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这34种职业最可能不被人工智能淘汰?网上争起来了

  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GPT4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GPT3。5(ChatGPT用的版本)迭代到GPT4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(anexposurerubric)。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GPT4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,GPT4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(generalpurposetechnologies),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?
  橙柿互动记者童蔚

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