Antropikong Meta-Analisis: Ang Pagsasanay Muli ng Manggagawa ay Naghahatid ng Katamtamang Kita, Malamang na Hindi Sapat para sa Mass AI Displacement
Sa madaling sabi
Ulat na antropiko: ang muling pagsasanay ng mga manggagawa ay nagbubunga ng katamtamang mga natamo, malamang na hindi sapat para sa pagpapalit ng AI; ang mga programa ng sektor ay mas mahusay ngunit lumalaban sa pagkopya.
Kumpanya ng pananaliksik sa AI Antropiko ay naglathala ng isang komprehensibong ulat na nagpapahiwatig na ang mga programa sa muling pagsasanay ng mga manggagawa ay nagbubunga ng makabuluhan ngunit katamtamang mga benepisyong pang-ekonomiya, mga natuklasan na may malaking kahalagahan habang sinisikap ng mga tagagawa ng patakaran na pagaanin ang mga potensyal na pagkagambala sa merkado ng paggawa na dulot ng AI.
Sa pakikipagtulungan ng independiyenteng mananaliksik na si David Roodman at Maxim Massenkoff ng Anthropic, ang ulat ay nagpapakita ng isang bagong meta-analysis na pinabilis ng AI kung saan kinuha ng modelong Claude ng kumpanya ang karamihan sa pinagbabatayan na datos at isinulat ang lahat ng analytical code. Gamit ang 56 na randomized controlled trials na isinagawa sa Estados Unidos mula noong 1970s, kasama ang mga ebidensyang eksperimental mula sa Europa, ang pagsusuri ay nag-aalok ng isa sa mga pinaka-sistematikong pagtatasa hanggang sa kasalukuyan ng mga inisyatibo sa pagsasanay ng gobyerno at mga non-profit na organisasyon.
Sa karaniwan, ang mga programa ay nagbubunga ng positibo ngunit limitadong mga epekto. Para sa bawat taong inaalok ng training slot, ang trabaho ay tumataas ng humigit-kumulang dalawa hanggang tatlong porsyento at ang taunang kita ay tumataas ng humigit-kumulang $1,000, na sinusukat laban sa average na gastos bawat kalahok na humigit-kumulang $13,000. Mula sa pananaw sa pananalapi, ang mga pamahalaan ay bumabawi ng mahigit kalahati ng paggasta na iyon sa pamamagitan ng karagdagang kita sa buwis at pinababang mga pagbabayad ng benepisyo ng publiko, ibig sabihin ang mga interbensyon ay halos bumabalik sa kabuuan.
Inilalahad ng ulat ang mga natuklasang ito sa loob ng mas malawak na adyenda ng Anthropic sa Economic Research, na sumusubaybay sa pagkalat ng AI sa iba't ibang trabaho at industriya. Bagama't nananatiling pinakasikat na tugon sa patakaran ang retraining sa mga teknolohikal na kawalan ng trabaho sa mga pampubliko at ekspertong survey, nagbabala ang mga may-akda na ang makasaysayang pagganap ay nagmumungkahi na ang kasalukuyang mga arkitektura ng programa ay malamang na hindi sapat kung ang advanced automation ay magpapaalis sa mga manggagawa sa malaking saklaw.
Mga Programa ng Sektor at ang Hamon ng Replikasyon
Isang kapansin-pansing eksepsiyon sa katamtamang mga average ang lumilitaw mula sa isang maliit na kumpol ng mga "programa ng sektor"—mga inisyatibo na masinsinang nakikipagtulungan sa mga employer sa mga industriyang mataas ang demand upang salain ang mga aplikante, magdisenyo ng mga kurikulum na partikular sa trabaho, at direktang ilagay ang mga nagtapos sa mga trabaho. Ang mga programang tulad ng Year Up at Per Scholas ay nagpataas ng kita ng mga kalahok nang ilang beses na mas malaki kaysa sa mean, na epektibong gumagana bilang mga tagapamagitan sa merkado ng paggawa na tumutugma sa mga hindi napapansing talento sa mga employer na handang mangako sa pagkuha ng mga pipeline.
Gayunpaman, binibigyang-diin ng ulat na ang mga tagumpay na ito ay napatunayang mahirap ulitin. Ang mga kopya ng mga nangungunang modelo na may mataas na katapatan ay kadalasang nabibigo sa mga bagong lugar, na nagmumungkahi na ang pagiging epektibo ay nakasalalay sa mga marupok at partikular sa konteksto na mga salik kabilang ang malalalim na lokal na ugnayan, mga proseso ng pagpasok na lubos na pumipili na sumasala sa mahigit 80 porsyento ng mga aplikante, at ang kapanahunan ng organisasyon na nabuo sa paglipas ng mga taon.
Dahil ang karamihan sa mga pinag-aralang programa ay naka-target sa mga indibidwal na mababa ang kita o may kaunting trabaho sa halip na mga manggagawang white-collar na nasa kalagitnaan ng kanilang karera na maaaring mangailangan ng mga taon ng reskilling, napagpasyahan ng mga may-akda na ang umiiral na imprastraktura ng retraining ay hindi gaanong naaayon sa isang senaryo ng malawakang pag-alis ng AI. Ang kanilang pangunahing rekomendasyon ay ang agad na mamuhunan sa pagpapakita, pagsusuri, at pagpapalawak ng mga pinaka-maaasahan na modelo bago pa man magkaroon ng anumang krisis.
Partikular, iminumungkahi nila ang mabilis na pagpapalawak ng isang programa para sa nangungunang sektor para sa isang mahusay nadefiisang pangkat ng mga manggagawa habang mahigpit na sinusukat ang mga resulta ng trabaho at kita. Ang Economic Futures Research Fund ng Anthropic ay nakaposisyon upang suportahan ang mga naturang imbestigasyon, na sumasalamin sa lumalaking pinagkaisahan na ang pag-unawa sa mga limitasyon ng muling pagsasanay ay mahalaga sa paghahanda para sa isang panahon ng mabilis na automation.
Pagtanggi sa pananagutan
Sa linya na may Mga alituntunin ng Trust Project, pakitandaan na ang impormasyong ibinigay sa pahinang ito ay hindi nilayon at hindi dapat bigyang-kahulugan bilang legal, buwis, pamumuhunan, pananalapi, o anumang iba pang paraan ng payo. Mahalagang mamuhunan lamang kung ano ang maaari mong mawala at humingi ng independiyenteng payo sa pananalapi kung mayroon kang anumang mga pagdududa. Para sa karagdagang impormasyon, iminumungkahi naming sumangguni sa mga tuntunin at kundisyon pati na rin sa mga pahina ng tulong at suporta na ibinigay ng nagbigay o advertiser. MetaversePost ay nakatuon sa tumpak, walang pinapanigan na pag-uulat, ngunit ang mga kondisyon ng merkado ay maaaring magbago nang walang abiso.
Tungkol sa Ang May-akda
Alisa, isang dedikadong mamamahayag sa MPost, ay dalubhasa sa crypto, AI, mga pamumuhunan, at sa malawak na larangan ng Web3. Sa isang matalas na mata para sa mga umuusbong na uso at teknolohiya, naghahatid siya ng komprehensibong saklaw upang ipaalam at hikayatin ang mga mambabasa sa patuloy na umuusbong na tanawin ng digital finance.
Mas marami pang artikulo
Alisa, isang dedikadong mamamahayag sa MPost, ay dalubhasa sa crypto, AI, mga pamumuhunan, at sa malawak na larangan ng Web3. Sa isang matalas na mata para sa mga umuusbong na uso at teknolohiya, naghahatid siya ng komprehensibong saklaw upang ipaalam at hikayatin ang mga mambabasa sa patuloy na umuusbong na tanawin ng digital finance.
