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J-GLOBAL ID：202002253812929513   整理番号：20A2719125

極端な労働変位の予測:AI開業医の調査【JST・京大機械翻訳】

Forecasting extreme labor displacement: A survey of AI practitioners

著者 (3件)： Gruetzemacher Ross (Department of Systems and Technology, Harbert College of Business, Auburn University, 405 W Magnolia Ave, Auburn 36849, AL, United States) ,  Paradice David (Department of Systems and Technology, Harbert College of Business, Auburn University, 405 W Magnolia Ave, Auburn 36849, AL, United States) ,  Lee Kang Bok (Department of Systems and Technology, Harbert College of Business, Auburn University, 405 W Magnolia Ave, Auburn 36849, AL, United States)
資料名： Technological Forecasting and Social Change  (Technological Forecasting and Social Change)
巻： 161  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0572B  ISSN： 0040-1625  CODEN： TFSCB3  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 労働災害AIは,近い将来,社会の重要な側面を変換する可能性を有するが,以前の研究は,結果として得られる極端な労働変位シナリオの可能性を無視してきた。この検討のため,著者らは,近から中期のAI労働変位ならびに5つのより極端な労働災害のAIシナリオについて,2018年に3つのAI会議の調査を調査した。開業医は,現在,人間が現在払われているタスクの22%の中央値が,既存のAIで自動化できることを示した。彼らは,この数字を5年で40%,および10年で60%まで上昇させる。中央値予測により,AIシステムの50%確率が,ヒトタスクの90%を自動化し,50年にヒトタスクの99%を自動化できることを示した。異なる会議で調査された実践者は,この10年間,AI労働変位に対して類似の予測を有したが,ヒトレベルのAI会議の意図は,より極端な労働災害AIシナリオに対して,有意に短く,より精密な予測を有した。興味深いことに,自動化されたヒトタスクの90%と99%の10%確率の中央値予測は,それぞれ10年と15年であった。将来の研究者の将来は,極端な労働災害AIシナリオのこれらの比較的高い尤度をより注意深く考慮する必要があると結論した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *自動化 ,  ヒト ,  労働災害 ,  人工知能システム
準シソーラス用語： *開業医 ,  尤度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 人工知能 ,  AI ,  AI労働変位

分類 (2件)： 産業経済  (KA02000Y) ,  環境問題  (SA01020V)

タイトルに関連する用語 (6件)： 労働 ,  変位 ,  予測 ,  AI ,  開業医 ,  調査