Дослідники Лабораторії комп’ютерних наук і ШІ Массачусетського технологічного інституту (MIT) спробували спрогнозувати, чи автоматизує штучний інтелект роботу людей — і якщо так, то яку саме і коли?
Це не перша спроба оцінити вплив сучасних технологій на роботу людей. Наприклад, у звіті інвестиційної компанії Goldman Sachs йшлося про те, що ШІ може автоматизувати до 25% усього ринку праці у найближчі кілька років. Глобальний інститут McKinsey каже, що до 2055 року майже половина всієї роботи здійснюватиметься за допомогою штучного інтелекту. Опитування Університету Пенсільванії, Нью-Йоркського університету та Прінстона показує, що лише ChatGPT може вплинути на близько 80% робочих місць. А фірма Challenger, Gray & Christmas, що займається аутплейсментом, стверджує, що ШІ вже замінює тисячі працівників.
Утім у дослідженні MIT йдеться про те, що більшість професій, які раніше були визначені як такі, що можуть бути витіснені ШІ, не є «економічно вигідними» для автоматизації — принаймні на цей час. Ключовий висновок полягає в тому, що експансія штучного інтелекту може відбуватися повільніше — і менш драматично.
«Як і в більшості останніх досліджень, ми бачимо значний потенціал штучного інтелекту для автоматизації завдань. Але можемо показати, що багато з цих завдань ще не привабливі для автоматизації», — каже Ніл Томпсон, співавтор дослідження.
Важливо: у дослідженні розглядалися лише ті роботи, що вимагають візуального аналізу — наприклад, перевірка якості продукції в кінці виробничої лінії. Вчені не досліджували потенційний вплив моделей генерування тексту та зображень, таких як ChatGPT і Midjourney, на працівників та економіку; вони залишають це для подальших досліджень.
Дослідники MIT також опитали працівників, щоб зрозуміти, що мала б робити система штучного інтелекту, щоб повністю замінити їх, і потім змоделювали вартість створення такої моделі та спрогнозували, чи погодяться підприємства (зокрема «несільськогосподарські» компанії в США) сплачувати авансові та операційні витрати на таку систему.
На початку дослідження вчені розбирають прогноз на прикладу пекаря. Згідно з даними Бюро статистики праці США, пекар витрачає близько 6% свого часу на перевірку якості їжі — це завдання може бути (і зараз) автоматизоване ШІ. Пекарня з п’ятьма пекарями, які заробляють $48 000 на рік, могла б заощадити $14 000, якби автоматизувала перевірку якості їжі. Але за підрахунками дослідників, розгортання «голої» системи ШІ з нуля коштуватиме $165 000, а річна підтримка роботи обійдеться у $122 840.
«Ми виявили, що лише 23% зарплати, яку виплачують людям за виконання візуальних завдань, було б економічно привабливим для автоматизації за допомогою ШІ», — сказав Томпсон. «Люди все ще є кращим економічним вибором для виконання цих етапів роботи».
Далі у дослідженні врахували автономні системи штучного інтелекту, які продаються через таких постачальників, як OpenAI, і які потрібно лише точно налаштувати для виконання конкретних завдань, а не навчати з нуля. Але, за словами дослідників, навіть якщо система коштує лише $1000, є багато робочих місць — хоча й низькооплачуваних і залежних від багатозадачності — автоматизація яких не мала б економічного сенсу для бізнесу.
«Навіть якщо ми розглядаємо вплив комп’ютерного зору лише на візуальні завдання, ми виявимо, що рівень втрати роботи нижчий, ніж той, який вже спостерігається в економіці», — пишуть дослідники. «Навіть за умови швидкого зниження витрат на 20% на рік, все одно знадобляться десятиліття, щоб завдання комп’ютерного зору стали економічно ефективними для компаній».
Дослідження має низку обмежень, які дослідники — до їх честі — визнають. Наприклад, воно не розглядає випадки, коли штучний інтелект може доповнювати, а не замінювати людську працю (наприклад, аналіз ударів спортсмена в гольф) або створювати нові завдання та роботи (наприклад, підтримка систем штучного інтелекту), яких раніше не було. Крім того, воно не враховує всю можливу економію коштів, яку можна отримати від попередньо навчених моделей, таких як GPT-4.
Водночас є питання щодо тиску на вчених з боку спонсорів дослідження MIT-IBM Watson AI Lab. Лабораторію було створено за $240 млн IBM — компанією, яка зацікавлена в тому, щоб штучний інтелект не сприймався як небезпечний.
Джерело: Techcrunch
Favbet Tech – це ІТ-компанія зі 100% українською ДНК, що створює досконалі сервіси для iGaming і Betting з використанням передових технологій та надає доступ до них. Favbet Tech розробляє інноваційне програмне забезпечення через складну багатокомпонентну платформу, яка здатна витримувати величезні навантаження та створювати унікальний досвід для гравців. IT-компанія входить у групу компаній FAVBET.