随着人工智能技术的飞速发展，人们对工作安全性的担忧也逐渐升温。然而，麻省理工学院（MIT）的一项新研究表明，目前部署这项技术的成本可能使得雇主更倾向于保留现有员工，至少在当前情况下是这样。
通常人们考虑到AI替代工作时，更多关注技术在执行人类任务方面的表现。然而，MIT的这项名为“Beyond AI Exposure”的研究采用了不同的视角，着重考虑了一个被忽视的因素——成本。
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在这项研究中，五名研究人员首先调查了工人，了解了自动化系统所需的性能。然后，他们建模了建立这样一个模型的成本，最后，他们评估了AI采用是否具有经济吸引力。需要注意的是，该研究专注于计算机视觉可以自动化的任务，即视觉任务，如检查质量。
从经济角度估计任务自动化是未来角色将会如何发展的良好指标，因为实施这些复杂的AI模型的成本很高，公司只对能够获得投资回报的技术感兴趣。
为了解释为什么考虑成本如此重要，研究举例说明了一个小面包店可能正在考虑使用计算机视觉自动化检查其原材料质量的情况。
由于这项任务本身仅占面包师傅职责的6%，一个年薪48，000美元的小面包店可以在自动化任务上节省高达14，000美元。然而，部署计算机视觉的成本远高于他们将节省的费用，因此即使技术可用，自动化任务在财务上并不划算。
研究指出:“我们发现仅有23%的工人报酬‘受到’AI计算机视觉影响的情况下，对公司自动化是经济可行的，这是由于AI系统的高前期成本。”
此外，由于部署一个只能在公司层面使用的单一系统的成本效益，77%的视觉任务不值得自动化。
研究承认，随着技术的不断发展，部署该技术的成本将减少。然而，即使每年成本减少20%，对于大多数公司来说，使用计算机视觉仍需要数十年才能变得经济可行。
尽管这项研究未考虑其他AI用途，如文本生成，但研究人员设想他们的框架可以用于研究计算机视觉以外的其他领域。