論文の概要: AI and Jobs: Has the Inflection Point Arrived? Evidence from an Online Labor Platform

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04180v1
• Date: Thu, 7 Dec 2023 10:06:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-08 15:31:31.720799
• Title: AI and Jobs: Has the Inflection Point Arrived? Evidence from an Online Labor Platform
• Title（参考訳）: AIとジョブ: インフレクションポイントは生まれたか? オンライン労働プラットフォームからの証拠
• Authors: Dandan Qiao, Huaxia Rui, and Qian Xiong
• Abstract要約: 人間のタスクにおける統計AIの性能を4つの要因のレンズを用いて検討する。 我々は,それぞれの職業に摂動点が存在することを示すため,競争のシンプルな経済モデルを開発する。 実証的な証拠を提供するために、私たちはまず、AIのパフォーマンスが翻訳の占有の摂動点を超えたが、Web開発の占有のためのものではないと論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.13124513975412255
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artificial intelligence (AI) refers to the ability of machines or software to mimic or even surpass human intelligence in a given cognitive task. While humans learn by both induction and deduction, the success of current AI is rooted in induction, relying on its ability to detect statistical regularities in task input -- an ability learnt from a vast amount of training data using enormous computation resources. We examine the performance of such a statistical AI in a human task through the lens of four factors, including task learnability, statistical resource, computation resource, and learning techniques, and then propose a three-phase visual framework to understand the evolving relation between AI and jobs. Based on this conceptual framework, we develop a simple economic model of competition to show the existence of an inflection point for each occupation. Before AI performance crosses the inflection point, human workers always benefit from an improvement in AI performance, but after the inflection point, human workers become worse off whenever such an improvement occurs. To offer empirical evidence, we first argue that AI performance has passed the inflection point for the occupation of translation but not for the occupation of web development. We then study how the launch of ChatGPT, which led to significant improvement of AI performance on many tasks, has affected workers in these two occupations on a large online labor platform. Consistent with the inflection point conjecture, we find that translators are negatively affected by the shock both in terms of the number of accepted jobs and the earnings from those jobs, while web developers are positively affected by the very same shock. Given the potentially large disruption of AI on employment, more studies on more occupations using data from different platforms are urgently needed.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(人工知能、AI)とは、特定の認知タスクにおいて、機械やソフトウェアが人間の知性を模倣または超える能力のこと。 人間は誘導と推論の両方で学習するが、現在のAIの成功は誘導に根ざしており、タスク入力の統計的規則性を検出する能力に依存している。 課題学習性,統計資源,計算資源,学習技術を含む4因子のレンズを用いて,人間のタスクにおけるそのような統計AIの性能を検証し,AIと仕事の関係の進化を理解するための3段階の視覚的枠組みを提案する。 この概念的枠組みに基づいて,各職業に摂動点が存在することを示すため,競争のシンプルな経済モデルを構築した。 aiのパフォーマンスが変曲点を越える前に、人間労働者は常にaiパフォーマンスの改善の恩恵を受けるが、変曲点の後、このような改善が起こると、人間労働者は悪化する。 実証的な証拠を提供するため、我々はまず、aiのパフォーマンスが翻訳の職業の転換点を越えているが、web開発の職業ではないと論じた。 そして、多くのタスクでaiのパフォーマンスが大幅に向上したchatgptのローンチが、大規模オンライン労働プラットフォームにおけるこの2つの職業の労働者に与えた影響について調査した。 インフレクションポイント予想とは対照的に、翻訳者は受理されたジョブの数とそれらのジョブからの収益の両方においてショックに負の影響を受けており、ウェブ開発者は全く同じショックに肯定的な影響を受けている。 雇用におけるAIの破壊の可能性を考えると、異なるプラットフォームのデータを使ったより多くの職業の研究が緊急に必要である。

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