GPT-4會讓多少美國人失業？OpenAI：高收入工作會面臨更大影響_CHAT:PlugChain

上周二，OpenAI官宣GPT-4引起軒然大波，比其廣受歡迎的前身GPT-3.5更可靠、更具創意。GPT-4是一個大型多模態模型，能接受圖像和文本輸入，再輸出正確的文本回復。實驗表明，GPT-4在各種專業測試和學術基準上的表現與人類水平相當。例如，它通過了模擬律師考試，且分數在應試者的前10%左右；相比之下，GPT-3.5的得分在倒數10%左右。

大型語言模型的子彈不停在飛，ChatGPT的職業“威脅論”也成為熱議的焦點。例如，INSIDER編制了一份被AI取代風險最高的工作清單，分別是技術工作、媒體工作、法律行業工作、市場研究分析師、教師、財務職位、貿易商、平面設計師、會計師與客戶服務代理。

DefiLlama的ChatGPT插件將進行Beta測試，允許通過語言提示查詢數據:6月4日消息，DefiLlama 創始人 0xngmi 發推表示，DefiLlama 的 ChatGPT 插件將進行 Beta 測試，如果用戶在 ChatGPT 上具有插件訪問權限，并愿意就插件提供反饋，可以加入等待名單。它將允許用戶通過語言提示查詢 DefiLlama 的數據，包括詢問「3 月后哪些 LSD 項目增長最快？」等與數據相關的問題。[2023/6/4 11:56:57]

昨日，一篇由OpenAI、OpenResearch和賓夕法尼亞大學學者合著的論文發表在預印本網站arXiv上，以科學的方式研究了GPT究竟會對勞動力市場產生怎樣的影響。這項研究采用一種新的評估方式，即根據職業與GPT能力的對應性來評估職業，結合人類專業知識和GPT-4的分類，從而探討GPT可能對勞動力市場帶來的影響。

ChatGPT訪問量再創新高：百度的60%，谷歌的2%:金色財經報道，根據SimilarWeb統計，ChatGPT上月全球訪問量17.6億次，已超越必應、鴨鴨走DuckDuckGo等其他國際搜索引擎，并達到谷歌的2%，百度的60%。不過，ChatGPT自身的高速增漲也有了一點放緩的跡象。4月ChatGPT訪問量增長12.6%，而3月增長為55.8%、2月62.5%、1月131.6%。[2023/5/9 14:52:00]

為了理解LLM的能力及其對工作的潛在影響，這項研究應用的兩項評估標準分別是：直接暴露，即GPT可以直接完成或幫助完成的任務；間接暴露，即通過GPT支持的軟件和數字工具幫助完成的任務。

數字資產平臺FalconX正研發由ChatGPT驅動的機器人“Satoshi”:4月29日消息，數字資產平臺FalconX正在研發由ChatGPT驅動的機器人“Satoshi”，以比特幣創始人中本聰的名字命名，可根據加密用戶的歷史交易活動、投資組合和興趣為他們提供投資建議。

FalconX表示，除了OpenAI的FalconX，它計劃集成的其他大語言模型，例如谷歌的Bard。Satoshi仍處于測試階段，尚未與交易所訂單簿等平臺集成，也無法為專業用戶生成交易圖表和其他必要工具。[2023/4/29 14:34:45]

研究發現，大多數職業都表現出一定程度的GPT暴露，大約80%的美國勞動力可能至少有10%的工作任務會受到GPT的影響，而大約19%的工人可能至少有50%的任務受到影響。這種影響涵蓋了所有工資水平，高收入工作可能面臨更大的風險。

嚴重依賴科學和批判性思維技能的角色與GPT暴露呈負相關，而編程和寫作技能與GPT暴露呈正相關。在工作中面臨更高進入壁壘的工人往往會經歷更多的GPT暴露。信息處理行業表現出高暴露，而制造業、農業和礦業表現出較低的暴露。

過去十年的生產力增長和總體GPT暴露之間的聯系似乎很弱，這表明一個潛在的樂觀情況，即未來大型語言模型的生產力增長可能不會加劇可能的“成本疾病”效應。

GPT就是GPT

GPT符合通用目的技術的三個核心標準：隨著時間的推移，它們正在即興發揮能力，有能力完成或幫助一組越來越復雜的任務和用例；GPT本身可以對整個經濟產生普遍影響；同時，GPT所實現的互補創新——特別是通過軟件和數字工具——可以在經濟活動中廣泛應用。

決定大型語言模型效用的關鍵因素是人類對它們的信任程度以及習慣。例如，在法律界，模型的有用性取決于法律專業人員是否能夠信任他們的輸出，而不需要核實原始文件或進行獨立研究。技術的成本和靈活性、員工和公司的偏好以及激勵措施也在采用基于大型語言模型的工具方面發揮著重要作用。

此外，由于數據可用性、監管質量、創新文化以及權力和利益分配等因素，大型語言模型在不同經濟部門的采用將有所不同。因此，如果要全面了解員工和公司對大型語言模型的使用，需要對這些錯綜復雜的問題進行更深入的探索。一種可能性是，對于大多數任務來說，節省時間和無縫應用將比提高質量更重要。

總的來說，盡管GPT提高人類勞動效率的技術能力很明顯，但重要的是要認識到社會、經濟、監管和其他因素可能會影響實際的勞動生產率結果。隨著能力的不斷發展，GPT對經濟的影響可能會持續并增加，這給政策制定者預測和監管其發展軌跡帶來了挑戰。

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