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

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（編碼員、計算機程序員、軟件工程師、數據分析師）、媒體工作（廣告、內容創作、技術寫作、新聞）、法律行業工作（律師助理、法律助理）、市場研究分析師、教師、財務職位（財務分析師、個人財務顧問）、貿易商、平面設計師、會計師與客戶服務代理。

PeckShield：BlockGPT BSC發生Rug Pull，涉及金額超25萬美元:5月30日消息，據PeckShield監測，BlockGPT BSC項目發生Rug Pull，涉及資產超816枚BNB（約合25.6萬美元），目前已有800枚BNB轉入Tornado Cash。BGPT價格已在過去一小時內跌約52%。[2023/5/30 11:48:24]

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。

Coinbase主管：chatGPT-4已能實時檢查以太坊鏈上智能合約漏洞:3月15日消息，Coinbase主管Conor Grogan在社交媒體發文稱，他已在chatGPT-4中插入了一個實時以太坊智能合約，結果AI瞬間就找到了安全漏洞，甚至還展示了如何利用這些漏洞進行攻擊。Conor Grogan表示，該合約的確在2018年被黑客利用漏洞攻擊，此外他還透露也嘗試了Euler的智能合約，但由于合約過長而無法被chatGPT-4處理，Conor Grogan坦言AI最終將是智能合約更安全、更容易構建。[2023/3/15 13:05:28]

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（exposure），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。

字節AI實驗室正開展類似ChatGPT和AIGC相關研發:金色財經報道，字節跳動的人工智能實驗室(AI Lab)有開展類似ChatGPT和AIGC的相關研發，未來或為PICO提供技術支持。據知情人士透露，PICO目前的業務發展不及預期，為此字節AI Lab將在VR內容生成上開展更多探索。

據悉，字節AI Lab成立于2016年，研究領域主要涉及自然語言處理、數據挖掘、機器學習、語音與音頻等。（科創板日報）[2023/2/9 11:56:36]

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。

天娛數科：元境科技虛擬數字人已接入ChatGPT等模型:金色財經報道，天娛數科在互動平臺表示，公司下屬子公司元境科技致力于用AIGC推動元宇宙進入智能時代，依托MetaSurfing-元享智能云平臺。

元境科技虛擬數字人已經接入ChatGPT等模型，并已在Tik Tok跨境電商直播、虛擬主播直播互動等場景實現應用，并形成產品化解決方案。[2023/2/3 11:45:07]

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（更低）進入壁壘的工人往往會經歷更多（更少）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 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。

36氪

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