OpenAI重磅研究：ChatGPT可能影响80%工作岗位，收入越高影响越大_老虎社区_美港股上老虎

OpenAI重磅研究：ChatGPT可能影响80%工作岗位，收入越高影响越大

机器之心2023-03-21

对软件依赖越高，被替代的可能性越大。ChatGPT 来了，失业还会远吗？上星期在 GPT-4 发布时，ChatGPT 第一时间上线了新版本，OpenAI 首席执行官 Sam Altman 表示他对自家这种技术「有点害怕」。和很多专家一样，Altman 担心人工智能技术的强大能力会制造过多虚假信息，另一方面，新技术也将改变经济、劳动力和教育环境。有人开玩笑说 Sam Altman 每天背着的同一个包...

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50%。让我们看看这项研究具体在干什么：论文地址：https://arxiv.org/pdf/2303.10130v1.pdf研究介绍我们先看总结，OpenAI 本次调查了 GPT 模型和相关技术对美国劳动力市场的潜在影响。他们根据人员职业与 GPT 能力的对应程度来进行评估，研究结果表明，大约 80% 的美国劳动力至少有 10% 的工作任务会受到 GPT 的引入影响，而大约 19% 的员工可能会看到至少 50% 的工作任务受到影响。这种影响涵盖所有工资水平，高收入工作可能面临更大的风险。值得注意的是，这种影响不仅限于近期生产率增长较高的行业。通过分析他们发现，像 GPT-4 这样的大型语言模型带来的影响可能是普遍的。随着时间的推移，LLM 的能力不断提高，即使现在研究人员停止对新模型能力的开发，但它们带来日益增长的经济效应也会持续增长。该研究还发现，如果考虑到互补技术的发展，LLM 的潜在影响将显著扩大。这也恰恰说明了 GPT 正变得越来越通用。为了分析，该研究还提出了一个新的标准来理解 LLM 的能力及其对工作潜在影响，该标准用来衡量关于 GPT 任务的总暴露数。看完结论，接下来就该介绍数据集了。该研究使用 O*NET 27.2 数据集 (O*NET, 2023)，该数据集包含 1016 个职业信息，表 1 提供了数据集示例，包含任务 ID、职位等。此外，数据集还包括他们从美国劳工统计局获得的 2020 年 - 2021 年员工就业和工资数据。该数据集包括职业头衔、每种职业的工人数量等。在方法上，该研究根据 exposure rubric 来展示结果，Exposure rubric 定义为访问 GPT 或 GPT 驱动的系统是否会将人类执行特定 DWA 或完成任务所需的时间减少至少 50%。（注：DWA 全称 Detailed Work Activities ，可以将其理解为完成任务所需要的动作，例如表 1，对于计算机系统工程师，其 DWA 包括监控电脑系统性能，确保正常运作。）该研究对每个 O*NET 数据集的 DWA 和所有 O*NET 任务的子集获得人工注释，然后在任务和职业级别上汇总这些 DWA 和任务得分。为了确保这些注释的质量，该研究亲自标记了大量任务和 DWA 样本，并招募了经验丰富的人工注释者，他们在 OpenAI 的对齐工作中广泛审查了 GPT 输出。下表为模型与人的一致性比较与皮尔逊相关系数。一致性分数是通过观察两组人在注释上达成一致的频率来确定的 (例如 E0, E1 或 E2)。在本文中，该研究使用 GPT-4, Rubric 1。该研究为感兴趣的因变量构建了三个主要度量：(i) ????，对应于上面 exposure rubric 中的 E1， (ii) ????，是 E1 和 0.5*E2 的总和，以及 (iii) ????，E1 和 E2 的总和。该研究在表 2 中总结了注释组和度量之间的一致性。研究结果OpenAI 的这项研究以 GPT 语言模型对经济具有普遍影响作为假设，我们来看一下具体的研究结果。下表 3 是人类和 GPT-4 模型的总体 exposure 数据。其中，人类和 GPT-4 的数据表明平均 occupation-level ???? 值介于 0.14 和 0.15 之间，这表明对于中等职业，大约 15% 的任务直接受到 GPT 影响。对于 ????，这个数字增加到 30% 以上，对于 ????，这个数字则超过 50%。根据 ???? 值，该研究估计 80% 的人属于至少一项工作任务受 GPT 影响的职业，而 19% 的人所处的职业有超过一半的工作任务被标记为受到 GPT 影响。工资和就业下图 3 描绘了 GPT 模型对经济的整体影响。下图 4 描绘了工作薪资与对 GPT 等语言模型接触使用情况的关系。然后，该研究又从不同的职业分类探究了 GPT 模型的影响，包括 ONET 数据库中的 5 个 Job Zone。其中，Job Zone 1 中的工作入职要求最低，Job Zone 5 则最高。总体来说，OpenAI 这项研究发现，工作对科学方法和批判性思维的依赖程度与 LLM 接触使用情况呈负相关，而编程和写作技能与 LLM 接触使用呈正相关。不过，该研究也承认：试图通过使用简单的标签来描述工作任务并代表每个职业，这种方法本身存在固有的偏见，并且可能忽略了一些特有的技能或任务。当然，还有一个非常重要的问题是 GPT 模型目前仍存在很多缺陷，包括编造虚假信息，这使得人工监督工作成为必要。大模型的广泛应用，或许意味着许多人将失去工作，但 OpenAI 首席执行官 Sam Altman 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可能需要执行许多基于软件的任务 —— 会面临更多来自人工智能聊天机器人的潜在影响。</p><p>在职业影响方面，受影响最大的职业包括翻译工作者、作家、记者、数学家、财务工作者、区块链工程师等。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/486f9ec5d660e4f8d3fb2ac1e444ab43\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"2116\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>该研究还按行业细分了 ChatGPT 的影响。数据处理托管、出版业等行业最有可能受到影响。相比之下，体力劳动较多的行业 —— 食品、林业、社会援助等受到的潜在影响最小。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1962950b68b454e4b41cdac74144f3b2\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"2033\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>OpenAI 研究了美国超过 1000 个职业，并给他们贴上了执行这些工作所需的各种任务的标签。然后，研究人员使用人工注释器和 GPT-4 模型来评估访问由 ChatGPT 驱动的系统是否会将人类执行特定任务所需的时间减少至少 50%。</p><p>让我们看看这项研究具体在干什么：</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/bb660fe51d382248e801b266f9e4b74a\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"411\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>论文地址：https://arxiv.org/pdf/2303.10130v1.pdf</p><p><b>研究介绍</b></p><p>我们先看总结，OpenAI 本次调查了 GPT 模型和相关技术对美国劳动力市场的潜在影响。他们根据人员职业与 GPT 能力的对应程度来进行评估，研究结果表明，大约 80% 的美国劳动力至少有 10% 的工作任务会受到 GPT 的引入影响，而大约 19% 的员工可能会看到至少 50% 的工作任务受到影响。这种影响涵盖所有工资水平，高收入工作可能面临更大的风险。值得注意的是，这种影响不仅限于近期生产率增长较高的行业。</p><p>通过分析他们发现，像 GPT-4 这样的大型语言模型带来的影响可能是普遍的。随着时间的推移，LLM 的能力不断提高，即使现在研究人员停止对新模型能力的开发，但它们带来日益增长的经济效应也会持续增长。该研究还发现，如果考虑到互补技术的发展，LLM 的潜在影响将显著扩大。这也恰恰说明了 GPT 正变得越来越通用。</p><p>为了分析，该研究还提出了一个新的标准来理解 LLM 的能力及其对工作潜在影响，该标准用来衡量关于 GPT 任务的总暴露数。</p><p>看完结论，接下来就该介绍数据集了。该研究使用 O*NET 27.2 数据集 (O*NET, 2023)，该数据集包含 1016 个职业信息，表 1 提供了数据集示例，包含任务 ID、职位等。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1c4b1f5301af2e39f72c2d68c091d566\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"548\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>此外，数据集还包括他们从美国劳工统计局获得的 2020 年 - 2021 年员工就业和工资数据。该数据集包括职业头衔、每种职业的工人数量等。</p><p>在方法上，该研究根据 exposure rubric 来展示结果，Exposure rubric 定义为访问 GPT 或 GPT 驱动的系统是否会将人类执行特定 DWA 或完成任务所需的时间减少至少 50%。（注：DWA 全称 Detailed Work Activities ，可以将其理解为完成任务所需要的动作，例如表 1，对于计算机系统工程师，其 DWA 包括监控电脑系统性能，确保正常运作。）</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c94eedf8dd103e4d54b802a13bf7770e\" tg-width=\"722\" tg-height=\"460\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>该研究对每个 O*NET 数据集的 DWA 和所有 O*NET 任务的子集获得人工注释，然后在任务和职业级别上汇总这些 DWA 和任务得分。为了确保这些注释的质量，该研究亲自标记了大量任务和 DWA 样本，并招募了经验丰富的人工注释者，他们在 OpenAI 的对齐工作中广泛审查了 GPT 输出。</p><p>下表为模型与人的一致性比较与皮尔逊相关系数。一致性分数是通过观察两组人在注释上达成一致的频率来确定的 (例如 E0, E1 或 E2)。在本文中，该研究使用 GPT-4, Rubric 1。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c14d2b8e8f5b9524a34d95b7b20c279d\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"446\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>该研究为感兴趣的因变量构建了三个主要度量：(i) ????，对应于上面 exposure rubric 中的 E1， (ii) ????，是 E1 和 0.5*E2 的总和，以及 (iii) ????，E1 和 E2 的总和。该研究在表 2 中总结了注释组和度量之间的一致性。</p><p><b>研究结果</b></p><p>OpenAI 的这项研究以 GPT 语言模型对经济具有普遍影响作为假设，我们来看一下具体的研究结果。</p><p>下表 3 是人类和 GPT-4 模型的总体 exposure 数据。其中，人类和 GPT-4 的数据表明平均 occupation-level ???? 值介于 0.14 和 0.15 之间，这表明对于中等职业，大约 15% 的任务直接受到 GPT 影响。对于 ????，这个数字增加到 30% 以上，对于 ????，这个数字则超过 50%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/79dd45c13a6c044d01704acc3af30ee5\" tg-width=\"822\" tg-height=\"535\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>根据 ???? 值，该研究估计 80% 的人属于至少一项工作任务受 GPT 影响的职业，而 19% 的人所处的职业有超过一半的工作任务被标记为受到 GPT 影响。</p><p><b>工资和就业</b></p><p>下图 3 描绘了 GPT 模型对经济的整体影响。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d6adf0b0aed8cf6ee501edc75bfed8dd\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"534\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>下图 4 描绘了工作薪资与对 GPT 等语言模型接触使用情况的关系。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f981fdaac096ca2ee42d0f967ab3a505\" tg-width=\"712\" tg-height=\"762\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>然后，该研究又从不同的职业分类探究了 GPT 模型的影响，包括 ONET 数据库中的 5 个 Job Zone。其中，Job Zone 1 中的工作入职要求最低，Job Zone 5 则最高。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1be992c270a5ced380d5d0fdf7faca77\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"617\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d3bcb1a4fafd16bd66c8fa70917e5424\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"411\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>总体来说，OpenAI 这项研究发现，工作对科学方法和批判性思维的依赖程度与 LLM 接触使用情况呈负相关，而编程和写作技能与 LLM 接触使用呈正相关。</p><p>不过，该研究也承认：试图通过使用简单的标签来描述工作任务并代表每个职业，这种方法本身存在固有的偏见，并且可能忽略了一些特有的技能或任务。</p><p>当然，还有一个非常重要的问题是 GPT 模型目前仍存在很多缺陷，包括编造虚假信息，这使得人工监督工作成为必要。</p><p>大模型的广泛应用，或许意味着许多人将失去工作，但 OpenAI 首席执行官 Sam Altman 认为这也将是个找到更好工作的机会：「我们可以拥有更高的生活质量。同时，人们需要时间来更新、做出反应、习惯这项新技术。」</p></body></html>","source":"lsy1571010847249","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>OpenAI重磅研究：ChatGPT可能影响80%工作岗位，收入越高影响越大</title>\n<style 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会面临更多来自人工智能聊天机器人的潜在影响。在职业影响方面，受影响最大的职业包括翻译工作者、作家、记者、数学家、财务工作者、区块链工程师等。该研究还按行业细分了 ChatGPT 的影响。数据处理托管、出版业等行业最有可能受到影响。相比之下，体力劳动较多的行业 —— 食品、林业、社会援助等受到的潜在影响最小。OpenAI 研究了美国超过 1000 个职业，并给他们贴上了执行这些工作所需的各种任务的标签。然后，研究人员使用人工注释器和 GPT-4 模型来评估访问由 ChatGPT 驱动的系统是否会将人类执行特定任务所需的时间减少至少 50%。让我们看看这项研究具体在干什么：论文地址：https://arxiv.org/pdf/2303.10130v1.pdf研究介绍我们先看总结，OpenAI 本次调查了 GPT 模型和相关技术对美国劳动力市场的潜在影响。他们根据人员职业与 GPT 能力的对应程度来进行评估，研究结果表明，大约 80% 的美国劳动力至少有 10% 的工作任务会受到 GPT 的引入影响，而大约 19% 的员工可能会看到至少 50% 的工作任务受到影响。这种影响涵盖所有工资水平，高收入工作可能面临更大的风险。值得注意的是，这种影响不仅限于近期生产率增长较高的行业。通过分析他们发现，像 GPT-4 这样的大型语言模型带来的影响可能是普遍的。随着时间的推移，LLM 的能力不断提高，即使现在研究人员停止对新模型能力的开发，但它们带来日益增长的经济效应也会持续增长。该研究还发现，如果考虑到互补技术的发展，LLM 的潜在影响将显著扩大。这也恰恰说明了 GPT 正变得越来越通用。为了分析，该研究还提出了一个新的标准来理解 LLM 的能力及其对工作潜在影响，该标准用来衡量关于 GPT 任务的总暴露数。看完结论，接下来就该介绍数据集了。该研究使用 O*NET 27.2 数据集 (O*NET, 2023)，该数据集包含 1016 个职业信息，表 1 提供了数据集示例，包含任务 ID、职位等。此外，数据集还包括他们从美国劳工统计局获得的 2020 年 - 2021 年员工就业和工资数据。该数据集包括职业头衔、每种职业的工人数量等。在方法上，该研究根据 exposure rubric 来展示结果，Exposure rubric 定义为访问 GPT 或 GPT 驱动的系统是否会将人类执行特定 DWA 或完成任务所需的时间减少至少 50%。（注：DWA 全称 Detailed Work Activities ，可以将其理解为完成任务所需要的动作，例如表 1，对于计算机系统工程师，其 DWA 包括监控电脑系统性能，确保正常运作。）该研究对每个 O*NET 数据集的 DWA 和所有 O*NET 任务的子集获得人工注释，然后在任务和职业级别上汇总这些 DWA 和任务得分。为了确保这些注释的质量，该研究亲自标记了大量任务和 DWA 样本，并招募了经验丰富的人工注释者，他们在 OpenAI 的对齐工作中广泛审查了 GPT 输出。下表为模型与人的一致性比较与皮尔逊相关系数。一致性分数是通过观察两组人在注释上达成一致的频率来确定的 (例如 E0, E1 或 E2)。在本文中，该研究使用 GPT-4, Rubric 1。该研究为感兴趣的因变量构建了三个主要度量：(i) ????，对应于上面 exposure rubric 中的 E1， (ii) ????，是 E1 和 0.5*E2 的总和，以及 (iii) ????，E1 和 E2 的总和。该研究在表 2 中总结了注释组和度量之间的一致性。研究结果OpenAI 的这项研究以 GPT 语言模型对经济具有普遍影响作为假设，我们来看一下具体的研究结果。下表 3 是人类和 GPT-4 模型的总体 exposure 数据。其中，人类和 GPT-4 的数据表明平均 occupation-level ???? 值介于 0.14 和 0.15 之间，这表明对于中等职业，大约 15% 的任务直接受到 GPT 影响。对于 ????，这个数字增加到 30% 以上，对于 ????，这个数字则超过 50%。根据 ???? 值，该研究估计 80% 的人属于至少一项工作任务受 GPT 影响的职业，而 19% 的人所处的职业有超过一半的工作任务被标记为受到 GPT 影响。工资和就业下图 3 描绘了 GPT 模型对经济的整体影响。下图 4 描绘了工作薪资与对 GPT 等语言模型接触使用情况的关系。然后，该研究又从不同的职业分类探究了 GPT 模型的影响，包括 ONET 数据库中的 5 个 Job Zone。其中，Job Zone 1 中的工作入职要求最低，Job Zone 5 则最高。总体来说，OpenAI 这项研究发现，工作对科学方法和批判性思维的依赖程度与 LLM 接触使用情况呈负相关，而编程和写作技能与 LLM 接触使用呈正相关。不过，该研究也承认：试图通过使用简单的标签来描述工作任务并代表每个职业，这种方法本身存在固有的偏见，并且可能忽略了一些特有的技能或任务。当然，还有一个非常重要的问题是 GPT 模型目前仍存在很多缺陷，包括编造虚假信息，这使得人工监督工作成为必要。大模型的广泛应用，或许意味着许多人将失去工作，但 OpenAI 首席执行官 Sam Altman 认为这也将是个找到更好工作的机会：「我们可以拥有更高的生活质量。同时，人们需要时间来更新、做出反应、习惯这项新技术。」","news_type":1,"symbols_score_info":{"MSFT":0.9,"AI":0.9}},"isVote":1,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"tweetType":1,"langContent":"CN"}],"hasMoreComments":false,"newsSizeData":{"likeSize":13,"commentSize":1,"repostSize":2,"favoriteSize":11,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"isCrawlerRequest":true}