Автоматизирует ли искусственный интеллект человеческие рабочие места, и если да, то какие именно и когда?
На эти три вопроса пытается ответить новое исследование Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (MIT CSAIL), опубликованное на днях.
Уже не раз предпринимались попытки экстраполировать и спрогнозировать, как сегодняшние технологии искусственного интеллекта, такие как большие языковые модели, могут повлиять на средства к существованию людей и целые экономики в будущем.
По оценкам Goldman Sachs, в ближайшие несколько лет ИИ может автоматизировать 25 % всего рынка труда. По данным McKinsey, к 2055 году почти половина всей работы будет зависеть от ИИ. Исследование Пенсильванского университета, Нью-Йоркского университета и Принстонского университета показывает, что один только ChatGPT может повлиять примерно на 80 % рабочих мест. А в отчете компании Challenger, Gray & Christmas, специализирующейся на аутплейсменте, говорится, что искусственный интеллект уже заменяет тысячи работников.
Однако в своем исследовании ученые Массачусетского технологического института стремились выйти за рамки, как они выразились, «сравнения на основе задач» и оценить, насколько вероятно, что искусственный интеллект будет выполнять определенные роли — и насколько вероятно, что предприятия действительно заменят работников технологиями искусственного интеллекта.
Вопреки ожиданиям, исследователи Массачусетского технологического института обнаружили, что большинство рабочих мест, которые ранее были определены как находящиеся под угрозой вытеснения ИИ, на самом деле не являются «экономически выгодными» для автоматизации — по крайней мере, в настоящее время.
По словам Нила Томпсона, научного сотрудника MIT CSAIL и соавтора исследования, главный вывод состоит в том, что грядущее вытеснение искусственным интеллектом может происходить медленнее — и менее драматично, — чем предполагают некоторые аналитики.
«Как и во многих других недавних исследованиях, мы обнаружили значительный потенциал ИИ для автоматизации задач», — сказал Томпсон в интервью TechCrunch. «Но мы можем продемонстрировать, что многие из этих задач пока не являются привлекательными для автоматизации».
Важной оговоркой является то, что в исследовании рассматривались только те виды работ, которые требуют визуального анализа, то есть те, которые связаны с проверкой качества продукции в конце производственной линии. Исследователи не изучали потенциальное влияние моделей, генерирующих текст и изображения, таких как ChatGPT и Midjourney, на работников и экономику; они оставили это для последующих исследований.
В ходе исследования ученые опросили работников, чтобы понять, какие задачи должна будет выполнять система искусственного интеллекта, чтобы полностью заменить их рабочие места. Затем они рассчитали стоимость создания системы искусственного интеллекта, способной выполнять все эти задачи, а также выяснили, готовы ли предприятия — в частности, «несельскохозяйственные» предприятия США — оплатить как первоначальные, так и текущие расходы на такую систему.
В начале исследования ученые приводят пример пекаря.
По данным Бюро статистики труда США, пекарь тратит около 6 % своего времени на проверку качества продуктов — задача, которая может быть автоматизирована (и уже автоматизируется) с помощью искусственного интеллекта. Пекарня, в которой работают пять пекарей, зарабатывающих 48 000 долларов в год, могла бы сэкономить 14 000 долларов, если бы автоматизировала проверку качества продуктов. Но, по оценкам авторов исследования, готовая система искусственного интеллекта обойдется в 165 000 долларов на развертывание и 122 840 долларов в год на поддержание… и это в самом скромном случае.
«Мы обнаружили, что только 23 % заработной платы, выплачиваемой людям за выполнение задач машинного зрения, было бы экономически привлекательно автоматизировать с помощью ИИ», — говорит Томпсон. «Люди по-прежнему являются лучшим экономическим выбором для выполнения этих видов работ».
В исследовании учитываются системы искусственного интеллекта, которые можно приобрести у таких поставщиков, как OpenAI, и которые нужно только точно настроить под конкретные задачи, а не обучать с нуля. Но, по мнению исследователей, даже если система стоит всего 1000 долларов, существует множество рабочих мест — в том числе низкооплачиваемых и требующих многозадачности — автоматизация которых не будет иметь экономического смысла для бизнеса.
«Даже если рассматривать влияние компьютерного зрения только в рамках задач по зрительному контролю, мы обнаружим, что темпы потери рабочих мест ниже, чем те, которые уже наблюдаются в экономике», — пишут исследователи в своем исследовании. «Даже при быстром снижении стоимости на 20% в год, потребуются десятилетия, чтобы задачи компьютерного зрения стали экономически выгодными для компаний».
Исследование имеет ряд ограничений, которые исследователи, к их чести, признают. Например, в нем не рассматриваются случаи, когда искусственный интеллект может дополнить, а не заменить человеческий труд (например, проанализировать замах спортсмена в гольфе) или создать новые задачи и рабочие места (например, обслуживание системы искусственного интеллекта), которых раньше не существовало. Кроме того, здесь не учитывается возможная экономия средств, которая может быть получена благодаря предварительно обученным моделям, таким как GPT-4.
Невольно возникает вопрос, не чувствовали ли исследователи давления со стороны спонсора исследования, лаборатории MIT-IBM Watson AI Lab, чтобы прийти к определенным выводам. Лаборатория искусственного интеллекта MIT-IBM Watson AI Lab была создана на 240 миллионов долларов в виде 10-летнего вклада от IBM — компании, заинтересованной в том, чтобы искусственный интеллект воспринимался как нечто неугрожающее.
Но исследователи утверждают, что это не так.
«Мы были мотивированы огромным успехом глубокого обучения, ведущей формы ИИ, во многих задачах и желанием понять, что это будет означать для автоматизации человеческих рабочих мест», — говорит Томпсон. «Для политиков наши результаты должны подчеркнуть важность подготовки к автоматизации рабочих мест с помощью искусственного интеллекта… Но наши результаты также показывают, что этот процесс займет годы или даже десятилетия, а значит, есть время для разработки политических инициатив. Для исследователей и разработчиков ИИ эта работа указывает на важность снижения стоимости внедрения искусственного интеллекта и расширения сферы его применения. Это важно для того, чтобы сделать ИИ экономически привлекательным для компаний, использующих его для автоматизации».