Video
U jednom od prvih dubinskih ispitivanja održivosti AI koji potiskuje radnu snagu, istraživači su modelirali troškovno atraktivnost automatizacije različitih zadataka u SAD-u, koncentrišući se na poslove na kojima je korišten kompjuterski vid – na primjer, nastavnici i procjenitelji imovine.
Otkrili su da samo 23 posto radnika, mjereno u dolarskim platama, može biti efektivno zamijenjeno. U drugim slučajevima, pošto je vizuelno prepoznavanje uz pomoć vještačke inteligencije skupo za instalaciju i rad, ljudi su posao obavili ekonomičnije.
Usvajanje AI u različitim industrijama ubrzano je prošle godine nakon što su OpenAI ChatGPT i drugi generativni alati pokazali potencijal tehnologije. Tehnološke firme od Microsoft Corp. i Alphabet Inc. u SAD do Baidu Inc. i Alibaba Group Holding Ltd. u Kini uvele su nove usluge AI i pojačale razvojne planove – tempom na koji su neki čelnici industrije upozorili da je nepromišljeno brz. Strahovi o uticaju vještačke inteligencije na radna mjesta dugo su bili glavna briga. ‘Mašine će ukrasti naše poslove‘ je osjećaj koji se često izražava u vrijeme brzih tehnoloških promjena. Takva anksioznost se ponovo pojavila stvaranjem velikih jezičkih modela”, rekli su istraživači iz Laboratorije za kompjuterske nauke i vještačku inteligenciju MIT-a u radu od 45 stranica pod naslovom Beyond AI Exposure. “Smatramo da bi samo 23 posto naknade radnika ‘izloženo‘ kompjuterskom vidu AI bilo isplativo za firme za automatizaciju, a razlog su veliki početni troškovi AI sistema”, dodali su.
Odnos troškova i koristi kompjuterskog vida je najpovoljniji u segmentima kao što su maloprodaja, transport i skladištenje, u svim oblastima u kojima su Walmart Inc. i Amazon.com Inc. Takođe je primjenjivo u kontekstu zdravstvene zaštite, navodi se u radu MIT-a.
Preporučeno
Studiju je finansirala MIT-IBM Watson AI Lab i koristila je online ankete za prikupljanje podataka o oko 1.000 vizuelno potpomognutih zadataka u 800 zanimanja. Samo tri posto takvih zadataka danas se može ekonomično automatizirati, ali bi to moglo porasti na 40 posto do 2030. ako troškovi podataka padnu i preciznost se poboljša, kažu istraživači.
