Google-Studie räumt mit der Vorstellung auf, dass KI Arbeitslosigkeit verursacht, und verweist auf rasante Fortschritte und Einschränkungen
Summary:
Eine von Google gesponserte Studie, die von Andrew McAfee von der MIT Sloan School of Management durchgeführt wurde, findet keinen direkten Zusammenhang zwischen dem Aufstieg von High-End-Technologien wie KI und Arbeitslosigkeit. Die Forschungsergebnisse deuten darauf hin, dass die derzeitigen Einschränkungen der KI sie daran hindern, komplexe Aufgaben auszuführen, die Planung und Argumentation erfordern. Am Beispiel der GPT-Systeme von OpenAI werden die rasanten Verbesserungen der KI festgestellt. Trotz dieser Fortschritte besteht die Studie darauf, dass bedeutende Arbeitsmöglichkeiten immer noch die Beteiligung des Menschen erfordern. Die Studie warnt auch davor, dass KI zu einem Abbau von Arbeitsplätzen in einkommensstarken Sektoren führen und den Wettbewerb in der Unternehmenslandschaft stören könnte.
Eine neueste, vom Technologieriesen Google gesponserte Studie zeigt, dass es entgegen der landläufigen Meinung keinen direkten Zusammenhang zwischen dem verstärkten Einsatz von High-End-Technologien wie künstlicher Intelligenz (KI) und steigender Arbeitslosigkeit gibt. Die Ergebnisse der Untersuchung, die von Andrew McAfee von der MIT Sloan School of Management geleitet wurde, wurden am 25. April von Google veröffentlicht, um den globalen wirtschaftlichen Beitrag von KI zu untersuchen. Die Studie wies darauf hin, dass die Einschränkungen der KI-Technologie die Herstellung eines unmittelbaren Zusammenhangs zwischen KI und Arbeitslosigkeit zumindest vorerst verhindern. Die Ergebnisse unterstreichen, dass KI immer noch Schwierigkeiten hat, Aufgaben, die Planung, Argumentation oder Gedächtnis erfordern, konsistent zu bewältigen.
Unter Hervorhebung einer Studie aus dem Jahr 2023, in der sowohl Menschen als auch KIs zahlreiche Fragen gestellt wurden – Fragen, die Fähigkeiten der Planung, des logischen Denkens und des Erinnerns erforderten –, erwähnte die Studie, dass der menschliche Durchschnitt zu 92 % korrekt war, während KI-Systeme nur 15 % schafften. Die Studie deutet jedoch darauf hin, dass sich die Leistung der KI aufgrund eingehender Forschung, die zur Behebung ihrer Unzulänglichkeiten eingeleitet wurde, wahrscheinlich schnell verbessern wird.
Die Ergebnisse der Beweise wurden auf das GPT 3.5-System von OpenAI zurückgeführt, um den Fortschritt der KI zu veranschaulichen. Diese 2022 veröffentlichte Iteration, die das aktuelle Interesse an KI weckte, übertraf bei einer US-Anwaltsprüfung nur 10 % der menschlichen Ergebnisse. Die darauf folgende Variante, GPT 4, die innerhalb eines Jahres auf den Markt kam, übertraf 90 % der Menschen.
Das Wesentliche ist, dass, obwohl KI und Robotik mächtig sind, es nicht an bedeutenden Arbeitsmöglichkeiten mangelt, die menschliches Engagement erfordern. Der Bericht zog außerdem eine Parallele zwischen KI als gängige Technologie und der Dampfmaschine, die die internationale industrielle Revolution in den späten 1800er Jahren einleitete.
Im Gegensatz zur allmählichen Ausbreitung während der industriellen Revolution werden die Eingriffe der KI aufgrund der Zugänglichkeit und Bereitschaft der Infrastruktur und ihrer einfachen Benutzerfreundlichkeit voraussichtlich unmittelbarer erfolgen.
In Bezug auf die Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt ergab die Studie, dass KI zwar nicht unbedingt zu umfangreichen Arbeitsplatzverlusten führen muss, aber möglicherweise zu einem Arbeitsplatzabbau in Sektoren mit höherem Einkommen führen könnte.
Die Studie warnt vor einer möglichen disruptiven Wirkung von KI in wettbewerbsorientierten Geschäftslandschaften, die einer ausgewählten "Superstar"-Gruppe einen ungerechtfertigten Vorteil verschaffen könnte, der dann ihre Konkurrenten übertreffen könnte. "Wenn die etablierten Unternehmen schwinden, kann es zu Entlassungen kommen, und der Bedarf an Arbeitnehmern, neue Beschäftigungsmöglichkeiten zu suchen und neue Fähigkeiten zu erlernen, wird steigen", heißt es in der Studie. Sie stellten jedoch fest, dass Unternehmen, die stark auf maschinelles Lernen angewiesen sind, nicht diejenigen waren, die auf Entlassungen zurückgriffen.
Published At
4/29/2024 3:26:05 PM
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