新的MIT研究顯示:AI取代人類勞動力的成本高昂,只有23%的視覺工作可被取代

PHPz
發布: 2024-01-25 14:24:25
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人工智慧會搶走我們的工作嗎?如果你每天都看矽谷高層談論著當今尖端的AI技術,可能會覺得答案是肯定的,而且會很快發生。

然而,最近MIT電腦科學與人工智慧實驗室(CSAIL)的研究顯示,視覺AI仍然無法完全取代人類,這讓我們稍感安慰。

新的MIT研究顯示:AI取代人類勞動力的成本高昂,只有23%的視覺工作可被取代

論文地址:https://futuretech-site.s3.us-east-2.amazonaws.com/2024-01-18 Beyond_AI_Exposure .pdf

研究表明,勞動力自動化的速度,可能會比我們想像得慢很多。

因為──它們實在太貴了!

視覺任務,AI比人工貴多了

MIT的研究者們不僅探討了AI在執行任務方面的能力,還研究了在更廣泛的勞動力市場中,公司是否能夠取代人類從事這些任務,並且是否具有經濟效益。

研究發現,儘管電腦視覺已經可以自動完成占美國經濟中1.6%工人薪酬的任務(不包括農業),但僅有23%的薪資任務(佔整個經濟的0.4%)在自動化方面更具成本效益。

而且,視覺AI的問題不只百分比小,更重要的是,成本太高。

新的MIT研究顯示:AI取代人類勞動力的成本高昂,只有23%的視覺工作可被取代

在絕大多數情況下,人力成本要比採用自動化更便宜。

總體而言,研究結果表明,AI導致的工作流失規模龐大,但這種過程也是漸進的,因此政府有重組的政策和再培訓空間,來減輕失業的影響。 」

學者們研究了分析醫院診斷設備影像,或是檢查托盤是否包含正確物品這類任務,這是如今的AI可以實現的視覺任務。

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但作者指出,這類任務往往非常分散,以至於將它們自動化,根本不是經濟的考量。

儘管AI會為勞動市場帶來一些變化,但總有時間來適應它。它們不會並不會發生得太快,以至於讓一切都立即陷入混亂。

當然,這項研究只關注了CV系統(能夠辨識、分類影像和影片中物體的系統),而非更靈活的系統,像是GPT-4這樣的多模態大語言模型。

OpenAI先前的研究表明,19%的美國勞工在50%的工作任務中,感覺受到了GPT-4這種等級AI的影響。

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這個數字,遠高於MIT研究院對於CV的研究。

所以,MIT的研究結果,是否適用於更通用的AI工具?目前還未可知。

MIT的研究人員發現,對於公司來說,對CV系統進行「微調」以使其適合特定專業任務,可能會非常昂貴。

雖然這樣的投資對大公司來說或許有意義,但對小公司來說,完全不如一個訓練有素的工人划算。

關鍵原因就在於,並非AI能完成一個任務,它在經濟上就是可行的。

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為了「微調」電腦視覺模型,例如將特定類型的藥瓶區分開,達到99.9%的準確率,我們需要收集大量不同藥物的標記影像,這個過程昂貴且繁瑣,即使招來底薪的工人,廉價完成這項工作。

因為隨後,我們就必須支付在大量資料儲存上微調AI模型的大量運算成本。

GPT-4能取代人類嗎?或許會更快

但目前尚不清楚,大語言模型也符合這種情況。

不過,微調尖端的LLM來執行特定任務,可能只需要一個詳細的書面規則列表,會比微調CV模型容易得多。

OpenAI去年8月的一項研究發現,GPT-4在使用詳細的政策文件和幾個token的範例進行微調後,就能有效地執行內容審核任務。

這些發現表明,與電腦視覺模型相比,大語言模型可以更快、更便宜地應用於更廣泛的社會經濟勞動。

目前,GPT-4的微調仍處於受限測試模式,因為OpenAI不希望遇到任何重大的安全挑戰。

新的MIT研究顯示:AI取代人類勞動力的成本高昂,只有23%的視覺工作可被取代論文網址:https://llm-tuning-safety.github.io/

但隨著OpenAI及其競爭對手開始允許客戶微調模型,自動化程度的速度可能比MIT研究中預測的快得多。

對此,MIT研究者Thompson表示-

#「當然,客製化LLM可能比客製化電腦視覺系統更容易,所以會在經濟實踐中被更多採用。

但是,只要實踐中需要一個小型工程團隊,將系統整合到公司的工作流程中,成本就仍然是不可忽視的因素。」

AI取代我們,還很遠

對許多公司來說,視覺自動化在經濟上並沒有太多吸引力,而且這種情況會持續很長一段時間。

MIT的研究指出,為特定任務微調AI系統的成本實在太高了,這對小型企業來說,是很不划算的。

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舉例來說,在一家麵包店中,雖然AI系統可以用來進行食品品質控制(所用時間佔麵包店工時的6%),但設備高昂的投資成本和維護成本,甚至直接超過了它所節省的費用。

在接受《時代》雜誌採訪時,主要作者Neil Thompson強調,雖然AI有可能對就業市場產生重大影響,但這一天離我們還遠。

現在,透過AI向自動化的過渡,並不算迫在眉睫,所以不至於造成什麼恐慌與混亂。政策制定者也有機會採取再培訓之類的措施。

所以,這篇文章指出了一個關鍵的問題:雖然眾多AI技術讓人們危機感爆棚,但只有大幅降低AI的部署成本,大大擴張AI的應用範圍,才能讓自動化對企業更具吸引力。

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巴黎高等商學院經濟學副教授Antonin Bergeaud表示,現在許多學者都寫過這樣的文章,探討AI對未來勞動市場的影響,他們使用的主要是公開的衡量標準。

然而,這些估計值錯誤地依賴這樣的假設:如果一項工作可以自動化,它就會自動化。

Bergeaud表示,MIT這些學者的研究,採用了全新的視角,仔細估算了實施這項技術的成本,包括從安裝到維護的過程。

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跟美國目前的勞動成本相比,即使是僅僅與人類一樣好的人工智慧系統,真的採用起來,往往也非常昂貴。

因此,這項研究得到的結論也是驚人的,勞動市場中面臨自動化風險的比例,要遠遠比我們想像的小得多。

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當然,AI引起這麼多人的失業焦慮,也是有原因的。

DeepMind聯創警告:幾年內,AI就會衝擊勞動市場

DeepMind共同創辦人Mustafa Suleyman先前就警告,從長遠來看,人工智慧是一種「從根本上取代勞動力」的工具。

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Suleyman在世界經濟論壇年會上表示,「我們必須認真思考如何整合這些工具(AI),如果完全放任市場主導,從根本上說,這些工具將取代勞動力。」

目前的人工智慧主要做了兩件事:

首先提高了現有業務的效率,為企業節省了大量成本,但代價是取代了從事相關工作的人類;其次是創造了全新的業務和流程,這裡面是蘊含了創造就業的機會。

在未來幾年裡,這兩股力量都將為勞動市場帶來巨大衝擊,造成難以預料的影響。

十多年來,專家們一直在爭論人工智慧是否會取代人類工人。

Carl Benedikt Frey和Michael Osborne在2013年的一項研究中估計,到2030年代中期,美國47%的工作有可能在人工智慧熱潮中被自動化。

麥肯錫7月的研究發現,到2030年,將有近1,200萬美國人需要更換工作,因為人工智慧將取代他們的角色。

事實上,對此發出警告的業內大佬並不止Suleyman一人。

麻省理工學院教授Daron Acemoglu在1月10日發表的一篇《連線》文章中預測,人工智慧將在2024年讓所有人失望,證明自己只是一種「通用自動化」,AI將奪走工人的工作,但卻無法實現預期的生產力大幅提高。

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「我們世界上所有有價值的東西都是由我們的智慧、我們對資訊進行推理和預測的能力所創造出來的。而AI恰恰能做到這一點。」

AI將在五年內自己開公司

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##在先前的世界經濟論壇人工智慧小組討論中,Suleyman被問到AI何時能夠通過圖靈測試,甚至展現出類似人類的能力(AGI)。

Suleyman表示,現代版本的圖靈測試,應該是評估AI能否像企業家、專案經理和發明家一樣,擁有製造和行銷產品的能力。

「我很確定,在未來五年內,AI不僅會擁有這些能力,而且這些能力將以非常便宜的價格被廣泛使用,甚至可能是開源的,而這將完全改變經濟。」

IMF主席發聲:全球40%職位受到AI影響,但也是巨大的機會

而面對AI的衝擊,國際貨幣基金組織也在最新的報告中表示,全球將會有近40%的就業受到影響。

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其中,已開發經濟體將有60%的工作受到影響,在新興市場和國家中,這個數字大概是40%,而低收入國家則下降到26%。

在受AI影響的工作中,有一半的職位會受到負面影響,甚至部分工作將會完全消失。

而對另一半職位來說,AI帶來的更多是效率的提升,而能夠盡快擁抱AI的打工人收入水準也會隨之上升。

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具體來說,研究表明,人工智慧可以幫助經驗不足的工人更快地提高生產力。年輕員工可能會發現更容易利用的機會,而年長員工可能會難以適應。

如果類似的情況進一步發展,很快就會讓收入兩極化:能夠充分利用人工智慧的工人的生產力和工資會有所提高,而那些不會利用人工智慧的打工人,生產力和收入相比將會明顯下降。

而這樣的情況映射到勞動市場,將會進一步加劇這種分化:許多受到AI技術影響的職位將消失,而AI技術創造出的新職位的收入,因為人員的稀缺性,收入會比較高。

這種宏觀的判斷,對應到開發者和AI產業之中,一個很明顯的現實情況就是,開發者開始越來越擔心自己的職業前景。

特別是對於剛入行的開發者,因為他們的工作相對來說容易被AI技術自動化,對於他們勞動力需求會降低,而且收入也會受到影響。

但是對於開發AI技術的演算法工程師,以及許多隨著Gen AI浪潮而出現的職位,他們的收入以及勞動力需求就會持續上升。

針對這份報告的內容,國際貨幣基金組織主席Kristalina Georgieva表示,「人工智慧確實可怕,但它對每個人來說也是一個巨大的機會。」

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而IMF主席的這番表態,也被網友吵上了知乎熱搜。

確實,AI對於就業和勞動市場的影響,短時間內還很難達成共識。

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