上周二，OpenAI正式宣布了GPT-4，它比其受欢迎的前辈GPT-3.5更可靠，更有创意。GPT-4是一个大型多模态模型，它可以接受图像和文本输入，然后输出正确的文本回复。实验表明，GPT-4在各种专业测试和学术基准中的表现与人类相当。比如它通过了模拟律师考试，它的分数是考生的10%左右；相比之下，GPT的得分为3.5，比倒数第一名低10%。
大语言模型的子弹不停飞，ChatGPT的职业“* * *”也成为热议的焦点。例如，INSIDER编制了一份被AI取代风险最高的工作清单，即技术工作(编码员、计算机程序员、软件工程师、数据分析师)、媒体工作(广告、内容创作、技术写作、新闻)、法律工作(律师助理、法律助理)、市场研究分析师、教师、财务职位(财务分析师、个人财务顾问)、交易员和印刷。
昨天，由OpenAI、OpenResearch和宾夕法尼亚大学的学者共同撰写的一篇论文发表在预印本网站arXiv上，该论文以科学的方式研究了GPT将对劳动力市场产生什么影响。本研究采用一种新的评估方法，即根据职业与GPT能力的对应关系，结合人类专业知识和GPT-4的分类，从而探讨GPT对劳动力市场可能产生的影响。
为了了解LLM的能力及其对工作的潜在影响，本研究应用的两个评价标准是:直接接触，即GPT可以直接完成或帮助完成的任务；间接曝光，即由GPT支持的软件和数字工具帮助完成的任务。
结果发现，大多数职业都在一定程度上暴露于GPT。大约80%的美国劳动力可能有至少10%的工作受到GPT的影响，而大约19%的工人可能有至少50%的工作受到影响。这种影响涵盖了所有工资水平，高薪工作可能面临更大的风险。
高度依赖科学和批判性思维技能的角色与GPT暴露呈负相关，而编程和写作技能与GPT暴露呈正相关。在工作中面临较高(较低)进入壁垒的工人倾向于经历更多(更少)的GPT暴露。信息加工业显示高暴露度，而制造业、农业和采矿业显示低暴露度。
在过去十年中，生产率增长和总体GPT暴露之间的联系似乎很弱，这表明一种潜在的乐观态度，即大型语言模型的生产率增长在未来可能不会加剧可能的“成本病”效应。
GPT是GPTGPT符合通用技术的三个核心标准:随着时间的推移，他们在即兴发挥自己的能力，完成或帮助一组越来越复杂的任务和用例；GPT本身可以对整个经济产生普遍影响；与此同时，GPT实现的互补创新——特别是通过软件和数字工具——可以广泛应用于经济活动。
决定大规模语言模型效用的关键因素是人类的信任程度和习惯。例如，在法律领域，模型的有用性取决于法律专业人员是否能够在不核实原始文件或进行独立研究的情况下信任他们的输出。技术的成本和灵活性、员工和公司的偏好以及激励因素在采用基于大型语言模型的工具时也起着重要作用。
此外，由于数据可用性、监管质量、创新文化以及权力和利益分配等因素，不同经济领域对大规模语言模型的采用会有所不同。因此，如果我们想要完全理解员工和公司对大规模语言模型的使用，我们需要更深入地探索这些复杂的问题。一种可能是，对于大多数任务来说，节省时间和无缝应用将比提高质量更重要。
总的来说，尽管GPT提高人类劳动效率的技术能力是显而易见的，但重要的是要认识到社会、经济、监管等因素可能会影响实际的劳动生产率结果。随着能力的不断发展，GPT对经济的影响可能会持续和增加，这给决策者预测和监督其发展轨迹带来了挑战。
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原文地址"美国高失业率，美国失业率急剧上升会引起中国的失业率增加"：http://www.guoyinggangguan.com/qkl/174588.html。
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