OpenAI CEO 最近在接受采访时说,自己实际上也有些害怕 ChatGPT,认为它可能会「消灭」很多工作,也可能会带来更好的工作。
可能是呼应 CEO 的发言,「罪魁祸首」OpenAI 亲自下场,和宾夕法尼亚大学出了份重磅的研究报告,针对 1000 多种职业,探索大型语言模型怎么影响美国劳动力市场。
研究人员估计,对于 19% 的岗位,至少 50% 的工作内容会被影响;对于 80% 的岗位,也至少有 10% 的工作内容被或多或少地波及。
完整版论文地址 https://arxiv.org/pdf/2303.10130v1.pdf
80% 的岗位或被颠覆,AI 革了谁的命
人人都知道,AI 越强大,它对人类工作环境的影响就越大。现在,AI 确实更强大了,而且生怕你不知道它有多强,它还用报告量化了一下自己对劳动力市场的影响。
具体什么工作更岌岌可危?
OpenAI 引入了一个概念——暴露(Exposure)。
它的衡量标准是,使用 ChatGPT 或相关工具,在保证质量的情况下,能否减少完成工作的时间。具体来说,「暴露」分为以下几个等级:
E0:没有暴露。 E1:直接暴露,仅使用大型语言模型(比如 GPT-4 聊天界面),可以将时间至少减少 50%。 E2:间接暴露,单独使用大型语言模型无法达到效果,但在它的基础上开发的额外软件(比如图像生成),可以将时间至少减少 50%。
E0 等级,可能就是 AI 时代的「铁饭碗」,主要包括体力劳动,OpenAI 列出了以下 34 个。
而有极高暴露风险的职业,才是一数一大把,让打工人两股战战。
人类标注的完全暴露(即暴露程度 100%)的职业,包括作家、数学家、报税员、金融量化分析师、网页与数字界面设计师等。
GPT-4 标注的完全暴露的职业,包括数学家、会计与审计、新闻从业者、临床数据助理、法律秘书和行政助理、气候变化政策分析师等。
此外,平面设计师、投资基金经理、搜索营销策略师等职业方差较大,说明各组标注的结果相差较大。
还有一个有趣的结论是,收入越高的,越可能受到影响。部分原因是,这部分人群更可能接触和需要使用 ChatGPT 和相关工具。
但这只是一个笼统的概括。研究结果进一步说明,科学和批判性思维技能,与暴露程度呈强烈负相关,这表明需要这些技能的职业,不太可能受到当前语言模型的影响。
与之相反,编程和写作技能与暴露程度呈正相关,相关职业也就更容易受到震荡。
先别急着紧张,研究也存在局限性。
论文的研究方法是,针对 1000 多种职业,根据具体的工作内容,为它们贴上各种标签,然后通过人工数据标注和 GPT-4 模型数据标注,评估这些工作是否「暴露」。
但贴标签这个行为,很难说完全科学。
就连研究人员自己也承认,通过简单的标签总结工作内容,可能延续了每个职业的固有偏见:
目前还不清楚,职业在多大程度上可以完全分解为任务,以及这种方法是否系统地忽略了某些类别的技能或任务。
另外,这项研究也排除了 ChatGPT 的缺点,比如编造事实,仅仅考虑了它能否减少时间。但在真实职场中,只要有出错的可能性,ChatGPT 就无法独立完成任务。
更重要的是,「暴露」不等于「被取代」。它就像「影响」一样,其实是个中性词。
比如数学家的暴露程度达到 100% 这项,不代表数学家就会被取代了。ChatGPT 或许能为某些环节节省时间,但不会让全流程自动化。
现实里存在数学家和 AI 和谐相处的例子。天才数学家陶哲轩将多种 AI 工具融入了自己的工作流,在他看来,传统的计算机软件就像是标准函数,AI 工具更像是概率函数,后者要比前者更加灵活。
OpenAI 的研究本身可能不够客观,也有些卖力吆喝自家产品的色彩。
但大语言模型确实在改变我们的工作方式,更何况它们还在不断进步。
毕竟,就像上面提到的,这篇论文也在数据标注等方面引入了 GPT-4。可以说,论文的创作过程,本就呼应了论文得出的结果。
论文标题里的「GPTs are GPTs」,更是一个有趣的双关。
GPT 既可以指 GPT-4 等大型语言模型(Generative Pre-Trained Transformer),也是通用技术(General Purpose Technology)的缩写。
这体现着 OpenAI 的野心——让 AI 在时间上持续改进、在经济中普遍存在、并能产生相关创新。
由 AI 掀起的工业革命,或许真的要到来了,它的影响将无处不在。
AI 逆着人们猜测前进,人类选择跟随
不用做统计,ChatGPT 对职场的影响,已经在自然而然地蔓延,新职业和新观念也在诞生,就像人往高处走,水往低处流。
比如,有人认为 AI 能够消除更多的「狗屁工作」。包装一个漂亮的 PPT 太费时间,微软的 Copilot,能让你的一句话想法转化为演示文稿。或许这最终能让职场「返璞归真」。
山既来就我,我也去就山。渴望抓住风口的人们,则选择为 AI 打工。
提示词工程师、AI 训练师等职位,因为生成式 AI 的火爆,已经成为了当下最热门的高薪职业。
人想要为 AI「打工」,同时也想要预测 AI 的发展方向。
前者是为了保证无论如何都能有一份工作,自己跟上时代发展的趋势。后者则是为了在风口上有一番作为,毕竟每一次工具的迭代发展都意味着生产力的进步,而新的东西也意味着新机会。
但 AI,大概率不是人类可以预测的。
OpenAI 的首席执行官去年在 ChatGPT 上线前就表示,对人工智能进行预测是非常困难的。
十年前的传统观点认为,人工智能将首先影响体力劳动,然后是认知劳动,最后它可能也会影响那些需要创造力的工作。但现在看起来,一切都是相反的顺序。
AI 的进步有多快?去年年底用户还在通过图片的手指辨认这是否是人工智能生成的作品。
半年不到,新版 Midjourney 在手指的完成度上已经非常之高,真实自然程度让人难以分辨。虽然画手依旧有一种自己作品被夺走重制的愤怒,但对大部分普通人而言,它的存在确实降低了门槛。
面对进步飞快的 AI,无论是企业的管理者还是个人务工者都有一种未知的恐惧。不知道它到底能做到哪一步;不知道 AI 到底会在哪种程度上颠覆已有的工作流程;也不知道自己或者自己的业务会不会被 AI 所替代。
恐惧之外也有人更兴奋。因为 AI 实在是太快、太强了,所以让它和已有的工作流程相结合也有了更多提升效率的可能性。
有人用 AI 做翻译工作,1 小时翻译完 10 万字的书,文从字顺,还只有少量错处。人力毕竟是有限的,它不仅要卷人类翻译的市场价,还能让更多从前没有机会被翻译的书「得见天日」。
电商从业者 @浪猪灰头 也是能和 AI 亲密合作的类型。只需要把产品图放到石膏上进行拍摄,在让 AI 输出图片,商家就已经能够得到一张完成度很高的模特展示图了。在这个过程中,摄影师不需要了,模特不需要了,修图师也可以被替代了。
哪怕是 AI 觉得自己很难被替代的心理咨询师,新必应的对话依旧显示出了 AI 颇具「同理心」的一面。而这种理解能力,很多时候也是心理咨询的基础。
作为内容领域的从业者,爱范儿的编辑从半个月开始就开始学习 AI 的应用了。经过一段时间的测试,AI 的高效 100% 得到了大家的肯定。当然它依旧有些不稳定、不自然的问题,但 3 秒生成一个完整的提纲或者一篇文章的内容总结对编辑来说已经够用了。
想更进一步的话,AI 也可以写文章。只是在这个流程中,编辑也会变成引导 AI、校正 AI 的角色。因此我们内部也有人调侃:
21 世纪,需要的是能够和 AI 一同合作的人才。
从某种程度上说,AI 的迅速发展被那些最为「敏感」的人察觉到了。这部分人努力念书十几年,找到了在他人看来还不错的工作,但开始工作没多久就发现有一种工具在某种程度上可以替代你的工作,它比你效率更高,成本更低,适用性更强。
焦虑是难免的,只是一面看着 AI 如何迅速发展的人们也同时在思考着如何有工做,有活干。
从工业革命到个人电脑,更高效工具的出现是时代发展的趋势。个体的渺小无法抵抗生产力革新的浪潮,但我们未必要抵抗。马克思就认为人和动物最大区别是制造和使用工具,这个观点或许不够严谨。但在这个时代,人和人最大的区别的确在于是否能善于使用工具。
现在,新的工具已经到来。
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