GPT-4 发布没几天，OpenAI 直接告诉所有人，GPTs 是通用技术，80% 的美国人的工作受到影响。想要保命，且看这 34 大‘铁饭碗’。

前脚刚推出 GPT-4，OpenAI 后脚就发布了 35 页论文官宣：

80% 的美国人，都会受到 AI 的影响。

研究人员称，GPT 会是像蒸汽机或印刷机一样的‘通用技术’。

这么说来，OpenAI 工业革命实锤了！

论文地址：https：//arxiv.org/abs/2303.10130

论文称，对于大约 80% 的美国人来说，至少有 10% 的工作任务会受到 GPT 的影响。

与此同时，在大约 19% 的岗位中，有 50% 的任务会在某种程度上被 AI 自动化。

而且，这种影响几乎横跨所有行业。学历越高，收入越高，‘白领’做的工作 AI 越擅长，意味着被 AI 取代的可能性更大。

那么有 AI 无法替代的工作吗？有！

OpenAI 还列出了不被 AI 影响的 34 大‘铁饭碗’，告诉蓝领这些人你们是‘安全的’。

其中就包括洗碗工、酒保、水管工、绿化工。

图源：未尽研究

细数一遍 34 大铁饭碗后，看来宇宙尽头是编制也不好使了。

挣得越多越危险？

GPT 会影响大多数人类的工作，敢下这个结论，是谁给 OpenAI 的自信？

论文首先献上了从 GPT-3.5 到 GPT-4 的性能跃迁图，让大家看看大模型的发展速度（把 GPT-4 技术报告搬过来了）：

在各种专业测试和学术基准上，GPT-4 的表现与人类水平相当。在各大考试包括 GRE 几乎取得了满分成绩，横扫各种 benchmark。

这么一看，取代你不是没道理。于是，OpenAI 便下了一个定义。

最新论文中，OpenAI 直接把 GPTs 称作 general-purpose technologies （GPTs），简之 GPTs 是通用技术。

通用技术是指满足三个核心标准的技术 —— 在时间上持续改进、在经济中普遍存在、并能产生相关创新的技术。

毫无疑问，随着时间的推移，GPT 在不断改进，因此满足了第一个标准。

研究人员在论文中表示，另外两个标准也在逐步实现。早期的定性证据表明，LLM 的采用和使用正在日益普及。

接下来，让我们先看一波论文结论。

最容易受到 LLM 影响的职业有：报税员、口译员和笔译员、调查研究人员、校对和抄写员、作家。

其中，暴露率 100% 的工作包括数学家、报税员、量化金融分析师、作家、网络和数字界面设计师。

甚至还有区块链工程师。

开篇曾列出了完全不受 LLM 影响的职业：主要是体力劳动者。

这恰恰与莫拉维克悖论非常一致，即能够可靠地实现多数体力劳动自动化的机器人技术还需要许多年。

那么究竟如何定义这个‘暴露率’？

论文称，暴露百分比表示访问 GPT，或 GPT 驱动的系统，是否会使人类执行一项任务所需的时间减少至少 50%。

当然了，OpenAI 也表示，以上工作的任务并不一定能够完全由 GPT 自动化。

将人类评分 （x 轴） 和 GPT-4 评分 （y 轴） 用函数表示，显示了按职业划分的 GPT 暴露程度的高度一致性。

论文还指出，薪酬越高，被 LLM 自动化的机会越高。不过好消息是，那些需要科学和批判思维能力的工作暴露率较低。

具体的线性关系如下图，下面双散点图描绘了人类评估者和 GPT-4 评估的各种职业在 LLMs 的暴露。

这些图将 GPT 暴露风险的职业，与职业就业人数的对数、和职业年薪中位数的对数进行了比较。

虽然存在一些差异，但人类和 GPT-4 评估表明，工资较高的职业往往受到 LLMs 的影响。

按工作区域划分，那些拥有学士学位或更高学位的人，比没有学士学位的人更容易接触到 GPT。

以上表格中的数字是怎么来的，论文作者定义了 4 个级别的 ‘暴露评分标准’。

E0：没有暴露。比如，需要高度人际互动的任务，精确测量，详细审查视觉效果，体力劳动等。

E1：直接暴露，使用 LLM 可以将完成任务的时间至少减少一半。

E2：通过由 LLM 驱动的应用程序至少减少一半的工作量。

E3：鉴于图像能力的暴露，与 E2 相似，但需要多模态的 GPT-4 与视觉 API。

网友：看完论文，我就知道还是得洗盘子！

英伟达科学家 Jim Fan 发文，呼吁大家正视这个‘房间里的大象’——LLM 会接管我们的工作吗？

还有网友发出了灵魂拷问：

‘在过去的 10 年里，我相信人工智能能把人类从不需要脑里的任务中解放出来，并推动世界走向一个更有创造力的未来。 然而，随着 Stable Diffusio 等模型的出现，艺术家也被淘汰了。 如果人类的逻辑和创造力可以被取代，你认为会留下什么工作？’

语言的局限，是我世界的局限。

有网友总结道，这篇文章揭示了可怕的冰山一角：LLM 带给我们的威胁和冲击，绝大部分还在海平面之下，根本不曾显现呢。

John Carmack 近日发推表示自己收到了私信，希望他的回答能让每个人都能看到。

私信的学生主要阐述了自己的担忧：（这或许是当下许多童鞋们内心深处的问题）

我对计算机科学（特别是软件工程）非常热衷，想在这个领域追求职业发展。但是我不得不担心人工智能的发展（如 GPT-4），这样的话未来编程工作还会存在吗。我知道很难预测未来 10-15 年的情况，但我主要担心的是，我可能努力了这么多，都是白费，Al 最终会淘汰我未来的工作。您有什么想法吗？

Carmack 回答道，你需要为工作搭建完整的‘产品技能’，并使用最好的工具。今天可能是手写代码，但以后可能会有 Al 辅助，你会越来越好。

软件只是帮助人们完成一些事情的工具，许多程序员从未理解这一点。把注意力放在所交付的价值上，不要过度关注工具的具体细节。

外媒称，OpenAI 这份论文，可能有些危言耸听的成分。

因为 OpenAI 在自吹自家的 GPT，得把它描绘成颠覆行业和自动化任务的工具，好让雇主开始利用它降低成本。

甚至有网友称，这篇论文基本上是没有意义的，因为它没有为其预测提出时限。

在最近 ABC NEWS 的一次采访中，Sam Altman 曾表示，‘ChatGPT 应该被视为一种工具，而不是任何工作的替代品。’

他解释道，人类通过不断适应不同类型的技术，已经一次又一次地证明了这一点。人类的创造力是无限的，我们能够创造新的工作，找到新的事情做。

然而，最讽刺的是，OpenAI 现在正把 GPT 作为一种通用技术出售。

2017 年 10 月，《纽约客》封面文章‘人类未来只能给机器人打下手’描绘了这样一幅未来图景：

一个满脸胡须的年轻乞丐坐在未来的曼哈顿街上乞讨，身旁的机器人向他手里的杯子里投掷螺丝和螺帽，他身旁的小狗也满怀惊讶，并且担忧地看着旁边走过的机器狗。

或许，OpenAI 想告诉我们，这个未来不远了。