Дослідження виявило, що люди дешевші, ніж штучний інтелект, для робіт, які потребують зору

Перевидано Платоном

читають: 0

Згідно з дослідженням, проведеним дослідниками з Массачусетського технологічного інституту, людська праця може виконувати деякі завдання дешевше, ніж системи комп’ютерного зору.

Вчені з Інституту, IBM та Інституту продуктивності опитали працівників, щоб визначити, які можливості знадобляться комп’ютерам для виконання своїх завдань, додали вартість створення та встановлення таких систем ШІ, а потім порівняли це із зарплатою людей.

«Ми з’ясували, що за сьогоднішніх витрат американські компанії вирішили б не автоматизувати більшість завдань зору, які мають «вплив штучного інтелекту», і що лише 23 [відсотки] зарплати працівників, які виплачуються за завдання зору, були б привабливими для автоматизації», — дослідники. уклали [PDF].

Іншими словами, системи комп’ютерного зору надто дорогі, щоб замінити працівників на більш ніж трьох чвертях робочих місць, які вони розглядали.

Машини з датчиками та камерами, що працюють з алгоритмами ШІ, можуть бути дорогими для навчання, розгортання та обслуговування, і не завжди варті того, якщо вони виконують лише певну роботу. Один із прикладів, наведений у статті, розглядає оцінки забезпечення якості, які перевіряють предмети на недоліки та викидають дефекти.

Наприклад, пекарня може застосувати та навчити систему комп’ютерного зору, щоб перевіряти, чи не зіпсувалися інгредієнти, які вона використовує.

У звіті цитуються дані Бюро статистики праці Міністерства праці США O*NET, згідно з якими лише шість відсотків роботи пекаря включає перевірку якості їжі. Якщо в малому бізнесі працює п’ять пекарів, кожен з яких платить приблизно 48,000 2,280 доларів на рік, то кожному працівнику платять 14,400 XNUMX доларів за перевірку інгредієнтів на рік. Помноживши це на п'ять, ви отримаєте XNUMX XNUMX доларів.

Оцінки показують, що ШІ не може подолати цю вартість.

«Це вказує на більш поступову інтеграцію штучного інтелекту в різні сектори, що контрастує з часто припущеним швидким переміщенням робочих місць, викликаним штучним інтелектом», — Ніл Томпсон, співавтор дослідження та головний дослідник MIT Computer Science & Artificial Intelligence Laboratory, пояснені в заяві.

За словами Томпсона, команда проаналізувала 420 завдань бачення та опитала 5-9 працівників для кожного завдання. Реєстр.

Отже, чи безпечна наша робота? Не обов'язково

Хоча ця стаття є приємною новиною для пекарів, страх що генеративний ШІ замінить працівники знань є широко поширеним і виправданим, оскільки великі мовні моделі (LLM), які виконують письмову роботу, можуть працювати на звичайних ноутбуках – не потрібні модні камери.

LLM можна легко налаштувати за допомогою спеціальних даних і вони здатні виконувати численні загальніші завдання.

Думки щодо того, чи буде ШІ займати роботу людей, розділилися. Деякі вважають, що технологія запровадить нові типи зайнятості, а інші вважають, що певні посади стануть застарілими. Журі все ще поза. ®