Badanie przeprowadzono wykorzystując komputerową symulację amerykańskiego rynku pracy stworzoną przez MIT i Oak Ridge National Laboratory (ORNL) – instytucję badawczą Departamentu Energii Stanów Zjednoczonych. Zespół badawczy wyjaśnia, że zdecydowano się na tę metodę, ponieważ tradycyjne mierniki nie są w stanie uchwycić zmian zachodzących na tym rynku w związku z możliwościami, jakie daje AI. Nie są też w stanie przewidzieć tych zmian.
Czytaj więcej
Już czas na nowy Test Turinga, w którym to AI samodzielnie będzie musiała prowadzić rentowny bizn...
„Sztuczna inteligencja (AI) przekształca amerykański rynek pracy o wartości ponad 9,4 biliona dolarów, wywołując kaskadowe efekty, które wykraczają daleko poza widoczne sektory technologiczne. Kiedy AI automatyzuje kontrolę jakości w zakładach motoryzacyjnych, konsekwencje tego rozprzestrzeniają się na sieci logistyczne, łańcuchy dostaw i lokalne usługi. Jednak tradycyjne mierniki siły roboczej nie są w stanie uchwycić tych falowych efektów: mierzą one wyniki zatrudnienia po wystąpieniu zakłócenia, a nie tam, gdzie możliwości AI nakładają się na umiejętności ludzkie, zanim krystalizuje się wdrożenie” – czytamy w materiale „The Iceberg Index: Measuring Workforce Exposure in the AI Economy”.
Wirtualna symulacja rynku pracy
Badacze wskazują, że Projekt Iceberg wypełnia tę lukę, wykorzystując Modele Dużych Populacji (Large Population Models) do symulacji rynku pracy w relacji człowiek–AI. W sumie w ramach symulacji stworzono wirtualne odpowiedniki 151 mln pracowników wchodzących w interakcje z różnymi narzędziami AI.
Na potrzeby badania stworzono również Iceberg Index bazujący na umiejętnościach niezbędnych do wykonywania danej pracy. Indeks mierzy wartość wynagrodzenia za umiejętności (zadania), jakie systemy AI mogą wykonywać w ramach każdego zawodu. Indeks odzwierciedla narażenie techniczne, czyli miejsca, w których AI może wykonywać zadania niezbędne w danym miejscu pracy.
