GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models
Нетехническая статья, написанная при участии сотрудников OpenAI, которая даёт предварительный взгляд на потенциал воздействия больших языковых моделей на рынок труда. Об этом частично упоминалось в отчёте по GPT-4 (что будут публиковаться исследования и предложения по теме), но ожидаю в ближайшее время ещё больше работ. Везде ниже - цифры по рынку труда США.
Спойлер: до 49% работников столкнутся с тем, что половина или более их задач будут затронуты GPT-подобными системами.
Для начала вводится понятие "затронутости" (exposure) профессии моделями: это значит, что доступ к GPT сократит выполнение работы (оцениваемой по аналогу должностной инструкции) на 50 и более процентов.
Как это оценивать? Исследователи наняли группу людей, которые знакомы с возможностями GPT, и смотрели на их оценки. Они признают, что это субъективно, не в полной мере дайверсно, и что большинство конкретных работ можно оценить ну очень уж по разному. Вполне возможно, что в статье представлена смещённая оценка - это как физик-ядерщик будет оценивать работу строителя, ничего в ней не понимая (хотя как раз в этом случае легко сказать, что строитель в меньшей степени будет затронут нейросеткой, это просто краевой пример).
Интересный факт в том, что помимо живых людей саму GPT-4 просили оценить заронутость конкретных задач на работе, ЛОЛ! И авторы наблюдают высокую степень совпадения между человеческими рейтингами и рейтингами GPT-4 в отношении общего воздействия на трудовую активность(см. картинку).
Тезисно о результатах:
— У более высокооплачиваемой работы больше шансов быть автоматизированной (а ещё это логично с экономической точки зрения, туда и будут вливать деньги)
— Но при этом учёные и работы, связанные с критическим мышлением, имеют меньшую затронутость (ахаха мем типа учёным не платят😁 )
Нетехническая статья, написанная при участии сотрудников OpenAI, которая даёт предварительный взгляд на потенциал воздействия больших языковых моделей на рынок труда. Об этом частично упоминалось в отчёте по GPT-4 (что будут публиковаться исследования и предложения по теме), но ожидаю в ближайшее время ещё больше работ. Везде ниже - цифры по рынку труда США.
Спойлер: до 49% работников столкнутся с тем, что половина или более их задач будут затронуты GPT-подобными системами.
Для начала вводится понятие "затронутости" (exposure) профессии моделями: это значит, что доступ к GPT сократит выполнение работы (оцениваемой по аналогу должностной инструкции) на 50 и более процентов.
Как это оценивать? Исследователи наняли группу людей, которые знакомы с возможностями GPT, и смотрели на их оценки. Они признают, что это субъективно, не в полной мере дайверсно, и что большинство конкретных работ можно оценить ну очень уж по разному. Вполне возможно, что в статье представлена смещённая оценка - это как физик-ядерщик будет оценивать работу строителя, ничего в ней не понимая (хотя как раз в этом случае легко сказать, что строитель в меньшей степени будет затронут нейросеткой, это просто краевой пример).
Интересный факт в том, что помимо живых людей саму GPT-4 просили оценить заронутость конкретных задач на работе, ЛОЛ! И авторы наблюдают высокую степень совпадения между человеческими рейтингами и рейтингами GPT-4 в отношении общего воздействия на трудовую активность(см. картинку).
Тезисно о результатах:
— У более высокооплачиваемой работы больше шансов быть автоматизированной (а ещё это логично с экономической точки зрения, туда и будут вливать деньги)
— Но при этом учёные и работы, связанные с критическим мышлением, имеют меньшую затронутость (ахаха мем типа учёным не платят