A IA automatizará os trabalhos humanos e – em caso afirmativo – quais empregos e quando?
Esse é o trio de perguntas que um novo estudo do Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial do MIT (CSAIL), lançado esta manhã, tenta responder.
Tem havido muitas tentativas de extrapolar e projetar como as tecnologias de IA de hoje, como os grandes modelos de linguagem, poderão impactar os meios de subsistência das pessoas — e economias inteiras — no futuro.
Goldman Sachs estimativas que a IA poderia automatizar 25% de todo o mercado de trabalho nos próximos anos. De acordo com para a McKinsey, quase metade de todo o trabalho será conduzido pela IA até 2055. Uma pesquisa da Universidade da Pensilvânia, NYU e Princeton encontra que o ChatGPT sozinho poderia impactar cerca de 80% dos empregos. E um relatório da empresa de recolocação Challenger, Gray & Christmas sugere que a IA é já substituindo milhares de trabalhadores.
Mas no seu estudo, os investigadores do MIT procuraram ir além do que caracterizam como comparações “baseadas em tarefas” e avaliar até que ponto é viável que a IA desempenhe determinadas funções – e qual a probabilidade de as empresas o fazerem. na verdade substituir trabalhadores por tecnologia de IA.
Ao contrário do que se poderia esperar (incluindo este repórter), os investigadores do MIT descobriram que a maioria dos empregos anteriormente identificados como estando em risco de substituição da IA não são, de facto, “economicamente benéficos” para automatizar – pelo menos neste momento.
A principal conclusão, diz Neil Thompson, cientista pesquisador do MIT CSAIL e coautor do estudo, é que a próxima interrupção da IA pode acontecer de forma mais lenta – e menos dramática – do que alguns comentaristas sugerem.
“Como muitas pesquisas recentes, encontramos um potencial significativo para a IA automatizar tarefas”, disse Thompson ao TechCrunch em uma entrevista por e-mail. “Mas somos capazes de mostrar que muitas dessas tarefas ainda não são atraentes para automatizar.”
Agora, numa advertência importante, o estudo analisou apenas empregos que exigiam análise visual – isto é, trabalhos que envolvem tarefas como inspecionar a qualidade dos produtos no final de uma linha de fabricação. Os investigadores não investigaram o impacto potencial dos modelos de geração de texto e imagem, como ChatGPT e Midjourney, nos trabalhadores e na economia; eles deixam isso para estudos de acompanhamento.
Na condução esse No estudo, os investigadores entrevistaram os trabalhadores para compreender o que um sistema de IA teria de realizar, em termos de tarefas, para substituir totalmente os seus empregos. Eles então modelaram o custo de construção de um sistema de IA capaz de fazer tudo isso, e também modelaram se as empresas – especificamente empresas “não agrícolas” sediadas nos EUA – estariam dispostas a pagar as despesas iniciais e operacionais de tal sistema.
No início do estudo, os pesquisadores dão o exemplo de um padeiro.
Um padeiro gasta cerca de 6% do seu tempo verificando a qualidade dos alimentos, de acordo com o Bureau of Labor Statistics dos EUA – uma tarefa que poderia ser (e está sendo) automatizada pela IA. Uma padaria que emprega cinco padeiros que ganham US$ 48 mil por ano poderia economizar US$ 14 mil se automatizasse as verificações de qualidade dos alimentos. Mas, pelas estimativas do estudo, um sistema de IA básico e completo até a tarefa custaria US$ 165.000 para implantar e US$ 122.840 por ano para manutenção… no valor mais baixo.
“Descobrimos que apenas 23% dos salários pagos aos humanos pela realização de tarefas de visão seriam economicamente atraentes para automatizar com IA”, disse Thompson. “Os seres humanos ainda são a melhor escolha económica para realizar estas partes do trabalho.”
Agora, o estudo faz conta para sistemas de IA auto-hospedados e de autoatendimento vendidos por fornecedores como OpenAI, que só precisam ser ajustados para tarefas específicas – e não treinados desde o início. Mas, de acordo com os investigadores, mesmo com um sistema que custa apenas 1.000 dólares, há muitos empregos – embora de baixos salários e dependentes de multitarefas – que não fariam sentido económico para uma empresa automatizar.
“Mesmo se considerarmos o impacto da visão computacional apenas nas tarefas de visão, descobrimos que a taxa de perda de emprego é inferior à já registada na economia”, escrevem os investigadores no estudo. “Mesmo com rápidas reduções de custos de 20% ao ano, ainda levaria décadas para que as tarefas de visão computacional se tornassem economicamente eficientes para as empresas.”
O estudo tem uma série de limitações, que os pesquisadores – para seu crédito – admitem. Por exemplo, não considera casos em que a IA pode aumentar em vez de substituir o trabalho humano (por exemplo, analisar a tacada de golfe de um atleta) ou criar novas tarefas e empregos (por exemplo, manter um sistema de IA) que não existiam antes. Além disso, não leva em conta todos as possíveis economias de custos que podem advir de modelos pré-treinados como o GPT-4.
É de se perguntar se os pesquisadores podem ter sentido pressão para chegar a certas conclusões por parte do patrocinador do estudo, o MIT-IBM Watson AI Lab. O MIT-IBM Watson AI Lab foi criado com uma doação de 10 anos de US$ 240 milhões da IBM, uma empresa com interesse em garantir que a IA seja percebida como não ameaçadora.
Mas os pesquisadores afirmam que não é esse o caso.
“Fomos motivados pelo enorme sucesso da aprendizagem profunda, a principal forma de IA, em muitas tarefas e pelo desejo de compreender o que isso significaria para a automação dos empregos humanos”, disse Thompson. “Para os decisores políticos, os nossos resultados devem reforçar a importância da preparação para a automatização do trabalho através da IA… Mas os nossos resultados também revelam que este processo levará anos, ou mesmo décadas, a desenrolar-se e, portanto, há tempo para que as iniciativas políticas sejam postas em prática. Para investigadores e programadores de IA, este trabalho aponta para a importância de diminuir os custos das implementações de IA e de aumentar o âmbito da sua implementação. Isso será importante para tornar a IA economicamente atraente para as empresas usarem na automação.”
