Учёные: почему ИИ не отнимет вашу работу? Экономика против автоматизации

Учёные из Массачусетского технологического института взялись за сухие цифры. Они проанализировали, насколько экономически оправдано использовать ИИ, в частности компьютерное зрение, для автоматизации задач. Результат удивил: сегодня автоматизировать с выгодой можно лишь около 23% работы, где критически важно зрение. Это значит, что роботизировать человека имеет смысл лишь в четверти случаев. А это огромный пласт профессий — от строителей и лесорубов до дизайнеров и реставраторов.

ИИ выходит на рынок труда

Компьютерное зрение — давно изученная технология, по ней есть масса данных. А вот с большими языковыми моделями вроде GPT всё сложнее: они меняются стремительно, и оценить их реальную экономику пока трудно. Однако опыт с «зрячими» алгоритмами даёт нам подсказку, куда всё движется.

Исследователи полагают, что главный тренд — это «ИИ как услуга». Затраты на разработку и внедрение будут падать, а сами решения станут доступны по подписке, избавляя компании от необходимости создавать дорогущую инфраструктуру с нуля. Дешевле сервис — быстрее внедрение. Если же цена останется высокой, то и массовой замены людей не случится. Неужели нас спасёт обычная бухгалтерия?

«Последствия такого сдвига колоссальны, — говорит соавтор работы Нейл Томпсон. — Это демократизирует доступ к ИИ, позволив малым компаниям использовать передовые технологии без гигантских вложений. Мы увидим рождение целого нового сектора услуг».

Мартин Флеминг проводит историческую параллель: «Двадцать лет назад полупроводниковая отрасль разделила проектирование и производство, отдав последнее на аутсорсинг. Это стало новой нормой. Теперь то же самое произойдёт с ИИ: появятся компании, которые будут предоставлять „интеллект“ как сервис, а другие — адаптировать его под конкретные нужды».

Приведёт ли это к тотальному увольнению? Скорее, к перераспределению ролей. Возникнет спрос на специалистов по «прикладному ИИ» — тех, кто сможет наладить это сотрудничество между технологией и бизнесом.

Новые бизнес-модели

Они уже здесь. Например, ювелиры используют алгоритм от компании NavTech, который по фотографии оценивает качество бриллиантов. Раньше для этого требовался дорогой эксперт-консультант. Теперь же оценка стала доступнее, а её точность даже выросла.

Другой пример — Nvidia создала платформу для беспилотных автомобилей, которая постоянно обновляется «по воздуху», как операционная система. Производителям машин больше не нужно с нуля разрабатывать системы обработки изображений или прокладки маршрута — они просто пользуются готовым сервисом. Разве это не будущее?

Нас всех уволят или пока нет?

Антонен Берго, доцент бизнес-школы HEC Paris, дал работе коллег точную оценку: «Большинство прогнозов исходят из простой логики: если работу можно автоматизировать, её автоматизируют. Но авторы этого исследования посчитали реальные затраты — от установки системы до её обслуживания. И оказалось, что даже если ИИ работает не хуже человека, во многих случаях его эксплуатация будет непомерно дорогой».

Вывод обнадёживает: риск автоматизации для рынка труда гораздо ниже, чем пугают самые смелые прогнозы.

Берго также напоминает о парадоксе Солоу: в 1980-х гигантские инвестиции в компьютеры не привели к росту производительности — экономика США, наоборот, замедлилась. Не повторится ли эта история с искусственным интеллектом? Вполне возможно, что мы снова переоцениваем скорость реальных изменений.