像我们中的许多人一样，你可能会发现自己对办公室和咖啡馆里回荡着的熟悉的数字世界末日大合唱点头:人工智能将取代我的工作!
这种迫在眉睫的威胁是有根据的，还是仅仅是我们在不断的技术进步之后共同焦虑的一种表现?麻省理工学院CSAIL、麻省理工学院斯隆管理学院、生产力研究所和IBM商业价值研究所的一项新研究将挑战我们长期持有的信念。
他们的研究批判性地考察了使用人工智能实现工作场所任务自动化的经济实用性，特别强调了计算机视觉。
他们的研究结果表明，目前，人工智能自动化在涉及视觉的任务中支付的工资中，只有约23%在经济上可行。换句话说，在视觉是关键组成部分的工作中，只有在大约四分之一的工作中，用人工智能取代人力在经济上是合理的。
麻省理工学院CSAIL和数字经济倡议的首席研究员尼尔·汤普森(Neil Thompson)表示:“这表明人工智能将更逐步地融入各个领域，与通常假设的人工智能驱动的快速失业形成鲜明对比。”“我们将重点放在计算机视觉领域，这是一个成本建模取得重大进展的领域。”
这项研究与传统的对人工智能潜在影响的笼统方法不同。相反，它对人工智能在自动化特定任务方面的可行性进行了细致的研究。使这项研究与众不同的是它的三方分析模型。该框架不仅评估了人工智能系统的技术性能要求，还深入研究了能够实现该性能的人工智能系统的特征，以及是否构建和部署这样一个系统的经济选择。
多年的计算机视觉经验为评估性能和经济可行性提供了丰富的数据。相比之下，新的大型语言模型的数据仍在开发中。幸运的是，计算机视觉模型的经验提供了一些关于语言模型的传播和采用的未来的见解。根据研究人员的说法，开发、部署和运行成本可能会下降，技术行业可能会转变为提供人工智能解决方案即服务，从而消除了大量资本投资的需要。
研究人员研究了人工智能系统成本潜在降低的后果，以及这种变化如何影响自动化的步伐。例如，如果在工作场所实施人工智能的成本大幅下降，这可能会加快人工智能在各个部门的应用速度，从而可能导致就业市场发生更迅速的变化。相反，如果计算需求扩大，如果数据变得更难找到，如果熟练工人稀缺，更高的成本可能会减缓这种转变，给工人和行业更多的时间来适应。
另一个关键方面:人工智能即服务平台。科学家们展示了可扩展性和更广泛的应用如何潜在地改变任务自动化的格局，将重点从单个公司级别的部署转移到更广泛的、基于服务的方法。这种转变的影响是深远的:它可以使人工智能技术的使用民主化，使小型企业和组织无需大量的内部资源就能从人工智能中受益。此外，这可能会导致以人工智能服务为中心的新商业模式的出现。”
前IBM首席经济学家、首席分析官、现为英国生产力研究所研究员的马丁•弗莱明表示:“20年前，随着设计和制造与生产外包的分离，半导体行业创造了一种全新的商业模式，无晶圆厂半导体公司成为了标准。“未来几年，它可能的软件、云服务和咨询公司将与一批大规模专注于人工智能即服务(AI-as-a-Service)的公司一起创造一种新的商业模式。”
该研究的影响超出了直接的经济考虑，还涉及更广泛的社会影响，如劳动力再培训和政策制定。它为进一步研究人工智能的可扩展性、成本效益及其创造新工作类别的潜力开辟了道路。例如，随着某些工作的自动化，将越来越需要专注于管理、维护和改进人工智能系统的角色，以及人工智能无法替代人类技能的领域的角色。
此外，如果人工智能成本的降低、新的人工智能服务或两者都成功地促进了宏观经济层面的生产率增长，那么就业和收入增长将会加快，生活水平将会提高。弗莱明说:“只有在商业运作方式和工人工作方式发生根本性转变时，才能实现广泛的经济效益。”
新的商业模式开始出现。例如，小型珠宝商受益于NavTech构建的钻石分类工具，在该工具中，珠宝商提供的图像被分级，以立即确定质量，而无需经验丰富的珠宝商。
对于自动驾驶汽车，英伟达建立了一个采用高性能计算、成像和人工智能的平台，通过无线更新实现持续改进和部署。单个汽车制造商不再需要开发立体摄像头和路线识别技术等重复功能。
汤普森说:“随着人工智能继续推进和重塑行业，我们希望这项研究的结果将成为一个关键的参考，指导未来在技术、经济和劳动力市场不断发展的交叉点上的探索和决策，以帮助应对人工智能与工作场所不断融合所带来的挑战和机遇。”
“关于人工智能未来对劳动力市场的影响，已经有很多文章，主要使用的是曝光率指标。然而，这些估计往往依赖于这样一个假设，即如果一项工作可以自动化，那么它就会自动化，”巴黎高等商学院(HEC Paris)经济学副教授Antonin Bergeaud说。
“思文凯及其合作者的研究采用了一种全新的视角，细致地估算了实施这些技术的成本，从安装到维护。报告发现，与美国目前的劳动力成本相比，即使是一个“只”和人类一样优秀的人工智能系统，采用起来也往往过于昂贵
结论令人震惊:劳动力市场面临自动化风险的比例远低于基于风险的直接估计。这一重要结果要求对行业采用新技术的可行性进行更系统的评估，这直接关系到新索洛悖论，即如果壁垒太高，企业可能无法采用表现优异的技术。”
更多信息:超越人工智能曝光:哪些任务是具有成本效益的自动化与计算机视觉?futuretech-site.s3.us-east-2。引用本文:重新思考人工智能的影响:研究揭示了工作自动化的经济限制(2024年1月23日)除为私人学习或研究目的而进行的任何公平交易外，未经书面许可，不得转载任何部分。内容仅供参考之用。
