Cómo patentes puede decirnos qué puestos de trabajo de la IA está a punto de desbaratar

Por Marca Muro, Jacob Whiton, Robert Maxim

la inteligencia Artificial (AI) sigue siendo un enigma para aquellos de nosotros preguntando acerca de sus posibles efectos sobre los trabajadores.

Big—y a menudo vagos—las reclamaciones se han hecho acerca de IA potencial para hacer cosas como mejorar la percepción (por ejemplo, en el diagnóstico médico de los exámenes), automatizar el juicio (por ejemplo, el discurso de odio de detección), y predecir resultados sociales (para la policía o de pruebas de empleo). A pesar de todo, la tecnología sigue siendo un fluido y emergentes tema, no hay una definición única y relativamente pequeño de ejemplos del mundo real de adopción para aprender. Más en particular, es muy difícil de analizar lo que el trabajo de AI puede tomar el relevo de los seres humanos cuando no hay acuerdo en qué, exactamente, se puede hacer.

Afortunadamente, un pionero por nuestro colega de la Universidad de Stanford Michael Webb cortes a través de muchas de las pretensiones subjetivas y las evaluaciones. Webb método se encuentra el solapamiento entre las descripciones de puestos de trabajo y IA nueva basada en las patentes de detalle preciso, objetivo términos de lo que AI puede o puede que pronto será capaz de hacer en el lugar de trabajo.

a partir De un grupo de 16,400 patentes, Webb compilado de 8.000 verbo-objeto de pares de palabras utilizando un lenguaje natural procesamiento del algoritmo. La siguiente tabla, que aparece en Brookings Metro del informe sobre la IA de los impactos potenciales sobre las personas y los lugares, muestra la parte superior de ocho por frecuencia.

La mesa es algo de una Piedra de Rosetta para comenzar a analizar la actual y venir de las capacidades de AI. Dado que las patentes son predicciones de futuro comercial de la pertinencia, la Webb del verbo-objeto pares de venir tan cerca como se puede llegar a la comprensión de cómo los investigadores y las empresas anticiparse a IA puede ser implementado. Y, dado que los solicitantes deben pagar trivial tasas para la presentación de patentes, estas palabras’ valor predictivo probable que supera puramente subjetivo de evaluación de expertos. En ese sentido, estos 69 verbo-objeto pares de cantidad a un número excepcionalmente bien conectado a tierra de la fuente de información acerca de lo que la IA o pronto puede hacer.

¿Qué hacen estos pares de palabras que decir acerca de la IA de las capacidades?

El verbo “reconocer” “detectar” y “determinar” sugieren una amplia variedad de AI capacidades centrado en el aumento de la humana percepción. Emparejamientos como “reconocer, cara,” “detectar, anormalidad” o “identificar, ilegalidad” punto a una relativamente sencillo conjunto de empíricos de medición o de actividades en las que la IA ha estado haciendo genuino, el rápido progreso. En este frente, AI ahora a menudo supera los humanos exactitud, ya sea por voz y reconocimiento facial o en el transporte, la medicina, o la protección de los consumidores.

en relación con este trabajo en la percepción es una serie de “control” actividades: “control de proceso”, “control de emisiones” “control de tráfico”, etc. Estas verbo-objeto pares parecen apuntar a una matriz de capacidades en el que la IA mejorada de vínculo de percepción automatizado de los comandos de control de actividades en orden automáticamente “optimizar para rendimiento”, a decir de la eficiencia energética en una planta de energía. Algunas de esta percepción y control de la labor que actualmente implica la vigilancia en seres humanos, pero parece relativamente rutina en lugar de orden superior o muy “humano”.

dicho esto, algunos de los verbo-objeto pares de hacer parecen implicar de orden superior, centrado en el humano capacidades. El verbo “determinar” “clasificar” y “predecir” son especialmente sugerentes. Cada una de estas actividades implica una forma de categorización de insumos característicos del intelecto humano. Emparejamientos como “determinar la pertinencia” y “determinar, de riesgo” o “clasificar, de datos” y “clasificar, patrón de” todos implican abstracto y conceptual de análisis, así como—sobre todo—de reconocimiento de patrones. Para que la materia, capacidades tales como la de “predecir, de rendimiento”, “predecir, el comportamiento, la” o “predecir el pronóstico” señal de que el patentado AI aplicaciones ya han comenzado a imitar de alto nivel de los procesos mentales humanos.

Mientras que la IA todavía no parece preparada para cualquier corto plazo la sustitución de todos los aspectos de la cognición humana, está empujando hacia un aspecto particular de la inteligencia: predicción, que es central para la toma de decisiones y un aspecto esencial de todos los tipos de ocupaciones. Predicción bajo condiciones de incertidumbre, como Ajay Agrawal, Joshua S. Gans, y Avi Goldfarb observar, es una amplia y desafiante aspecto de la información de muchos puestos de trabajo del sector de la salud, los negocios, la gestión, el marketing y la educación. No es de extrañar, entonces, que nuestro análisis reciente concluyó que la alta habilidad, de altos salarios de las ocupaciones serían los más afectados por el AI—ocupaciones, tales como gerentes, programadores, especialistas en la investigación de mercado, y los analistas de la gerencia. La predicción está en todas partes, pero especialmente central como uno se mueve más alto en la de cuello blanco ocupacional de la escalera.

En ese sentido, Michael Webb matriz de verbos y objetos proporciona una puesta a tierra y precisos nuevo conjunto de señales sobre el futuro del trabajo. En lugar de la rutina o la repetición de tareas, es que los trabajos que requieren de orden superior en la predicción de las decisiones que pueden ser los más expuestos a la IA. O al menos, esa es nuestra predicción.

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