OpenAI发布GPT对美国劳动力影响：至少8%会受到影响，收入越高面临风险越大

近日，Open AI在官方博客发布了与Open AI 开放研究院、宾法尼亚大学合著了一篇名为《GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models》的论文，主要研究了生成式预训练Transformer (GPT) 模型和相关技术，对美国劳动力的潜在影响。

研究结果显示，大约80%的美国劳动力至少有10%的工作会受到GPT的影响。大约 19%的员工可能会看到，至少50%的工作任务受到GPT影响。这种影响覆盖所有工资水平，同时收入越高面临影响的风险就越大。（论文地址：https://arxiv.org/abs/2303.10130）

不过在该论文第6章的论述中明确指出，这些研究有一定的局限性，需要进一步调查。首先，对美国的关注限制了该研究结果对其他国家的普遍适用性。在其他国家，生成模型的应用和影响可能因工业组织、技术基础设施、监管框架、语言多样性和文化背景等因素而有所不同。

此外，大语言模型（LLM）在广泛应用方面还存在瓶颈，人们普遍对AI机器人不信任，同时也没有使用的习惯，例如，在法律专业中，LLM的实用性取决于法律专业人士是否可以信任AI的输出，而无需验证原始文件资料。

简单来说，该研究可能适用于美国并不适用于其他国家，并且人们目前普遍不信任AI输出的结果。所以，那些担心被AI机器人抢饭碗的小伙伴们可以暂时松口气了。

最近一段时间LLM和生成式AI技术获得了飞速发展。LLM可以处理和生成各种形式的顺序数据，包括汇编语言、蛋白质序列和国际象棋游戏等，这些能力超越了自然语言应用本身。像GPT-4这样的产品则表现出了更强大的能力，例如，创意写作、翻译、代码自动生成等。

该研究还揭示了LLM在其他领域的巨大应用潜力，例如，API、搜索引擎、与其他生成式AI系统相结合使用等。

从长远来看，这些趋势表明 LLM能够执行，通常在计算机上执行的任何任务。在大多数情况下，生成式 AI 模型主要被视为模块化工具，执行特定的工作任务，例如，从字幕生成图像或将语音转录为文本等。

尽管在应用场景方面存在局限性，但LLM越来越多地集成到文本生成、代码开发和法律研究等领域的专业应用程序，为企业和个人更广泛地采用GPT铺平了道路。

按照行业来看，信息处理行业受到的影响较大，而制造业、农业和采矿业则表现出了较低的影响风险。

根据调查模型显示，从教育背景、工作经验、职业年限和工资数据来看，高薪水从业者更容易接触LLM。根据同样的标准，很多低薪水同样也有很大机会接触到LLM。

从接触率来看，口译员、笔译员、调查研究人员、诗人、作词家和创意作家、数学家、报税员、金融分析师、区块链工程师、法庭记者、校对员、会计师、审计师、新闻分析师、记者、法律秘书、行政助理、气候变化分析师等职业，接触到LLM的几率相当高，因此，也存在巨大的职位影响。

此外，大量文献讨论了人工智能和自动化技术对劳动力市场的影响。多数研究表明，从事日常重复性工作的人被技术取代的风险将更高，同时自动化技术导致了美国工资的不平等，原因是专门从事日常工作的人的薪水正在下降。所以，具有自动化属性的LLM，也将会取代大量重复性工作岗位。

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