前腳剛推出GPT-4，OpenAI后腳就發(fā)布了35頁(yè)論文官宣：

80%的美國(guó)人，都會(huì)受到AI的影響。

研究人員稱，GPT會(huì)是像蒸汽機(jī)或印刷機(jī)一樣的「通用技術(shù)」。

這么說(shuō)來(lái)，OpenAI工業(yè)革命實(shí)錘了！

論文地址：https://arxiv.org/abs/2303.10130

論文稱，對(duì)于大約80%的美國(guó)人來(lái)說(shuō)，至少有10%的工作任務(wù)會(huì)受到GPT的影響。

與此同時(shí)，在大約19%的崗位中，有50%的任務(wù)會(huì)在某種程度上被AI自動(dòng)化。

而且，這種影響幾乎橫跨所有行業(yè)。學(xué)歷越高，收入越高，「白領(lǐng)」做的工作AI越擅長(zhǎng)，意味著被AI取代的可能性更大。

那么有AI無(wú)法替代的工作嗎？有！

OpenAI還列出了不被AI影響的34大「鐵飯碗」，告訴藍(lán)領(lǐng)這些人你們是「安全的」。

其中就包括洗碗工、酒保、水管工、綠化工。

圖源：未盡研究

細(xì)數(shù)一遍34大鐵飯碗后，看來(lái)宇宙盡頭是編制也不好使了。

掙得越多越危險(xiǎn)？

GPT會(huì)影響大多數(shù)人類的工作，敢下這個(gè)結(jié)論，是誰(shuí)給OpenAI的自信？

論文首先獻(xiàn)上了從GPT-3.5到GPT-4的性能躍遷圖，讓大家看看大模型的發(fā)展速度（把GPT-4技術(shù)報(bào)告搬過(guò)來(lái)了）：

在各種專業(yè)測(cè)試和學(xué)術(shù)基準(zhǔn)上，GPT-4的表現(xiàn)與人類水平相當(dāng)。??在各大考試包括GRE幾乎取得了滿分成績(jī)，橫掃各種benchmark。??

這么一看，取代你不是沒道理。于是，OpenAI便下了一個(gè)定義。

最新論文中，OpenAI直接把GPTs稱作general-purpose technologies (GPTs)，簡(jiǎn)之GPTs是通用技術(shù)。

通用技術(shù)是指滿足三個(gè)核心標(biāo)準(zhǔn)的技術(shù)——在時(shí)間上持續(xù)改進(jìn)、在經(jīng)濟(jì)中普遍存在、并能產(chǎn)生相關(guān)創(chuàng)新的技術(shù)。

毫無(wú)疑問(wèn)，隨著時(shí)間的推移，GPT在不斷改進(jìn)，因此滿足了第一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)。

研究人員在論文中表示，另外兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)也在逐步實(shí)現(xiàn)。早期的定性證據(jù)表明，LLM的采用和使用正在日益普及。

接下來(lái)，讓我們先看一波論文結(jié)論。

最容易受到LLM影響的職業(yè)有：報(bào)稅員、口譯員和筆譯員、調(diào)查研究人員、校對(duì)和抄寫員、作家。

其中，暴露率100%的工作包括數(shù)學(xué)家、報(bào)稅員、量化金融分析師、作家、網(wǎng)絡(luò)和數(shù)字界面設(shè)計(jì)師。

甚至還有區(qū)塊鏈工程師。

開篇曾列出了完全不受LLM影響的職業(yè)：主要是體力勞動(dòng)者。

這恰恰與莫拉維克悖論非常一致，即能夠可靠地實(shí)現(xiàn)多數(shù)體力勞動(dòng)自動(dòng)化的機(jī)器人技術(shù)還需要許多年。

那么究竟如何定義這個(gè)「暴露率」？

論文稱，暴露百分比表示訪問(wèn)GPT，或GPT驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)，是否會(huì)使人類執(zhí)行一項(xiàng)任務(wù)所需的時(shí)間減少至少50%。

當(dāng)然了，OpenAI也表示，以上工作的任務(wù)并不一定能夠完全由GPT自動(dòng)化。

將人類評(píng)分 (x 軸) 和GPT-4評(píng)分 (y 軸) 用函數(shù)表示，顯示了按職業(yè)劃分的GPT暴露程度的高度一致性。

論文還指出，薪酬越高，被LLM自動(dòng)化的機(jī)會(huì)越高。不過(guò)好消息是，那些需要科學(xué)和批判思維能力的工作暴露率較低。

具體的線性關(guān)系如下圖，下面雙散點(diǎn)圖描繪了人類評(píng)估者和GPT-4評(píng)估的各種職業(yè)在LLMs的暴露。

這些圖將GPT暴露風(fēng)險(xiǎn)的職業(yè)，與職業(yè)就業(yè)人數(shù)的對(duì)數(shù)、和職業(yè)年薪中位數(shù)的對(duì)數(shù)進(jìn)行了比較。

雖然存在一些差異，但人類和GPT-4評(píng)估表明，工資較高的職業(yè)往往受到LLMs的影響。

按工作區(qū)域劃分，那些擁有學(xué)士學(xué)位或更高學(xué)位的人，比沒有學(xué)士學(xué)位的人更容易接觸到GPT。

以上表格中的數(shù)字是怎么來(lái)的，論文作者定義了4個(gè)級(jí)別的 「暴露評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)」。

E0：沒有暴露。比如，需要高度人際互動(dòng)的任務(wù)，精確測(cè)量，詳細(xì)審查視覺效果，體力勞動(dòng)等。

E1：直接暴露，使用LLM可以將完成任務(wù)的時(shí)間至少減少一半。

E2：通過(guò)由LLM驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用程序至少減少一半的工作量。

E3：鑒于圖像能力的暴露，與E2相似，但需要多模態(tài)的GPT-4與視覺API。

網(wǎng)友：看完論文，我就知道還是得洗盤子！

英偉達(dá)科學(xué)家Jim Fan發(fā)文，呼吁大家正視這個(gè)「房間里的大象」——LLM會(huì)接管我們的工作嗎？

還有網(wǎng)友發(fā)出了靈魂拷問(wèn)：

「在過(guò)去的10年里，我相信人工智能能把人類從不需要腦里的任務(wù)中解放出來(lái)，并推動(dòng)世界走向一個(gè)更有創(chuàng)造力的未來(lái)。 然而，隨著Stable Diffusio等模型的出現(xiàn)，藝術(shù)家也被淘汰了。 如果人類的邏輯和創(chuàng)造力可以被取代，你認(rèn)為會(huì)留下什么工作？」

語(yǔ)言的局限，是我世界的局限。

有網(wǎng)友總結(jié)道，這篇文章揭示了可怕的冰山一角：LLM帶給我們的威脅和沖擊，絕大部分還在海平面之下，根本不曾顯現(xiàn)呢。

John Carmack近日發(fā)推表示自己收到了私信，希望他的回答能讓每個(gè)人都能看到。

私信的學(xué)生主要闡述了自己的擔(dān)憂：（這或許是當(dāng)下許多童鞋們內(nèi)心深處的問(wèn)題）

我對(duì)計(jì)算機(jī)科學(xué)（特別是軟件工程）非常熱衷，想在這個(gè)領(lǐng)域追求職業(yè)發(fā)展。但是我不得不擔(dān)心人工智能的發(fā)展（如GPT-4），這樣的話未來(lái)編程工作還會(huì)存在嗎。我知道很難預(yù)測(cè)未來(lái)10-15年的情況，但我主要擔(dān)心的是，我可能努力了這么多，都是白費(fèi)，Al最終會(huì)淘汰我未來(lái)的工作。您有什么想法嗎？

Carmack回答道，你需要為工作搭建完整的「產(chǎn)品技能」，并使用最好的工具。今天可能是手寫代碼，但以后可能會(huì)有Al輔助，你會(huì)越來(lái)越好。

軟件只是幫助人們完成一些事情的工具，許多程序員從未理解這一點(diǎn)。把注意力放在所交付的價(jià)值上，不要過(guò)度關(guān)注工具的具體細(xì)節(jié)。

外媒稱，OpenAI這份論文，可能有些危言聳聽的成分。

因?yàn)镺penAI在自吹自家的GPT，得把它描繪成顛覆行業(yè)和自動(dòng)化任務(wù)的工具，好讓雇主開始利用它降低成本。

甚至有網(wǎng)友稱，這篇論文基本上是沒有意義的，因?yàn)樗鼪]有為其預(yù)測(cè)提出時(shí)限。

在最近ABC NEWS的一次采訪中，Sam Altman曾表示，「ChatGPT應(yīng)該被視為一種工具，而不是任何工作的替代品。」

他解釋道，人類通過(guò)不斷適應(yīng)不同類型的技術(shù)，已經(jīng)一次又一次地證明了這一點(diǎn)。人類的創(chuàng)造力是無(wú)限的，我們能夠創(chuàng)造新的工作，找到新的事情做。

然而，最諷刺的是，OpenAI現(xiàn)在正把GPT作為一種通用技術(shù)出售。

2017年10月，《紐約客》封面文章「人類未來(lái)只能給機(jī)器人打下手」描繪了這樣一幅未來(lái)圖景：

一個(gè)滿臉胡須的年輕乞丐坐在未來(lái)的曼哈頓街上乞討，身旁的機(jī)器人向他手里的杯子里投擲螺絲和螺帽，他身旁的小狗也滿懷驚訝，并且擔(dān)憂地看著旁邊走過(guò)的機(jī)器狗。

或許，OpenAI想告訴我們，這個(gè)未來(lái)不遠(yuǎn)了。