Този сайт използва бисквитки (cookies). Ако желаете можете да научите повече тук. Разбрах

CFO Статии

Машинното обучение може да има в бъдеще негативен ефект върху икономиката

Доклад показва, че макар от машинното обучение да могат да се извлекат икономически ползи, за постигането на положителни резултати са нужни повече изследвания и развитие

06 февруари 2018, 401 прочитания

Ново проучване представя три иконометрични сценария за развитието до 2030 година за пет държави – САЩ, Великобритания, Австралия, Япония и развиваща се Азия като цяло. Докладът Risks and rewards: Scenarios around the economic impact of machine learning беше представен от Economist Intelligence Unit и е изготвен по поръчка на Google. Данните в него показват, че два от сценариите предполагат по-голяма продуктивност на хората чрез подобряване на уменията им, инвестиране в технологии и достъп до данни с отворен код, а третият сценарии допуска недостатъчна политическа подкрепа за структурни промени в икономиката. 

Машинното обучение може да има в бъдеще негативен ефект върху икономиката

Резултатите показват, че макар опасенията на песимистите относно ефекта от машинното обучение, и изкуствения интелект като цяло, да са леко преувеличени, твърденията на оптимистите също не са напълно подкрепени. Аналогични са заключенията и в частта на проучването за ефекта от машинното обучение върху четири индустрии. Транспорт, здравеопазване, енергетика и производство вече се облагодетелстват от използването на машинно обучение и ще продължат да го правят през следващите години, но голяма част от тези ползи ще бъдат постепенни подобрения в сигурността и ефективността, а не толкова значими промени. 

За компаниите разработващи машинно обучение и използващите го, докладът показва, че трябва да се подобри размяната на информация между тях, с обществеността и политиката. Това включва по-добро управление на очакванията около ефекта от машинното обучение, да се признаят потенциалните минуси и плюсове, да се подобри доверието и прозрачността, както и да се образова обществото с цел избягване на дезинформация. 

От своя страна политическите стратези са изправени пред няколко важни избора относно машинното обучение и ефекта от него. Главният е инвестирането в умения и образование. Търсенето на „меки умения“, като например изграждане на екип и обучения, няма да помогне на икономиките да се справят с проблемите на пазара на труда, причинени от машинното обучение. 

Определянето на правилната политика за данните и инвестирането в технологии, проучвания и развойна дейност също ще бъде от изключително значение. Притесненията на обществото относно поверителността и защитата на личните данни трябва да бъдат разсеяни, за да може данните да продължат да „текат“ вътре в и между държавите. Публичният сектор трябва да се върне към инвестиране в проучвания и развойна дейност, за да не се оставя само частния сектор да развива технологиите. 

© Ай Си Ти Медиа ЕООД 1997 - 2018 | Реклама | За нас
Действителни собственици на настоящото издание са Иво Георгиев Прокопиев и Теодор Иванов Захов