Когда искусственный интеллект заменит людей на работе: исследование от OpenAI
OpenAI, компания-разработчик моделей GPT, считает, что большие языковые модели (LLM) можно сравнить с изобретением парового двигателя или печатного станка. Но эта технология общего назначения пойдет еще дальше и повлияет на все сферы, в том числе рынок труда. В OpenAI утверждают, что большинство работников (уточним — в США) со временем автоматизируют ряд своих задач благодаря моделям GPT. И это доказано исследованием, о котором расскажем в статье.
Источник: union-sp.ru
Как проходил эксперимент
Исследование проводила компания OpenAI совместно с Пенсильванским университетом. Они использовали базу данных O*NET, которая содержит информацию о 1016 профессиях, включая описания их детальных рабочих действий. Затем эксперты и GPT-4 по отдельности составили аннотации для задач по каждой позиции. После этого они постарались выявить профессии, в которых модели GPT смогут сэкономить время минимум на 50% без потери качества выполняемой работы.
Примечательно, что эксперимент имел некоторые ограничения. С одной стороны, GPT-4 восприимчив к формулировкам и подсказкам, а также может выдавать ложную информацию, что уже неоднократно доказывали. С другой стороны, не забываем про человеческий фактор. Не все люди, которые участвовали в исследовании, знали, как правильно интерпретировать те или иные рабочие задачи для профессий, поэтому могли изъясняться неточно.
Что выяснилось
Эксперты исследовали потенциальное влияние моделей Generative Pre-trained Transformer (GPT) и связанных с ними технологий на рынок труда США. Они оценивали все профессии с точки зрения того, как они соответствуют возможностям GPT. Учитывался и человеческий опыт, и классификации рабочих задач по профессиям, которые получены от GPT-4.
Эксперты склонны считать, что у 80% американцев большие языковые модели повлияют на 10% задач. А для 19% работников этот показатель — минимум 50%, то есть половина работы будет автоматизирована. В отчете говорится, что GPT воздействует на профессии с любым уровнем заработной платы, причем занятия с высоким доходом более подвержены влиянию.
Ожидается, что наибольшее влияние почувствуют на себе такие сектора, как: информационные услуги, обработка данных, издательская деятельность и страхование. Менее подвержены этому: производство продуктов питания, изделий из дерева, сельское и лесное хозяйство.
На какие профессии повлияет GPT
«Наши результаты показывают, что важность научных навыков и навыков критического мышления сильно отрицательно связаны с воздействием, что говорит о том, что профессии, требующие этих навыков, с меньшей вероятностью подвержены воздействию GPT. Напротив, навыки программирования и письма демонстрируют сильную положительную связь, что говорит о том, что профессии, требующие этих навыков, более подвержены влиянию GPT», — сказано в исследовании.
Источник: arxiv.org
В таблице собраны профессии, для которых GPT и программное обеспечение на базе GPT могут сэкономить работникам значительное количество времени при выполнении. Но это не обязательно означает, что их задачи могут быть полностью автоматизированы с помощью этих технологий.
Профессии с наибольшим воздействием включают:
- математиков;
- налоговых инспекторов;
- писателей;
- веб-дизайнеров;
- бухгалтеров;
- журналистов;
- секретарей по правовым вопросам.
Меньше подвержены влиянию GPT такие профессии, как финансовые менеджеры, специалисты по поисковому маркетингу, графические дизайнеры.
Примечательно, что влияние не ограничивается отраслями с более высокими темпами роста производительности. Исследователи пришли к выводу, что использование GPT может иметь заметные экономические, социальные и политические последствия. Хотя потенциал воздействия на задачи огромен, GPT и программное обеспечение, работающее на его основе, должны быть интегрированы в более широкие системы, чтобы полностью реализовать этот потенциал. Как это обычно бывает с технологиями общего назначения, барьеры, связанные с изобретениями, могут изначально препятствовать быстрому распространению ИИ. Пока нужен человеческий контроль, а прогнозировать его дальнейшую необходимость — сложная задача, особенно там, где возможности ИИ равны или даже превосходят человеческий уровень.
Полный текст статьи читайте на Компьютерра
