最近の研究 MIT と IBM の研究者らは、AI が人間の仕事に取って代わる可能性について新たな視点を提供し、多くの分野で人間が依然として経済的に生存可能であることを示唆しています。
「AI エクスポージャーを超えて: コンピューター ビジョンで自動化すると費用対効果が高いタスクはどれですか?」という調査労働力への AI 統合のペースと程度についての一般的な想定に疑問を投げかけています。
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職場における AI の経済的実行可能性
この研究は、AI 導入の重要な側面、つまり経済的実現可能性を強調しています。差し迫った危機の恐怖にもかかわらず AI乗っ取り、この調査では、特定のタスクのための AI システムのトレーニングと実装のコストが法外に高額であることが多いことが明らかになりました。この経済的障壁は、これまで自動化の候補として特定されていた役割の一部のみが、現在の状況下で自動化が経済的に実行可能であることを示唆しています。研究者らによると、現在のコストでは、AI ビジョンに関連するタスクを自動化しても経済的に魅力的なのは労働者の賃金の 23% にすぎません。
「AI システムには多額の初期費用がかかるため、企業が自動化しても費用対効果が高いのは、AI コンピューター ビジョンに「さらされている」労働者報酬の 23% だけであることがわかりました。」
この事実は、AI の統合を検討している企業に大きな影響を与えます。ほとんどの雇用主は独自の AI システムを構築するか、自社の機密情報を外部ベンダーと共有する必要があるため、莫大なコストが発生します。他の雇用主がそれを行うことはほぼ不可能であるため、現在の経済環境は、ほとんどのアプリケーションでかなりの人間の労働力を AI に置き換えることをサポートしています。
「AI Exposure」を超えて、どのタスクが自動化することが経済的に魅力的であるかを検討する新しい論文を発表します。企業が AI を使用したいと考えているのは、自動化できるタスクの 4 分の 1 だけであることがわかりました。 https://t.co/I7Xq6ZPEIM @MITFutureTech @MIT_CSAIL @mit_ide
— ニール・トンプソン (@ProfNeilT) 2024 年 1 月 22 日
自動化への段階的な移行
ビジネス倫理慣行の監視と実行に基づいた調査では、人間から AI への移行は急激なものではないことが判明しています。現在、ほとんどの企業組織は、ビジネスでの AI の可能性と経済的実現可能性を比較検討する検討段階にあります。このゆっくりと着実なアプローチは複雑な根底にある力学を反映しており、短期と長期の経済要因の間である程度の均衡を維持しながら、技術の進歩のぼやけを日々実行しています。
「『AI エクスポージャー』に関するこれまでの文献では、AI が領域に影響を与える全体的な可能性を測定しようとしているため、この自動化のペースを予測することはできません。」
さらに研究者らは、ジョブ自動化の将来を取り巻く不確実性を強調しています。 AI の機能は進化し続けていますが、どの仕事がいつ置き換えられるかを予測することは依然として複雑な課題です。この不確実性は、政策やビジネスの意思決定において、継続的な調査と思慮深い検討の必要性を強調しています。
仕事の未来への影響
したがって、MIT と IBM の調査は、今後の仕事の将来とその中での AI の役割に重大な意味をもたらします。 AI主導の自動化に対する懸念を完全に払拭することはできませんが、より微妙な現実を示唆しています。 AI 導入の経済的実現可能性も、自動化のペースと範囲を決定する上で重要な役割を果たします。そのため、人間の労働者は、多くの人が恐れているような差し迫った代替の脅威に直面することはないかもしれません。
しかし、研究者らは現状に満足しないように警告している。の AIの進化 そして経済の多くの部分へのその組み込みは進行中のプロセスです。この進化を理解することは、情報に基づいて政策やビジネス上の意思決定を行い、AI で強化された労働力への移行が思慮深く有益であることを保証するために重要です。
「…適切な政策やビジネス上の意思決定を行うには、AI タスクの自動化がどの程度の速さで実現するかを理解するかどうかにかかっています。」
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- 情報源: https://metanews.com/mit-and-ibm-study-finds-humans-more-economically-viable-workers-than-ai/
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