OpenAI вели дека 80% од работните места ќе бидат погодени од вештачката интелигенција

OpenAI, компанијата зад популарниот чет-бот ChatGPT, ги скрши бројките за изложеноста на различни работни места на вештачка интелигенција (AI) – и тие бројки ги отвораат очите, пренесува Euronews.

Користејќи го својот најнов модел на јазик за машинско учење (LLM), неодамна објавениот GPT-4, како и човечката експертиза, истражувачите ги истражуваа потенцијалните импликации на јазичните модели на занимањата на пазарот на труд во САД.

Иако истражувачите нагласуваат дека трудот не е предвидување, тие открија дека околу 80 отсто од работната сила во САД би можеле да имаат најмалку 10 отсто од нивните работни задачи засегнати од GPT или Генеративни претходно обучени трансформатори.

Околу 19 отсто од работниците во меѓувреме можеа да видат влијание на најмалку 50 отсто од нивните задачи.

Трудот, чиј автори се истражувачите од OpenAI, OpenResearch и Универзитетот во Пенсилванија, ја испитува „изложеноста“ на работните задачи на вештачката интелигенција – „без разлика помеѓу ефектите што го зголемуваат или поместуваат трудот“.

Истражувачите ја дефинираа „изложеноста“ како мерка за тоа дали пристапот до систем напојуван со GPT може да го намали времето што му е потребно на човекот да изврши одредена работна задача за најмалку 50 проценти.

Кои работни места се најекспонирани?
За студијата,  луѓе -експерти и вештачката интелигенција одделно ја разработија изложеноста на различни професии. Јазичниот модел означи 86 работни места како „целосно изложени“.

Целосно изложените не значи дека задачите можат целосно да се автоматизираат со овие технологии, забележуваат авторите – но тоа значи дека тие проценуваат дека GPT може да им заштедат на работниците „значително време за завршување на голем дел од нивните задачи“.

Луѓето означиле 15 занимања како целосно изложени, додека јазичниот модел означил 86 како целосно изложени.

Професиите кои луѓето  пронашле дека биле 100 проценти изложени се:

математичари
Даночни подготвувачи
Финансиски квантитативни аналитичари
Писатели и автори
Дизајнери на веб и дигитални интерфејси

Други висок процент занимања наведени од луѓето беа:

Истражувачи од анкети (84,4)
Писатели и автори (82,5)
Толкувачи и преведувачи (82.4)
Специјалисти за односи со јавноста (80,6)
Научници за животни (77,8)

Во меѓувреме, јазичните модели го наведоа следново како 100 проценти изложено:

математичари
Сметководители и ревизори
Аналитичари на вести, репортери и новинари
Правни секретари и административни соработници
Менаџери за клинички податоци
Аналитичарите за политики за климатски промени

Јазичните модели, исто така, открија дека овие работни места се повеќе од 90 проценти изложени:

Преписнички службеници
Инженери за блокчејн
Судски известувачи
Лектори и маркери за копирање

„Забележавме дека повеќето занимања покажуваат одреден степен на изложеност на GPT, при што професиите со повисоки плати генерално претставуваат повеќе задачи со висока изложеност“, заклучуваат авторите.

Сем Алтман вели дека „потенцијално застрашувачка“ вештачка интелигенција е на хоризонтот. Ова е она што ги држи експертите за вештачка интелигенција будни ноќе.
Ограничувања на студијата

Авторите забележуваат голем број ограничувања на нивната студија, при што една, истражувачката на OpenAI, Памела Мишкин, ги истакна во нишка на Твитер.

Денешните GPT можат да направат многу. Во изминатите неколку години видовме како тие стануваат се подобри и подобри во решавањето на сè покомплексни задачи со сè помалку примери на сè помалку поврзани задачи“, објави таа.

Трудот го испитува овој тренд, а не некој посебен модел достапен денес“.

Првото идентификувано ограничување беше фактот што нивниот пристап се потпираше на субјективноста на етикетирањето, што може да доведе до пристрасни судови во врска со веродостојноста и ефективноста на GPT на одредени работни задачи во занимања непознати за човечките истражувачи.

Тие, исто така, наведуваат дека резултатите од GPT-4 се „чувствителни на измени во формулацијата на рубриката, редоследот и составот на барањето“ и други детали во известувањето, што значело дека човечките и LLM инструкциите се разликуваат.

Понатаму, авторите признаваат дека не е јасно до кој степен занимањата можат целосно да се поделат на специфични задачи и дали овој пристап испушта одредени категории на вештини или задачи неопходни за компетентно извршување на работата.