AIが経済に与える可能性のある影響は次のとおりです。 ホットな話題 テクノロジーの急速な進歩を受けて。しかし、最近の 2 つのレポートでは、これが雇用に何を意味するかについて矛盾した状況が示されています。
以来 ランドマーク2013研究 オックスフォード大学の研究者らは、米国の雇用の 47% がコンピューター化のリスクにさらされており、その傾向は急速に改善すると予測した。 AI 広範な失業を引き起こす可能性は、このテクノロジーをめぐる議論の中心となっている。
どの任務、どの専門職、どの国が最も危険にさらされているかを予測する報告書は、わずか12セントだった。しかし、著名な機関による最近の 2 つの研究は、全く異なる結論に達しており、注目に値します。
先週、国際通貨基金の研究者らは、 世界中の仕事の 40% AIの影響を受ける可能性があり、そのテクノロジーは不平等を悪化させる可能性が最も高いです。しかし今日は、 調査 から MIT CSAIL AIが仕事をできるからといって、それが経済的に意味があるわけではないため、その展開は多くの予想よりも遅れる可能性が高いと指摘しました。
IMF の分析は、さまざまな仕事の「AI エクスポージャー」を調査するという、これまでの多くの研究と同様のアプローチに従っています。これには、ジョブを一連のタスクに分割し、どのタスクが AI に置き換えられる可能性があるかを評価することが含まれます。しかし、この研究はさらに一歩進んで、どのような職業がAIの影響から守られる可能性が高いかを検討している。たとえば、裁判官の業務の多くは自動化できる可能性が高いが、社会はこの種の仕事をAIに委任することに抵抗があるだろう。
この調査では、世界中の仕事の約 40% が AI にさらされていることがわかりました。しかし著者らは、先進国ではさらに大きな影響があり、雇用の60パーセント近くがテクノロジーによって一変する可能性があると予測している。影響を受ける仕事の約半数ではAIが人間の仕事を強化する可能性が高いが、残りの半数ではAIが業務を代替し、賃金の低下や雇用の減少につながる可能性がある。
新興市場と低所得国では、この数字はそれぞれ 40 パーセントと 26 パーセントです。しかし、それは雇用市場における不安定化の影響の一部から各国を守ることができる一方で、これらの経済がAIの恩恵を享受することができにくくなることも意味し、潜在的に世界規模での不平等の拡大につながる可能性がある。
分析によると、同様の力関係は国内でも展開する可能性が高く、AIを活用して生産性や賃金を向上できる国もあれば、失敗する国もあるという。特に、高齢の労働者はAIを活用した新しい経済に適応するのに苦労する可能性が高いと研究者らは示唆している。
この報告書はポジティブなニュースとネガティブなニュースを組み合わせて提供しているが、考えられるシナリオのほとんどにおいて、AIは不平等を悪化させる可能性が高いと著者らは述べている。これは、政策立案者が社会的セーフティネットの強化や再訓練プログラムなど、潜在的な影響に備えた計画を今すぐ始める必要があることを意味する。
ただし、MIT CSAIL の研究では、異なる状況が描かれています。著者らは、人間が実行するタスクをAIに置き換えることの経済的または技術的な実現可能性が考慮されていないため、AIエクスポージャーを測定する標準的なアプローチに異議を唱えています。
彼らは、材料の分量や傷みをチェックするためにコンピューター ビジョン テクノロジーに投資するかどうかを検討しているパン屋の仮想的な例を挙げています。技術的には実現可能ですが、この作業はパン屋の業務のおよそ 48,000% しか占めません。 14,000 人のパン職人がいる小規模なパン屋の標準的な給与は XNUMX ドルですが、これにより年間 XNUMX ドルを節約できる可能性があり、テクノロジーの開発と導入にかかるコストよりも明らかにはるかに低くなります。
このため、彼らは、AI が労働市場に与える潜在的な影響を評価するために、より経済的根拠に基づいたアプローチをとるようになりました。まず、AI システムにどのようなパフォーマンスが求められるかを把握するために、従業員にアンケートを実施しました。次に、これらの指標を満たすシステムの構築コストをモデル化し、これを使用してそのシナリオで自動化が魅力的かどうかを検討しました。
AI のこの分野ではコスト モデルがより開発されているため、彼らはコンピューター ビジョンに焦点を当てました。彼らは、AI の導入に多額の初期費用がかかるため、AI に「さらされている」とされる作業のうち、実際に自動化するのに意味があるのは 23% だけであることを意味していることがわかりました。これは重要ではないが、この技術の展開は他の人が予想していたよりもはるかに遅いことになると彼らは述べており、雇用の喪失は徐々にであり、対処が容易になることを示唆している。
明らかに、最近の焦点のほとんどは、コンピューター ビジョン システムではなく、大規模な言語モデルの可能性を破壊する仕事にあります。しかし、より一般的な性質にもかかわらず、研究者らは、これらのモデルは特定の仕事に合わせて(ある程度の費用をかけて)微調整する必要があるため、経済性は同等であると期待していると述べています。
結局のところ、誰が正しいのかを現時点で言うのは難しい。しかし、最悪の事態に備えると同時に、この破壊的テクノロジーの本当の影響がどのようなものになるかをより深く理解しようとすることが賢明であるように思われます。
画像のクレジット: モハメド・ノハッシ / Unsplash
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