В докладе исследуются потенциальные последствия генеративных предварительно обученных моделей-трансформеров и связанных с ними технологий для рынка труда США. Используя новую рубрику, мы оцениваем профессии на основе их соответствия возможностям GPT, включая как человеческий опыт, так и классификации из GPT-4.
Основное содержание:
- Примерно в 19% рабочих мест по крайней мере 50% задач выполняются с использованием GPT, если учитывать как возможности текущей модели, так и предполагаемое программное обеспечение на базе GPT.
- Новые технологии могут оказывать повсеместное воздействие на широкий круг профессий в США, и что дополнительные достижения, поддерживаемые GPT, главным образом с помощью программного обеспечения и цифровых инструментов, могут оказать значительное влияние на целый ряд видов экономической деятельности. Однако, хотя технические возможности GPT по повышению эффективности человеческого труда кажутся очевидными, важно признать, что социальные, экономические, нормативные и другие факторы будут влиять на фактические результаты производительности труда. Поскольку возможности продолжают развиваться, влияние GPT на экономику, вероятно, сохранится и возрастет, что создает проблемы для директивных органов в прогнозировании и регулировании их траектории.
- Необходимы дальнейшие исследования для изучения более широких последствий достижений GPT, включая их потенциал по увеличению или вытеснению человеческого труда, их влияние на качество работы, влияние на неравенство, развитие навыков и множество других результатов. Стремясь понять возможности и потенциальное воздействие GPT на рабочую силу, политики и заинтересованные стороны могут принимать более обоснованные решения, чтобы ориентироваться в сложном ландшафте искусственного интеллекта и его роли в формировании будущего сферы труда.
