Danmarks Statistik har sammen med forskere fra Copenhagen Center for Social Data Science (SODAS) ved Københavns Universitet udgivet en analyse, hvor de har undersøgt, hvordan de store sprogmodeller (LLM) som fx ChatGPT påvirker det danske arbejdsmarked. I denne artikel vil jeg meget kort introducere de vigtigste fund, og have fokus på de dele, der viser, hvordan undervisningssektoren potentielt vil blive påvirket. Man kan med fordel selv dykke ned i analysen, for det er virkelig interessant læsning, og det kan give en markør for den omstilling, vores samfund er ved at tage på baggrund af udviklingen inden for kunstig intelligens.
Ved at anvende AIOE-scoreren, som måler beskæftigelse i forhold til AI-eksponering, på danske arbejdsdata fra Danmarks Statistik, belyser artiklen, hvilke arbejdsfunktioner og brancher, der potentielt vil opleve ændringer som følge af kunstig intelligens. Det er vigtigt at påpege, at analysen ikke skelner mellem, om sprogmodellerne forstærker eller erstatter jobfunktioner, og ifølge analysen vil der på nuværende tidspunkt være få arbejdsfunktioner, hvor kunstig intelligens overtager alt arbejdet.
Hovedkonklusionerne er, at personer, som har arbejdsopgaver med mange kognitive rutineopgaver, vil møde markante ændringer; og her vil undervisningssektoren med stor sandsynlighed blive påvirket af de nye muligheder. Det betyder både, at underviseren vil komme til at udnytte fordelene ved sprogmodellerne, men også, at de vil opleve forandringer i deres daglige arbejde. Det kan eksempelvis være elevtilpasset læring, automatisering af feedback på opgaver eller konstruktion af interaktive læringsmiljøer.
Derudover peger analysen på, at kvinder generelt har bedre muligheder for at udnytte sprogmodellerne i deres arbejde sammenlignet med mænd, og personer med høj indkomst synes at have flere fordele over dem med lav indkomst.
Analysen giver både indsigt i, hvordan arbejdsmarkedet udvikler sig for undervisere, men også en indikation på, hvilke brancher, som bliver nødt til at forholde sig til sprogmodellerne og arbejde med efteruddannelsen.
Herunder har jeg indsat oversigten over arbejdsfunktioner og brancher de forventer vil blive påvirket. Begge tabeller findes i analysen.