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洗碗工比程序员活得更长?昨天全球网友吵起来了

还记得这张海报吗?

2017年10月的一期美国《纽约客》,封面描绘了这样一幅未来场景:一个胡子拉碴的年轻人坐在街头乞讨,路过的机器人向他手里的杯子投掷螺丝螺帽。那一期,《纽约客》用了大篇幅探讨人工智能将给人类带来的各种可能,比如工作岗位被大规模自动化取代。

5年半以后的今天,因为开发ChatGPT而受到全球关注的OpenAI直接抛出了一篇论文,说:GPT可能影响80%工作岗位,收入越高影响越大。

一时间,国内外社交媒体上热议四起。有人热捧,有人感慨,也有人不屑一顾。

收入越高 受影响越大?

3月21日,OpenAI、非营利性研究实验机构OpenResearch,以及宾夕法尼亚大学,合作发表《GPTs是通用技术:大型语言模型对劳动力市场潜在影响的早期观察》,对人类目前各种职业被GPT取代的可能性进行分析。

在长达35页的论文中,研究人员开篇就给出了一个(预测的)结论:约80%的美国劳动力至少有10%的工作任务会受到GPT的影响,而约19%的员工可能会看到至少50%的工作任务受到影响。这种影响涵盖所有薪资水平,高收入工作可能面临更大的风险。此外,它不限于近期生产率增长较高的行业。“我们的分析表明,像GPT-4这样的LLMs(大语言模型)的影响可能是普遍的。”

那么,他们是如何得出这个结论的?

首先,当然是要阐述(自夸)一下GPT近期的飞跃式进步。一张柱状图,就能直观地看到GPT-3.5(ChatGPT用的版本)迭代到GPT-4后,各方面性能的提升。

然后,论文提到了一个很关键的词:暴露率(an exposure rubric)。它的衡量标准是:通过访问GPT或GPT驱动的系统,是否会使人执行一项任务所需的时间缩短至少50%。“虽然暴露并不一定表明他们的工作任务能通过GPT技术完全自动化,但它们将帮助这些人节省大量完成任务的时间。”

研究人员认为,拥有高收入工作或者具有高等教育和专业学位的人,更容易“暴露”在GPT技术之下。

这种“暴露”关系是怎么呈现出来的?他们研究了美国1016种职业,并给它们贴上完成这些工作所需的各种任务的标签。然后,将人类评估者和GPT-4评估用线性关系图做展示,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比较。

从下面这张图可以看到,随着年薪的增加,GPT-4的得分反超人类。

由此,研究人员给出了受影响最大的一些职业:数学家、报税员、区块链工程师、量化金融分析师、调查研究员、作家、法庭记者和同声传译员、校对员、网络和数字界面设计师、诗人、词作者和创意作家、口译和笔译、法律秘书和行政助理、公共关系专家、动物科学家、记者。

如果从行业看的话,数据处理托管、出版业等最有可能受到影响;体力劳动较多的行业,比如食品、林业、社会援助等受到的潜在影响最小。

这34种职业不受影响

那么,到底有没有AI无法替代的工作?研究人员说:当然有!

论文也列出了不被AI影响的34个“铁饭碗”:

农业设备操作员

运动员和体育竞技者

汽车玻璃安装和维修工

公交和卡车机械师以及柴油发动机专家

水泥泥瓦匠和混凝土修整工快餐厨师

手动切割工和修剪工

石油天然气井架操作人员

餐厅和自助餐厅服务员以及酒保助理

洗碗工

挖泥船操作员

电力线安装与维修工

挖掘、装载机和牵引操作员,露天开采

地板工

模具铸造和砂芯制造工人

地板安装-除地毯、木头和硬瓦

泥水匠、砌砖工人、石匠和瓷砖、大理石安装工

助手-木工

助手-油漆工、装裱工、泥水匠和灰泥石匠

助手-管道安装工和蒸汽管道工

助手-屋顶工

肉类、家禽和海产品的分割工

摩托车技工

铺路、铺装和捣固设备操作员

打桩机操作员

金属浇灌工和铸造工

轨道铺设和维护设备操作员

砖瓦除外的耐火材料维修工

石油钻井平台杂工

屠宰工和肉类包装工

井口泵送机操作员

石工

(用手或机器敷贴带子)的敷带工

轮胎修理工和更换工

总结一下:蓝领们,你们是安全的!

此外,研究人员发现,科学性与批判性思维,可能是人类的救星。因为“高度依赖科学和批判性思维技能的职位与受LLM影响呈负相关,而编程和写作技能与受LLM影响程度呈正相关”。

危言耸听还是未雨绸缪?

OpenAI首席执行官山姆·阿尔特曼此前说过:“十年前的传统观点认为,人工智能首先会影响体力劳动,然后是认知劳动,再然后,也许有一天可以做创造性工作。现在看起来,它会以相反的顺序进行。

这篇论文的研究结果,显然与它的老板观点不谋而合。

另外,我们也可以看到,OpenAI已经直接把GPTs定义为通用技术(general-purpose technologies),刚好英文缩写也是GPTs。研究人员称,这项通用技术会对社会产生深远影响,就像蒸汽机、电力、信息技术一样,将是“颠覆经济和社会秩序”的创新。

要成为通用技术,必须满足三个核心标准: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。

毫无意外,论文在国内外社交媒体上迅速传播并引发热议,热捧的,感慨的,不屑一顾的都有。

有人说:“整篇论文本质上毫无意义,因为它没有为这种预测设定时间限制。”

也有人给予肯定:“这是一个很好的方向,具有一定参考价值。OpenAI还应该更明确地描述一下它认为应该被淘汰的职业。”

还有人“补刀”:这34个所谓的“铁饭碗”,恰好也是其他人工智能技术可以替代的(比如机器人)。

事实上,研究人员自己也说了,研究还存在一定局限性。比如,用简单的标签描述工作任务来总结每种职业,这种方法本身就会有偏见;又比如,现阶段的GPT模型仍有很多缺点,像是会“有模有样”地编造虚假信息。

还要说明的一点是:这篇论文发表在预印本平台arXiv上,并未经过同行评审。

不管怎么说吧,随着近期科技界一系列成果的密集发布、落地,打工人的“生产力革命”也许真的就要开始了。为此,我们又可以做哪些准备呢?

橙柿互动·都市快报 记者 童蔚

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  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20230323A03MID00?refer=cp_1026
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