(SeaPRwire) – 硅谷的高管谈论今日先进AI系统的能力时,你可能会认为答案是“是的,而且很快。”
但是,一份发表在MIT人工智能实验室的新论文表明,自动化在工作场所可能比你想象的更慢。
研究人员不仅研究AI是否能够完成某项任务,还研究在更广泛的劳动力市场背景下,企业是否从经济角度上替换人类完成这些任务。
他们发现,尽管计算机视觉AI今天能够自动化美国经济(不包括农业)工资的1.6%(相当于0.4%的经济体),但只有这些工资的23%(0.4%的经济体)在今天的成本下,企业自动化替代人工工人会更便宜。“总体来说,我们的发现表明,AI带来的工作减员将是重大的,但也将是渐进的-因此政府政策和再培训可以缓解失业影响。”作者写道。
诊断设备成像分析或检查托盘是否包含正确物品等任务,在论文中给出作为今日AI可能实际实现的“视觉任务”例子。但作者认为,这类任务通常细分程度高,从经济角度自动化它们是不划算的。
“尽管有一些变化正在来临,但也有一些时间来适应它。”研究的首席作者尼尔·汤普森告诉《时代》杂志。“它不会那么快就把所有的事情搞乱。”
除非真的会。该研究只关注计算机视觉AI-能够识别和分类图像和视频中的对象的系统-而不是更灵活的系统,比如OpenAI的GPT-4。OpenAI最近估计,美国19%的工人可能会看到工作任务的50%“受影响”。这与MIT研究人员关注仅计算机视觉的研究结果相比,估计水平要高得多。AI时代经济的一个关键问题将是MIT研究结果是否也适用于更“通用”的AI工具-那些承诺自动化大多数可以在计算机屏幕后完成的认知劳动。
MIT研究人员发现,对计算机视觉系统进行“微调”,使其适用于特定的专业任务,对公司来说可能成本高。虽然对大公司来说,这样的投资可能是值得的,但对一个小公司来说,直接保留已经熟练完成该任务的受训工人可能不如自动化划算。根据MIT论文,正是这种动态是计算机视觉任务今日AI能力但经济上不可取代人工的主要原因。(该论文已提交到《管理科学》杂志,但还未进行同行评审。)
但这种动态是否也适用于语言任务还不清楚。OpenAI和其竞争对手开始允许客户微调他们最先进的模型时,经济可能会看到自动化程度或替代程度的提高,超出MIT研究预测的水平。
“定制大语言模型的难度可能比计算机视觉系统低,从而更易于在经济中采用,这一点是有可能的,”汤普森告诉《时代》杂志。“但只要需要一个小型工程团队将系统集成到公司的工作流程中,成本仍然限制性。”
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