80%白領危了！ OpenAI發布GPT時代就業秘笈：34大鐵飯碗保命

GPT-4發布沒幾天，OpenAI直接告訴所有人，GPTs是通用技術，80%的美國人的工作受到影響。想要保命，且看這34大「鐵飯碗」。

前腳剛推出GPT-4，OpenAI後腳就發布了35頁論文官宣：

80%的美國人，都會受到AI的影響。

研究人員稱，GPT會是像蒸汽機或印刷機一樣的「通用技術」。

這麼說來，OpenAI工業革命實錘了！

論文地址：https://arxiv.org/abs/2303.10130

論文稱，對於大約80%的美國人來說，至少有10%的工作任務會受到GPT的影響。

同時，在大約19%的職位中，有50%的任務會在某種程度上被AI自動化。

而且，這種影響幾乎橫跨所有產業。學歷越高，收入越高，「白領」做的工作AI越擅長，代表被AI取代的可能性更大。

那麼有AI無法取代的工作嗎？有！

OpenAI也列出了不被AI影響的34大「鐵飯碗」，告訴藍領這些人你們是「安全的」。

其中就包括洗碗工、酒保、水電工、綠化工。

圖源：未盡研究

細數一遍34大鐵飯碗後，看來宇宙盡頭是編制也不好使了。

賺得越多越危險？

GPT會影響大多數人類的工作，敢下這個結論，是誰給OpenAI的自信？

論文首先獻上了從GPT-3.5到GPT-4的表現躍遷圖，讓大家看看大模型的發展速度（把GPT-4技術報告搬過來了）：

#在各種專業測驗和學術基準上，GPT-4的表現與人類水準相當。在各大考試包括GRE幾乎取得了滿分成績，橫掃各種benchmark。

這麼一看，取代你不是沒道理。於是，OpenAI便下了一個定義。

最新論文中，OpenAI直接把GPTs稱為general-purpose technologies (GPTs)，簡之GPTs是通用技術。

通用技術是指符合三個核心標準的技術－在時間上持續改善、在經濟中普遍存在、並能產生相關創新的技術。

毫無疑問，隨著時間的推移，GPT不斷改進，因此滿足了第一個標準。

研究人員在論文中表示，另外兩個標準也逐漸實現。早期的定性證據表明，LLM的採用和使用正在日益普及。

接下來，讓我們先來看一波論文結論。

最容易受到LLM影響的職業有：報稅員、口譯員和筆譯員、調查研究人員、校對和抄寫員、作家。

其中，暴露率100%的工作包括數學家、報稅員、量化金融分析師、作家、網路和數位介面設計師。

甚至還有區塊鏈工程師。

開篇曾列出了完全不受LLM影響的職業：主要是體力勞動者。

這正好與莫拉維克悖論非常一致，即能夠可靠地實現多數體力勞動自動化的機器人技術還需要許多年。

那麼究竟該如何定義這個「暴露率」？

論文稱，暴露百分比表示訪問GPT，或GPT驅動的系統，是否會使人類執行一項任務所需的時間減少至少50%。

當然了，OpenAI也表示，以上工作的任務不一定能夠完全由GPT自動化。

將人類評分 (x 軸) 和GPT-4評分 (y 軸) 以函數表示，顯示了按職業劃分的GPT暴露程度的高度一致性。

論文也指出，薪酬越高，被LLM自動化的機會越高。不過好消息是，那些需要科學和批判思考能力的工作暴露率較低。

具體的線性關係如下圖，下面雙散點圖描繪了人類評估者和GPT-4評估的各種職業在LLMs的暴露。

這些圖表將GPT暴露風險的職業，與職業就業人數的對數、和職業年薪中位數的對數進行了比較。

雖然存在一些差異，但人類和GPT-4評估表明，工資較高的職業往往受到LLMs的影響。

按工作區域劃分，那些擁有學士學位或更高學位的人，比沒有學士學位的人更容易接觸到GPT。

以上表格中的數字是怎麼來的，論文作者定義了4個等級的 「暴露評分標準」。

E0：沒有暴露。例如，需要高度人際互動的任務，精確測量，詳細檢視視覺效果，體力勞動等。

E1：直接暴露，使用LLM可以將完成任務的時間至少減少一半。

E2：透過由LLM驅動的應用程式至少減少一半的工作量。

E3：鑑於影像能力的暴露，與E2相似，但需要多模態的GPT-4與視覺API。

網友：看完論文，我就知道還是得洗碗！

英偉達科學家Jim Fan發文，呼籲大家正視這個「房間裡的大象」－LLM會接手我們的工作嗎？

還有網友發出了靈魂拷問：

「在過去的10年裡，我相信人工智慧能把人類從不需要腦海裡的任務中解放出來，並推動世界走向一個更有創造力的未來。 然而，隨著Stable Diffusio等模型的出現，藝術家也被淘汰了。 如果人類的邏輯和創造力可以被取代，你認為會留下什麼工作？」

語言的限制，是我世界的限制。

有網友總結道，這篇文章揭示了可怕的冰山一角：LLM帶給我們的威脅和衝擊，絕大部分還在海平面之下，根本不曾顯現呢。

John Carmack近日發推文表示自己收到了私信，希望他的回答能讓每個人都能看到。

私訊的學生主要闡述了自己的擔憂：（這或許是當下許多童鞋們內心深處的問題）

我對電腦科學（特別是軟體工程）非常熱衷，想在這個領域追求職涯發展。但是我必須擔心人工智慧的發展（如GPT-4），這樣的話未來程式設計工作還會存在嗎。我知道很難預測未來10-15年的情況，但我主要擔心的是，我可能努力了這麼多，都是白費，Al最終會淘汰我未來的工作。您有什麼想法嗎？

Carmack回答道，你需要為工作建立完整的「產品技能」，並使用最好的工具。今天可能是手寫程式碼，但以後可能會有Al輔助，你會越來越好。

軟體只是幫助人們完成一些事情的工具，許多程式設計師從未理解這一點。把注意力放在所交付的價值上，不要過度關注工具的具體細節。

外媒稱，OpenAI這份論文，可能有些危言聳聽的成分。

因為OpenAI在自吹自家的GPT，得把它描繪成顛覆產業和自動化任務的工具，好讓雇主開始利用它降低成本。

甚至有網友稱，這篇論文基本上是沒有意義的，因為它沒有為其預測提出時限。

在最近ABC NEWS的一次訪談中，Sam Altman曾表示，「ChatGPT應該被視為一種工具，而不是任何工作的替代品。」

他解釋道，人類透過不斷適應不同類型的技術，已經一次又一次地證明了這一點。人類的創造力是無限的，我們能夠創造新的工作，找到新的事情要做。

然而，最諷刺的是，OpenAI現在正把GPT當作一種通用技術來出售。

2017年10月，《紐約客》封面文章「人類未來只能給機器人打下手」描繪了這樣一幅未來圖景：

一個滿臉鬍鬚的年輕乞丐坐在未來的曼哈頓街上乞討，身旁的機器人向他手中的杯子裡投擲螺絲和螺帽，他身旁的小狗也滿懷驚訝，並且擔憂地看著旁邊走過的機器狗。

或許，OpenAI想告訴我們，這個未來不遠了。

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