GPT-4會讓多少美國人失業？OpenAI：高收入工作會面臨更大影響_GPT

上周二，OpenAI官宣GPT-4引起軒然大波，比其廣受歡迎的前身GPT-3.5更可靠、更具創意。GPT-4是一個大型多模態模型，能接受圖像和文本輸入，再輸出正確的文本回復。實驗表明，GPT-4在各種專業測試和學術基準上的表現與人類水平相當。例如，它通過了模擬律師考試，且分數在應試者的前10%左右；相比之下，GPT-3.5的得分在倒數10%左右。

大型語言模型的子彈不停在飛，ChatGPT的職業“威脅論”也成為熱議的焦點。例如，INSIDER編制了一份被AI取代風險最高的工作清單，分別是技術工作、媒體工作、法律行業工作、市場研究分析師、教師、財務職位、貿易商、平面設計師、會計師與客戶服務代理。

微軟將對AI生成圖像進行加密簽名，Bing將成為ChatGPT的默認搜索引擎:5月24日消息，在微軟Build 2023 開發者大會上，該公司宣布將在未來幾個月內增加一項功能，讓所有人都能識別 Bing Image Creator 和 Microsoft Designer 生成的圖像或視頻片段是否是由 AI 生成的。微軟表示，該技術使用密碼學方法對 AI 生成的內容進行標記和簽名，并附上有關其來源的元數據信息。微軟表示，該功能將適用于其兩款 AI 內容生成程序支持的主要圖像和視頻格式，但是沒有公布具體支持哪些格式。此外，微軟宣布 Bing 將成為 ChatGPT 的默認搜索引擎、微軟將與 OpenAI 一起打造 ChatGPT 插件生態、在 Windows11 集成 Copilot 等。[2023/5/24 15:22:34]

昨日，一篇由OpenAI、OpenResearch和賓夕法尼亞大學學者合著的論文發表在預印本網站arXiv上，以科學的方式研究了GPT究竟會對勞動力市場產生怎樣的影響。這項研究采用一種新的評估方式，即根據職業與GPT能力的對應性來評估職業，結合人類專業知識和GPT-4的分類，從而探討GPT可能對勞動力市場帶來的影響。

Dune Analytics宣布開源Python庫“Harmonizer”并將集成GPT4:4月21日消息，鏈上數據分析平臺Dune Analytics官推宣布開源Python庫“Harmonizer”，Harmonizer主要將來自Postgres&Spark的查詢轉換為DuneSQL，并且大量利用了SQLGlot（一個處理SQL語言的Python庫），Dune使用SQLGlot將查詢解析成一個Abstract Syntax Tree，然后翻譯成DuneSQL，通過自定義規則傳遞查詢以將其匹配到新平臺。Dune Analytics還表示目前正致力于集成GPT4，以使Harmonizer更加強大。[2023/4/22 14:19:20]

為了理解LLM的能力及其對工作的潛在影響，這項研究應用的兩項評估標準分別是：直接暴露，即GPT可以直接完成或幫助完成的任務；間接暴露，即通過GPT支持的軟件和數字工具幫助完成的任務。

外媒：摩根大通已限制員工使用ChatGPT:金色財經報道，一位知情人士透露，摩根大通公司已限制員工使用 ChatGPT 人工智能聊天機器人。

這位知情人士表示，摩根大通并非因為任何特定事件而限制員工使用 ChatGPT，而是反映了對第三方軟件的正常控制。目前尚無法確定該公司有多少員工在使用 ChatGPT，也無法確定他們的使用目的。?[2023/2/23 12:24:19]

研究發現，大多數職業都表現出一定程度的GPT暴露，大約80%的美國勞動力可能至少有10%的工作任務會受到GPT的影響，而大約19%的工人可能至少有50%的任務受到影響。這種影響涵蓋了所有工資水平，高收入工作可能面臨更大的風險。

嚴重依賴科學和批判性思維技能的角色與GPT暴露呈負相關，而編程和寫作技能與GPT暴露呈正相關。在工作中面臨更高進入壁壘的工人往往會經歷更多的GPT暴露。信息處理行業表現出高暴露，而制造業、農業和礦業表現出較低的暴露。

過去十年的生產力增長和總體GPT暴露之間的聯系似乎很弱，這表明一個潛在的樂觀情況，即未來大型語言模型的生產力增長可能不會加劇可能的“成本疾病”效應。

GPT就是GPT

GPT符合通用目的技術的三個核心標準：隨著時間的推移，它們正在即興發揮能力，有能力完成或幫助一組越來越復雜的任務和用例；GPT本身可以對整個經濟產生普遍影響；同時，GPT所實現的互補創新——特別是通過軟件和數字工具——可以在經濟活動中廣泛應用。

決定大型語言模型效用的關鍵因素是人類對它們的信任程度以及習慣。例如，在法律界，模型的有用性取決于法律專業人員是否能夠信任他們的輸出，而不需要核實原始文件或進行獨立研究。技術的成本和靈活性、員工和公司的偏好以及激勵措施也在采用基于大型語言模型的工具方面發揮著重要作用。

此外，由于數據可用性、監管質量、創新文化以及權力和利益分配等因素，大型語言模型在不同經濟部門的采用將有所不同。因此，如果要全面了解員工和公司對大型語言模型的使用，需要對這些錯綜復雜的問題進行更深入的探索。一種可能性是，對于大多數任務來說，節省時間和無縫應用將比提高質量更重要。

總的來說，盡管GPT提高人類勞動效率的技術能力很明顯，但重要的是要認識到社會、經濟、監管和其他因素可能會影響實際的勞動生產率結果。隨著能力的不斷發展，GPT對經濟的影響可能會持續并增加，這給政策制定者預測和監管其發展軌跡帶來了挑戰。

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