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哪些工作將被人工智能打擊得最嚴重哪些又更安全一些?

哪些工作將被人工智能打擊得最嚴重哪些又更安全一些?

2023-03-29 Comments 0 Comment

根據高盛公司分析師的一份爆炸性報告,三分之二的歐洲/美國工作將因人工智能自動化而發生變化,目前所有工作的四分之一將被人工智能所取代。以下是將受到最嚴重打擊的工作。OpenAI的ChatGPT是一個緩慢的、有問題的、看起來很無聊的聊天機器人,它經常胡編亂造,在回答問題時中途中斷。但它的溝通能力和大多數人一樣好,甚至更好,而且還能寫代碼。

它用一系列的語言來做這兩件事,有時會顯示出一些非凡的洞察力和創造力。它的學習速度是世界上從未見過的,而且它已經可以完成一系列非凡的(並迅速擴大)任務,沒有人專門教它如何做。它可以在人類所需時間的一小部分內完成這些任務,而且幾乎沒有成本。

這是一個不祥的預示,在未來幾個月和幾年裡,將有一波迫在眉睫的人工智能係統推出,每個系統都變得更聰明、更快、更有能力,並與我們的生活和設備更加融合。GPT-4作為”任何機器”的驚人能力,在一兩年內會顯得非常粗糙。

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高盛公司的報告試圖對這種地震式轉變對經濟增長可能意味著什麼做出一些預測。他們在審視一項具有如此巨大變革性的技術時,盡了最大努力,對其了解甚少,而且發展速度之快令人恐懼。

“如果生成性人工智能實現了其承諾的能力,勞動力市場可能面臨重大破壞,”報告中寫道。”利用美國和歐洲的職業任務數據,我們發現目前大約有三分之二的工作面臨著某種程度的人工智能自動化,而生成性人工智能可以替代目前工作的四分之一。將我們的估計推及全球,表明生成性人工智能可能會使相當於3億個全職工作面臨自動化。”

另一方面,這裡也會產生新的工作崗位,其更高的生產力,以及低的勞動力成本,”提高了生產力繁榮的可能性,大幅提高了經濟增長”。高盛對此做了極為保守的估計:”在廣泛採用人工智能後的10年內,人工智能可以使美國勞動生產率的年增長率略低於1.5個百分點。”但該團隊承認,如果人工智能被證明有能力做更難的工作,這個數字可能會大得多。最後的經濟影響預測?”人工智能最終可以使全球年度GDP增加7%”。

高盛還試著找出哪些工作將受到最嚴重的打擊,至少考慮到我們目前對該技術的理解。這使得一些有趣的閱讀,特別是如果你有孩子正在上學。

報告預測”行政(46%)和法律(44%)行業的風險特別高,而建築(6%)和維修(4%)等體力密集型行業的風險較低。”報告說,發達國家將比新興市場更敏銳地感受到這些影響,因為後者對體力勞動的依賴程度更高,而且似乎負擔得起的通用機器人仍然是一個相當長的時間。

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深藍色代表人工智能將幾乎沒有影響的領域。淺藍色代表人工智能將成為生產力的助推器的領域。灰色代表人工智能可以完全取代人類工作的領域。奇怪的是,這些估計沒有時間框架。

根據這份報告,完全不受人工智能自動化影響的工作比例最高的類別是建築和地面清潔和維護(約95%),其次是安裝、維護和修理(約85%),建築和開採(約75%),生產(約72%),運輸和材料搬運(約65%),以及食品準備和服務相關(約50%)。

另一方面,圖表右側的幾乎所有人都可以期待人工智能對他們的工作流程做出徹底的改變。這包括醫療保健、農業、創意領域、管理、銷售、社會服務、金融、教育和計算機領域的工人。不過,高盛並沒有看到這些領域有很多工作流失。

在行政和法律領域,預計有近一半的工作將受到威脅,高盛估計,最有可能被整體取代的工作類別包括建築和工程(約10%的工作預計將消失),生命、物理和社會科學(約8%),食品準備和服務(約7%),生產(約7%),商業和金融運作(約4%),以及藝術、設計、娛樂、體育和媒體(約3%)。

總的來說,報告預測約有7%的美國工人有被人工智能趕出工作崗位的經歷–他們中的大多數人將在”生產力稍低的崗位”上找到新工作。

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發達國家受到的衝擊最大,因為他們擁有最多的文職工作。

總的來說,從我們所處的位置來看,這份報告看起來非常樂觀–也許太樂觀了。即將到來的人工智能浪潮將是專家級的溝通者,他們可以在瞬間學習幾乎任何流程,並根據你喜歡的任何語言的隨意書面或口頭命令,執行複雜的任務–具有洞察力和快速獲得的專業知識。如果你不喜歡他們給你做的東西,他們會在一瞬間毫無怨言地進行調整,或者重新開始。特定行業的模型已經被訓練和完善,專門處理某些工作。

此外,GPT-4已經是多模態的了–它開始展現出解釋圖像、音頻和視頻的非凡能力,並從所見所聞中推斷出大量的信息。

更重要的是,仿人機器人肯定在不斷進步–儘管速度較慢。很難想像,在十年內,周圍不會出現能夠履行一些多用途勞動職責的機器人。這些機器人一開始會是一些最糟糕的工地學徒,但他們會觀察、學習和完善,作為一個群體分享他們的知識。

GPT-4已經可以看一張食堂的照片,並告訴一個盲人去哪裡上廁所,或者哪裡有空桌子。嵌入到一個可以對周圍世界進行物理改變的機器人中,我很難相信,即使是這種初級的智能也會在大多數物理工作中掙扎很久。

還沒有人願意為一般的超級智能設定一個時間表–在絕大多數的任務中,人工智能變得比人類更有能力。但很難看出GPT的飛速崛起,並得出結論說人類是如此特別,以至於AI和機器人無法複製我們或做得更好。在我看來,從中期來看,我們將有大量的價值致力於解決新穎的問題和邊緣案例,但邊緣案例至少會隨著時間的推移而減少。

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