Altman przyznaje: firmy kłamią w sprawie zwolnień, zrzucając winę na AI

Sam Altman, szef OpenAI, powiedział wprost to, o czym wielu ekspertów mówiło od miesięcy: część firm używa sztucznej inteligencji jako wygodnej przykrywki dla zwolnień, które i tak by nastąpiły. To zjawisko zyskało już własną nazwę – „AI washing” – i zaczyna poważnie zaburzać obraz tego, jak technologia faktycznie wpływa na rynek pracy.

Altman zabrał głos podczas India AI Impact Summit, gdzie nie owijał w bawełnę:

„I don’t know what the exact percentage is, but there’s some AI washing where people are blaming AI for layoffs that they would otherwise do, and then there’s some real displacement by AI of different kinds of jobs.”

„Nie znam dokładnych proporcji, ale część firm zrzuca na AI odpowiedzialność za zwolnienia, do których i tak by doszło – i jednocześnie istnieje prawdziwe wypieranie konkretnych rodzajów pracy przez AI.”

Dane mówią jedno, narracja drugie

Badanie opublikowane przez Krajowe Biuro Badań Ekonomicznych (NBER) objęło tysiące prezesów i dyrektorów z USA, Wielkiej Brytanii, Niemiec i Australii. Prawie 90% z nich stwierdziło, że AI nie miało żadnego wpływu na zatrudnienie w ich firmach przez trzy lata od premiery ChatGPT pod koniec 2022 roku. To liczba, która zaskakuje – szczególnie w zestawieniu z apokaliptycznymi prognozami, które od dwóch lat zalewa media.

Dane z raportu Yale Budget Lab pokazują, że masowe wypieranie pracowników przez AI – wizja lansowana przez Altmana i Dario Amodeia – jeszcze nie nadeszła. Analiza oparta na danych Biura Statystyki Pracy nie wykazała istotnych różnic w zmianach struktury zatrudnienia ani długości bezrobocia wśród pracowników szczególnie narażonych na automatyzację.

„No matter which way you look at the data, at this exact moment, it just doesn’t seem like there’s major macroeconomic effects here” – powiedziała Martha Gimbel, dyrektorka wykonawcza Yale Budget Lab. / „Bez względu na to, jak spojrzeć na dane, w tym momencie po prostu nie widać tu poważnych efektów makroekonomicznych.”

Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl: To jeden z tych momentów, kiedy warto zatrzymać się i oddzielić sygnał od szumu. Z jednej strony mamy Altmana, który sam buduje technologię zdolną do zastępowania ludzkiej pracy, a teraz mówi nam, że część narracji wokół zwolnień to zwykłe opakowanie PR-owe. Z drugiej strony dane naukowe rzeczywiście nie potwierdzają masowych zmian na rynku pracy. Ale historia wielkich rewolucji technologicznych uczy, że skutki często pojawiają się z opóźnieniem – i wtedy uderzają z siłą nie do przewidzenia. Czy AI washing to zjawisko marginalne, czy symptom czegoś większego? I kto ma dziś wystarczająco dużo danych, żeby odpowiedzieć na to pytanie z pewnością?

Nie wszyscy kłamią – prawdziwe wypieranie też istnieje

Altman jednocześnie nie wybielał sytuacji. Przyznał, że obok AI washingu istnieje realne wypieranie niektórych zawodów. „We’ll find new kinds of jobs, as we do with every tech revolution. But I would expect that the real impact of AI doing jobs in the next few years will begin to be palpable.” / „Znajdziemy nowe rodzaje pracy, tak jak przy każdej rewolucji technologicznej. Ale spodziewam się, że realny wpływ AI na rynek pracy stanie się wyczuwalny w ciągu najbliższych kilku lat.”

Głosy alarmistyczne w Silicon Valley nie są zresztą marginalne. Wśród tych, którzy prognozują poważne turbulencje:

• Dario Amodei z Anthropic ostrzegał, że AI może wyeliminować do 50% stanowisk na poziomie entry-level w biurach
• CEO Klarny Sebastian Siemiatkowski zapowiedział redukcję zatrudnienia o jedną trzecią do 2030 roku, powołując się wprost na AI
• Raport Światowego Forum Ekonomicznego z 2025 roku wskazał, że ok. 40% pracodawców planuje zmniejszenie zatrudnienia z powodu automatyzacji

Klasycznym przykładem AI washingu jest Amazon, który wiosną 2025 roku zwolnił ok. 14 000 pracowników i poinformował ich, że postęp AI oznacza, iż „do wykonania tej samej pracy potrzeba mniej ludzi”. Komunikat był czytelny – sztuczna inteligencja czyni te stanowiska zbędnymi. Tylko że za tymi zwolnieniami stały też inne, dobrze znane siły.

Efekt J-krzywej i opóźniony szok

Ekonomiści zaczynają wskazywać na jeszcze jeden mechanizm. Apollo Global Management chief economist Torsten Slok porównał obecny okres do boomu informatycznego lat 80., kiedy ekonomista Robert Solow stwierdził, że rewolucja komputerowa nie przekłada się na wzrost produktywności – mimo że ten wzrost w końcu nastąpił. „AI is everywhere except in the incoming macroeconomic data” – napisał Slok. AI jest wszędzie, tylko nie w danych makroekonomicznych.

Erik Brynjolfsson z Digital Economy Lab na Stanfordzie idzie jednak krok dalej. W artykule dla „Financial Times” wskazał na rosnące rozejście między wzrostem liczby miejsc pracy a wzrostem PKB. Jego własna analiza wykazała 2,7-procentowy skok produktywności rok do roku – co przypisuje właśnie AI. To może być zapowiedź tego, co jeszcze przed nami.

Brynjolfsson opublikował też badanie pokazujące 13-procentowy relatywny spadek zatrudnienia wśród pracowników na początku kariery, których praca ma wysoki poziom ekspozycji na AI. Doświadczeni pracownicy pozostali na stabilnych lub rosnących pozycjach zatrudnienia. „The updated 2025 U.S. data suggests we are now transitioning out of this investment phase into a harvest phase” – napisał, sugerując, że wcześniejsze inwestycje zaczynają przynosić mierzalne efekty.

Jedno jest pewne: dyskusja o AI i rynku pracy przestaje być akademicka. Zaczyna mieć realne konsekwencje dla milionów ludzi – i coraz trudniej oddzielić w niej fakty od narracji korzystnych dla tych, którzy tę technologię sprzedają.