前腳剛推出 GPT-4，OpenAI 後腳就發布了 35 頁論文官宣：
80% 的美國人，都會受到 AI 的影嚮。
研究人員稱，GPT 會是像蒸汽機或印刷機一樣的『通用技術』。
這麼說來，OpenAI 工業革命實錘了！
論文稱，對於大約 80% 的美國人來說，至少有 10% 的工作任務會受到 GPT 的影嚮。
與此同時，在大約 19% 的崗位中，有 50% 的任務會在某種程度上被 AI 自動化。
而且，這種影嚮幾乎橫跨所有行業。學历越高，收入越高，『白領』做的工作 AI 越擅長，意味著被 AI 取代的可能性更大。
那麼有 AI 無法替代的工作嗎？有！
OpenAI 還列出了不被 AI 影嚮的 34 大『鐵飯碗』，告訴藍領這些人你們是『安全的』。
其中就包括洗碗工、酒保、水管工、綠化工。
圖源：未盡研究
細數一遍 34 大鐵飯碗後，看來宇宙盡頭是編制也不好使了。
掙得越多越危險？
GPT 會影嚮大多數人類的工作，敢下這個結論，是誰給 OpenAI 的自信？
論文首先獻上了從 GPT-3.5 到 GPT-4 的性能躍遷圖，讓大家看看大糢型的發展速度（把 GPT-4 技術報告搬過來了）：
在各種專業測試和學術基準上，GPT-4 的表現與人類水平相當。在各大考試包括 GRE 幾乎取得了滿分成績，橫掃各種 benchmark。
這麼一看，取代你不是沒道理。於是，OpenAI 便下了一個定義。
最新論文中，OpenAI 直接把 GPTs 稱作 general-purpose technologies （GPTs），簡之 GPTs 是通用技術。
通用技術是指滿足三個核心標準的技術 —— 在時間上持續改進、在經濟中普遍存在、並能產生相關創新的技術。
毫無疑問，隨著時間的推移，GPT 在不斷改進，因此滿足了第一個標準。
研究人員在論文中表示，另外兩個標準也在逐步實現。早期的定性證據表明，LLM 的採用和使用正在日益普及。
接下來，讓我們先看一波論文結論。
最容易受到 LLM 影嚮的職業有：報稅員、口譯員和筆譯員、調查研究人員、校對和抄寫員、作家。
其中，暴露率 100% 的工作包括數學家、報稅員、量化金融分析師、作家、網路和數字界面設計師。
甚至還有區塊鏈工程師。
開篇曾列出了完全不受 LLM 影嚮的職業：主要是體力勞動者。
這恰恰與莫拉維克悖論非常一致，即能夠可靠地實現多數體力勞動自動化的機器人技術還需要許多年。
那麼究竟如何定義這個『暴露率』？
論文稱，暴露百分比表示訪問 GPT，或 GPT 驅動的系統，是否會使人類執行一項任務所需的時間減少至少 50%。
當然了，OpenAI 也表示，以上工作的任務並不一定能夠完全由 GPT 自動化。
將人類評分 （x 軸） 和 GPT-4 評分 （y 軸） 用函數表示，顯示了按職業劃分的 GPT 暴露程度的高度一致性。
論文還指出，薪酬越高，被 LLM 自動化的機會越高。不過好消息是，那些需要科學和批判思維能力的工作暴露率較低。
具體的線性關系如下圖，下面雙散點圖描繪了人類評估者和 GPT-4 評估的各種職業在 LLMs 的暴露。
這些圖將 GPT 暴露風險的職業，與職業就業人數的對數、和職業年薪中位數的對數進行了比較。
雖然存在一些差異，但人類和 GPT-4 評估表明，工資較高的職業往往受到 LLMs 的影嚮。
按工作區域劃分，那些擁有學士學位或更高學位的人，比沒有學士學位的人更容易接觸到 GPT。
以上表格中的數字是怎麼來的，論文作者定義了 4 個級別的 『暴露評分標準』。
E0：沒有暴露。比如，需要高度人際互動的任務，精確測量，詳細審查視覺效果，體力勞動等。
E1：直接暴露，使用 LLM 可以將完成任務的時間至少減少一半。
E2：通過由 LLM 驅動的應用程序至少減少一半的工作量。
E3：鑒於圖像能力的暴露，與 E2 相似，但需要多糢態的 GPT-4 與視覺 API。
網友：看完論文，我就知道還是得洗盤子！
英偉達科學家 Jim Fan 發文，呼籲大家正視這個『房間裡的大象』——LLM 會接管我們的工作嗎？
還有網友發出了靈魂拷問：
『在過去的 10 年裡，我相信人工智能能把人類從不需要腦裡的任務中解放出來，並推動世界走向一個更有創造力的未來。 然而，隨著 Stable Diffusio 等糢型的出現，藝術家也被淘汰了。 如果人類的邏輯和創造力可以被取代，你認為會留下甚麼工作？』
語言的局限，是我世界的局限。
有網友總結道，這篇文章揭示了可怕的冰山一角：LLM 帶給我們的威脅和沖擊，絕大部分還在海平面之下，根本不曾顯現呢。
John Carmack 近日發推表示自己收到了私信，希望他的回答能讓每個人都能看到。
私信的學生主要闡述了自己的擔憂：（這或許是當下許多童鞋們內心深處的問題）
我對計算機科學（特別是軟體工程）非常熱衷，想在這個領域追求職業發展。但是我不得不擔心人工智能的發展（如 GPT-4），這樣的話未來編程工作還會存在嗎。我知道很難預測未來 10-15 年的情況，但我主要擔心的是，我可能努力了這麼多，都是白費，Al 最終會淘汰我未來的工作。您有甚麼想法嗎？
Carmack 回答道，你需要為工作搭建完整的『產品技能』，並使用最好的工具。今天可能是手寫代碼，但以後可能會有 Al 輔助，你會越來越好。
軟體只是幫助人們完成一些事情的工具，許多程序員從未理解這一點。把註意力放在所交付的價值上，不要過度關註工具的具體細節。
外媒稱，OpenAI 這份論文，可能有些危言聳聽的成分。
因為 OpenAI 在自吹自家的 GPT，得把它描繪成顛覆行業和自動化任務的工具，好讓僱主開始利用它降低成本。
甚至有網友稱，這篇論文基本上是沒有意義的，因為它沒有為其預測提出時限。
在最近 ABC NEWS 的一次採訪中，Sam Altman 曾表示，『ChatGPT 應該被視為一種工具，而不是任何工作的替代品。』
他解釋道，人類通過不斷適應不同類型的技術，已經一次又一次地證明了這一點。人類的創造力是無限的，我們能夠創造新的工作，找到新的事情做。
然而，最諷刺的是，OpenAI 現在正把 GPT 作為一種通用技術出售。
2017 年 10 月，《紐約客》封面文章『人類未來只能給機器人打下手』描繪了這樣一幅未來圖景：
一個滿臉胡須的年輕乞丐坐在未來的曼哈頓街上乞討，身旁的機器人向他手裡的杯子裡投擲螺絲和螺帽，他身旁的小狗也滿懷驚訝，並且擔憂地看著旁邊走過的機器狗。
或許，OpenAI 想告訴我們，這個未來不遠了。
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