Andrej Karpathy, współzałożyciel OpenAI i były dyrektor ds. AI w Tesli, spędził sobotnie przedpołudnie na stworzeniu własnej analizy narażenia amerykańskiego rynku pracy na automatyzację. Efekt był na tyle niepokojący, że sam go usunął.
Karpathy opublikował na X wizualizację opartą na danych Bureau of Labor Statistics, w której każdy zawód otrzymał ocenę od 0 do 10 w skali podatności na zastąpienie przez AI. Wynik dla całej gospodarki wyniósł 4,9, ale rozkład jest znacznie bardziej wymowny: zawody zarabiające powyżej 100 000 dolarów rocznie uzyskały średnio 6,7 punktu, podczas gdy te z zarobkami poniżej 35 000 dolarów znalazły się na bezpiecznym 3,4.
Jeśli chcesz otrzymać raport przed oficjalną premierą oraz zobaczyć nazwę swojej firmy wśród uczestników badania – zostaw adres email na końcu ankiety.
Kto dostał 9 z 10?
Lista zawodów z najwyższym wynikiem nikogo w branży technologicznej nie powinna zaskoczyć. Karpathy przypisał ocenę 9 na 10 między innymi:
- programistom i developerom oprogramowania,
- administratorom baz danych i data scientists,
- analitykom finansowym i matematykom,
- prawnikom współpracującym z paralegals,
- pisarzom, redaktorom i graphic designerom,
- badaczom rynku (market researchers).
Na przeciwnym biegunie znaleźli się pracownicy fizyczni: robotnicy budowlani, dekarze, malarze, śmieciarze czy pracownicy terenów zielonych. Oni dostali 1. Podobnie opiekunowie zdrowotni, asystenci pielęgniarskie, masażyści, dentyści higienistów czy barmani, którzy wylądowali na 2.
Vibe coding i jego konsekwencje
Karpathy niemal natychmiast po publikacji usunął dane. Na X wyjaśnił:
„This was a saturday morning 2 hour vibe coded project inspired by a book I’m reading. I thought the code/data might be helpful to others to explore the BLS dataset visually, or color it in different ways or with different prompts or add their own visualizations. It’s been wildly misinterpreted (which I should have anticipated even despite the readme docs) so I took it down.”
This was a saturday morning 2 hour vibe coded project inspired by a book I’m reading. I thought the code/data might be helpful to others to explore the BLS dataset visually, or color it in different ways or with different prompts or add their own visualizations. It’s been wildly…
— Andrej Karpathy (@karpathy) March 15, 2026
Nie odpowiedział już na pytania, co dokładnie zostało źle zrozumiane i jak interpretować dane prawidłowo. Zarchiwizowana wersja wykresu pozostaje dostępna w sieci i krąży dalej.
Nie jestem zdziwiony, że Karpathy to usunął. Tego rodzaju analizy robią piorunujące wrażenie, kiedy sprowadza się je do jednej liczby i jednej infografiki, ale naprawdę trudno z nich wyciągać wnioski bez kontekstu. Podatność na automatyzację to jedno, a rzeczywista automatyzacja to drugie – i historia pokazuje, że ta przepaść bywa bardzo szeroka. Pytanie, które warto sobie zadać, brzmi: czy naprawdę chcemy wiedzieć, że nasz zawód ma 9/10, jeśli nie wiemy, co z tą wiedzą zrobić?
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Nie tylko Karpathy. Inni też to liczą.
Analiza Karpathego nie jest odosobniona. W tym samym kierunku zmierza raport Anthropic opublikowany na początku marca, zatytułowany „Labor market impacts of AI: A new measure and early evidence”. Firma wskazuje, że rzeczywiste wdrożenie AI to ułamek tego, co narzędzia AI są już technicznie w stanie wykonać. Ale jednocześnie przyznaje, że pracownicy najbardziej narażeni to osoby starsze, wysoko wykształcone i dobrze zarabiające.
To mocna zbieżność z danymi Karpathego. I raczej nieprzypadkowa.
Wcześniej w tym roku spory rozgłos zdobył też esej Citrini Research, który malował katastroficzny obraz gospodarki zniszczonej przez AI, wywołując chwilowe tąpnięcie na giełdzie. Citadel Securities szybko go zdementował: dane Indeed pokazują, że zapotrzebowanie na software engineerów wzrosło o 11% rok do roku w 2026, a codzienne zawodowe korzystanie z generatywnej AI pozostaje „nieoczekiwanie stabilne” i nie daje podstaw do mówienia o bliskim i masowym wypieraniu pracowników z rynku.
Co z tego wynika?
Prawda jest taka, że żadna z tych analiz nie daje jednoznacznej odpowiedzi. Mamy za to wyraźną tendencję: narzędzia AI coraz sprawniej radzą sobie z pracą wymagającą wiedzy i przetwarzania informacji, a firmy coraz częściej uzasadniają zwolnienia wdrożeniem AI, choć sceptycy wskazują, że to wygodny pretekst do korekty pandemicznego przerostku zatrudnienia.
Pewne jest jedno: weekend Karpathego kosztował go sporo nerwów. I przypomniał reszcie z nas, że nawet dwugodzinny side project twórcy OpenAI może na kilka godzin zdominować rozmowę o przyszłości pracy.
