新智元報道  

　　編輯：編輯部

　　【新智元導(dǎo)讀】GPT-4發(fā)布沒幾天，OpenAI直接告訴所有人，GPTs是通用技術(shù)，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后腳就發(fā)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(shù)’。

　　這么說來，OpenAI工業(yè)革命實錘了！

　　論文地址：https：//arxiv.org/abs/2303.10130

　　論文稱，對于大約80%的美國人來說，至少有10%的工作任務(wù)會受到GPT的影響。

　　與此同時，在大約19%的崗位中，有50%的任務(wù)會在某種程度上被AI自動化。

　　而且，這種影響幾乎橫跨所有行業(yè)。學(xué)歷越高，收入越高，‘白領(lǐng)’做的工作AI越擅長，意味著被AI取代的可能性更大。

　　那么有AI無法替代的工作嗎？有！

　　OpenAI還列出了不被AI影響的34大‘鐵飯碗’，告訴藍領(lǐng)這些人你們是‘安全的’。

　　其中就包括洗碗工、酒保、水管工、綠化工。

　　圖源：未盡研究

　　細數(shù)一遍34大鐵飯碗后，看來宇宙盡頭是編制也不好使了。

　　掙得越多越危險？

　　GPT會影響大多數(shù)人類的工作，敢下這個結(jié)論，是誰給OpenAI的自信？

　　論文首先獻上了從GPT-3.5到GPT-4的性能躍遷圖，讓大家看看大模型的發(fā)展速度（把GPT-4技術(shù)報告搬過來了）：

　　在各種專業(yè)測試和學(xué)術(shù)基準上，GPT-4的表現(xiàn)與人類水平相當(dāng)。在各大考試包括GRE幾乎取得了滿分成績，橫掃各種benchmark。

　　這么一看，取代你不是沒道理。于是，OpenAI便下了一個定義。

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

　　通用技術(shù)是指滿足三個核心標準的技術(shù)——在時間上持續(xù)改進、在經(jīng)濟中普遍存在、并能產(chǎn)生相關(guān)創(chuàng)新的技術(shù)。

　　毫無疑問，隨著時間的推移，GPT在不斷改進，因此滿足了第一個標準。

　　研究人員在論文中表示，另外兩個標準也在逐步實現(xiàn)。早期的定性證據(jù)表明，LLM的采用和使用正在日益普及。

　　接下來，讓我們先看一波論文結(jié)論。

　　最容易受到LLM影響的職業(yè)有：報稅員、口譯員和筆譯員、調(diào)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(shù)學(xué)家、報稅員、量化金融分析師、作家、網(wǎng)絡(luò)和數(shù)字界面設(shè)計師。

　　甚至還有區(qū)塊鏈工程師。

　　開篇曾列出了完全不受LLM影響的職業(yè)：主要是體力勞動者。

　　這恰恰與莫拉維克悖論非常一致，即能夠可靠地實現(xiàn)多數(shù)體力勞動自動化的機器人技術(shù)還需要許多年。

　　那么究竟如何定義這個‘暴露率’？

　　論文稱，暴露百分比表示訪問GPT，或GPT驅(qū)動的系統(tǒng)，是否會使人類執(zhí)行一項任務(wù)所需的時間減少至少50%。

　　當(dāng)然了，OpenAI也表示，以上工作的任務(wù)并不一定能夠完全由GPT自動化。

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

　　論文還指出，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(xué)和批判思維能力的工作暴露率較低。

　　具體的線性關(guān)系如下圖，下面雙散點圖描繪了人類評估者和GPT-4評估的各種職業(yè)在LLMs的暴露。

　　這些圖將GPT暴露風(fēng)險的職業(yè)，與職業(yè)就業(yè)人數(shù)的對數(shù)、和職業(yè)年薪中位數(shù)的對數(shù)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(yè)往往受到LLMs的影響。

　　按工作區(qū)域劃分，那些擁有學(xué)士學(xué)位或更高學(xué)位的人，比沒有學(xué)士學(xué)位的人更容易接觸到GPT。

　　以上表格中的數(shù)字是怎么來的，論文作者定義了4個級別的 ‘暴露評分標準’。

　　E0：沒有暴露。比如，需要高度人際互動的任務(wù)，精確測量，詳細審查視覺效果，體力勞動等。

　　E1：直接暴露，使用LLM可以將完成任務(wù)的時間至少減少一半。

　　E2：通過由LLM驅(qū)動的應(yīng)用程序至少減少一半的工作量。

　　E3：鑒于圖像能力的暴露，與E2相似，但需要多模態(tài)的GPT-4與視覺API。

　　網(wǎng)友：看完論文，我就知道還是得洗盤子！

　　英偉達科學(xué)家Jim Fan發(fā)文，呼吁大家正視這個‘房間里的大象’——LLM會接管我們的工作嗎？

　　還有網(wǎng)友發(fā)出了靈魂拷問：

　　‘在過去的10年里，我相信人工智能能把人類從不需要腦里的任務(wù)中解放出來，并推動世界走向一個更有創(chuàng)造力的未來。 然而，隨著Stable Diffusio等模型的出現(xiàn)，藝術(shù)家也被淘汰了。 如果人類的邏輯和創(chuàng)造力可以被取代，你認為會留下什么工作？’

　　語言的局限，是我世界的局限。

　　有網(wǎng)友總結(jié)道，這篇文章揭示了可怕的冰山一角：LLM帶給我們的威脅和沖擊，絕大部分還在海平面之下，根本不曾顯現(xiàn)呢。

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

　　私信的學(xué)生主要闡述了自己的擔(dān)憂：（這或許是當(dāng)下許多童鞋們內(nèi)心深處的問題）

我對計算機科學(xué)（特別是軟件工程）非常熱衷，想在這個領(lǐng)域追求職業(yè)發(fā)展。但是我不得不擔(dān)心人工智能的發(fā)展（如GPT-4），這樣的話未來編程工作還會存在嗎。我知道很難預(yù)測未來10-15年的情況，但我主要擔(dān)心的是，我可能努力了這么多，都是白費，Al最終會淘汰我未來的工作。您有什么想法嗎？

　　Carmack回答道，你需要為工作搭建完整的‘產(chǎn)品技能’，并使用最好的工具。今天可能是手寫代碼，但以后可能會有Al輔助，你會越來越好。

　　軟件只是幫助人們完成一些事情的工具，許多程序員從未理解這一點。把注意力放在所交付的價值上，不要過度關(guān)注工具的具體細節(jié)。

　　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，得把它描繪成顛覆行業(yè)和自動化任務(wù)的工具，好讓雇主開始利用它降低成本。

　　甚至有網(wǎng)友稱，這篇論文基本上是沒有意義的，因為它沒有為其預(yù)測提出時限。

　　在最近ABC NEWS的一次采訪中，Sam Altman曾表示，‘ChatGPT應(yīng)該被視為一種工具，而不是任何工作的替代品。’

　　他解釋道，人類通過不斷適應(yīng)不同類型的技術(shù)，已經(jīng)一次又一次地證明了這一點。人類的創(chuàng)造力是無限的，我們能夠創(chuàng)造新的工作，找到新的事情做。

　　然而，最諷刺的是，OpenAI現(xiàn)在正把GPT作為一種通用技術(shù)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：

　　一個滿臉胡須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里的杯子里投擲螺絲和螺帽，他身旁的小狗也滿懷驚訝，并且擔(dān)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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