연구에 따르면 인간은 AI보다 경제적으로 더 생존 가능한 근로자임이 밝혀졌습니다.

연구에 따르면 인간은 AI보다 경제적으로 더 생존 가능한 근로자임이 밝혀졌습니다.

타임 스탬프 : 27 년 2024 월 8 일 오전 28:XNUMX
연구 결과 인간이 AI보다 경제적으로 더 생존 가능한 근로자인 것으로 나타났습니다. PlatoBlockchain 데이터 인텔리전스. 수직 검색. 일체 포함.

최근 연구 MIT와 IBM의 연구는 인간의 일자리를 대체할 AI의 잠재력에 대한 새로운 관점을 제시하여 인간이 여러 부문에서 여전히 경제적으로 생존할 수 있음을 시사했습니다.

"AI 노출을 넘어서: 컴퓨터 비전으로 자동화하는 데 비용 효과적인 작업은 무엇입니까?"라는 연구입니다. 인력 내 AI 통합의 속도와 범위에 대한 일반적인 가정에 도전합니다.

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직장에서 AI의 경제적 생존 가능성

이 연구는 AI 배포의 중요한 측면인 경제적 타당성을 강조합니다. 임박한 위기에 대한 두려움에도 불구하고 AI 인수, 연구에 따르면 특정 작업을 위한 AI 시스템을 교육하고 구현하는 데 드는 비용이 엄청나게 높은 경우가 많습니다. 이러한 재정적 장벽은 이전에 자동화 후보로 식별된 역할 중 일부만이 현재 상황에서 경제적으로 자동화할 수 있음을 시사합니다. 연구원들에 따르면, 현재 비용으로 AI 비전과 관련된 작업을 자동화하는 것은 근로자 임금의 23%에 대해서만 재정적으로 매력적일 것입니다.

"우리는 AI 시스템의 초기 비용이 크기 때문에 AI 컴퓨터 비전에 '노출된' 근로자 보상의 23%만이 기업의 자동화에 비용 효율적이라는 것을 발견했습니다."

이 사실은 AI 통합을 기대하는 기업에 막대한 영향을 미칩니다. 대부분의 고용주는 자체 AI 시스템을 구축하거나 독점 정보를 외부 공급업체와 공유해야 하므로 막대한 비용이 발생합니다. 다른 고용주가 그렇게 하는 것은 거의 불가능하기 때문에 현재 경제 환경은 대부분의 애플리케이션에서 상당한 양의 인간 노동을 AI로 대체하는 것을 지원합니다.

자동화를 향한 점진적인 변화

비즈니스 윤리 관행의 모니터링 및 수행을 기반으로 한 연구에서는 인간에서 AI로의 전환이 급격하지 않을 것으로 나타났습니다. 오늘날 대부분의 기업 조직은 비즈니스에 AI를 고려하고 경제적 타당성과 잠재력을 비교하는 탐색 단계에 있습니다. 이러한 느리고 꾸준한 접근 방식은 복잡한 기본 역학을 반영하여 단기 및 장기 경제적 요인 사이에 어느 정도 균형을 유지하면서 매일 기술 발전이 모호하게 진행됩니다.

““AI 노출”에 관한 이전 문헌은 AI가 영역에 영향을 미칠 수 있는 전반적인 잠재력을 측정하려고 시도하기 때문에 이러한 자동화 속도를 예측할 수 없습니다.”

더욱이 연구원들은 작업 자동화의 미래를 둘러싼 불확실성을 강조합니다. AI의 기능은 계속 발전하고 있지만 어떤 직업이 대체될지, 언제 대체될지 예측하는 것은 여전히 ​​복잡한 과제로 남아 있습니다. 이러한 불확실성은 정책 및 비즈니스 의사결정에 있어서 지속적인 연구와 사려 깊은 고려의 필요성을 강조합니다.

미래의 일에 대한 시사점

따라서 MIT와 IBM의 연구는 앞으로의 업무의 미래와 그 안에서 AI의 역할에 대해 심오한 의미를 담고 있습니다. AI 주도 자동화에 대한 우려를 완전히 해소하지는 못하지만 좀 더 미묘한 현실을 시사합니다. AI 구현의 경제적 타당성 또한 자동화의 속도와 범위를 결정하는 데 중요한 역할을 합니다. 따라서 인간 노동자들은 많은 사람들이 두려워하는 즉각적인 대체 위협에 직면하지 않을 수도 있습니다.

그러나 연구자들은 안주하지 말라고 경고합니다. 그만큼 AI의 진화 그리고 경제의 여러 부분에의 통합은 지속적인 과정입니다. 이러한 진화를 이해하는 것은 정보에 입각한 정책 및 비즈니스 결정을 내리는 데 중요하며, AI로 강화된 인력으로의 전환이 사려 깊고 유익하도록 보장합니다.

“…올바른 정책과 비즈니스 결정을 내리는 것은 AI 작업 자동화가 얼마나 빨리 일어날지 이해하는 데 달려 있습니다.”

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