80% 白领危了,OpenAI 发布 GPT 时代就业秘笈:34 大铁饭碗保命

GPT-4 发布没几天,OpenAI 直接告诉所有人,GPTs 是通用技术,80% 的美国人的工作受到影响。想要保命,且看这 34 大「铁饭碗」。

前脚刚推出 GPT-4,OpenAI 后脚就发布了 35 页论文官宣:

80% 的美国人,都会受到 AI 的影响。

研究人员称,GPT 会是像蒸汽机或印刷机一样的「通用技术」。

这么说来,OpenAI 工业革命实锤了!

论文地址:https://arxiv.org/ abs / 2303.10130

论文称,对于大约 80% 的美国人来说,至少有 10% 的工作任务会受到 GPT 的影响。

与此同时,在大约 19% 的岗位中,有 50% 的任务会在某种程度上被 AI 自动化。

而且,这种影响几乎横跨所有行业。学历越高,收入越高,「白领」做的工作 AI 越擅长,意味着被 AI 取代的可能性更大。

那么有 AI 无法替代的工作吗?有!

OpenAI 还列出了不被 AI 影响的 34 大「铁饭碗」,告诉蓝领这些人你们是「安全的」。

其中就包括洗碗工、酒保、水管工、绿化工。

图源:未尽研究

细数一遍 34 大铁饭碗后,看来宇宙尽头是编制也不好使了。

挣得越多越危险?

GPT 会影响大多数人类的工作,敢下这个结论,是谁给 OpenAI 的自信?

论文首先献上了从 GPT-3.5 到 GPT-4 的性能跃迁图,让大家看看大模型的发展速度(把 GPT-4 技术报告搬过来了):

在各种专业测试和学术基准上,GPT-4 的表现与人类水平相当。在各大考试包括 GRE 几乎取得了满分成绩,横扫各种 benchmark。

这么一看,取代你不是没道理。于是,OpenAI 便下了一个定义。

最新论文中,OpenAI 直接把 GPTs 称作 general-purpose technologies (GPTs),简之 GPTs 是通用技术。

通用技术是指满足三个核心标准的技术 —— 在时间上持续改进、在经济中普遍存在、并能产生相关创新的技术。

毫无疑问,随着时间的推移,GPT 在不断改进,因此满足了第一个标准。

研究人员在论文中表示,另外两个标准也在逐步实现。早期的定性证据表明,LLM 的采用和使用正在日益普及。

接下来,让我们先看一波论文结论。

最容易受到 LLM 影响的职业有:报税员、口译员和笔译员、调查研究人员、校对和抄写员、作家。

其中,暴露率 100% 的工作包括数学家、报税员、量化金融分析师、作家、网络和数字界面设计师。

甚至还有区块链工程师。

开篇曾列出了完全不受 LLM 影响的职业:主要是体力劳动者。

这恰恰与莫拉维克悖论非常一致,即能够可靠地实现多数体力劳动自动化的机器人技术还需要许多年。

那么究竟如何定义这个「暴露率」?

论文称,暴露百分比表示访问 GPT,或 GPT 驱动的系统,是否会使人类执行一项任务所需的时间减少至少 50%。

当然了,OpenAI 也表示,以上工作的任务并不一定能够完全由 GPT 自动化。

将人类评分 (x 轴) 和 GPT-4 评分 (y 轴) 用函数表示,显示了按职业划分的 GPT 暴露程度的高度一致性。

论文还指出,薪酬越高,被 LLM 自动化的机会越高。不过好消息是,那些需要科学和批判思维能力的工作暴露率较低。

具体的线性关系如下图,下面双散点图描绘了人类评估者和 GPT-4 评估的各种职业在 LLMs 的暴露。

这些图将 GPT 暴露风险的职业,与职业就业人数的对数、和职业年薪中位数的对数进行了比较。

虽然存在一些差异,但人类和 GPT-4 评估表明,工资较高的职业往往受到 LLMs 的影响。

按工作区域划分,那些拥有学士学位或更高学位的人,比没有学士学位的人更容易接触到 GPT。

以上表格中的数字是怎么来的,论文作者定义了 4 个级别的 「暴露评分标准」。

E0:没有暴露。比如,需要高度人际互动的任务,精确测量,详细审查视觉效果,体力劳动等。

E1:直接暴露,使用 LLM 可以将完成任务的时间至少减少一半。

E2:通过由 LLM 驱动的应用程序至少减少一半的工作量。

E3:鉴于图像能力的暴露,与 E2 相似,但需要多模态的 GPT-4 与视觉 API。

网友:看完论文,我就知道还是得洗盘子!

英伟达科学家 Jim Fan 发文,呼吁大家正视这个「房间里的大象」——LLM 会接管我们的工作吗?

还有网友发出了灵魂拷问:

「在过去的 10 年里,我相信人工智能能把人类从不需要脑里的任务中解放出来,并推动世界走向一个更有创造力的未来。 然而,随着 Stable Diffusion 等模型的出现,艺术家也被淘汰了。 如果人类的逻辑和创造力可以被取代,你认为会留下什么工作?」

语言的局限,是我世界的局限。

有网友总结道,这篇文章揭示了可怕的冰山一角:LLM 带给我们的威胁和冲击,绝大部分还在海平面之下,根本不曾显现呢。

John Carmack 近日发推表示自己收到了私信,希望他的回答能让每个人都能看到。

私信的学生主要阐述了自己的担忧:(这或许是当下许多童鞋们内心深处的问题)

我对计算机科学(特别是软件工程)非常热衷,想在这个领域追求职业发展。但是我不得不担心人工智能的发展(如 GPT-4),这样的话未来编程工作还会存在吗。我知道很难预测未来 10-15 年的情况,但我主要担心的是,我可能努力了这么多,都是白费,Al 最终会淘汰我未来的工作。您有什么想法吗?

Carmack 回答道,你需要为工作搭建完整的「产品技能」,并使用最好的工具。今天可能是手写代码,但以后可能会有 Al 辅助,你会越来越好。

软件只是帮助人们完成一些事情的工具,许多程序员从未理解这一点。把注意力放在所交付的价值上,不要过度关注工具的具体细节。

外媒称,OpenAI 这份论文,可能有些危言耸听的成分。

因为 OpenAI 在自吹自家的 GPT,得把它描绘成颠覆行业和自动化任务的工具,好让雇主开始利用它降低成本。

甚至有网友称,这篇论文基本上是没有意义的,因为它没有为其预测提出时限。

在最近 ABC NEWS 的一次采访中,Sam Altman 曾表示,「ChatGPT 应该被视为一种工具,而不是任何工作的替代品。」

他解释道,人类通过不断适应不同类型的技术,已经一次又一次地证明了这一点。人类的创造力是无限的,我们能够创造新的工作,找到新的事情做。

然而,最讽刺的是,OpenAI 现在正把 GPT 作为一种通用技术出售。

2017 年 10 月,《纽约客》封面文章「人类未来只能给机器人打下手」描绘了这样一幅未来图景:

一个满脸胡须的年轻乞丐坐在未来的曼哈顿街上乞讨,身旁的机器人向他手里的杯子里投掷螺丝和螺帽,他身旁的小狗也满怀惊讶,并且担忧地看着旁边走过的机器狗。

或许,OpenAI 想告诉我们,这个未来不远了。

参考资料:

  • https://arxiv.org/abs/2303.10130

  • https://analyticsindiamag.com/openai-publishes-yet-another-lame-paper/

本文来自微信公众号:新智元 (ID:AI_era)

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