CMU, Pitt는 인공 지능의 인력에 미치는 영향을 연구하기 위해 다른 대학에 가입

Carnegie Mellon University와 피츠버그 대학교와 관련된 새로운 연구 프로젝트는 인공 지능에 대한 우려와 직업에 대한 진정한 영향 사이의 격차를 해소하는 것을 목표로합니다.

일부 기술 CEO는 AI가 곧 인력의 큰 무리를 대체 할 수 있다고 대담한 주장을했습니다.

그러나 지금까지 AI 소프트웨어와 작업 손실 사이의 연결을 이끌어 내기가 어려웠습니다.

Carnegie Mellon, Pitt, MIT 등의 협력 연구는 AI가 채택되는 위치, AI가 작업장에 소개 될 때 근로자가 어떻게 요금을 지원하는지, 근로자 지원에 가장 적합한 정책 및 AI 중심 변경을 추적 할 수있는 방법을 살펴보기위한 4 가지 프로젝트로 구성됩니다.

인공 지능은 검색 엔진 및 전사에서 코드 작성 또는 사진 생성에 이르기까지 다양한 작업을 수행하는 기술을 말합니다.

이 프로젝트의 공동 선수 인 CMU 교수 인 Christophe Commemale은 회사가 어떤 형태의 AI와 고용 패턴을 채택했는지 살펴볼 것입니다.

“그 입양의 본질은 AI가 노동자를 대체 할 것인지, 또는 업무의 질을 향상시키는 지 여부에 대한 결과를 가져 왔으며, 이는 고용과 임금에 영향을 미칠 것”이라고 그는 말했다.

Pitt의 컴퓨팅 및 정보 학교의 조교수 인 Morgan Frank는 미국 직무 중단을위한 전망대를 만들 수있는 팀을 이끌고 있습니다.

프랭크는 총 실업률을 보면서 변화를 일으키는 원인을 알기가 어렵다고 말했다. 그의 팀은 50 개 주의 실업 보험 프로그램의 데이터를 수집하여 분석하여 일자리가 어디서 손실되는지, 어떤 부문에서 어떤 부문에서 있는지 확인할 것입니다.

프랭크는 이런 종류의 세분화 된 데이터를 통해 AI 또는 기타 교대 근무가 일자리 손실에 책임이 있는지 물어볼 수있을 것이라고 말했다.

프랭크는“AI 또는 다른 일 때문에 총 실업률이 증가했다고 말하기는 어렵다”고 말했다. “통계를 부문이나 실제 직책으로 분리 할 수있게되면 우리에게 큰 이점이 있습니다.”

University of California에 제휴 한 California Policy Lab은 AI에 노출 된 사람들이 직종 사이를 어떻게 이동하는지 연구 할 것입니다.

Combemale은“어떤 직업이 노출 된 지 이해하는 것뿐만 아니라 출구 옵션이 무엇인지 이해하는 것도 마찬가지로 중요합니다.

그는 출구 옵션이 생산성 향상으로 인한 프로모션과 같이 긍정적일 수 있다고 지적했다. 또한 다른 분야로의 측면 이동이나 임금 감소를 포함 할 수 있습니다.

미국 상공 회의소가 이끄는 네 번째 프로젝트는 인력 변화가 발생할 때와보고 된 시점 사이의 지연 시간을 줄이기위한 새로운 데이터 접근법을 구축하려고합니다.

2 년간의 연구는 Alfred P. Sloan Foundation의 보조금으로 자금을 지원합니다.

“나는 우리가 모든 답을 얻을 것이라고 생각하지는 않지만, 2 년이 지난 후에 무슨 일이 일어나고 있는지 추적하기 위해 훨씬 더 나은 도구를 갖게 될 것이라고 생각합니다. 그리고 이러한 기술 충격의 일부를 약간 볼 수 있기를 바랍니다.