Ученые Массачусетского технологического института рассмотрели экономическую целесообразность использования ИИ для автоматизации задач, уделяя особое внимание развитию компьютерного зрения. Результаты работы показывают, что в настоящее время только около 23% заработной платы, выплачиваемой за задачи, связанные со зрением, экономически выгодно автоматизировать с помощью ИИ. Другими словами, экономически разумно заменять человеческий труд искусственным интеллектом примерно в четверти рабочих мест, где зрение является ключевым компонентом работы. Это огромный сектор рынка труда — от строителей и лесорубов, до художников и архитекторов.
Переосмысление ИИ: ученые выявили экономические ограничения автоматизации рабочих мест
Сегодня многие люди самых разных профессий с тревогой смотрят в будущее. Неужели ИИ отнимет наши рабочие места? Обоснована ли эта тревога? Новое исследование Массачусетского технологического института показало, что все не так мрачно, как кажется на первый взгляд: даже если ИИ может сделать работу лучше человека, его далеко не все бросятся внедрять, потому что стоимость такого внедрения будет слишком высока.
Massachusetts Institute of Technology, Midjourney
Возможно, это легенда. В XVIII веке великий механик Жак Вокансон создал антропоморфного робота, который мог налить вино в бокал. Епископ, которому Вокансон предложил купить свое творение, так и не смог понять изобретателя: зачем платить кучу денег за возможность, с которой любой слуга справится не хуже?
Сравнение реальных возможностей применения компьютерного зрения и экономической привлекательности этой технологии для компаний .
ИИ выходит на рынок труда
Многолетний опыт работы с компьютерным зрением предоставляет множество данных для оценки его производительности и экономической целесообразности. Напротив, данных для анализа Больших языковых моделей (БЯМ, таких как GPT) недостаточно, сами модели быстро меняются и все еще находятся в стадии разработки.
Опыт работы с моделями компьютерного зрения дает некоторое представление о том, как будут развиваться языковые модели. По мнению исследователей, затраты на разработку, развертывание и эксплуатацию БЯМ будут снижаться, а решения искусственного интеллекта будут предоставляться как услуга, что снизит необходимость существенных капиталовложений. Чем дешевле будет ИИ, тем быстрее пойдет его внедрение. Если снизить затраты на внедрие ИИ не удастся, изменения на рынке труда замедлятся.
По мнению ученых важнейший аспект внедрения ИИ — платформы ИИ как услуги. Ученые показали, как масштабируемость и широкое применение могут изменить ландшафт автоматизации задач, сместив фокус с развертывания моделей на уровне отдельной компании к более широкому подходу, основанному на услугах, предоставляемых сразу многим компаниям.
«Последствия этого сдвига огромны: он может демократизировать доступ к технологиям искусственного интеллекта, позволяя малым предприятиям и организациям получать выгоду от искусственного интеллекта без необходимости в дорогостоящих внутренних ресурсах. Более того, это может привести к появлению новых бизнес-моделей, ориентированных на услуги искусственного интеллекта», — говорит соавтор работы Нейл Томпсон.
«Когда 20 лет назад полупроводниковая промышленность создала совершенно новую бизнес-модель, разделив проектирование и производство, и отдала производство в основном на аутсорсинг, полупроводниковые компании без производственных мощностей стали стандартом», — говорит Мартин Флеминг, соавтор работы. — «В ближайшие годы компании по разработке программного обеспечения, облачным сервисам и консалтингу создадут новую бизнес-модель в сотрудничестве с компаниями, специализирующихся на искусственном интеллекте как услуге».
Приведет ли это к сокращению рабочих мест? Скорее, наоборот, возникнут новые рабочие места для специалистов по «прикладному ИИ», которые помогут сделать такое сотрудничество успешным.
Новые бизнес-модели
Новые бизнес-модели уже появляются. Например, ювелиры получают прямую выгоду от инструмента классификации бриллиантов, созданного компанией NavTech. ИИ-модель по изображению, предоставленному ювелиром, оценивает качество камней без привлечения опытного консультанта, чьи услуги стоят дорого. И качество оценки при этом не страдает, даже наоборот.
Для автономных транспортных средств Nvidia создала платформу, использующую высокопроизводительные вычисления, визуализацию и искусственный интеллект. Эта платформа постоянно совершенствуется, а ее развертывание происходит посредством беспроводных обновлений (примерно так, как обновляются последние версии Microsoft Windows). Отдельные производители транспортных средств больше не нуждаются в создании дублирующих приложений, таких как обработка изображения со стереокамеры или поиск оптимального маршрута.
Нас всех уволят или пока нет?
Робот-официант.
Антонен Берго, доцент бизнес-школы HEC Paris так оценил работу коллег: «О будущем влиянии ИИ на рынок труда написано много, и в первую очередь рассматриваются сами возможности ИИ. Однако эти оценки часто основаны на предположении, что, если работу можно автоматизировать, она обязательно будет автоматизирована. Но в новом исследовании используется другой подход: ученые оценивают затраты на внедрение ИИ-технологий по всей цепочке от установки до обслуживания. Они показывают, что даже если система искусственного интеллекта так же хороша, как человек, она во многих случаях будет непомерно дорогой в эксплуатации».
Берго добавляет: «Вывод убедительный: гораздо меньшая доля рынка труда подвержена риску автоматизации, чем можно предположить по прямым оценкам, основанным на возможностях ИИ».
Антонен Берго напомнил о парадоксе Солоу. Этот парадокс был впервые сформулирован в 1980-ые годы, когда неожиданно выяснилось, что несмотря на огромные вложения в информационные технологии — самые передовые на тот момент — темпы роста экономики США сильно замедлились. Ученый не исключает, что с ИИ может случиться тоже самое.