Yapay zeka insan işlerini otomatikleştirecek mi ve eğer öyleyse hangi işleri ve ne zaman?
MIT’nin Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zeka Laboratuvarı’nın (CSAIL) bu sabah yayınladığı yeni araştırma çalışmasının yanıtlamaya çalıştığı üç soru bunlar.
Günümüzün yapay zeka teknolojilerinin, büyük dil modelleri gibi, gelecekte insanların geçimlerini ve tüm ekonomilerini nasıl etkileyebileceğini tahmin etmeye ve projelendirmeye yönelik pek çok girişimde bulunuldu.
Goldman Sachs tahminler Yapay zekanın önümüzdeki birkaç yıl içinde tüm işgücü piyasasının %25’ini otomatikleştirebileceğini düşünüyoruz. Binaen McKinsey’e göre 2055 yılına kadar tüm işlerin neredeyse yarısı yapay zeka odaklı olacak. Pensilvanya Üniversitesi, NYU ve Princeton’dan bir anket bulur ChatGPT tek başına işlerin yaklaşık %80’ini etkileyebilir. Ve bir rapor işe yerleştirme firması Challenger’dan Gray & Christmas, yapay zekanın çoktan binlerce işçinin yerini alıyor.
Ancak MIT araştırmacıları, çalışmalarında “göreve dayalı” karşılaştırmalar olarak nitelendirdikleri şeyin ötesine geçerek yapay zekanın belirli rolleri yerine getirmesinin ne kadar mümkün olduğunu ve işletmelerin bunu gerçekleştirme olasılığının ne kadar yüksek olduğunu değerlendirmeye çalıştı. Aslında İşçileri yapay zeka teknolojisiyle değiştirin.
MIT araştırmacıları, (bu muhabir de dahil olmak üzere) beklenenin aksine, daha önce yapay zekanın yerinden edilmesi riski altında olduğu belirlenen işlerin çoğunun, aslında en azından şu anda otomatikleştirilmesinin “ekonomik açıdan faydalı” olmadığını buldu.
MIT CSAIL’de araştırma bilimcisi ve çalışmanın ortak yazarlarından Neil Thompson’a göre, çıkarılacak en önemli sonuç, yaklaşmakta olan yapay zeka bozulmasının, bazı yorumcuların önerdiğinden daha yavaş ve daha az dramatik bir şekilde gerçekleşebileceğidir.
Thompson, TechCrunch’a bir e-posta röportajında ”Son araştırmaların çoğunda olduğu gibi, yapay zekanın görevleri otomatikleştirme konusunda önemli bir potansiyele sahip olduğunu bulduk” dedi. “Ancak bu görevlerin çoğunun henüz otomatikleştirilmesinin çekici olmadığını gösterebildik.”
Şimdi, önemli bir uyarı olarak, çalışma yalnızca gerektiren işlere baktı görsel analiz — yani bir üretim hattının sonunda ürünleri kalite açısından denetlemek gibi görevleri içeren işler. Araştırmacılar, ChatGPT ve Midjourney gibi metin ve görüntü üreten modellerin işçiler ve ekonomi üzerindeki potansiyel etkisini araştırmadı; bunu takip çalışmalarına bırakıyorlar.
Iletkenlik Bu Araştırmada araştırmacılar, bir yapay zeka sisteminin, onların işlerini tam olarak yerine koymak için görev açısından neler başarması gerektiğini anlamak amacıyla çalışanlara anket yaptı. Daha sonra tüm bunları yapabilecek bir yapay zeka sistemi oluşturmanın maliyetini modellediler ve ayrıca işletmelerin, özellikle de “tarım dışı” ABD merkezli işletmelerin, böyle bir sistemin hem ön hem de işletme masraflarını ödemeye istekli olup olmayacağını modellediler.
Araştırmanın başlarında araştırmacılar bir fırıncı örneğini veriyor.
ABD Çalışma İstatistikleri Bürosu’na göre bir fırıncı, zamanının yaklaşık %6’sını gıda kalitesini kontrol etmekle geçiriyor; bu, yapay zeka tarafından otomatikleştirilebilecek (ve halen de yapılmakta olan) bir görev. Yılda 48.000 dolar kazanan beş fırıncının çalıştığı bir fırın, gıda kalite kontrollerinin otomatikleştirilmesi durumunda 14.000 dolar tasarruf edebilir. Ancak çalışmanın tahminlerine göre, sıfırdan, sıfırdan bir yapay zeka sisteminin göreve kadar olan aşamasının maliyeti, düşük uçta, kurulum için 165.000 ABD Doları ve bakım için yıllık 122.840 ABD Doları olacaktır.
Thompson, “Görme görevlerini yerine getirmek için insanlara ödenen ücretlerin yalnızca %23’ünün yapay zeka ile otomasyona geçirilmesinin ekonomik açıdan cazip olacağını bulduk” dedi. “İnsanlar, işlerin bu kısımlarını yapmak için hala daha iyi ekonomik seçimdir.”
Şimdi, çalışma yapmak OpenAI gibi satıcılar aracılığıyla satılan, yalnızca belirli görevlere göre ince ayar yapılması gereken, sıfırdan eğitilmeyen, kendi kendine barındırılan, self servis yapay zeka sistemlerini hesaba katın. Ancak araştırmacılara göre, maliyeti 1.000 dolar kadar düşük olan bir sistemde bile, düşük maaşlı ve çoklu göreve bağımlı da olsa, bir işletmenin otomatikleştirmesi ekonomik açıdan mantıklı olmayacak pek çok iş var.
Araştırmacılar çalışmada şöyle yazıyor: “Bilgisayarlı görmenin etkisini yalnızca görme görevleri kapsamında ele alsak bile, iş kaybı oranının ekonomide halihazırda yaşananlardan daha düşük olduğunu görüyoruz.” “Maliyetlerde yıllık %20’lik hızlı düşüşler olsa bile, bilgisayarla görme görevlerinin firmalar için ekonomik açıdan verimli hale gelmesi onlarca yıl alacaktır.”
Araştırmanın, araştırmacıların da kabul ettiği bir takım sınırlamaları var. Örneğin yapay zekanın yapabileceği durumları dikkate almıyor. artırmak insan emeğinin yerini almak (örneğin bir sporcunun golf vuruşunu analiz etmek) veya daha önce var olmayan yeni görevler ve işler yaratmak (örneğin bir yapay zeka sisteminin bakımı) yerine. Üstelik bunu hesaba katmıyor Tümü GPT-4 gibi önceden eğitilmiş modellerden gelebilecek olası maliyet tasarrufları.
Araştırmacıların, çalışmanın destekçisi olan MIT-IBM Watson Yapay Zeka Laboratuvarı’nın belirli sonuçlara varma baskısını hissedip hissetmediği merak konusu. MIT-IBM Watson Yapay Zeka Laboratuvarı, yapay zekanın tehditkar olarak algılanmamasını sağlamakla ilgilenen bir şirket olan IBM’in 240 milyon dolarlık 10 yıllık hediyesi ile oluşturuldu.
Ancak araştırmacılar durumun böyle olmadığını öne sürüyor.
Thompson, “Yapay zekanın önde gelen biçimi olan derin öğrenmenin birçok görevde elde ettiği muazzam başarı ve bunun insan işlerinin otomasyonu açısından ne anlama geldiğini anlama arzusu bizi motive etti” dedi. “Politika yapıcılar için sonuçlarımız, yapay zeka iş otomasyonuna hazırlanmanın önemini güçlendirmelidir… Ancak sonuçlarımız aynı zamanda bu sürecin yıllar, hatta on yıllar alacağını ve dolayısıyla politika girişimlerinin uygulamaya konması için zaman olduğunu da ortaya koyuyor. Yapay zeka araştırmacıları ve geliştiricileri için bu çalışma, yapay zeka dağıtımlarının maliyetlerini azaltmanın ve bunların nasıl dağıtılabileceğinin kapsamını genişletmenin önemine işaret ediyor. Bunlar, yapay zekayı firmaların otomasyon için kullanmaları açısından ekonomik açıdan çekici hale getirmek açısından önemli olacaktır.”
