Tonija Blēra Globālo pārmaiņu institūts (TBI), bezpeļņas domnīca, nesen publicēja pētījumu, kurā norādīts, ka mākslīgais intelekts varētu racionalizēt Apvienotās Karalistes darbaspēku, samazināt valdības izmaksas par miljardiem un automatizēt vairāk nekā 40% darbinieku uzdevumu. 

Tomēr saskaņā ar pētījumu, lai iegūtu šos ieguvumus, valdībai "jāiegulda AI tehnoloģijā, jāuzlabo savas datu sistēmas, jāapmāca darbaspēks izmantot jaunos rīkus un jāsedz visas atlaišanas izmaksas, kas saistītas ar priekšlaicīgu aiziešanu no darbaspēka."

Pētnieki raksta, ka tas maksās aptuveni 4 miljardus ASV dolāru gadā nākamo piecu gadu laikā un 7 miljardus ASV dolāru gadā.

Bet patiesā pētījuma problēma, saskaņā ar ārējiem pētniekiem, kuri ir lasījuši rakstu, ir tā paļaušanās uz ChatGPT.

Mohammads Amirs Anvars no Oksfordas universitātes pauda viedokli par X, ka Tonija Blēra institūts “izgudro sūdus”, savukārt Vašingtonas universitātes Emīlija Benders izdevumam 404 Media Emanuelam Maibergam sacīja, ka pētnieki “varētu arī kratīties pie Magic 8 bumbas un pierakstīt atbild, ko tas parāda."

Problēma

TBI pētnieki centās sniegt augsta līmeņa pārskatu par visu darbaspēku, lai pēc tam varētu paredzēt, kādu potenciālo automatizācijas ietekmi uz tirgu turpmāk varētu atstāt.

Viņi noteica, ka mākslīgais intelekts varētu gandrīz nekavējoties ietaupīt Apvienotajai Karalistei miljardus dolāru. Saskaņā ar pētījumu, investīciju izmaksas salīdzinājumā ar potenciālajiem ietaupījumiem "nozīmē, ka neto ietaupījumi, pilnībā izmantojot AI publiskajā sektorā, ir gandrīz 1,3 procenti no IKP katru gadu, kas atbilst 37 miljardiem GBP gadā mūsdienu izteiksmē."

Pētnieki pat iet tik tālu, ka apgalvo, ka "tas ir vienāds ar ieguvumu un izmaksu attiecību 9:1 kopumā" un "pēc pieciem gadiem mēs lēšam, ka programma varētu kumulatīvi ietaupīt 0,5 procentus no gada IKP (vai £). 15 miljardi mūsdienu izteiksmē), kas nozīmē, ka ieguvumu un izmaksu attiecība ir 1,8:1, ja tehnoloģija tiek ātri ieviesta.

Lai gan šie skaitļi noteikti ir aizraujoši, nav skaidrs, vai tiem ir kāda reāla nozīme.

Jautājums ir par to, kā pētnieki nonāca pie saviem secinājumiem. Tā vietā, lai veiktu izsmeļošu pētījumu ar darbiniekiem un darba devējiem, lai noteiktu, kā automatizācija ietekmētu konkrēto amatu, viņi izmantoja O*NET datu kopu, lai identificētu 20 000 darbinieku veiktos uzdevumus, un pēc tam ievadīja datus ChatGPT. Pēc tam komanda mudināja AI noteikt, kuri uzdevumi ir piemēroti automatizācijai un kādus rīkus varētu izmantot to automatizēšanai.

Pēc pētnieku domām, cilvēku ekspertu izmantošana katra uzdevuma veikšanai būtu padarījusi viņu darbu “neatrisināmu”, kas zinātnē nozīmē, ka tas ir pārāk grūti izpildāms.

Tas, šķiet, nozīmē arī to, ka pētniekiem būtu "neatbilstoši" novērtēt katru no ChatGPT rezultātiem - komanda saka, ka viņi izmantoja AI sistēmu, lai klasificētu gandrīz 20 000 uzdevumu.

Ja varam pieņemt, ka mākslīgais intelekts ir pieļāvis kļūdas (saskaņā gan ar TBI pētījumu, gan ChatGPT veidotāja OpenAI tīmekļa vietni modeļi ir pakļauti kļūdām), tad mēs varam arī pieņemt, ka pētījumā ir kļūdaina informācija un ka salīdzinošā pārskatīšana būtu arī sarežģīta. .

Automatizācija nav vienkārša

Tātad, kāds ir īstais skaitlis? Tehniski runājot, ChatGPT nebūtu iespējams izprast automatizācijas nianses katram uzdevumam, jo ​​nepieciešamie dati ir gandrīz pilnībā maz ticams, ka datu kopā būs, jo tos nevar izveidot ar rokām. 

Kad runa ir par jaunu problēmu risināšanu, par kurām AI sistēma nav apmācīta, ģeneratīvās sistēmas mēdz neizdoties. 

Piemēram, automātiskie kafijas automāti pastāv jau gadu desmitiem, bet vispārējā automatizācija — mākslīgā intelekta sistēmas mācīšana pagatavot kafiju jebkur un jebkurā telpā — tiek uzskatīta par izcilu problēmu mākslīgā intelekta un robotikas jomā.

Vienkārši sakot, automatizācija ir sarežģīta un prasa niansētu pieeju katram atsevišķam uzdevumam.

Piemēram, 2017. gadā, kad ģeneratīvais AI neprāts sāka pieaugt, tika pieņemts, ka autonomā braukšana tiks atrisināta dažu gadu laikā. Īlons Masks pat teica, ka Tesla līdz 2020. gadam darbosies ar vienu miljonu robotaksi.

Taču no 2024. gada jūlija lielākā daļa autoražotāju, jaunuzņēmumu un lielo tehnoloģiju veikalu, kas no 2021. gada strādāja pie pašbraucošām automašīnām, ir pārtraukuši savas attiecīgās programmas. Izrādās, ka 99% braukšanas ir iespējams automatizēt, taču līdz šim neviena inženieru komanda nav izdomājusi, kā droši automatizēt malas gadījumus, kas veido šo pēdējo vienu procentu. 

Lai gan ir viegli iedomāties, ka jebkurš vienkāršs uzdevums tiek automatizēts, konteksts ir svarīgs. ChatGPT var izvadīt tekstu, kas norāda, ka jebkuru darbu var automatizēt, ja problēmas risināšanai iztērējat pietiekami daudz naudas, taču realitāte līdz šim ir izrādījusies pretēja šiem apgalvojumiem.

Saistīts: Intuit atlaiž 10% darbinieku, lai koncentrētos uz AI