Ученые MIT говорят, что искусственный интеллект «украдет» меньше рабочих мест, чем ожидалось
Исследователи Лаборатории компьютерных наук и ИИ Массачусетского технологического института (MIT) попытались спрогнозировать, автоматизирует ли искусственный интеллект работу людей — и если да, то какую именно и когда?
Это не первая попытка оценить влияние современных технологий на работу людей. Например, в отчете инвестиционной компании Goldman Sachs говорилось о том, что ИИ может автоматизировать до 25% всего рынка труда в ближайшие несколько лет. Глобальный институт McKinsey говорит, что к 2055 году почти половина всей работы будет осуществляться с помощью искусственного интеллекта. Опрос Университета Пенсильвании, Нью-Йоркского университета и Принстона показывает, что только ChatGPT может повлиять на около 80% рабочих мест. А фирма Challenger, Gray & Christmas, занимающаяся аутплейсментом, утверждает, что ИИ уже заменяет тысячи работников.
Однако, в исследовании MIT говорится о том, что большинство профессий, что ранее были определены как такие, которые могут быть вытеснены ИИ, не являются «экономически выгодными» для автоматизации — по крайней мере в настоящее время. Ключевой вывод заключается в том, что экспансия искусственного интеллекта может происходить медленнее — и менее драматично.
«Как и в большинстве последних исследований, мы видим значительный потенциал искусственного интеллекта для автоматизации задач. Но можем показать, что многие из этих задач еще не привлекательны для автоматизации», — говорит Нил Томпсон, соавтор исследования.
Важно: в исследовании рассматривались только те работы, которые требуют визуального анализа — например, проверка качества продукции в конце производственной линии. Ученые не исследовали потенциальное влияние моделей генерирования текста и изображений, таких как ChatGPT и Midjourney, на работников и экономику; они оставляют это для дальнейших исследований.
Исследователи MIT также опросили работников, чтобы понять, что должна была бы делать система искусственного интеллекта, чтобы полностью заменить их, и затем смоделировали стоимость создания такой модели и спрогнозировали, согласятся ли предприятия (в частности «несельскохозяйственные» компании в США) платить авансовые и операционные расходы на такую систему.
В начале исследования ученые разбирают прогноз по примеру пекаря. Согласно данным Бюро статистики труда США, пекарь тратит около 6% своего времени на проверку качества еды — эта задача может быть (и сейчас) автоматизирована ИИ. Пекарня с пятью пекарями, которые зарабатывают $48 000 в год, могла бы сэкономить $14 000, если бы автоматизировала проверку качества еды. Но по подсчетам исследователей, развертывание «голой» системы ИИ с нуля обойдется в $165 000, а годовая поддержка работы обойдется в $122 840.
«Мы обнаружили, что только 23% зарплаты, которую выплачивают людям за выполнение визуальных задач, было бы экономически привлекательным для автоматизации с помощью ИИ», — сказал Томпсон. «Люди все еще являются лучшим экономическим выбором для выполнения этих этапов работы».
Далее в исследовании учли автономные системы искусственного интеллекта, которые продаются через таких поставщиков, как OpenAI, и которые нужно лишь точно настроить для выполнения конкретных задач, а не обучать с нуля. Но, по словам исследователей, даже если система стоит всего $1000, есть много рабочих мест — хотя и низкооплачиваемых и зависимых от многозадачности — автоматизация которых не имела бы экономического смысла для бизнеса.
«Даже если мы рассматриваем влияние компьютерного зрения только на визуальные задачи, мы обнаружим, что уровень потери работы ниже, чем тот, который уже наблюдается в экономике», — пишут исследователи. «Даже при условии быстрого снижения затрат на 20% в год, все равно понадобятся десятилетия, чтобы задачи компьютерного зрения стали экономически эффективными для компаний».
Исследование имеет ряд ограничений, которые исследователи — к их чести — признают. Например, оно не рассматривает случаи, когда искусственный интеллект может дополнять, а не заменять человеческий труд (например, анализ ударов спортсмена в гольф) или создавать новые задачи и работы (например, поддержка систем искусственного интеллекта), которых раньше не было. Кроме того, оно не учитывает всю возможную экономию средств, которую можно получить от предварительно обученных моделей, таких как GPT-4.
В то же время есть вопросы относительно давления на ученых со стороны спонсоров исследования MIT-IBM Watson AI Lab. Лаборатория была создана за $240 млн IBM — компанией, которая заинтересована в том, чтобы искусственный интеллект не воспринимался как опасный.
Источник: Techcrunch
Favbet Tech – это IT-компания со 100% украинской ДНК, которая создает совершенные сервисы для iGaming и Betting с использованием передовых технологий и предоставляет доступ к ним. Favbet Tech разрабатывает инновационное программное обеспечение через сложную многокомпонентную платформу, способную выдерживать огромные нагрузки и создавать уникальный опыт для игроков. IT-компания входит в группу компаний FAVBET.
