GPTs 大型语言模型对劳动力市场影响潜力的早期研究.pdf
本文探讨了大型语言模型（LLMs），特别是生成式预训练转换器（GPTs）对美国劳动力市场的潜在影响。研究人员通过构建一个新的评估框架，根据GPT的功能评估了不同职业的工作任务，并结合了人类的专业知识和GPT-4的分类。
**核心发现：**
* **GPTs的影响范围广：** 约80%的美国劳动力可能至少有10%的工作任务受到GPTs的影响，而约19%的工人可能会看到至少50%的任务受到影响。
* **影响波及所有工资水平：** 影响涵盖所有工资水平，高收入工作可能面临更大的风险。
* **GPTs是通用目的技术（GPTs）：** 研究结果表明，GPTs具有通用目的技术的特征，这意味着它们可能具有显著的经济、社会和政策影响。
* **行业差异：** 信息处理行业受到的影响最大，而制造业、农业和采矿业受到的影响相对较小。
* **技能关联：** 依赖科学和批判性思维技能的职业与GPTs的负相关，而编程和写作技能的职业与GPTs的正相关。
* **职业准备程度的影响：** 职业准备程度越高，对LLMs的暴露程度略有增加。
* **未来展望：** 考虑到互补技术的发展，LLMs的潜在影响可能会显著扩大。
**研究方法：**
* **新Rubric评估：** 构建了一个新的Rubric，用于评估GPTs对职业的影响，并基于GPT-4的功能。
* **数据来源：** 使用O*NET数据库的职业数据，以及来自美国劳工统计局的工资和就业数据。
* **暴露度量：** 定义了暴露度，衡量使用GPTs或GPT驱动的系统是否能将完成特定任务所需的时间缩短至少50%。
* **人类和GPT-4标注：** 使用人类标注者和GPT-4对O*NET的详细工作活动（DWAs）和任务进行标注。
* **分析方法：** 使用回归分析，分析了技能重要性、进入壁垒等因素与暴露程度的关系。
**重要考虑：**
* **GPTs作为通用目的技术的潜力：** GPTs具备通用目的技术的特征，包括广泛的传播、持续改进和互补创新的产生。
* **未来挑战：** 准确预测未来LLM应用仍然是一个挑战，因为新兴能力、人类感知偏差和技术发展都会影响预测的准确性和可靠性。
* **局限性：** 标注的主观性，对未知职业的偏见，对任务和职业的理解，以及前瞻性和不断变化的特点。
**结论：**
这项研究表明，GPTs对劳动力市场具有潜在的重大影响，可能影响广泛的职业。随着这些技术的不断发展，未来需要进一步研究来探索更广泛的影响，包括对就业质量、技能发展和不平等的影响。政策制定者需要密切关注这些发展，以便做出更明智的决策，从而应对劳动力和整个社会中的挑战。
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