高盛估計，在未來幾年內(nèi)，人工智能將使整個勞動力市場的25%實現(xiàn)自動化。麥肯錫稱，到2055年，近一半的工作將由人工智能驅(qū)動。賓夕法尼亞大學(xué)、紐約大學(xué)和普林斯頓大學(xué)的一項調(diào)查發(fā)現(xiàn)，僅ChatGPT一項就可能影響約80%的工作。職業(yè)介紹公司Challenger,Gray&Christmas的一份報告顯示，人工智能已經(jīng)取代了成千上萬的工人。

 

　　但是，在他們的研究中，麻省理工學(xué)院的研究人員試圖超越他們所說的"基于任務(wù)"的比較，評估人工智能扮演某些角色的可行性有多大，以及企業(yè)真正用人工智能技術(shù)取代工人的可能性有多大。

 

　　與人們的預(yù)期相反，麻省理工學(xué)院的研究人員發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)之前被認為有可能被人工智能取代的工作，事實上并沒有實現(xiàn)自動化的"經(jīng)濟效益"--至少目前是這樣。

 

　　這項研究的共同作者、麻省理工學(xué)院CSAIL研究科學(xué)家尼爾-湯普森（Neil Thompson）說，這項研究的主要啟示是，即將到來的人工智能顛覆可能會比一些評論家所說的發(fā)生得更慢，也不那么引人注目。

 

　　"與最近的許多研究一樣，我們發(fā)現(xiàn)人工智能在自動化任務(wù)方面具有巨大潛力，"湯普森在接受TechCrunch電子郵件采訪時說。"但我們能夠證明，其中許多任務(wù)的自動化尚不具備吸引力。"

 

　　需要注意的是，這項研究只研究了需要進行視覺分析的工作，即涉及在生產(chǎn)線末端檢查產(chǎn)品質(zhì)量等任務(wù)的工作。研究人員沒有調(diào)查文本和圖像生成模式（如ChatGPT和Midjourney）對工人和經(jīng)濟的潛在影響；他們把這個問題留給了后續(xù)研究。

 

　　在進行這項研究時，研究人員對工人進行了調(diào)查，以了解人工智能系統(tǒng)要完全取代他們的工作，需要完成哪些任務(wù)。然后，他們模擬了建立一個能夠完成所有這些任務(wù)的人工智能系統(tǒng)的成本，并模擬了企業(yè)--特別是美國的"非農(nóng)"企業(yè)--是否愿意為這樣一個系統(tǒng)支付前期和運營費用。

 

　　在研究初期，研究人員舉了一個面包師的例子。

 

　　根據(jù)美國勞工統(tǒng)計局的數(shù)據(jù)，面包師大約要花6%的時間來檢查食品質(zhì)量，而人工智能可以（并且正在）自動完成這項任務(wù)。一家擁有五名面包師、年薪4.8萬美元的面包店，如果能實現(xiàn)食品質(zhì)量檢測自動化，就能節(jié)省1.4萬美元。但根據(jù)該研究的估算，要完成這項任務(wù)，一個簡單的、從零開始的人工智能系統(tǒng)的部署成本為16.5萬美元，每年的維護成本為12.284萬美元......這只是低端成本。

 

　　"我們發(fā)現(xiàn)，在人類從事視覺任務(wù)所支付的工資中，只有23%的工資在經(jīng)濟上對人工智能自動化具有吸引力，"湯普森說。"人類仍然是從事這些工作的更好經(jīng)濟選擇。"

 

　　現(xiàn)在，這項研究考慮到了通過OpenAI等供應(yīng)商銷售的自助托管型人工智能系統(tǒng)，這些系統(tǒng)只需要針對特定任務(wù)進行微調(diào)，而不是從頭開始訓(xùn)練。但據(jù)研究人員稱，即使系統(tǒng)成本僅為1000美元，也有很多工作--盡管是低工資和依賴多任務(wù)處理的工作--對于企業(yè)來說，實現(xiàn)自動化是沒有經(jīng)濟意義的。

 

　　研究人員在研究報告中寫道："即使我們只考慮計算機視覺對視覺任務(wù)的影響，我們也會發(fā)現(xiàn)，工作崗位的流失率低于經(jīng)濟中已經(jīng)出現(xiàn)的流失率。即使成本以每年20%的速度快速下降，計算機視覺任務(wù)仍然需要數(shù)十年的時間才能變得對企業(yè)具有經(jīng)濟效益"。

 

　　研究人員承認，這項研究存在一些局限性。例如，它沒有考慮人工智能可以增強而非取代人類勞動的情況（如分析運動員的高爾夫揮桿），也沒有考慮創(chuàng)造以前不存在的新任務(wù)和工作（如維護人工智能系統(tǒng)）的情況。此外，它也沒有考慮到像GPT-4這樣的預(yù)訓(xùn)練模型可能帶來的所有成本節(jié)約。

 

　　我們不禁要問，研究人員是否感受到了研究支持者--麻省理工學(xué)院-IBM沃森人工智能實驗室（MIT-IBM Watson AI Lab）為得出某些結(jié)論而施加的壓力。麻省理工學(xué)院-IBM沃森人工智能實驗室由IBM出資2.4億美元創(chuàng)建，為期10年。但研究人員斷言事實并非如此。

 

　　湯普森說："我們的動機是，人工智能的主要形式--深度學(xué)習(xí)在許多任務(wù)中取得了巨大成功，我們希望了解這對人類工作自動化意味著什么。對于政策制定者來說，我們的研究結(jié)果應(yīng)能強化為人工智能工作自動化做好準備的重要性......但我們的研究結(jié)果也揭示出，這一過程將需要數(shù)年甚至數(shù)十年的時間才能展開，因此有時間將政策措施落實到位。對于人工智能研究人員和開發(fā)人員來說，這項工作表明了降低人工智能部署成本和擴大其部署范圍的重要性。這些對于使人工智能在經(jīng)濟上對企業(yè)自動化具有吸引力非常重要"。