レポート:AI脅威論は誇張されている:導入と保守のコストが高いため、影響はそれほど早く広範囲に及ぶことはない

レポート:AI脅威論は誇張されている:導入と保守のコストが高いため、影響はそれほど早く広範囲に及ぶことはない

MITコンピュータ科学・人工知能研究所(MIT CSAIL)は3月3日、現段階では人間はAIに仕事を奪われることを心配する必要はなく、両者の間に深刻な対立や影響はないとする研究報告書を発表した。

報告書は、メディアの広範な報道とユーザー間の綿密なコミュニケーションにより、「AI脅威論」が誇張されていると指摘している。実際には、企業にとって導入コストが高いため、短期的にはほとんどの雇用を脅かすことはないだろう。

この研究の共著者であり、MIT CSAILの研究者であるニール・トンプソン氏は次のように述べた。

最近の多くの関連研究と同様に、人工知能はタスクの自動化に大きな可能性を秘めていることもわかりました。

しかし、企業が既存の人間の仕事を置き換えるために自動化を導入する動機や魅力が十分ではないことを示す証拠は数多くある。

つまり、「AIが人間の仕事を奪う」というのは誇張であり、本当にAIが人間に取って代わり始めたとしても、そのプロセス全体が決して速くはなく、影響範囲が急速に拡大することはないだろう。

米国労働統計局によると、パン職人は食品の品質チェックに約 6% の時間を費やしており、この作業は AI によって自動化できます (実際に自動化されています)。

パン屋に従業員が 5 人いて、各人の年収が 48,000 ドルだとすると、食品の品質検査を自動化できれば 14,000 ドルを節約できます。

しかし、自動制御システムの導入には165,000ドル(ITホームノート:現在約118.8万人民元)の費用がかかり、年間平均メンテナンス費用は122,840ドル(現在約88.4万人民元)となり、その後のメンテナンス費用は年々増加します。

研究チームは、ほとんどの種類の仕事において、人間が依然として経済的に最良の選択肢であると述べている。有償労働のうち経済的に自動化できるのはわずか 23% です。さらに、AI システムのコストがわずか 1,000 ドルであったとしても、多くの仕事ではそれを使用しても利益は得られません。

この研究は他の予測とは相反するものである。たとえば、ゴールドマン・サックスは、AI が今後数年で労働力の 25% を自動化する可能性があると見積もっています。一方、マッキンゼーのアナリストは、2055 年までに全仕事のほぼ半分が AI に依存するようになると考えています。

<<:  AIは人間の編集者に代わる最初の試みに失敗した。WikipediaはCNET Mediaを信頼できる情報源とみなさなくなった

>>:  AIネットワークワームが暴露:増殖を続け、スパムを送信し、データを盗むことが可能

ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

...

2020 年に人気の機械学習プロジェクト トップ 10

2021 年が始まりました。過去 1 年間で機械学習コミュニティでは多くの出来事がありました。時間...

...

HDビデオは本物ではなく、数枚の写真でレンダリングされた3Dシーンでは本物かどうか判断が難しい。

今日の紹介を始める前に、次のシナリオを見てみましょう。 上記のアニメーションは、複数の写真からレンダ...

CVPR2019で、Baidu Apolloはレベル4自動運転向けの純粋なビジョンソリューションであるApollo Liteを発表しました。

米国現地時間6月16日から20日まで、コンピュータビジョンとパターン認識の分野における世界有数の学術...

Google AIが既知のタンパク質配列の10%を一度に注釈付け、10年で人間の研究成果を上回る

タンパク質は人体のすべての細胞と組織の重要な構成要素です。体のすべての重要な成分にはタンパク質が必要...

...

保存しておくべき機械学習チートシート 27 選

機械学習にはさまざまな側面があり、調査を始めたときに、特定のトピックの要点を簡潔にリストしたさまざま...

インペリアル・カレッジ:専門医の80%が懸念する心臓リズムデバイスインプラント手術問題をAIで解決する方法

インペリアル・カレッジ・ロンドンの研究者らは、ペースメーカーや除細動器のメーカーとモデルを識別するた...

GNN の推奨システムとアプリケーション

1. GNN推奨システムの基礎となる計算能力の進化過去 20 年間にわたり、コンピューティングは進化...

卒業生向け: 機械学習とデータサイエンスのどちらを選ぶべきでしょうか?

[[337428]]データサイエンス業界は 2013 年以降、人気が爆発的に高まり、より幅広い方向...

...

2ポインタアルゴリズムを学んでLeetCodeをプレイする

[[421659]]みなさんこんにちは。私は梁唐です。今日は、非常に古典的で非常にシンプルなアルゴリ...