最近的新聞引發了人們對人工智能 (AI) 對人類就業的潛在威脅的擔憂。然而，麻省理工學院 (MIT-IBM Watson AI Lab) 資助的一項新研究表明，機器大規模取代人類工人可能並不像有些人擔心的那樣迫在眉睫。
人工智能實施的成本效益分析
麻省理工學院的研究重點是將計算機視覺系統（人工智能的一個特定子集）集成到各種工作環境中。與世界末日的預言相反，研究結果表明，實施人工智能的經濟合理性往往不足。研究顯示，雖然美國非農企業中 36% 的工作涉及計算機視覺任務，但只有 8% 的工作具有足夠的經濟效益來證明自動化的合理性。
從實際角度來看，這意味着對於許多職業，特別是那些工資低、重複性任務的職業來說，人工智能自動化帶來的成本節省不足以抵消開發、部署和維護人工智能系統相關的費用。
案例研究：麪包店中的人工智能
這項研究的一個說明性例子涉及計算機視覺在麪包店中的潛在用途。麪包師的一項任務是目視檢查配料的質量，這項任務可以由計算機視覺系統代替。然而，該研究計算出，這項任務自動化節省的成本相當於一家普通小型麪包店每年約 14,000 美元，低於實施人工智能系統所產生的費用。這凸顯了中小型企業在採用人工智能技術方面面臨的經濟挑戰。
計算機視覺與多模式人工智能
值得注意的是，麻省理工學院的研究主要側重於計算機視覺，這與多模態大型語言模型（包括 OpenAI 的 GPT-4）等更具動態性的 AI 系統不同。雖然計算機視覺是針對特定任務的，但多模態 AI 模型展現出更廣泛的功能，類似於人類執行的認知任務。最近的 OpenAI 研究估計，19% 的美國工人可能會發現 50% 的任務受到先進 AI 系統的影響，這表明對工作場所的潛在影響更大。
麻省理工學院的研究承認，儘管計算機視覺能夠自動化佔美國經濟工人工資 1.6% 的任務，但只有約 0.4% 的人可以通過這種自動化節省成本。動態性較差的人工智能系統可能只能有效地自動化較少的工作和任務，由於實施和運營成本，它們對企業（尤其是小型企業）的吸引力較小。
長期節省成本並提高工人效率
這項研究可能存在不足的一個方面是，它沒有考察長期內的成本節約情況。雖然第一年可能無法收回初始成本，但隨着時間的推移，人工智能系統的運營費用往往會下降，最終達到收支平衡點。此外，這項研究沒有探討當工人將花在自動化任務上的時間轉移到其他領域時所創造的潛在價值，從而可能產生更多收入並抵消與人工智能相關的成本。
麻省理工學院的研究表明，計算機視覺系統的廣泛集成並不像某些人預期的那樣迫在眉睫。雖然人工智能對工作場所具有變革潛力，但自動化的經濟可行性仍然是一個關鍵因素。該研究強調，人工智能可能更像是一種補充工具，可以提高生產力並讓人類工人專注於無法自動化的任務。
隨着時間的推移，預計將有更多案例研究和報告深入探討人工智能對工作場所的影響。正在進行的爭論圍繞着人工智能是否對人類工人構成重大威脅，使他們變得多餘，或者它是否是一種補充工具，可以提高生產力並允許工作角色隨着技術進步而演變。隨着企業應對人工智能採用的複雜性，對經濟影響的細緻理解對於塑造未來的工作格局至關重要。
