L'impact de l'IA sur la main-d'œuvre : la supervision humaine reste essentielle, déclare un officiel de la Maison Blanche
Résumé de l'IA
Selon Cointelegraph, le czar de l'IA et des cryptomonnaies de la Maison Blanche, David Sacks, a abordé les préoccupations concernant l'intelligence artificielle pouvant potentiellement éliminer de nombreux emplois, en soulignant que l'IA nécessite toujours une supervision humaine significative pour fournir une valeur commerciale tangible. Ses remarques font suite à une étude de Microsoft identifiant 40 rôles professionnels les plus susceptibles d'être remplacés par l'IA, y compris des postes dans le secteur des cryptomonnaies.
Sacks soutient que le récit entourant les pertes d'emplois induites par l'IA est exagéré. Dans un post récent sur X, il a souligné que l'IA nécessite des incitations et des vérifications humaines pour contribuer efficacement aux opérations commerciales. Il a décrit le rôle de l'IA comme étant de gérer des tâches intermédiaires, tandis que les humains supervisent des processus globaux. L'étude de recherche de Microsoft a identifié des rôles basés sur la connaissance tels que les analystes de nouvelles, les reporters, les journalistes et les rédacteurs techniques comme particulièrement vulnérables aux avancées de l'IA, avec des postes similaires existant dans l'industrie des cryptomonnaies. Les représentants du service client se classaient également parmi les plus élevés sur la liste.
L'étude a impliqué l'analyse de 200 000 discussions anonymisées de Microsoft Bing Copilot pour examiner les applications réelles de l'IA, révélant son utilisation prédominante dans la collecte d'informations, la rédaction, le conseil et l'enseignement. Les chercheurs ont ensuite évalué la compétence de l'IA à exécuter des tâches spécifiques pour déterminer un "score d'applicabilité de l'IA" pour divers rôles. Les postes de reporting et de rédaction ont obtenu des scores entre 0,38 et 0,39, tandis que les rôles basés sur les données comme les analystes de recherche de marché et les scientifiques des données ont obtenu des scores plus bas, entre 0,35 et 0,36.
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