Sorbetto/Getty Images
- Einige menschliche Arbeitskräfte sind vorerst immer noch billiger als KI.
- Untersuchungen des MIT ergaben, dass die Technologie zu teuer ist, um menschliche Arbeitskräfte in vielen Berufen zu ersetzen.
- Die Forscher konzentrierten sich auf Rollen, die Computer Vision nutzen könnten.
Künstliche Intelligenz ist für Ihren Job vielleicht noch nicht auf dem Vormarsch.
A neue Studie vom Massachusetts Institute of Technology (MIT) hat herausgefunden, dass die Technologie möglicherweise immer noch zu teuer ist, um einige Arbeitskräfte zu ersetzen.
Die Forscher untersuchten die Kosteneffizienz der Automatisierung von Aufgaben und konzentrierten sich dabei auf Rollen, die Computer Vision nutzen könnten – eine Art KI, die Informationen aus Bildern und Videos ableitet.
Die Studie ergab, dass knapp ein Viertel der für Sehaufgaben gezahlten Löhne eine Automatisierung wert wären. In manchen Fällen sind Arbeitnehmer dennoch wirtschaftlicher, da die Installation und der Betrieb KI-gestützter visueller Erkennungstechnologie teuer sind.
„Wir stellen fest, dass nur 23 % der Arbeitnehmerentschädigungen, die KI-Computervision ausgesetzt sind, aufgrund der hohen Vorabkosten von KI-Systemen für Unternehmen kosteneffektiv wären, wenn sie automatisiert würden“, sagten die Forscher in der Studie.
Die Studie ist einer der ersten Versuche abzuschätzen, welche Aufgaben für US-Unternehmen wirtschaftlich zu automatisieren sind. Während in anderen Untersuchungen versucht wurde, die Aufgaben und Rollen zu ermitteln, die der KI-Automatisierung am stärksten ausgesetzt sind, haben diese Studien die wirtschaftlichen Auswirkungen der Installation der Technologie weitgehend vernachlässigt.
„‚Maschinen werden unsere Arbeitsplätze stehlen‘ ist ein Gefühl, das in Zeiten des schnellen technologischen Wandels häufig zum Ausdruck kommt. Diese Angst ist mit der Schaffung großer Sprachmodelle wieder aufgetaucht“, sagten die MIT-Forscher.
Sie stellten fest, dass frühere Vorhersagen und Studien hinsichtlich des Zeitplans und des Ausmaßes der Automatisierung besonders vage waren, „weil sie die technische Machbarkeit oder Wirtschaftlichkeit von KI-Systemen nicht direkt berücksichtigen, sondern stattdessen Maße für die Ähnlichkeit zwischen Aufgaben und KI-Fähigkeiten verwenden, um die Gefährdung anzuzeigen.“