人工智能会抢走我们的工作吗?如果你听硅谷高管谈论当今尖端人工智能系统的能力，你可能会认为答案是“是的，而且很快就会”。

　　但麻省理工学院研究人员发表的一篇新论文表明，劳动力中的自动化可能比你想象的要慢。

　　麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的研究人员不仅研究了人工智能是否能够完成一项任务，还研究了在更广泛的劳动力市场背景下，企业取代人类执行这些任务是否具有经济意义。

　　他们发现，虽然计算机视觉人工智能今天能够自动化占美国经济(不包括农业)工人工资1.6%的任务，但以今天的成本计算，只有23%的工资(占整个经济的0.4%)对公司来说，自动化而不是支付人类工人的成本更低。作者写道:“总的来说，我们的研究结果表明，人工智能的工作取代将是实质性的，但也是渐进的，因此(政府)有政策和再培训的空间来减轻失业的影响。”

　　分析医院诊断设备的图像，或检查托盘以确保它们包含正确的物品等任务，在论文中被作为当今人工智能可以实现的“视觉任务”的例子。但作者认为，像这样的任务往往是如此分散，自动化它们是不经济的。

　　该研究的主要作者尼尔·汤普森在接受《时代》杂志采访时表示:“尽管有一些变化即将到来，但我们也需要一些时间来适应它。”“它不会发生得太快，以至于一切都立刻陷入混乱。”

　　除非是这样。这项研究只关注能够识别和分类图像和视频中的物体的计算机视觉人工智能系统，而不是像OpenAI的GPT-4这样的多模态大型语言模型这样更灵活的系统。OpenAI最近的一项研究估计，19%的美国员工可以看到50%的工作任务受到GPT-4级系统的“影响”——这一估计远远高于麻省理工学院研究人员的研究，该研究仅关注计算机视觉。对于人工智能时代的经济来说，一个至关重要的问题是，麻省理工学院的研究结果是否适用于更“通用”的人工智能工具——那些有望将大多数可以在电脑屏幕后面完成的认知劳动形式自动化的工具。

　　麻省理工学院的研究人员发现，对于公司来说，“微调”计算机视觉系统以使其适合特定的专业任务是非常昂贵的。虽然这种投资对大公司来说可能具有经济意义，但对于一个小公司来说，它通常并不便宜，因为它可以简单地留住一名已经很好地完成任务的训练有素的工人。根据麻省理工学院的论文，这种动态是一个关键原因，即并非所有人工智能今天能够完成的任务在经济上都是可行的，可以取代人类。(这篇提交给《管理科学》(Management Science)杂志的论文尚未经过同行评议。)

　　但目前还不清楚这种动态是否会延续到语言任务中。例如，为了“微调”计算机视觉模型，使其能够区分特定类型的药瓶，准确率达到99.9%，你需要收集大量不同药物的标记图像，这可能是一个昂贵而繁琐的过程(即使在贫困国家的低工资工人被征召来以低廉的价格完成这项工作)。然后，你将不得不支付巨大的计算成本，在庞大的数据存储上微调人工智能模型。

　　另一方面，调整一个先进的语言模型来执行一个特定的任务，可以简单地给它一个详细的书面规则列表。OpenAI去年8月的一项研究发现，GPT-4在使用详细的政策文件和几个标记示例进行微调后，能够有效地执行数字平台上的内容审核任务。这些发现表明，与计算机视觉模型相比，大型语言模型可以更快、更便宜地应用于广泛的经济任务。

　　GPT-4的微调仍然处于有限的测试模式，因为OpenAI正在努力减轻这种可定制性可能带来的重大安全挑战。但随着OpenAI及其竞争对手开始允许客户对他们最先进的模型进行微调，经济可能会开始看到自动化水平或增强，其发展速度比麻省理工学院的研究预测的要快。

　　“定制大型语言模型可能比定制计算机视觉系统更容易，这当然是合理的，这可能会导致经济中更多的采用，”汤普森告诉时代周刊。但是，“只要需要一个小的工程团队将系统集成到公司的工作流程中，成本仍然是有限的。”