Многие из людей, которые зарабатывают более $350,000 в год, будут заменены программным обеспечением — Студия Все Мое

Многие из людей, которые зарабатывают более $350,000 в год, будут заменены программным обеспечением

Искусственный интеллект готов автоматизировать много сервисных рабочих мест. Белый Дом оценил, есть 83% вероятность, что кто-то делающий меньше чем 20$ в час в конечном счете потеряет свою работу из-за компьютера. Но это не просто низкооплачиваемые позиции, которые будут заменены. Это так же затронет высокие зарплаты (такие как топ 5% американских зарплат), рабочие места исчезнут.
Есть статья в Нью Йорк Таймс репортера Натаниэля Поппера , «Роботы Прибывают на Уолл-стрит».
Статья создана вокруг Дэниела Надлера, основателя Kensho, аналитической компании, которая преобразовывает финансы. К 2026 Надлер предполагает, где-нибудь между 33% и 50% финансовых сотрудников проиграют свои рабочие места автоматизируемому программному обеспечению. В результате мегафирмы как Goldman Sachs будут становиться «значительно меньшими».
Потому, что Kensho делает работу аналитиков — на высоких скоростях. Вместо того, чтобы сортировать новостные статьи, создавая отчеты, Kensho исследует их в своей базе данных финансовой аналитики — по существу выполняет работы исследователей и аналитиков алгоритмически.
Наберите «сирийская гражданская война» в Kensho, и Вы получите огромное количество данных, показывающих, как крупные активы, такие как нефть и валюты реагировали на события в конфликте. Такой поиск «занял бы дни, вероятно 40 человеко-часов, от людей, которые зарабатывают в среднем $350,000 до $500,000 в год», говорит Надлер.
Goldman Sachs — фактически огромный инвестор в Kensho. Будет интересно, по меньшей мере, видеть, как эти инвестиции окупаются.
Когда разговариваем с посвященным лицом о Google огромной победе в игре "Go", программист Университета Брауна, Майкл Л. Литман объяснил, что в любой игре с фиксированными правилами, компьютеры победят.
«Мы видим, что для любого вида вычислительной проблемы, которая достаточно четко определена, мы можем построить машину, которая может добиться большего успеха», говорит Литман. «Мы можем построить механизм, который оптимизирован к этой задаче, а люди не оптимизированы к этой задаче. Как только Вы сужаете задачу в игре "Go", машина будет лучше в конечном счете».
Возможно, машины просто более оптимизированы для определенных типов беловоротничковой финансовой работы.
Читайте оригинальную статью на businessinsider