23.01.2024, 17:21

Исследование MIT: замена людей на ИИ еще невыгодна

Результаты проведенного учеными из Массачусетского технологического института (MIT) исследования идут вразрез с распространенным мнением о скорой замене сотен миллионов живых работников системами на базе искусственного интеллекта. Как оказалось, в подавляющем большинстве случаев это просто невыгодно — по крайней мере при текущей стоимости рабочей силы и потенциальных затратах на ее замещение.

Иллюстрация: Kandinsky

Заменить людей сложнее, чем кажется

Благодаря появлению ChatGPT и росту популярности других инструментов генеративного ИИ бизнес во многих отраслях стал всерьез рассматривать внедрение этой технологии для повышения производительности и снижения затрат. Но, пишут в статье авторы исследования, до сих пор никто не пытался дать по-настоящему точные оценки потенциальных затрат на внедрение ИИ, возможной экономии на оплате труда и времени, которое уйдет на это. Например, в опубликованном в прошлом году отчете McKinsey оценки доли замещаемых ИИ задач составляют от 4 до 55%. Такой разброс не позволяет делать реальные прогнозы о трансформации рынка труда.

Чтобы оценить потенциальное воздействие ИИ на занятость более точно, специалисты MIT для своего исследования взяли лишь одну сферу ИИ-технологий — машинное зрение, когда распознавание изображений или объектов в видео осуществляется компьютером при помощи нейросетевых алгоритмов. Такие системы могут частично выполнять работу самых разных специалистов — от мерчендайзеров в супермаркете и складских работников до водителей и врачей-онкологов.

Для исследования методом онлайн-опроса собрали данные примерно о 1000 разных задач в 800 профессиях, которые технологически способен выполнять визуальный ИИ. Выяснилось, что такие задачи есть в 36% процентах профессий, представленных на рынке труда США (без учета сельского хозяйства).  

Только 8% профессий включают хотя бы один тип деятельности, который будет экономически выгодно забрать у человека и передать ИИ.

Доля от общей суммы ФОТа в экономике, которая приходится на оплату потенциально замещаемой ИИ деятельности, оказалась крайне невелика — 1,6%. Ученые сопоставили суммы, которые сейчас получают работники за те или иные задачи, и затраты на внедрение для тех же задач систем машинного зрения. Оказалось, что при нынешней стоимости таких систем сэкономить получится лишь на 23% общего фонда оплаты «замещаемого» труда (или менее чем на 0,4% всей зарплаты в неаграрной экономике США). И возможности реализовывать такие проекты пока есть только у крупного и очень крупного бизнеса.

В качестве примера в статье приводится пекарня с пятью работниками. По оценке Бюро трудовой статистики США 6% работы пекаря приходится на оценку качества исходных продуктов — муки, яиц и т.п. Эту работу мог бы взять на себя искусственный интеллект, в результате при типичной зарплате пекаря $48 тыс. в год пекарня сэкономила бы за год $14 тыс. Разработать, внедрить и поддерживать систему компьютерного зрения для проверки муки и яиц было бы минимум на несколько порядков дороже, так что овчинка не стоит выделки. Кроме того, даже если бы ИИ-система стоила всего тысячу долларов, в большинстве профессий есть множество задач, для которых ее применение все равно было бы невыгодным.

Трансформация будет плавной

Исследователи выяснили, что больше всего возможностей для замещения работников ИИ есть в трех сферах: розничной торговле (автоматизацию уже активно внедряют Walmart и Amazon), медицине и социальных услугах, а также в транспорте. Но и здесь речь идет не о полной замене работника машиной, а о применении ИИ для повышения производительности человеческого труда.

Авторы статьи признают, что ситуация может кардинально измениться, когда ИИ-системы станут гораздо доступнее, либо появятся крупные платформы, предлагающие их по подписке. Как быстро это произойдет, предсказать невозможно.

Ученые подсчитали, что при условии снижения цен на 20% в год доля выгодных для ИИ-замещения задач превысит 50% только во второй половине 2030-х годов.

По их мнению, вероятнее всего рынок труда будет постепенно адаптироваться к изменениям и шоковой трансформации на нем удастся избежать.

Специалисты из MIT уверены, что разработанная ими экономическая модель оценки рентабельности ИИ-замещения подходит не только для машинного зрения, но и для генеративных сервисов, таких как ChatGPT. Соответствующих вычислений они не проводили, отметив лишь, что языковые ИИ-модели более универсальны, чем визуальные нейросети, и их проще тренировать — это может ускорить замещение ими на рынке труда задач, связанных с языком. В то же время для большинства таких задач эти модели нуждаются в тонкой настройке, что означает дополнительные затраты ресурсов.

Выводы ученых заставляют усомниться в алармистских прогнозах о массовом вытеснении работников искусственным интеллектом.

Например, на прошлой неделе Международный валютный фонд выпустил исследование, в котором утверждается: изменения, связанные с внедрением ИИ, могут затронуть почти 40% рабочих мест по всему миру. Сюда включено как полное замещение работников, так и повышение их эффективности за счет ИИ-технологий. В наиболее развитых экономиках этот показатель, как утверждается, достигнет 60%.

Авторы:
Николай Белый
Редакция ADPASS
Главное про маркетинг и рекламу
в Telegram

Вам понравится

Редакция ADPASS
Позавчера
Редакция ADPASS
16.02.2024
Редакция ADPASS
16.02.2024
Редакция ADPASS
15.02.2024