Penelitian yang dilakukan oleh Laboratorium Ilmu Komputer dan Kecerdasan Buatan MIT (Massachusetts Institute of Technology) mengeksplorasi potensi AI dalam menggantikan pekerjaan manusia, dengan fokus pada computer vision (CV), cabang AI yang berkaitan dengan pemrosesan dan analisis data visual.

Studi ini menilai kemampuan AI untuk melakukan tugas-tugas dan menganalisis kelayakan ekonomi penggantian tenaga kerja manusia di berbagai sektor. Meskipun belum melalui tinjauan rekam jejak oleh rekan sejawat, namun data penelitian ini tersedia di sini.

Hasil utama menunjukkan bahwa sementara AI mampu mengotomatisasi tugas-tugas yang mencakup 1.6% dari upah pekerja AS (tidak termasuk sektor pertanian), hanya secara ekonomis layak untuk menggantikan sekitar 23% dari upah tersebut dengan AI. Hal ini hanya menyumbang sebesar 0.4% dari ekonomi AS secara keseluruhan.

Meskipun AI mampu menggantikan pekerjaan, tidak menjamin bahwa hal tersebut akan lebih murah atau lebih efektif. Penulis studi ini menyatakan, "Secara keseluruhan, temuan kami menunjukkan bahwa penggantian pekerjaan oleh AI akan signifikan, namun juga bertahap—oleh karena itu ada ruang bagi kebijakan dan pelatihan ulang [dari pemerintah] untuk mengurangi dampak pengangguran."

Peneliti lebih lanjut memproyeksikan bahwa hanya 3% dari tugas-tugas yang "dibantu visi" dapat diotomatisasi secara efektif dari segi biaya saat ini, namun angka ini dapat meningkat hingga 40% pada tahun 2030 jika biaya data menurun dan akurasi meningkat.

Beberapa studi tentang penggantian pekerjaan oleh AI, yang paling terbaru dari IMF, menyiratkan bahwa hingga 40% pekerjaan di seluruh dunia dapat terganggu.

Penelitian MIT ini lebih memfokuskan pada computer vision AI dan tidak mengungkap wawasan mengenai sistem AI yang lebih fleksibel seperti GPT-4 dari OpenAI.

Sementara studi ini memperkirakan dampak AI pada pekerjaan dengan cara yang lebih konservatif, penelitian OpenAI tahun lalu menunjukkan pengaruh yang lebih luas, dengan 19% pekerja AS berpotensi melihat perubahan signifikan dalam tugas-tugas mereka di tempat kerja akibat kemajuan AI seperti GPT-4.

Biaya menyesuaikan sistem AI untuk tugas-tugas khusus menjadi hambatan yang signifikan untuk penggantian pekerjaan, sebagaimana yang dicatat dalam studi ini.

Sementara itu, penyesuaian model bahasa seperti GPT-4 untuk tugas-tugas khusus mungkin lebih sederhana dan lebih murah, menandakan potensi adopsi yang lebih luas di berbagai sektor ekonomi.

Neil Thompson, penulis utama studi ini, berkomentar kepada TIME, "Sangat mungkin bahwa menyelaraskan model bahasa besar dapat lebih mudah daripada menyelaraskan sistem computer vision dan hal ini dapat menyebabkan adopsi yang lebih besar di ekonomi."

Terdapat lapisan lain dalam hal ini, yakni AI juga memerlukan sumber daya yang intensif. CEO OpenAI, Sam Altman, baru-baru ini mengatakan bahwa teknologi ini sulit berkembang tanpa 'terobosan' dalam produksi energi.