Back to top
  • 공유 แชร์
  • 인쇄 พิมพ์
  • 글자크기 ขนาดตัวอักษร
ลิงก์ถูกคัดลอกแล้ว

AI อาจแทนที่งานในสหรัฐฯ สูงสุด 18% บริดจ์วอเตอร์ชี้ต้องเตรียมรับแรงกระแทก

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) อาจเปลี่ยนแปลงงานในสหรัฐฯ ได้สูงสุด 18% โดยบริดจ์วอเตอร์ (Bridgewater) ระบุว่า แม้ AI จะช่วยเพิ่มผลิตภาพ แต่การเปลี่ยนแปลงในตลาดแรงงานอาจเกิดขึ้นอย่างรวดเร็วและสังคมควรเตรียมรับมือล่วงหน้า

บริดจ์วอเตอร์เปิดเผยประเด็นดังกล่าวในการสัมภาษณ์อย่างเป็นทางการเมื่อวันที่ 27 สิงหาคม โดยมีเกร็ก เจนเซน (Greg Jensen) บริดจ์วอเตอร์ ประธานเจ้าหน้าที่การลงทุนร่วม (CIO) และเนียร์ บาร์ เดีย (Nir Bar Dea) บริดจ์วอเตอร์ CEO เข้าร่วม

ตัวเลข 18% คำนวณจากการเปรียบเทียบงานที่ AI สามารถทำได้กับภารกิจต่าง ๆ ที่ประกอบเป็นตำแหน่งงานในปัจจุบัน เจนเซนอธิบายว่า เมื่อจำแนกงานที่ AI สามารถทำได้ในระดับภารกิจ พบว่างานปัจจุบัน 18% อาจถูกแทนที่ได้ในระดับหนึ่ง

ตัวเลขดังกล่าวไม่ได้หมายถึงอัตราการว่างงานที่ยืนยันแล้วหรือจำนวนการเลิกจ้างจริง แต่เป็นขนาดผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจากขอบเขตงานที่ AI สามารถทำได้ ผลลัพธ์จริงอาจแตกต่างกันไปตามความเร็วของการพัฒนาเทคโนโลยีและรูปแบบการนำไปใช้ของบริษัทต่าง ๆ

เกร็ก เจนเซน (Greg Jensen) บริดจ์วอเตอร์ ประธานเจ้าหน้าที่การลงทุนร่วม (CIO) กล่าวว่า “AI อาจเป็นเทคโนโลยีที่ช่วยเสริมสติปัญญาของมนุษย์ แต่เราก็ต้องเตรียมรับความเป็นไปได้ที่ AI จะเข้ามาแทนที่สติปัญญาของมนุษย์” คำกล่าวนี้สะท้อนว่า AI อาจมีบทบาทแตกต่างจากเทคโนโลยีเดิมที่มักทำหน้าที่เป็นเครื่องมือเพิ่มผลิตภาพของมนุษย์

เจนเซนชี้ว่า ผลกระทบจากการนำ AI มาใช้อาจเกิดขึ้นเร็วและรุนแรงกว่าการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีในอดีต ดังนั้นสังคมควรเตรียมต้นทุนด้านการปรับตัวก่อนที่การใช้งาน AI จะขยายตัวอย่างเต็มรูปแบบ แทนที่จะรอรับมือหลังเกิดผลกระทบแล้ว

เนียร์ บาร์ เดีย (Nir Bar Dea) บริดจ์วอเตอร์ CEO กล่าวว่า “AI เป็นเทคโนโลยีทรงพลังที่สามารถเปลี่ยนแปลงโลกได้อย่างลึกซึ้ง ดังนั้นเราต้องบริหารความเสี่ยงควบคู่กัน จึงจะได้รับประโยชน์ในระยะยาว” ความเห็นดังกล่าวเน้นให้พิจารณาทั้งผลเชิงบวกและผลข้างเคียงของ AI ไปพร้อมกัน

ด้านกฎระเบียบ บริดจ์วอเตอร์เสนอว่าไม่ควรแบ่งโมเดล AI เป็นโมเดลแบบเปิดและแบบปิดเท่านั้น แต่ควรแบ่งเป็นโมเดลที่อยู่ภายใต้การกำกับดูแลและโมเดลที่ไม่ได้รับการกำกับดูแล เจนเซนระบุว่า รัฐบาลควรกำหนดมาตรฐานด้านการพัฒนา การเปิดให้ใช้งาน และการใช้งานโมเดล AI แทนการปล่อยให้บริษัทเป็นผู้ตัดสินใจเพียงฝ่ายเดียว

โมเดลแบบเปิดมีข้อได้เปรียบตรงที่ผู้ใช้งานหลายรายสามารถนำไปใช้และปรับปรุงได้ แต่ควบคุมได้ยาก ขณะที่โมเดลแบบปิดช่วยให้บริษัทผู้พัฒนาควบคุมรูปแบบการใช้งานได้มากกว่า แต่ก็มีความเสี่ยงที่อำนาจจะกระจุกตัวอยู่กับบริษัทเพียงไม่กี่แห่ง

บริดจ์วอเตอร์ยังระบุว่าประเด็นความปลอดภัยของ AI ควรอยู่ในการหารือด้านกฎระเบียบด้วย เนื่องจาก AI อาจดำเนินการในรูปแบบที่ผู้พัฒนาไม่คาดคิดระหว่างการทำตามเป้าหมายที่กำหนดไว้ จึงควรวางมาตรฐานด้านความรับผิดชอบและการควบคุมควบคู่กับมาตรฐานด้านประสิทธิภาพของโมเดล

หนึ่งในแนวทางรับมือผลกระทบต่อตลาดแรงงานคือ ‘ภาษีโทเคน’ โดยโทเคนเป็นหน่วยประมวลผลที่โมเดล AI ใช้เมื่อรับข้อมูลและสร้างผลลัพธ์ บริดจ์วอเตอร์เสนอให้จัดเก็บภาษีจากการใช้โทเคน เพื่อลดความแตกต่างด้านภาษีระหว่างแรงงานมนุษย์กับแรงงานเครื่องจักร

แนวคิดภาษีโทเคนอาจอิงกับโครงสร้างที่บริษัท AI เรียกเก็บค่าบริการการใช้โมเดล โดยบริดจ์วอเตอร์ระบุว่า ผู้ใช้ AI ควรรับภาระบางส่วนของต้นทุนทางสังคมที่เกิดจากการใช้งาน AI เช่น การว่างงาน กฎระเบียบ และความปลอดภัย

บริดจ์วอเตอร์ยังเสนอให้จัดสรรหุ้นของบริษัท AI ให้แก่ประชาชน เพื่อให้ประชาชนมีส่วนร่วมโดยตรงกับมูลค่าทางเศรษฐกิจที่เกิดจาก AI และช่วยกระจายทั้งผลประโยชน์และภาระจากการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีไปสู่สังคมในวงกว้างขึ้น

อย่างไรก็ตาม ภาษีโทเคนและการจัดสรรหุ้นให้ประชาชนยังเป็นเพียงข้อเสนอเชิงนโยบายของบริดจ์วอเตอร์ ไม่ใช่นโยบายที่ได้รับการยืนยันแล้ว การนำไปใช้จริงจะต้องกำหนดรายละเอียดเพิ่มเติม ทั้งฐานภาษี วิธีจัดเก็บ ตลอดจนเงื่อนไขการจัดสรรและการขายหุ้น

การถกเถียงเรื่องการจัดเก็บภาษีจาก AI ก่อนหน้านี้ขยายไปสู่ประเด็น การจัดเก็บภาษีจากบริษัท AI และศูนย์ข้อมูล ขณะที่ข้อเสนอของบริดจ์วอเตอร์มุ่งสะท้อนต้นทุนที่เกิดขึ้นโดยตรงเมื่อ AI เข้ามาแทนที่แรงงานมนุษย์ ซึ่งแตกต่างจากแนวทางการจัดเก็บภาษีจากเงินทุน

บริดจ์วอเตอร์ระบุว่าจะนำเสนอรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับภาษีโทเคนและการจัดสรรหุ้นให้ประชาชนในการวิเคราะห์ครั้งต่อไป ทั้งนี้ยังไม่มีการเปิดเผยกำหนดการนำนโยบายไปใช้จริงหรือจำนวนงานที่อาจลดลงอย่างชัดเจน

<ลิขสิทธิ์ ⓒ TokenPost ห้ามเผยแพร่หรือแจกจ่ายซ้ำโดยไม่ได้รับอนุญาต>

บทความที่มีคนดูมากที่สุด

บทความที่เกี่ยวข้อง

ความคิดเห็น 0

ข้อแนะนำสำหรับความคิดเห็น

ขอบคุณสำหรับบทความดี ๆ ต้องการบทความติดตามเพิ่มเติม เป็นการวิเคราะห์ที่ยอดเยี่ยม

0/1000

ข้อแนะนำสำหรับความคิดเห็น

ขอบคุณสำหรับบทความดี ๆ ต้องการบทความติดตามเพิ่มเติม เป็นการวิเคราะห์ที่ยอดเยี่ยม
1