Přehodnocení vlivu umělé inteligence: Studie odhaluje ekonomické limity automatizace práce
Jako mnozí z nás se možná přistihnete, že přikývnete známému digitálnímu refrénu soudného dne, který vibruje kancelářemi i kavárnami: AI mi vezme práci!
Je tato hrozící hrozba opodstatněná, nebo je to jen projev naší sdílené úzkosti v důsledku neustálého technologického pokroku? Nová studie od MIT CSAIL, MIT Sloan, The Productivity Institute a IBM's Institute for Business Value je připravena zpochybnit naše dlouhotrvající přesvědčení.
Jejich výzkum kriticky zkoumá ekonomickou praktičnost použití umělé inteligence pro automatizaci úkolů na pracovišti, se zvláštním důrazem na počítačové vidění.
Jejich zjištění ukazují, že v současné době je pro automatizaci umělé inteligence ekonomicky životaschopných pouze asi 23 % mezd vyplácených za úkoly spojené s viděním. Jinými slovy, je pouze ekonomicky rozumné nahradit lidskou práci umělou inteligencí asi ve čtvrtině pracovních míst, kde je zrak klíčovou složkou práce.
„To ukazuje na pozvolnější integraci umělé inteligence do různých sektorů, což je v kontrastu s často předpokládaným rychlým přesunem pracovních míst řízeným umělou inteligencí,“ říká Neil Thompson, hlavní řešitel MIT CSAIL a iniciativy pro digitální ekonomiku. "Zaměřili jsme se na oblast počítačového vidění, oblast, kde nákladové modelování zaznamenalo významný pokrok."
Studie se odchyluje od konvenčního širokého přístupu k potenciálnímu dopadu AI. Místo toho nabízí pečlivé prověření proveditelnosti AI při automatizaci konkrétních úkolů. To, co odlišuje tento výzkum, je jeho tripartitní analytický model. Rámec posuzuje nejen požadavky na technickou výkonnost systémů umělé inteligence, ale také se zabývá charakteristikami systému umělé inteligence, který je schopen tohoto výkonu dosáhnout, a ekonomickou volbou, zda takový systém vybudovat a nasadit.
Mnohaleté zkušenosti s počítačovým viděním poskytují bohaté údaje pro posouzení výkonu a ekonomické životaschopnosti. Naproti tomu data pro nové velké jazykové modely se stále vyvíjejí. Naštěstí zkušenosti s modely počítačového vidění poskytují určitý pohled na to, co by budoucnost mohla přinést s rozšířením a přijetím jazykových modelů. Podle výzkumníků by se náklady na vývoj, nasazení a provoz mohly snížit a technologický průmysl by se mohl transformovat tak, aby poskytoval řešení AI jako službu, což eliminuje potřebu značných kapitálových investic
Výzkumníci se zabývali důsledky potenciálního snížení nákladů na systém AI a tím, jak by takové změny mohly ovlivnit tempo automatizace. Pokud se například výrazně sníží náklady na implementaci umělé inteligence na pracovištích, mohlo by to urychlit tempo, s jakým je umělá inteligence přijímána v různých odvětvích, což by mohlo vést k rychlejším změnám na trhu práce. Naopak, pokud se požadavky na výpočetní techniku rozšíří, pokud bude obtížnější najít data a pokud bude nedostatek kvalifikovaných pracovníků, vyšší náklady by mohly tento přechod zpomalit a poskytnout pracovníkům a průmyslovým odvětvím více času na přizpůsobení.
Další kritický aspekt: AI-as-service platformy. Vědci ukázali, jak škálovatelnost a širší aplikace mohou potenciálně změnit prostředí automatizace úloh a přesunout zaměření od nasazení na úrovni jednotlivých firem k rozsáhlejšímu přístupu založenému na službách. "Důsledky tohoto posunu jsou hluboké: mohl by demokratizovat přístup k technologiím umělé inteligence, což by menším podnikům a organizacím umožnilo těžit z umělé inteligence, aniž by potřebovaly rozsáhlé vlastní zdroje. Navíc by to mohlo vést ke vzniku nových obchodních modelů soustředěných kolem Služby umělé inteligence,“ říká Thompson.
„Když před 20 lety vytvořil polovodičový průmysl zcela nový obchodní model s oddělením designu a výroby s outsourcingem výroby, staly se standardem polovodičové společnosti,“ říká Martin Fleming, bývalý hlavní ekonom IBM a hlavní analytik a nyní člen společnosti Productivity Institute se sídlem ve Spojeném království „V následujících letech jeho možný software, cloudové služby a poradenské firmy vytvoří nový obchodní model s třídou společností specializujících se na AI-as-a-Service ve velkém měřítku.“
Důsledky studie přesahují bezprostřední ekonomické úvahy a dotýkají se širších společenských dopadů, jako je rekvalifikace pracovní síly a rozvoj politik. Otevírá možnosti pro další výzkum škálovatelnosti, nákladové efektivity a potenciálu AI vytvářet nové pracovní kategorie. Protože jsou některé práce například automatizovány, bude vzrůstat potřeba rolí zaměřených na správu, údržbu a zlepšování systémů umělé inteligence a také rolí v oblastech, kde jsou lidské dovednosti pomocí umělé inteligence nenahraditelné.
Dále, pokud se snížení nákladů na AI, nové služby AI nebo obojí podaří přispět ke zlepšení růstu produktivity na makroekonomické úrovni, zrychlí se růst zaměstnanosti a příjmů a zlepší se životní úroveň. „Široké ekonomické přínosy budou realizovány pouze tehdy, když dojde k zásadní transformaci v tom, jak se podniká a jak pracují pracovníci,“ říká Fleming.
Začínají se objevovat nové obchodní modely. Například malí klenotníci těží z nástroje pro klasifikaci diamantů vytvořeného společností NavTech, ve kterém je obrázek dodaný klenotníkem klasifikován tak, aby okamžitě stanovil kvalitu bez přítomnosti zkušeného klenotníka.
Pro autonomní vozidla vytvořila Nvidia platformu využívající vysoce výkonné výpočty, zobrazování a umělou inteligenci, která umožňuje neustálé zlepšování a nasazení prostřednictvím bezdrátových aktualizací. Jednotliví výrobci vozidel již nemají potřebu vytvářet duplicitní funkce, jako je stereo kamera a technologie rozpoznávání trasy.
„Vzhledem k tomu, že umělá inteligence neustále postupuje a přetváří průmyslová odvětví, doufáme, že zjištění z této studie budou stěžejní referencí, která povede k budoucímu zkoumání a tvorbě politik v neustále se vyvíjejícím průsečíku technologií, ekonomiky a trhu práce, aby pomohla orientovat se na trhu práce. výzvy a příležitosti, které přináší pokračující integrace umělé inteligence na pracovišti,“ říká Thompson.
"O budoucím dopadu umělé inteligence na trh práce toho bylo napsáno mnoho, především pomocí měření expozice. Tyto odhady však často vycházejí z předpokladu, že pokud lze práci zautomatizovat, bude," říká Antonin Bergeaud, docent ekonomie na HEC Paris.
„Výzkum společnosti Svanberg a spoluautorů přijímá novou perspektivu tím, že pečlivě odhaduje náklady na implementaci těchto technologií, od instalace po údržbu. Zjistilo se, že i systém umělé inteligence, který je ‚pouze‘ tak dobrý jako člověk, by byl často neúměrně drahý. přijmout ve srovnání se současnými mzdovými náklady v USA
"Závěr je zarážející: automatizace je ohrožena mnohem menším podílem na trhu práce, než by naznačovaly přímé odhady založené na expozici. Tento důležitý výsledek vyžaduje systematičtější hodnocení proveditelnosti přijetí nové technologie pro průmysl, který přímo souvisí s New Solow Paradox, kde firmy nemusí přijmout nadprůměrně výkonnou technologii, pokud jsou bariéry příliš vysoké."
