3月17日，OpenAI,OpenResearch和宾夕法尼亚大学发布了最新的研究论文《GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models》（关于大型语言模型对劳动力市场的影响的早期研究），作者认为当下的发展趋势中，GPT类大模型逐渐成为一种通用技术，这将会对劳动力市场产生深刻的潜在影响，并在论文中探讨了LLM（大型语言模型）对不同职业和行业的具体影响，就在大家担心工作被大模型技术取代之时，这篇论文引起了大家的关注：
研究人员称，GPT会是像蒸汽机或印刷机一样的通用技术，它有可能对经济的各个方面产生深远的影响，并且对职业市场和劳动力市场产生潜在的重大影响。他们估计ChatGPT和使用该程序构建的未来应用可能影响美国大约19% 的工作岗位和他们至少50%的工作任务。与此同时,80% 的美国劳动力至少有10%的工作任务在某种程度上将受到ChatGPT的影响。该论文分析了GPT（生成式预训练转换器）对各种职业和产业的影响，通过应用新的评估框架，探讨了GPT可能对劳动力市场带来的影响。论文使用两种评估标准：直接暴露（即GPT可以直接完成或帮助完成的任务）和间接暴露（即通过GPT支持的软件和数字工具帮助完成的任务）。研究发现，大多数职业都存在某种程度的GPT暴露，高薪职业通常具有更多高度暴露的任务。通过考虑当前模型能力和预期的GPT支持软件，论文发现，约有19%的工作至少有50%的任务暴露于GPT中。研究表明，GPT可能对多个行业产生广泛的影响，通过支持软件和数字工具，可以对一系列经济活动产生重大影响。然而，GPT对劳动生产率的实际影响受到社会、经济、监管和其他因素的影响。随着技术能力的不断发展，GPT对经济的影响可能会持续增加，给政策制定者带来预测和监管方面的挑战。从论文提供的表格可以看到，暴露率100%的工作有数学家、报税员、量化金融分析师、作家、网络和数字界面设计师，还包括新闻记者、法务、行政等热门行业；暴露率在80%以上的工作还包括通讯员、区块链工程师、译员、公关专家、调研员等职业。研究团队也列出了34类“完全不被暴露”的职业类型，在这34类工作中，无一例外是体力劳动，譬如厨师、水管工、机械师和木匠、石匠泥瓦匠等。- 提高劳动生产率：GPT可以通过自动化和优化生产流程来提高劳动生产率，从而带来更高的经济效益。
- 职业和产业变革：GPT可能会对某些职业和产业带来较大的影响，例如，一些重复性和机械性较强的工作可能会被自动化取代，而需要创造性和人类思维的工作可能会得到提升。
- 劳动力市场不平等：GPT可能会进一步加剧劳动力市场的不平等问题，高技能和高薪工作者可能受益于GPT的使用，而低技能和低薪工作者可能会面临失业的风险。
社会政治稳定：GPT的出现可能会引起社会政治稳定的问题，例如，可能会出现失业和职业不确定性等问题，从而引发社会不满和政治问题。
研究GPT的影响范围和深度是很重要的，因为它能帮助我们更好地了解这一技术可能对劳动力市场带来的实际影响。文章所述的研究表明，大型语言模型（LLM）特别是GPT，已经在当前的技术水平下渗透到了几乎所有职业和产业中。此外，还发现，GPT-powered软件和数字工具的补充创新将对各种经济活动产生广泛的应用。
还可以探讨GPT可能对劳动力市场的实际影响，包括潜在的人员流动，技能变化和工作质量改变等。有一些研究表明，GPT可能会导致某些职业的部分自动化和工作的转移，从而可能导致一些人失业。然而，还有其他研究表明，GPT可以增加工作的生产力和效率，并为人类工作人员提供更好的支持和辅助。因此，GPT的影响可能会因行业和工作特征而异。GPT技术对各种产业都有潜在的影响，以下是几个具体产业的介绍：
1.金融业领域，GPT技术可以用于金融预测、风险管理和自动化客户服务等方面。例如，金融预测模型可以使用GPT来帮助预测市场趋势和交易量，同时可以通过自然语言处理来理解和解释市场数据和新闻事件。此外，GPT技术还可以用于自动化客户服务，通过聊天机器人来处理客户的查询和问题。
2.医疗保健领域，GPT技术可以用于自然语言处理、医疗保健预测和医学图像分析。例如，医疗保健领域的自然语言处理可以帮助分析医生的笔记、病历和研究论文，并从中提取关键信息。此外，GPT技术还可以用于医疗保健预测，通过分析病历和病人数据来预测病人的健康状况和病情进展。在医学图像分析方面，GPT技术可以用于自动识别医学图像中的病变和异常。
3.零售业，GPT技术可以用于提高客户体验和自动化供应链管理。例如，聊天机器人可以使用GPT来处理客户的查询和问题，从而提高客户满意度。此外，GPT技术还可以用于自动化供应链管理，通过分析销售数据和库存数据来优化供应链。
4.媒体领域，GPT技术可以用于内容生成、自动化编辑和个性化推荐等方面。例如，新闻机构可以使用GPT来生成新闻报道，从而提高生产效率。此外，GPT技术还可以用于自动化编辑，通过分析和编辑大量的内容来生成高质量的出版物。最后，GPT技术还可以用于个性化推荐，根据用户的历史浏览记录和喜好来推荐相关的内容。
论文作者同时认为：高学历工作者（持有学士、硕士和更高学位）相对普通人更容易受到 GPT 的冲击。在职培训时间最长的职业受 GPT 冲击程度最低（这类工作的收入水平更低），而不需在职培训或只需实习的工作更容易受 GPT 冲击（工作的收入水平更高）
另外，为了说明Exposure度量方法的可靠性以及结论的稳健性，作者除了使用GPT-4、人工标注法对比以外，在这一部分又与其他方法进行了比较。作者首先总结了前人在Occupation Exposure方面的度量方法，并将这些研究方法应用于数据集中：
之后，作者将这些方法作为解释变量，在本文中新定义的Exposure规则上分别用GPT-4、人工标注得到的评分数据对这些方法（解释变量）进行基准回归（对比控制Avg.Salary对数值）：
可以看到，除了AI大部分数据都是***，说明作者定义的Exposure规则与前人8种度量方法之间存在显著相关性，因此，本篇论文作者实证得到的结论具有一定的可信性。
参考文献
[1] 2023 GPTs are GPTs- An Early Look at the Labor Market Impact potential of LLMhttps://arxiv.org/pdf/2303.10130v1.pdf
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