Wird KI menschliche Jobs automatisieren und – wenn ja – welche Jobs und wann?
Das ist das Trio von Fragen, das eine neue Forschungsstudie des Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) des MIT, die heute Morgen veröffentlicht wurde, zu beantworten versucht.
Es gab viele Versuche, herauszufinden und zu projizieren, wie sich die heutigen KI-Technologien, wie etwa große Sprachmodelle, in Zukunft auf den Lebensunterhalt der Menschen – und ganze Volkswirtschaften – auswirken könnten.
Goldman Sachs Schätzungen dass KI in den nächsten Jahren 25 % des gesamten Arbeitsmarktes automatisieren könnte. Nach Laut McKinsey wird bis 2055 fast die Hälfte aller Arbeiten KI-gesteuert sein. Eine Umfrage der University of Pennsylvania, der NYU und Princeton findet dass ChatGPT allein rund 80 % der Arbeitsplätze beeinflussen könnte. Und ein Bericht von der Outplacement-Firma Challenger, Gray & Christmas schlägt vor, dass KI es ist bereits ersetzt Tausende von Arbeitnehmern.
Doch in ihrer Studie versuchten die MIT-Forscher, über das hinauszugehen, was sie als „aufgabenbasierte“ Vergleiche bezeichnen, und zu bewerten, wie machbar es ist, dass KI bestimmte Rollen übernehmen wird – und wie wahrscheinlich es ist, dass Unternehmen dies tun Genau genommen Ersetzen Sie Arbeiter durch KI-Technologie.
Im Gegensatz zu dem, was man (einschließlich dieses Reporters) erwarten könnte, fanden die MIT-Forscher heraus, dass die Automatisierung der meisten Jobs, die zuvor als von KI-Verdrängung bedroht eingestuft wurden, tatsächlich nicht „wirtschaftlich vorteilhaft“ ist – zumindest derzeit.
Die wichtigste Erkenntnis, sagt Neil Thompson, Forscher am MIT CSAIL und Co-Autor der Studie, ist, dass die kommende KI-Störung langsamer – und weniger dramatisch – erfolgen könnte, als einige Kommentatoren vermuten.
„Wie viele aktuelle Forschungsergebnisse sehen wir ein erhebliches Potenzial für KI, Aufgaben zu automatisieren“, sagte Thompson gegenüber Tech in einem E-Mail-Interview. „Aber wir können zeigen, dass es für viele dieser Aufgaben noch nicht attraktiv ist, sie zu automatisieren.“
Nun gibt es einen wichtigen Vorbehalt: In der Studie wurden nur Berufe untersucht, die dies erfordern visuelle Analyse – also Aufgaben, bei denen es um Aufgaben wie die Qualitätsprüfung von Produkten am Ende einer Fertigungslinie geht. Die Forscher untersuchten nicht die möglichen Auswirkungen von text- und bildgenerierenden Modellen wie ChatGPT und Midjourney auf Arbeitnehmer und die Wirtschaft; Das überlassen sie den Folgestudien.
Beim Dirigieren Das In der Studie befragten die Forscher Arbeitnehmer, um zu verstehen, was ein KI-System aufgabenbezogen leisten müsste, um ihre Arbeitsplätze vollständig zu ersetzen. Anschließend modellierten sie die Kosten für den Aufbau eines KI-Systems, das all dies leisten kann, und modellierten auch, ob Unternehmen – insbesondere „nicht landwirtschaftliche“ Unternehmen mit Sitz in den USA – bereit wären, sowohl die Vorab- als auch die Betriebskosten für ein solches System zu zahlen.
Zu Beginn der Studie nennen die Forscher das Beispiel eines Bäckers.
Nach Angaben des US Bureau of Labor Statistics verbringt ein Bäcker etwa 6 % seiner Zeit mit der Überprüfung der Lebensmittelqualität – eine Aufgabe, die durch KI automatisiert werden könnte (und wird). Eine Bäckerei mit fünf Bäckern, die 48.000 US-Dollar pro Jahr verdient, könnte 14.000 US-Dollar einsparen, wenn sie die Lebensmittelqualitätsprüfungen automatisieren würde. Aber den Schätzungen der Studie zufolge würde die Bereitstellung eines reinen KI-Systems, das dieser Aufgabe gewachsen ist, 165.000 US-Dollar und 122.840 US-Dollar pro Jahr für die Wartung kosten – am unteren Ende.
„Wir stellen fest, dass nur 23 % des Lohns, der Menschen für die Erledigung von Sehaufgaben gezahlt wird, wirtschaftlich attraktiv wäre, sie mit KI zu automatisieren“, sagte Thompson. „Menschen sind wirtschaftlich immer noch die bessere Wahl für diese Aufgabenbereiche.“
Nun zur Studie tut Konto für selbst gehostete Self-Service-KI-Systeme, die über Anbieter wie OpenAI verkauft werden und nur auf bestimmte Aufgaben abgestimmt werden müssen – und nicht von Grund auf trainiert werden müssen. Aber den Forschern zufolge gibt es selbst bei einem System, das nur 1.000 US-Dollar kostet, viele Jobs – wenn auch Niedriglöhne und Multitasking-abhängig –, deren Automatisierung für ein Unternehmen wirtschaftlich keinen Sinn ergeben würde.
„Selbst wenn wir die Auswirkungen von Computer Vision nur bei Sehaufgaben berücksichtigen, stellen wir fest, dass die Rate des Arbeitsplatzverlusts geringer ist als die, die bereits in der Wirtschaft zu verzeichnen ist“, schreiben die Forscher in der Studie. „Selbst bei einem schnellen Kostenrückgang von 20 % pro Jahr würde es noch Jahrzehnte dauern, bis Computer-Vision-Aufgaben für Unternehmen wirtschaftlich effizient werden.“
Die Studie weist eine Reihe von Einschränkungen auf, die die Forscher – zu ihrer Ehre – zugeben. Beispielsweise werden Fälle nicht berücksichtigt, in denen KI dies kann vermehren anstatt menschliche Arbeit zu ersetzen (z. B. den Golfschwung eines Sportlers zu analysieren) oder neue Aufgaben und Arbeitsplätze zu schaffen (z. B. Wartung eines KI-Systems), die es vorher nicht gab. Darüber hinaus berücksichtigt es nicht alle die möglichen Kosteneinsparungen, die durch vorab trainierte Modelle wie GPT-4 erzielt werden können.
Man fragt sich, ob die Forscher möglicherweise vom Unterstützer der Studie, dem MIT-IBM Watson AI Lab, den Druck verspürten, zu bestimmten Schlussfolgerungen zu gelangen. Das MIT-IBM Watson AI Lab wurde mit einer 10-jährigen Schenkung in Höhe von 240 Millionen US-Dollar von IBM gegründet, einem Unternehmen mit einem begründeten Interesse daran, sicherzustellen, dass KI als nicht bedrohlich wahrgenommen wird.
Die Forscher behaupten jedoch, dass dies nicht der Fall sei.
„Der enorme Erfolg von Deep Learning, der führenden Form der KI, bei vielen Aufgaben und der Wunsch zu verstehen, was dies für die Automatisierung menschlicher Arbeitsplätze bedeuten würde, motivierten uns“, sagte Thompson. „Für politische Entscheidungsträger sollten unsere Ergebnisse die Bedeutung der Vorbereitung auf die KI-Jobautomatisierung unterstreichen … Unsere Ergebnisse zeigen aber auch, dass es Jahre oder sogar Jahrzehnte dauern wird, bis sich dieser Prozess entfaltet, und dass daher Zeit für die Umsetzung politischer Initiativen ist.“ Für KI-Forscher und -Entwickler verdeutlicht diese Arbeit, wie wichtig es ist, die Kosten für KI-Einsätze zu senken und den Umfang ihrer Einsatzmöglichkeiten zu erweitern. Diese werden wichtig sein, um KI für Unternehmen wirtschaftlich attraktiv zu machen und sie zur Automatisierung einzusetzen.“