80% от работниците се очаква да бъдат застрашени от изкуствения интелект
OpenAI, компанията зад известния чатбот ChatGPT, е анализирала данните за излагането на разнообразни работни места на изкуствен интелект (ИИ) – и тези числа отварят очите за доста неща.Използвайки своя най-нов езиков модел за машинно образование, неотдавна пуснатия GPT-4, както и човешки опит, откривателите изследваха евентуалните последствия от езиковите модели върху специалностите на пазара на труда в Съединени американски щати, написа Euronews Next.Докато откривателите акцентират, че публикацията не е прогноза, те откриха, че към 80% от работната мощ в Съединени американски щати може да има най-малко 10% от работните им задания, наранени от GPT, или генеративни авансово подготвени трансформатори.Междувременно на към 19% от служащите минимум 50% от дилемите им могат да бъдат наранени.Проучването, което е формирано от откриватели от OpenAI, OpenResearch и Университета на Пенсилвания, изследва „ излагането “ на работните задания на ИИ – „ без да се прави разлика сред резултати, увеличаващи или изместващи труда “.Изследователите дефинират „ застрашаването “ като мярка за това дали достъпът до система, задвижвана от GPT, може да понижи времето, належащо на човек да извърши съответна работна задача с най-малко 50 %.Кои работни места са най-застрашени?За изследването човешките специалисти и изкуственият разсъдък поотделно са създали експозицията на разнообразни специалности. Езиковият модел отбелязва 86 работни места като „ изцяло застрашени “.Пълната експозиция не значи, че дилемите могат да бъдат изцяло автоматизирани от тези технологии, означават създателите, само че това значи, че те считат, че GPT може да спести на служащите „ забележителен интервал от време, завършвайки огромна част от дилемите си ".Хората са обозначили 15 специалности като изцяло застрашени, до момента в който езиковият модел е обозначил 86 като изцяло застрашени.Професиите, които съгласно хората са 100% застрашени:
МатематициЛица, подготвящи данъцитеФинансови количествени анализаториПисатели и авториУеб и цифров интерфейс дизайнери
Други висок % специалности, изброени от хората бяха:
Изследователи на изследвания (84.4)Писатели и създатели (82.5)Устни и писмени преводачи (82.4)Специалисти по връзки с обществеността (80.6)Учени по животните (77.8)
Езиковите модели в това време изброиха следните като 100% застрашени:
МатематициСчетоводители и одиториНовинарски анализатори, кореспонденти и журналистиПравни секретари и административни асистентиМениджъри клинични данниАнализатори на политиката по изменение на климата
Езиковите модели също по този начин откриват, че тези работни места са повече от 90% застрашени:
Служители кореспондентиБлокчейн инженериСъдебни кореспонденти и жестови преводачиКоректори и текстописци
„ Наблюдавахме, че множеството специалности демонстрират известна степен на застрашаване от GPT, като специалностите с по-високи заплати нормално показват повече задания с висока експозиция “, заключават създателите.Ограничения на проучванетоАвторите означават редица ограничавания на тяхното проучване, като една от тях, изследователката от OpenAI Памела Мишкин, ги акцентира в Twitter.„ Днес GPT могат да създадат доста. През последните няколко години ги видяхме да стават все по-добри и по-добри в решаването на все по-сложни задания с все по-малко образци за все по-малко свързани задания “, написа тя.„ Докладът преглежда тази наклонност, а не някакъв съответен модел, разполагаем през днешния ден “.Първото разпознато ограничаване беше фактът, че техният метод разчита на субективността на етикетирането, което може да докара до пристрастни преценки по отношение на надеждността и успеваемостта на GPT при избрани работни задания в границите на специалности, непознати за човешките откриватели.Те също по този начин показват, че резултатите от GPT-4 са „ чувствителни към промени във формулировката на рубриката, реда и състава на запитването “ и други детайлности в питането, което значи, че запитванията на хора и модели за машинно образование се разграничават.Освен това създателите признават, че не е ясно доколко специалностите могат да бъдат изцяло разграничени на съответни задания и дали този метод пропуща избрани категории умения или задания, нужни за способеното осъществяване на дадена работа.
МатематициЛица, подготвящи данъцитеФинансови количествени анализаториПисатели и авториУеб и цифров интерфейс дизайнери
Други висок % специалности, изброени от хората бяха:
Изследователи на изследвания (84.4)Писатели и създатели (82.5)Устни и писмени преводачи (82.4)Специалисти по връзки с обществеността (80.6)Учени по животните (77.8)
Езиковите модели в това време изброиха следните като 100% застрашени:
МатематициСчетоводители и одиториНовинарски анализатори, кореспонденти и журналистиПравни секретари и административни асистентиМениджъри клинични данниАнализатори на политиката по изменение на климата
Езиковите модели също по този начин откриват, че тези работни места са повече от 90% застрашени:
Служители кореспондентиБлокчейн инженериСъдебни кореспонденти и жестови преводачиКоректори и текстописци
„ Наблюдавахме, че множеството специалности демонстрират известна степен на застрашаване от GPT, като специалностите с по-високи заплати нормално показват повече задания с висока експозиция “, заключават създателите.Ограничения на проучванетоАвторите означават редица ограничавания на тяхното проучване, като една от тях, изследователката от OpenAI Памела Мишкин, ги акцентира в Twitter.„ Днес GPT могат да създадат доста. През последните няколко години ги видяхме да стават все по-добри и по-добри в решаването на все по-сложни задания с все по-малко образци за все по-малко свързани задания “, написа тя.„ Докладът преглежда тази наклонност, а не някакъв съответен модел, разполагаем през днешния ден “.Първото разпознато ограничаване беше фактът, че техният метод разчита на субективността на етикетирането, което може да докара до пристрастни преценки по отношение на надеждността и успеваемостта на GPT при избрани работни задания в границите на специалности, непознати за човешките откриватели.Те също по този начин показват, че резултатите от GPT-4 са „ чувствителни към промени във формулировката на рубриката, реда и състава на запитването “ и други детайлности в питането, което значи, че запитванията на хора и модели за машинно образование се разграничават.Освен това създателите признават, че не е ясно доколко специалностите могат да бъдат изцяло разграничени на съответни задания и дали този метод пропуща избрани категории умения или задания, нужни за способеното осъществяване на дадена работа.
Източник: infostock.bg
КОМЕНТАРИ