


Penyelidikan MIT baharu menunjukkan bahawa kos menggantikan tenaga manusia dengan AI adalah tinggi, dan hanya 23% pekerjaan penglihatan boleh diganti
Adakah kecerdasan buatan akan menghilangkan pekerjaan kita? Jika anda menonton eksekutif Silicon Valley bercakap tentang teknologi AI yang canggih hari ini setiap hari, anda mungkin fikir jawapannya adalah ya, dan ia akan berlaku tidak lama lagi.
Walau bagaimanapun, penyelidikan terkini daripada Makmal Sains Komputer dan Kecerdasan Buatan (CSAIL) MIT menunjukkan bahawa AI visual masih tidak dapat menggantikan manusia sepenuhnya, yang memberikan kita sedikit keselesaan.
Alamat kertas: https://futuretech-site.s3.us-east-2.amazonaws.com/2024-01-18+Beyond_AI_Exposure.pdf
menunjukkan automasi tenaga kerjaPenyelidikan , mungkin jauh lebih perlahan daripada yang kita fikirkan.
Sebab - harganya sangat mahal! Tugas -tugas yang lebih baik, AI jauh lebih mahal daripada manusia penyelidik MIT bukan sahaja meneroka keupayaan AI untuk melaksanakan tugas, tetapi juga memeriksa sama ada syarikat boleh menggantikan manusia dalam pasaran buruh yang lebih luas. berfaedah.
Penyelidikan mendapati bahawa walaupun visi komputer sudah boleh mengautomasikan tugas yang membayar 1.6% pekerja dalam ekonomi A.S. (tidak termasuk pertanian), hanya 23% daripada tugas yang membayar pekerja (0.4% daripada keseluruhan ekonomi) lebih terdedah kepada automasi Kos efektif.
Lebih-lebih lagi, masalah AI visual bukan sahaja peratusannya kecil, tetapi yang lebih penting, kosnya terlalu tinggi.
Dalam kebanyakan kes, kos buruh adalah lebih murah daripada menggunakan automasi.
Secara keseluruhan, hasil penyelidikan menunjukkan bahawa skala kehilangan pekerjaan yang disebabkan oleh AI adalah besar, tetapi proses ini juga beransur-ansur, jadi kerajaan mempunyai ruang untuk menyusun semula dasar dan latihan semula untuk mengurangkan kesan pengangguran. ”
Ulama telah mengkaji tugas seperti menganalisis imej peralatan diagnostik hospital, atau menyemak sama ada dulang mengandungi item yang betul, iaitu tugas visual yang boleh dicapai dengan AI hari ini.
Tetapi penulis menegaskan bahawa tugas-tugas sedemikian sering berselerak sehingga mengautomasikannya bukanlah satu pertimbangan ekonomi.
Walaupun AI akan membawa beberapa perubahan kepada pasaran buruh, sentiasa ada masa untuk menyesuaikan diri dengannya. Ia tidak berlaku begitu cepat sehingga semuanya menjadi huru-hara.
Sudah tentu, penyelidikan ini hanya memfokuskan pada sistem CV (sistem yang boleh mengecam dan mengelaskan objek dalam imej dan video), berbanding sistem yang lebih fleksibel, seperti model bahasa besar berbilang modal seperti GPT-4.
Penyelidikan sebelumnya oleh OpenAI menunjukkan bahawa 19% pekerja Amerika berasa terjejas oleh AI tahap GPT-4 dalam 50% tugas kerja mereka.
Angka ini jauh lebih tinggi daripada penyelidikan MIT Research Institute pada CV.
Jadi, adakah hasil penyelidikan MIT boleh digunakan untuk alatan AI yang lebih umum? Ia masih tidak diketahui.
Penyelidik di MIT telah mendapati bahawa ia boleh menjadi sangat mahal bagi syarikat untuk "memperhalusi" sistem CV untuk menjadikannya sesuai untuk tugas profesional tertentu.
Walaupun pelaburan sebegitu mungkin masuk akal untuk syarikat besar, bagi syarikat kecil, ia tidak sehemat kos sebagai pekerja yang terlatih.
Sebab utamanya ialah ia tidak bermakna AI boleh menyelesaikan tugas, ia boleh dilaksanakan dari segi ekonomi.
Untuk "memperhalusi" model penglihatan komputer, seperti membezakan jenis botol ubat tertentu untuk mencapai ketepatan 99.9%, kita perlu mengumpul sejumlah besar imej berlabel ubat-ubatan yang berbeza Proses ini adalah mahal dan membosankan, walaupun Ambil pekerja bergaji rendah untuk menyiapkan kerja dengan murah.
Oleh kerana itu, kami perlu membayar kos pengiraan yang besar untuk memperhalusi model AI pada storan data yang besar.
Bolehkah GPT-4 menggantikan manusia? Mungkin ia akan menjadi lebih pantas
Tetapi masih belum jelas bahawa model bahasa yang besar juga sesuai dengan situasi ini.
Walau bagaimanapun, menala halus LLM yang canggih untuk melaksanakan tugas tertentu mungkin hanya memerlukan senarai terperinci peraturan bertulis, yang akan menjadi lebih mudah daripada menala halus model CV.
Kajian oleh OpenAI Ogos lalu mendapati GPT-4 boleh melaksanakan tugas penyederhanaan kandungan dengan berkesan selepas diperhalusi menggunakan dokumen dasar terperinci dan contoh beberapa token.
Penemuan ini menunjukkan bahawa model bahasa yang besar boleh digunakan untuk julat buruh sosioekonomi yang lebih luas dengan lebih pantas dan lebih murah daripada model penglihatan komputer.
Pada masa ini, penalaan halus GPT-4 masih dalam mod ujian terhad, kerana OpenAI tidak mahu menghadapi sebarang cabaran keselamatan yang besar.
Alamat kertas: https://llm-tuning-safety.github.io/
Tetapi apabila OpenAI dan pesaingnya mula membenarkan pelanggan memperhalusi model, tahap automasi mungkin lebih pantas daripada dalam kajian MIT Ia lebih cepat untuk diramalkan.
Sehubungan itu, penyelidik MIT Thompson berkata -
"Sudah tentu, menyesuaikan LLM mungkin lebih mudah daripada menyesuaikan sistem penglihatan komputer, jadi ia akan lebih diterima pakai dalam amalan ekonomi.
Walau bagaimanapun, selagi Sebagai amalan, pasukan kejuruteraan kecil diperlukan untuk menyepadukan sistem ke dalam aliran kerja syarikat, dan kos masih merupakan faktor yang tidak boleh diabaikan "
Masih jauh lagi sebelum AI boleh menggantikan kami.
Bagi banyak syarikat, Automasi tidak menarik dari segi ekonomi dan akan kekal begitu untuk masa yang lama.
Penyelidikan MIT menunjukkan bahawa kos penalaan halus sistem AI untuk tugasan tertentu adalah terlalu tinggi, yang tidak kos efektif untuk perniagaan kecil.
Sebagai contoh, di kedai roti, walaupun sistem AI boleh digunakan untuk kawalan kualiti makanan (masa yang dihabiskan menyumbang 6% daripada waktu kerja kedai roti), kos pelaburan yang tinggi dan penyelenggaraan peralatan Kos malah secara langsung melebihi penjimatan.
Dalam temu bual dengan majalah Time, pengarang utama Neil Thompson menekankan bahawa walaupun AI berpotensi untuk memberi impak yang ketara kepada pasaran kerja, hari ini masih jauh.
Kini, peralihan kepada automasi melalui AI tidak akan berlaku, jadi ia tidak akan menyebabkan sebarang panik dan kekeliruan. Terdapat juga peluang untuk penggubal dasar untuk mengambil langkah seperti latihan semula.
Jadi, artikel ini menunjukkan isu utama: Walaupun banyak teknologi AI membuatkan orang ramai berasa krisis, hanya dengan mengurangkan kos penggunaan AI dengan ketara dan meluaskan skop aplikasi AI dengan ketara, automasi boleh menjadi lebih menarik kepada perusahaan .
Antonin Bergeaud, profesor madya ekonomi di HEC Paris, berkata bahawa ramai sarjana kini telah menulis artikel seperti ini untuk meneroka kesan AI pada pasaran buruh masa depan, dan mereka menggunakan piawaian pengukuran awam terutamanya.
Walau bagaimanapun, anggaran ini salah bergantung pada andaian bahawa jika sesuatu kerja boleh diautomasikan, ia akan diautomasikan.
Bergeaud berkata bahawa penyelidikan oleh sarjana MIT ini menggunakan perspektif baharu dan menganggarkan dengan teliti kos pelaksanaan teknologi ini, termasuk proses dari pemasangan hingga penyelenggaraan.
Berbanding dengan kos buruh semasa di Amerika Syarikat, malah sistem kecerdasan buatan yang hanya sebaik manusia selalunya sangat mahal untuk diguna pakai.
Oleh itu, kesimpulan yang dibuat daripada kajian ini juga mengejutkan Perkadaran pasaran buruh yang menghadapi risiko automasi adalah jauh lebih kecil daripada yang kita bayangkan.
Sudah tentu, ada sebab mengapa AI menyebabkan kebimbangan pengangguran bagi ramai orang.
DeepMind Lianchuang memberi amaran: Dalam masa beberapa tahun, AI akan memberi kesan kepada pasaran buruh
Pengasas bersama DeepMind Mustafa Suleyman sebelum ini memberi amaran bahawa dalam jangka panjang, kecerdasan buatan akan "menggantikan alat buruh secara asasnya".
Suleyman berkata pada Mesyuarat Tahunan Forum Ekonomi Dunia, "Kami mesti berfikir tentang bagaimana untuk mengintegrasikan alat -alat ini (AI). Jika pasaran dibenarkan sepenuhnya untuk menguasai, alat -alat ini secara asasnya akan menggantikan Buruh."
Kepintaran buatan semasa terutamanya melakukan dua perkara:
Pertama, ia meningkatkan kecekapan perniagaan sedia ada dan menjimatkan banyak kos syarikat, tetapi dengan kos menggantikan manusia yang melakukan kerja berkaitan kedua, ia mencipta perniagaan baharu dan proses, yang sebenarnya mengandungi peluang untuk mencipta pekerjaan.
Dalam beberapa tahun akan datang, kedua-dua kuasa ini akan memberi impak yang besar kepada pasaran buruh dan menyebabkan kesan yang tidak dapat diramalkan.
Selama lebih sedekad, pakar telah membahaskan sama ada kecerdasan buatan akan menggantikan pekerja manusia.
Kajian 2013 oleh Carl Benedikt Frey dan Michael Osborne menganggarkan bahawa 47% pekerjaan A.S. berkemungkinan akan diautomasikan oleh ledakan kecerdasan buatan menjelang pertengahan 2030-an.
Kajian Julai oleh McKinsey mendapati bahawa hampir 12 juta rakyat Amerika perlu menukar pekerjaan menjelang 2030 kerana kecerdasan buatan menggantikan peranan mereka.
Malah, bukan Suleyman sahaja yang memberi amaran terhadap perkara ini.
Dalam artikel Wired yang diterbitkan pada 10 Januari, profesor MIT Daron Acemoglu meramalkan bahawa kecerdasan buatan akan mengecewakan semua orang menjelang 2024, membuktikan bahawa ia hanyalah sejenis "automasi sejagat akan menghilangkan pekerjaan pekerja tetapi gagal mencapai keuntungan dramatik dalam produktiviti yang dijangkakan.
"Segala sesuatu yang bernilai di dunia kita dicipta oleh kecerdasan kita, keupayaan kita untuk menaakul dan meramal maklumat. Dan AI boleh melakukannya dengan tepat
AI akan memulakan syarikatnya sendiri dalam masa lima tahun
Dalam perbincangan panel kecerdasan buatan Forum Ekonomi Dunia sebelum ini, Suleyman ditanya bila AI akan dapat melepasi ujian Turing dan juga menunjukkan kebolehan seperti manusia ( AGI).
Suleyman berkata bahawa versi moden Ujian Turing sepatutnya menilai sama ada AI mempunyai keupayaan untuk mengeluarkan dan memasarkan produk seperti usahawan, pengurus projek dan pencipta.
"Saya agak pasti bahawa dalam tempoh lima tahun akan datang, AI bukan sahaja akan mempunyai keupayaan ini, tetapi keupayaan ini akan tersedia secara meluas dengan sangat murah, malah mungkin sumber terbuka, dan itu akan mengubah ekonomi sepenuhnya."
Pengerusi IMF bersuara: 40% pekerjaan global terjejas oleh AI, tetapi terdapat juga peluang besar
Dalam menghadapi kesan AI, Tabung Kewangan Antarabangsa turut menyatakan dalam laporan terbarunya bahawa hampir 40 % pekerjaan global akan terjejas.
Di antara pekerjaan yang terjejas oleh AI, separuh akan terjejas secara negatif, malah ada yang akan hilang sepenuhnya. Untuk separuh lagi pekerjaan, AI akan membawa lebih banyak peningkatan dalam kecekapan, dan tahap pendapatan pekerja yang boleh menerima AI secepat mungkin juga akan meningkat dengan sewajarnya. Secara khusus, penyelidikan menunjukkan bahawa AI boleh membantu pekerja yang kurang berpengalaman menjadi lebih produktif dengan lebih pantas. Pekerja yang lebih muda mungkin mencari peluang yang lebih mudah untuk dimanfaatkan, manakala pekerja yang lebih tua mungkin sukar untuk menyesuaikan diri. Sekiranya situasi yang sama berkembang lebih jauh, ia tidak lama lagi akan polarisasi pendapatan: pekerja yang boleh menggunakan sepenuhnya kecerdasan buatan akan melihat peningkatan dalam produktiviti dan gaji, manakala mereka yang tidak dapat menggunakan kecerdasan buatan akan melihat penurunan dalam produktiviti dan nisbah pendapatan akan menurun dengan ketara. Dan memetakan situasi ini ke pasaran buruh akan memperhebatkan lagi pembezaan ini: banyak pekerjaan yang terjejas oleh teknologi AI akan hilang, manakala pendapatan pekerjaan baharu yang dicipta oleh teknologi AI akan berkurangan disebabkan kekurangan kakitangan yang agak tinggi. Pertimbangan makro jenis ini sepadan dengan pembangun dan industri AI Realiti yang jelas ialah pembangun menjadi semakin bimbang tentang prospek kerjaya mereka. Terutama bagi pembangun yang baru dalam industri, kerana kerja mereka agak mudah untuk diautomasikan oleh teknologi AI, permintaan buruh mereka akan berkurangan, dan pendapatan mereka juga akan terjejas. Tetapi bagi jurutera algoritma yang membangunkan teknologi AI, serta banyak jawatan yang akan muncul dengan gelombang Gen AI, pendapatan dan permintaan buruh mereka akan terus meningkat. Sebagai tindak balas kepada kandungan laporan ini, Pengerusi Tabung Kewangan Antarabangsa Kristalina Georgieva berkata, "Kecerdasan buatan sememangnya menakutkan, tetapi ia juga merupakan peluang besar untuk semua orang Dan Pengerusi IMF Ini." kenyataan itu turut hangat dicari oleh netizen di Zhihu. Sememangnya, sukar untuk mencapai kata sepakat mengenai kesan AI terhadap pekerjaan dan pasaran buruh dalam tempoh yang singkat.
Atas ialah kandungan terperinci Penyelidikan MIT baharu menunjukkan bahawa kos menggantikan tenaga manusia dengan AI adalah tinggi, dan hanya 23% pekerjaan penglihatan boleh diganti. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



0. Apakah fungsi artikel ini? Kami mencadangkan DepthFM: model anggaran kedalaman monokular generatif yang serba boleh dan pantas. Sebagai tambahan kepada tugas anggaran kedalaman tradisional, DepthFM juga menunjukkan keupayaan terkini dalam tugas hiliran seperti mengecat kedalaman. DepthFM cekap dan boleh mensintesis peta kedalaman dalam beberapa langkah inferens. Mari kita baca karya ini bersama-sama ~ 1. Tajuk maklumat kertas: DepthFM: FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching Pengarang: MingGui, JohannesS.Fischer, UlrichPrestel, PingchuanMa, Dmytr

Bayangkan model kecerdasan buatan yang bukan sahaja mempunyai keupayaan untuk mengatasi pengkomputeran tradisional, tetapi juga mencapai prestasi yang lebih cekap pada kos yang lebih rendah. Ini bukan fiksyen sains, DeepSeek-V2[1], model MoE sumber terbuka paling berkuasa di dunia ada di sini. DeepSeek-V2 ialah gabungan model bahasa pakar (MoE) yang berkuasa dengan ciri-ciri latihan ekonomi dan inferens yang cekap. Ia terdiri daripada 236B parameter, 21B daripadanya digunakan untuk mengaktifkan setiap penanda. Berbanding dengan DeepSeek67B, DeepSeek-V2 mempunyai prestasi yang lebih kukuh, sambil menjimatkan 42.5% kos latihan, mengurangkan cache KV sebanyak 93.3% dan meningkatkan daya pemprosesan penjanaan maksimum kepada 5.76 kali. DeepSeek ialah sebuah syarikat yang meneroka kecerdasan buatan am

AI memang mengubah matematik. Baru-baru ini, Tao Zhexuan, yang telah mengambil perhatian terhadap isu ini, telah memajukan keluaran terbaru "Buletin Persatuan Matematik Amerika" (Buletin Persatuan Matematik Amerika). Memfokuskan pada topik "Adakah mesin akan mengubah matematik?", ramai ahli matematik menyatakan pendapat mereka Seluruh proses itu penuh dengan percikan api, tegar dan menarik. Penulis mempunyai barisan yang kuat, termasuk pemenang Fields Medal Akshay Venkatesh, ahli matematik China Zheng Lejun, saintis komputer NYU Ernest Davis dan ramai lagi sarjana terkenal dalam industri. Dunia AI telah berubah secara mendadak Anda tahu, banyak artikel ini telah dihantar setahun yang lalu.

Boston Dynamics Atlas secara rasmi memasuki era robot elektrik! Semalam, Atlas hidraulik hanya "menangis" menarik diri daripada peringkat sejarah Hari ini, Boston Dynamics mengumumkan bahawa Atlas elektrik sedang berfungsi. Nampaknya dalam bidang robot humanoid komersial, Boston Dynamics berazam untuk bersaing dengan Tesla. Selepas video baharu itu dikeluarkan, ia telah pun ditonton oleh lebih sejuta orang dalam masa sepuluh jam sahaja. Orang lama pergi dan peranan baru muncul. Ini adalah keperluan sejarah. Tidak dinafikan bahawa tahun ini adalah tahun letupan robot humanoid. Netizen mengulas: Kemajuan robot telah menjadikan majlis pembukaan tahun ini kelihatan seperti manusia, dan tahap kebebasan adalah jauh lebih besar daripada manusia Tetapi adakah ini benar-benar bukan filem seram? Pada permulaan video, Atlas berbaring dengan tenang di atas tanah, seolah-olah terlentang. Apa yang berikut adalah rahang-jatuh

Awal bulan ini, penyelidik dari MIT dan institusi lain mencadangkan alternatif yang sangat menjanjikan kepada MLP - KAN. KAN mengatasi MLP dari segi ketepatan dan kebolehtafsiran. Dan ia boleh mengatasi prestasi MLP berjalan dengan bilangan parameter yang lebih besar dengan bilangan parameter yang sangat kecil. Sebagai contoh, penulis menyatakan bahawa mereka menggunakan KAN untuk menghasilkan semula keputusan DeepMind dengan rangkaian yang lebih kecil dan tahap automasi yang lebih tinggi. Khususnya, MLP DeepMind mempunyai kira-kira 300,000 parameter, manakala KAN hanya mempunyai kira-kira 200 parameter. KAN mempunyai asas matematik yang kukuh seperti MLP berdasarkan teorem penghampiran universal, manakala KAN berdasarkan teorem perwakilan Kolmogorov-Arnold. Seperti yang ditunjukkan dalam rajah di bawah, KAN telah

Menghadapi ketinggalan, sambungan data mudah alih perlahan pada iPhone? Biasanya, kekuatan internet selular pada telefon anda bergantung pada beberapa faktor seperti rantau, jenis rangkaian selular, jenis perayauan, dsb. Terdapat beberapa perkara yang boleh anda lakukan untuk mendapatkan sambungan Internet selular yang lebih pantas dan boleh dipercayai. Betulkan 1 – Paksa Mulakan Semula iPhone Kadangkala, paksa memulakan semula peranti anda hanya menetapkan semula banyak perkara, termasuk sambungan selular. Langkah 1 – Hanya tekan kekunci naikkan kelantangan sekali dan lepaskan. Seterusnya, tekan kekunci Turun Kelantangan dan lepaskannya semula. Langkah 2 - Bahagian seterusnya proses adalah untuk menahan butang di sebelah kanan. Biarkan iPhone selesai dimulakan semula. Dayakan data selular dan semak kelajuan rangkaian. Semak semula Betulkan 2 – Tukar mod data Walaupun 5G menawarkan kelajuan rangkaian yang lebih baik, ia berfungsi lebih baik apabila isyarat lemah

Saya menangis hingga mati. Dunia sedang membina model besar. Data di Internet tidak mencukupi. Model latihan kelihatan seperti "The Hunger Games", dan penyelidik AI di seluruh dunia bimbang tentang cara memberi makan data ini kepada pemakan yang rakus. Masalah ini amat ketara dalam tugas berbilang modal. Pada masa mereka mengalami kerugian, pasukan pemula dari Jabatan Universiti Renmin China menggunakan model baharu mereka sendiri untuk menjadi yang pertama di China untuk menjadikan "suapan data yang dijana model itu sendiri" menjadi kenyataan. Selain itu, ia merupakan pendekatan serampang dua mata dari segi pemahaman dan sisi penjanaan Kedua-dua pihak boleh menjana data baharu berbilang modal yang berkualiti tinggi dan memberikan maklum balas data kepada model itu sendiri. Apakah model? Awaker 1.0, model berbilang modal besar yang baru sahaja muncul di Forum Zhongguancun. Siapa pasukan itu? Enjin Sophon. Diasaskan oleh Gao Yizhao, pelajar kedoktoran di Sekolah Kecerdasan Buatan Hillhouse Universiti Renmin.

Baru-baru ini, bulatan tentera telah terharu dengan berita: jet pejuang tentera AS kini boleh melengkapkan pertempuran udara automatik sepenuhnya menggunakan AI. Ya, baru-baru ini, jet pejuang AI tentera AS telah didedahkan buat pertama kali, mendedahkan misterinya. Nama penuh pesawat pejuang ini ialah Variable Stability Simulator Test Aircraft (VISTA). Ia diterbangkan sendiri oleh Setiausaha Tentera Udara AS untuk mensimulasikan pertempuran udara satu lawan satu. Pada 2 Mei, Setiausaha Tentera Udara A.S. Frank Kendall berlepas menggunakan X-62AVISTA di Pangkalan Tentera Udara Edwards Ambil perhatian bahawa semasa penerbangan selama satu jam, semua tindakan penerbangan telah diselesaikan secara autonomi oleh AI! Kendall berkata - "Sejak beberapa dekad yang lalu, kami telah memikirkan tentang potensi tanpa had pertempuran udara-ke-udara autonomi, tetapi ia sentiasa kelihatan di luar jangkauan." Namun kini,
