Yapay Zeka Otomasyonu Şimdilik Tüm İşleri Çalmayacak


Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi, Yeni Nesil Teknolojiler ve Güvenli Geliştirme

Çalışma Yapay Zekanın Görsel İşleme Gerektiren Görevler Üzerindeki Etkisini İnceliyor

Rashmi Ramesh (raşmiramesh_) •
23 Ocak 2024

Yapay Zeka Otomasyonu Şimdilik Tüm İşleri Çalmayacak
MIT araştırmacıları, insan gözünün hâlâ bilgisayar gözlerinden daha uygun maliyetli olduğu sonucuna vardı. (Resim: Shutterstock)

Yapay zeka henüz işlerimizi çalmıyor olabilir, bunun tek nedeni şu anda insanların istihdam edilmesinin daha ucuz olması.

Ayrıca bakınız: BT ve Güvenlikte Yapay Zekanın Geleceği Nedir?

Analistler yapay zekanın küresel istihdamın %40’ını etkilemesini, önümüzdeki birkaç yıl içinde işgücü piyasasının %25’ini otomatikleştirmesini ve 2055 yılına kadar tüm işlerin neredeyse yarısını yönlendirmesini bekliyor. OpenAI’nin ChatGPT’si tek başına Amerika Birleşik Devletleri’ndeki işlerin %80’ini etkileyebilir.

Ancak MIT Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zeka Laboratuvarı’ndaki araştırmacılar, yapay zekanın yerini alabileceği insan işlerinin çoğunun, en azından şimdilik, otomatikleştirilmesinin “ekonomik açıdan faydalı” olmadığını buldu.

MIT CSAIL araştırma bilimcisi ve çalışmanın ortak yazarı Neil C. Thompson, Information Security Media’ya verdiği demeçte, çalışmanın, teknolojik olarak neyin otomatikleştirilebileceğine bakan yapay zekaya maruz kalmanın ötesine geçtiğini ve neyin otomatikleştirilmesinin çekici olduğunu bilmek için benimseme teknolojisinin ekonomisini hesaba kattığını söyledi. Grup.

Araştırmacılar, bir yapay zeka sisteminin onların işlerini tamamen değiştirmek için ihtiyaç duyacağı özellikleri anlamak için 800 meslekte 1.000 görsel destekli görev üzerinde çalışanlarla anket yaptı, böyle bir model oluşturmanın maliyetini analiz etti ve ABD’deki tarım dışı işletmelerin ön ödeme yapıp yapmayacağını belirledi. böyle bir sistemin işletme giderleri.

Raporda kullanılan görsel analize bir örnek, bir fırıncının görevlerinin yaklaşık %6’sını oluşturan bir fırındaki gıdanın kalitesinin kontrol edilmesidir. Her biri yılda 48.000 ABD doları kazanan beş fırıncının bulunduğu küçük bir fırın, bu görevin otomatikleştirilmesiyle yılda 14.000 ABD doları tutarında işgücü tasarrufu potansiyeline sahiptir. Ancak bu miktar, bir bilgisayarlı görüş sisteminin geliştirilmesi, dağıtılması ve bakımının maliyetinden “çok daha az” olduğundan, görevi otomatikleştirmek ekonomik olmayacaktır.

Araştırmacılar ayrıca, OpenAI’nin sattığı modeller gibi, belirli ihtiyaçlara göre ince ayar yapılabilen ve sıfırdan oluşturulması gerekmeyen, kendi kendine barındırılan, self servis yapay zeka sistemlerini de değerlendirdi. Sonuç hala geçerliydi. Araştırmacılar, sistemin maliyeti yalnızca 1000 dolar olsa bile, işletmenin otomasyona geçmesinin ekonomik açıdan mantıklı olmayacağı sonucuna vardı.

Raporda, “Bilgisayarlı görmenin etkisini yalnızca görme görevleri kapsamında ele alsak bile, iş kaybı oranının halihazırda ekonomide yaşananlardan daha düşük olduğunu görüyoruz” denildi. “Maliyetlerde yıllık %20’lik hızlı düşüşler olsa bile Bilgisayarla görme görevlerinin firmalar için ekonomik açıdan verimli hale gelmesi hala onlarca yıl alacaktır.”

Bu tür görevlerin çoğu, otomasyon için çekici hedefler değildir çünkü bunların yapay zeka ile değiştirilmesi çok maliyetlidir. Thompson Information Security Media Group’a, pek çok şirketin bu görevleri otomatikleştirecek bir sistem oluşturma ve dağıtma maliyetini haklı çıkaracak kritik sayıda çalışandan yoksun olduğunu söyledi.

Raporda, bilgisayarların görüntülerden, videolardan ve diğer girdilerden bilgi elde etmesine yardımcı olan bir yapay zeka alanı olan bilgisayarlı görmenin maliyet-fayda oranının, çalışanların yalnızca %23’ünün etkili bir şekilde yapay zeka tarafından desteklenmesine olanak sağladığı belirtiliyor.

Üretkenlik Enstitüsü araştırmacısı ve raporun ortak yazarı Martin Fleming, yapay zeka sistemlerinin geniş ölçekte devreye alınması durumunda uygun maliyetli olacağını söyledi. “Tek sistemler tüm sektörlerde veya ekonominin tamamında kullanılabildiğinde çoğu sistemin dağıtımı uygun maliyetlidir. Geniş ölçekte dağıtım gereklidir.” Sistemin yalnızca bireysel bir firma düzeyinde uygulanabilir olması durumunda, yapay zeka vizyon modeliyle değiştirilebilecek görevlerin yalnızca dörtte birinin otomatikleştirilmesinin ekonomik olacağını söyledi.

Fleming, yapay zeka modellerinin maliyet etkinliğinin teknolojinin yaygınlaşmasında büyük olasılıkla önemli bir rol oynayacağını söyledi. Zamanla, yapay zeka sistemlerinin maliyetindeki veya bunların devreye alındığı ölçekteki değişiklikler, otomasyonu artırma potansiyeline sahiptir. Ölçek, uygulamalara odaklanan büyük firmalar tarafından veya yapay zekanın bir hizmet olarak oluşturulması yoluyla elde edilebileceğini söyledi.

Fleming, yapay zekanın bir hizmet olarak sunulmasıyla sistem geliştirme maliyetlerinin, sistemin birçok firmaya dağıtılmasıyla amorti edilebileceğini ve bunun da daha birçok uygulamayı ekonomik açıdan cazip hale getirebileceğini söyledi. “Ancak böylesine derin bir endüstri dönüşümü, muhtemelen şirketler arasında veri paylaşımını mümkün kılacak endüstri işbirliklerini veya politika girişimlerini gerektirecektir.”

“Hızlı, AI odaklı iş değiştirme hakkında sıklıkla söylenenlerin aksine, değişim çok daha yavaş gerçekleşecek ve çoğu durumda hiç gerçekleşmeyecek.”

Bu, iş piyasasının duracağı anlamına gelmiyor. Fleming, “Bütün işler değişecek” dedi. “İşlerini yeniden tasarlamaya, yeni beceriler öğrenmeye ve yeni çalışma yolları bulmaya istekli işçiler başarılı olacak. Pandemi sonrası dönemde, işçilerin neredeyse dörtte üçünün iş değiştirdiğini zaten gördük. İşgücü piyasasında önemli bir dönüşüm halihazırda sürüyor” “

Çalışma, yapay zekanın yepyeni işler yaratabileceği veya insan emeğini değiştirmek yerine artırabileceği durumları dikkate almıyor. Thompson, “Ekonomi üzerinde çok farklı etkileri olması muhtemel olan görev genişletmeyi de içerecek şekilde yapay zekanın iş otomasyonu üzerindeki etkisini ayırmanın önemli olduğunu görüyoruz” dedi.

Yapay zekanın ekonomi için bir tehdit olmadığına dair bir anlatıdan potansiyel olarak faydalanabilecek olan MIT-IBM Watson Yapay Zeka Laboratuvarı, çalışmayı finanse etti. Thompson, araştırmacıların “sonuçları şekillendirmek için herhangi bir baskı yaşamadıklarını ve hatta IBM’in ne tür bir sonuç isteyeceğinin bile net olmadığını. Dolayısıyla birlikte yaptığımız çalışmaları bir çatışma olarak deneyimlemedik” dedi.





Source link