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

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AI之势

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来源:机器之心

ChatGPT 的影响涵盖所有收入阶层,且高收入工作可能面临更大的风险。

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,里面有紧急关停 AI 的红色按钮。

此前,AI 作画已经让很多画师开始担忧自己的工作会被取代。昨天,OpenAI 研究人员提交的一篇报告引发了人们更加热烈的讨论,研究人员估计 ChatGPT 和使用该程序构建的未来应用可能影响美国大约 19% 的工作岗位,和他们至少 50% 的工作任务。

与此同时,80% 的美国劳动力至少有 10% 的工作任务在某种程度上将受到 ChatGPT 的影响。

该研究分析表明,像 GPT-4 这样的 LLM(大型语言模型)的影响可能是无处不在的。此外,工资较高的工作 —— 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。

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)