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新的MIT研究表明:AI代替人类劳动力的成本高昂,只有23%的视觉工作可被替代

Jan 25, 2024 pm 02:24 PM
数据 模型

人工智能会抢走我们的工作吗?如果你每天都看硅谷高管谈论着当今尖端的AI技术,可能会觉得答案是肯定的,并且会很快发生。

然而,最近MIT计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的研究显示,视觉AI仍然无法完全替代人类,这让我们稍感安慰。

新的MIT研究表明:AI代替人类劳动力的成本高昂,只有23%的视觉工作可被替代

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

研究表明,劳动力自动化的速度,可能会比我们想象得慢很多。

因为——它们实在太贵了!

视觉任务,AI比人工贵多了

MIT的研究者们不仅探讨了AI在执行任务方面的能力,还研究了在更广泛的劳动力市场中,公司是否能够取代人类从事这些任务,并且是否具有经济效益。

研究发现,尽管计算机视觉已经可以自动完成占美国经济中1.6%工人薪酬的任务(不包括农业),但仅有23%的薪酬任务(占整个经济的0.4%)在自动化方面更具成本效益。

而且,视觉AI的问题不止是百分比小,更重要的是,成本太高。

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在绝大多数情况下,人力成本要比采用自动化更便宜。

总体而言,研究结果表明,AI导致的工作岗位流失规模巨大,但这种过程也是渐进的,因此政府有重组的政策和再培训空间,来减轻失业的影响。」

学者们研究了分析医院诊断设备图像,或者检查托盘是否包含正确物品这类任务,这是如今的AI可以实现的视觉任务。

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但作者指出,这类任务往往非常分散,以至于将它们自动化,根本不是经济的考量。

尽管AI会给劳动市场带来一些变化,但总有时间来适应它。它们不会并不会发生得太快,以至于让一切都立即陷入混乱。

当然,这项研究只关注了CV系统(能够识别、分类图像和视频中物体的系统),而非更灵活的系统,比如GPT-4这样的多模态大语言模型。

OpenAI之前的研究表明,19%的美国劳动者在50%的工作任务中,感觉受到了GPT-4这种级别AI的影响。

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这一数字,远远高于MIT研究院对于CV的研究。

所以,MIT的研究结果,是否适用于更通用的AI工具呢?目前还未可知。

MIT的研究人员发现,对于公司来说,对CV系统进行「微调」以使其适合特定专业任务,可能会非常昂贵。

虽然这样的投资对大公司来说或许有意义,但对小公司来说,完全不如一个训练有素的工人划算。

关键原因就在于,并非AI能完成一个任务,它在经济上就是可行的。

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为了「微调」计算机视觉模型,比如将特定类型的药瓶区分开,达到99.9%的准确率,我们就需要收集大量不同药物的标记图像,这个过程昂贵且繁琐,即使招来底薪的工人,廉价完成这项工作。

因为随后,我们就不得不支付在大量数据存储上微调AI模型的大量计算成本。

GPT-4能替代人类吗?或许会更快

但目前尚不清楚,大语言模型也符合这种情况。

不过,微调尖端的LLM来执行特定任务,可能只需要一个详细的书面规则列表,会比微调CV模型容易得多。

OpenAI去年8月的一项研究发现,GPT-4在使用详细的政策文件和几个token的示例进行微调后,就能有效地执行内容审核任务。

这些发现表明,与计算机视觉模型相比,大语言模型可以更快、更便宜地应用于更广泛的社会经济劳动上。

目前,GPT-4的微调仍处于受限测试模式,因为OpenAI不希望遇到任何重大的安全挑战。

新的MIT研究表明:AI代替人类劳动力的成本高昂,只有23%的视觉工作可被替代论文地址:https://llm-tuning-safety.github.io/

但随着OpenAI及其竞争对手开始允许客户微调模型,自动化水平的速度可能要比MIT研究中预测的快得多。

对此,MIT研究者Thompson表示——

「当然,定制LLM可能比定制计算机视觉系统更容易,所以会在经济实践中被更多采用。

但是,只要实践中需要一个小型工程团队,将系统集成到公司的工作流中,成本就仍然是不可忽视的因素。」

AI替代我们,还很远

对于许多公司来说,视觉自动化在经济上并没有多少吸引力,而且这种情况会持续很长一段时间。

MIT的研究指出,为特定任务微调AI系统的成本实在是太高了,这对小型企业来说,是很不划算的。

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举例来说,在一家面包店中,虽然AI系统可以用来进行食品质量控制(所用时间占面包店工时的6%),但设备高昂的投资成本和维护成本,甚至直接超过了它所节省的费用。

在接受《时代》杂志采访时,主要作者Neil Thompson强调,虽然AI有可能对就业市场产生重大影响,但这一天离我们还远。

现在,通过AI向自动化的过渡,并不算迫在眉睫,所以不至于造成什么恐慌和混乱。政策制定者也有机会采取再培训之类的措施。

所以,这篇文章指出了一个关键的问题:虽然众多AI技术让人们危机感爆棚,但只有大幅降低AI的部署成本,大大扩张AI的应用范围,才能让自动化对企业更具吸引力。

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巴黎高等商学院经济学副教授Antonin Bergeaud表示,现在许多学者都写过这样的文章,探讨AI对未来劳动力市场的影响,他们使用的主要是公开的衡量标准。

然而,这些估计错误地依赖于这样的假设:如果一项工作可以自动化,它就会实现自动化。

Bergeaud表示,MIT这些学者的研究,采用了全新的视角,仔细估算了实施这项技术的成本,包括从安装到维护的过程。

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跟美国目前的劳动力成本相比,即使是仅仅与人类一样好的人工智能系统,真的采用起来,往往也非常昂贵。

因此,这项研究得到的结论也是惊人的,劳动力市场中面临自动化风险的比例,要远远比我们想象的小得多。

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当然,AI引起这么多人的失业焦虑,也是有原因的。

DeepMind联创警告:几年内,AI就会冲击劳动力市场

DeepMind联合创始人Mustafa Suleyman此前就警告,从长远来看,人工智能是一种「从根本上取代劳动力」的工具。

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Suleyman在世界经济论坛年会上表示,「我们必须认真思考如何整合这些工具(AI),如果完全放任市场主导,从根本上说,这些工具将取代劳动力。」

当前的人工智能主要做了两件事情:

首先是提高了现有业务的效率,为企业节省了大量成本,但代价是取代了从事相关工作的人类;其次是创建了全新的业务和流程,这里面倒是蕴含了创造就业的机会。

在未来几年里,这两股力量都将给劳动力市场带来巨大冲击,造成难以预料的影响。

十多年来,专家们一直在争论人工智能是否会取代人类工人。

Carl Benedikt Frey和Michael Osborne在2013年的一项研究中估计,到2030年代中期,美国47%的工作岗位有可能在人工智能热潮中被自动化。

麦肯锡7月份的一项研究发现,到2030年,将有近1200万美国人需要更换工作,因为人工智能将取代他们的角色。

事实上,对此发出警告的业内大佬并不止Suleyman一人。

麻省理工学院教授Daron Acemoglu在1月10日发表的一篇《连线》文章中预测,人工智能将在2024年让所有人失望,证明自己只是一种「通用自动化」,AI将夺走工人的工作,但却无法实现预期的生产率大幅提高。

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「我们世界上一切有价值的东西都是由我们的智慧、我们对信息进行推理和预测的能力创造出来的。而AI恰恰能做到这一点。」

AI将在五年内自己开公司

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在之前的世界经济论坛人工智能小组讨论中,Suleyman被问到AI何时能够通过图灵测试,甚至展现出类似人类的能力(AGI)。

Suleyman表示,现代版本的图灵测试,应该是评估AI能否像企业家、项目经理和发明家一样,拥有制造和营销产品的能力。

「我很确定,在未来五年内,AI不仅会拥有这些能力,而且这些能力将以非常便宜的价格被广泛使用,甚至可能是开源的,而这将完全改变经济。」

IMF主席发声:全球40%岗位受到AI影响,但也是巨大的机会

而面对AI的冲击,国际货币基金组织也在最新的报告中表示,全球将会有近40%的就业会受到影响。

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其中,发达经济体将有60%的工作岗位受到影响,在新兴市场和国家中,这个数字大概是40%,而低收入国家则下降到26%。

在受AI影响的工作岗位中,有一半的岗位会受到负面影响,甚至部分工作岗位将会完全消失。

而对另一半岗位来说,AI带来的更多是效率的提升,而能够尽快拥抱AI的打工人收入水平也会随之上升。

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具体来说,研究表明,人工智能可以帮助经验不足的工人更快地提高生产力。年轻员工可能会发现更容易利用的机会,而年长员工可能会难以适应。

如果类似的情况进一步发展,很快会让收入两极分化:能够充分利用人工智能的工人的生产力和工资会有所提高,而那些不会利用人工智能的打工人,生产力和收入相比将会明显下降。

而这样的情况映射到劳动力市场,将会进一步加剧这种分化:很多受到AI技术影响的岗位将消失,而AI技术创造出的新岗位的收入,因为人员的稀缺性,收入会比较高。

这种宏观的判断,对应到开发者和AI行业之中,一个很明显的现实情况就是,开发者开始越来越担心自己的职业前景。

特别是对于刚入行的开发者,因为他们的工作相对来说容易被AI技术自动化,对于他们劳动力需求会降低,而且收入也会受到影响。

但是对于开发AI技术的算法工程师,以及很多随着Gen AI浪潮而出现的岗位,他们的收入以及劳动力需求就会持续上升。

针对这份报告的内容,国际货币基金组织主席Kristalina Georgieva表示,「人工智能确实可怕,但它对每个人来说也是一个巨大的机会。」

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而IMF主席的这番表态,也被网友吵上了知乎热搜。

确实,AI对于就业和劳动力市场的影响,短时间内还很难达成共识。

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