnızca mal üretmek için değil, aynı zamanda inovasyonu otomatikleştirmek için de geçerlidir. Yapay zekanın verimlilik artışını önemli ölçüde hızlandırıp hızlandırmayacağı, yalnızca yeteneklerin geliştirilmesini değil, aynı zamanda Ar-Ge sürecinde yer alan görevlerin geniş tabanlı otomasyonunu gerektirir. Son kanıtlar, zayıf halkaların şu anda yazılım üretimini otomatikleştirmenin önünde bir engel olduğunu gösteriyor: Kodlama ajanlarının kullanıma sunulmasından sonra oluşturulan kod satırlarında 10-20 kat artış, yalnızca %30'luk bir yazılım sürümü artışı ve uygulama kullanımında toplam bir artış sağlamadı.

Ölçekleme yasalarıyla tartışmak zor. Modeller daha iyi hale gelecek. Çok daha iyi. Bunun daha hızlı verimlilik artışı sağlayacağını ve hatta belki de RSI'nın daha net işaretlerini getireceğini bekliyorum. Ancak bir yıl sonra işsizliğin gözle görülür şekilde daha yüksek olacağını beklemiyorum - en azından yapay zeka yüzünden değil.