Высокая стоимость автоматизации может замедлить внедрение ИИ в рабочую силу, показало исследование MIT-IBM
Summary:
Исследование, проведенное Массачусетским технологическим институтом (MIT) и IBM, показывает, что потенциальный захват рабочих мест в сфере ИИ может быть более медленным, чем ожидалось, из-за высоких затрат, связанных с автоматизацией. Исследование показывает, что в настоящее время может быть экономически нецелесообразно автоматизировать многие роли, которые рассматриваются в качестве потенциальных кандидатов на ИИ. Серьезным препятствием являются высокие затраты, связанные с обучением и внедрением систем ИИ. Несмотря на то, что переход к рабочему месту, где доминирует ИИ, все еще может произойти, было обнаружено, что этот темп, скорее всего, будет постепенным. Таким образом, понимание скорости автоматизации задач ИИ имеет решающее значение для принятия обоснованных бизнес-решений и политических решений.
Ученые из Массачусетского технологического института и IBM опубликовали исследование, в котором говорится, что ожидаемый захват рабочих мест ИИ может быть менее серьезным, чем прогнозировалось, из-за высоких затрат, связанных с этой автоматизацией. Широко распространены предположения о том, что ИИ может взять на себя роль человека в рабочей силе, при этом некоторые прогнозы предполагают, что до половины всех существующих рабочих мест, выполняемых человеком, рискуют быть автоматизированными. Тем не менее, новое исследование, проведенное лабораторией Watson AI Lab Массачусетского технологического института и IBM, показывает, что финансовое бремя такого начинания может оказаться непомерно высоким для некоторых компаний.
В недавно опубликованном документе «За пределами воздействия ИИ: какие задачи экономически эффективны для автоматизации с помощью компьютерного зрения?» высказывается предположение, что с точки зрения экономической эффективности автоматизация значительной части ролей, ранее определенных как потенциальные кандидаты на автоматизацию ИИ, может быть экономически нецелесообразной на сегодняшнем рынке.
Одним из важнейших барьеров, препятствующих внедрению ИИ, выявленных в этом исследовании, являются высокие затраты, связанные с обучением и развертыванием таких систем. Хотя системы искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, могут быть настроены для конкретных ролей, их универсальная функция часто делает их неподходящими для многих бизнес-потребностей. Внедрение специализированной системы искусственного интеллекта или передача этих функций на аутсорсинг специализированному поставщику, скорее всего, приведет к тому, что затраты превысят существующие операционные расходы.
Исследователи подчеркивают, что это не обязательно означает, что нет причин для беспокойства со стороны рабочей силы. Переход на рабочее место, где доминирует ИИ, скорее всего, произойдет, просто не ожидается, что он произойдет быстро.
Проникновение ИИ в бизнес, похоже, происходит постепенно, и большинство компаний все еще находятся на ранних стадиях определения жизнеспособности ИИ в своей деятельности. Быстрый прогресс в области искусственного интеллекта затрудняет прогнозирование того, какие рабочие места неизбежно будут заняты машинами, а какие нет, особенно учитывая влияние как краткосрочных, так и долгосрочных экономических соображений на это решение. Исследователи пришли к выводу, что понимание скорости автоматизации задач ИИ имеет решающее значение для принятия обоснованных бизнес-решений и политических решений.
Published At
1/22/2024 8:32:08 PM
Disclaimer: Algoine does not endorse any content or product on this page. Readers should conduct their own research before taking any actions related to the asset, company, or any information in this article and assume full responsibility for their decisions. This article should not be considered as investment advice. Our news is prepared with AI support.
Do you suspect this content may be misleading, incomplete, or inappropriate in any way, requiring modification or removal?
We appreciate your report.