В одном из первых исследований на тему замены человеческой рабочей силы искусственным интеллектом ученые MIT разработали модель, чтобы оценить экономическую целесообразность автоматизации различных задач в США. Команда сосредоточилась на должностях, связанных с компьютерным зрением, например, учитель или оценщик недвижимости. Исследование выявило, что только 23% таких сотрудников могут быть успешно заменены, если сравнить их зарплату и стоимость внедрения в производственный процесс систем компьютерного зрения. В остальных случаях люди оказываются более экономически эффективными в выполнении работ.

Внедрение ИИ во всех отраслях ускорилось в прошлом году после того, как ChatGPT и другие генеративные инструменты продемонстрировали потенциал этой технологии. Технологические компании, от Microsoft и Alphabet в США до Baidu и Alibaba в Китае, интенсивно разворачивают новые услуги ИИ и активно расширяют свои планы развития. Это вызывает опасения по поводу влияния ИИ на рабочие места. Многие считают, что лишатся работы из-за бурного развития технологии.

Однако исследователи отмечают, что в настоящее время только менее четверти всех работников могут быть заменены системами, использующими компьютерное зрение. В остальных случаях это не оправдано с экономической точки зрения. В одном из примеров в статье рассматривалась гипотетическая пекарня. Пекари ежедневно визуально проверяют ингредиенты для контроля качества, но это составляет лишь 6% их обязанностей. Ученые пришли к выводу, что экономия времени и заработной платы от внедрения камер и систем искусственного интеллекта все еще далека от стоимости такого технологического обновления.

Компьютерное зрение позволяет машинам извлекать значимую информацию из цифровых изображений и других визуальных данных. Оно используется в системах обнаружения объектов для автономного вождения или в классификации фотографий на смартфонах. Соотношение затрат и выгод от компьютерного зрения наиболее оптимально в розничной торговле, транспорте и складировании, а также в здравоохранении. Меньше автоматизации будет в таких областях, как строительство, горнодобывающая промышленность или недвижимость.

Сегодня только 3% из 1000 рассматриваемых задач в 800 профессиях можно автоматизировать с минимальными затратами. Но к 2030 году эта цифра может вырасти до 40%, если стоимость данных снизится и точность повысится, говорят исследователи.

В Международном валютном фонде заявили на прошлой неделе, что ИИ повлияет на почти 40% рабочих мест во всем мире и что политикам придется балансировать между потенциалом ИИ и негативными последствиями.