[论文]GPTs are GPTs： An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models
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本文研究了大型语言模型（LLMs），如生成式预训练转换器（GPTs）对美国劳动力市场的潜在影响，重点关注LLM驱动的软件与单独使用LLM相比所带来的能力提升。研究使用一种新的评估标准，基于LLM能力评估职业，整合了人类专业知识和GPT-4分类。
研究发现，大约80%的美国劳动力可能会受到LLM引入的影响，至少有10%的工作任务会受到影响，而大约19%的工人可能会看到至少50%的任务受到影响。这种影响预计会跨越所有工资水平，高收入工作可能面临更大的LLM能力和LLM驱动软件的风险。重要的是，这些影响并不局限于近期生产力增长较高的行业。分析表明，通过LLM的访问，美国约15%的工人任务可以以相同的质量显著加快完成。当纳入构建在LLM之上的软件和工具时，这一比例增加到47%到56%之间。这意味着LLM驱动的软件将对底层模型的经济影响产生重大影响。
研究得出结论，像GPTs这样的LLM表现出通用技术的特征，表明它们可能具有相当大的经济、社会和政策影响。论文提出了一个新的评估LLM能力及其对工作潜在影响的框架，并使用人类注释者和GPT-4本身作为分类器，将该框架应用于美国经济的职业数据。研究还探讨了LLM对不同工作类型的影响，发现编程和写作技能与LLM的暴露呈正相关，而科学和批判性思维技能呈负相关。研究将这些测量结果与先前记录的经济自动化暴露分布进行了比较，发现结果基本一致。大多数其他技术暴露测量结果与作者们偏好的暴露测量结果在统计上显著相关，而手动常规和机器人暴露测量结果呈负相关。
总而言之，这项研究表明，LLM具有影响各种职业的潜力，并强调了需要对LLM的采用和应用进行持续研究和政策制定。
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