マサチューセッツ工科大学 (MIT) の新しい調査によると、人工知能テクノロジーの実装コストは非常に高いため、業務を遂行するために人を雇うほうが依然として収益性が高いことがわかりました。それは、 ZDnetが指摘しているように、「あなたの仕事にはあなたが思っている以上の価値がある」ということだ。
労働者を代替する人工知能に関するほとんどの研究や分析は、テクノロジーが私たちのタスクを実行するためにどのような機能を備えているか、たとえば AI がどのようなタスクを自動化できるかに焦点を当てています。そして多くの研究では、このアプローチによれば、 さまざまな分野に現実の脅威が存在すると述べています。
しかし、 MIT の研究「Beyond AI Exposure」は、その典型的なアプローチから逸脱し、研究者らが見落としてきたとしている要素、つまりコストを考慮に入れています。
経済的な存続可能性の追求
この研究に参加した 5 人の研究者は、最初に作業員を調査して、自動化システムにどのようなパフォーマンスが要求されるかを理解したと述べています。次に、AI の導入が経済的に実行可能かどうかを確認するために、そのようなモデルの構築コストが分析されました。
タスク自動化の経済的な見積もりは、将来の役割がどのようになるかを示す良い指標です。これらの精巧な AI モデルの最終的な実装にはコストがかかり、企業は投資収益率が得られるテクノロジーへの投資にしか興味がないからです。
このレポートが分析したのは、人は 1 日のうちに多くのタスクを実行できるということです。そして、専門家のさまざまな能力をカバーするには、さまざまな特徴や機能を備えたさまざまな人工知能ツールが必要になります。
たとえば、MIT の調査で述べられているように、パン屋は日々、使用する材料とコンピューター ビジョン ソフトウェアの品質を見直す必要があります。しかし、この機能はパン屋のタスクの 6% を占めると推定されています。コンピュータービジョンの導入コストは、給与として節約できる金額よりもはるかに高額であるため、「たとえテクノロジーが利用可能だったとしても、タスクを自動化することは経済的に賢明ではないでしょう。」
適応につながる緩やかな変化
MIT の研究者らは、「機械が私たちの仕事を奪ってしまう」という感覚が大きな変化の時代に頻繁に表れ、この不安が大規模な言語モデル ( ChatGPT 、Bard、 GPT -4など)の作成によって再び表面化したことを回想しています。これまで人間だけが能力を発揮していたタスクのスキル）。
彼らの研究によると、もしその程度のタスクの自動化が急速に行われれば、労働力に大きな混乱が生じることになるでしょう。
逆に、その量の自動化がゆっくりと行われた場合、労働力は他の経済変革（農業から製造業への移行など）の際と同様に適応できる可能性があります。
したがって、この調査では、適切なポリシーとビジネス上の意思決定を行えるかどうかは、AI タスクの自動化がどのくらいの速さで行われるかを理解するかどうかに依存すると考えています。 AIが労働需要を変えているという証拠はすでにあるが、「これらの予測のほとんどすべては、AIの技術的または経済的実現可能性を直接考慮していないため、スケジュールと範囲の点で曖昧です（…）」。
この調査では、テクノロジーが発展し続けるにつれて、その実装にかかるコストが減少することが認識されています。 「しかし、たとえ年間 20% のコスト削減があったとしても、人が 1 日を通して実行するすべてのタスクを代替できる特定のツールを導入することが経済的であると考えるまでには、ほとんどの企業がまだ数十年かかるでしょう。」
同時に、従業員にとっては、失業の影響を軽減するための政策や再訓練の導入の余地があると報告書は述べています。