大規模な言語モデル（LLM）と関連するテクノロジーは仕事を混乱させる態勢を整えていますが、このリスクを評価したり、対処するためのポリシーを開発するためにはほとんど行われていません。
今、新しい研究により、労働市場に対する大きな言語モデルの影響を評価するためのルーブリックが開発されました。
研究、「GPTSはGPTSです：LLMSの労働市場の影響の可能性、 ’はに公開されています科学.
大規模な言語モデルは職場での体験を改善できますか？
LLMSの労働市場の影響を理解することを目的とした文献が高まっているにもかかわらず、どのように暴露するかについて明確な理解はありませんAIシステム労働需要、賃金、不平等、仕事の質、およびその他の主要な結果に現実世界の影響に翻訳されます。
これを評価するために、研究者はO*Net 27.2データベースを使用しました。これは、数十の職業とその詳細なワークフローをカバーし、923の職業に焦点を当てました。
彼らは人間を使用し、GPT-4を訓練して、LLMが品質を維持または改善しながら、人間が少なくとも50％増加するのに必要な時間を短縮できるかどうかを評価できる。
著者らは、労働者の約80％が職業中であり、大規模な言語モデルにさらされた雇用タスクの少なくとも10％がこのように影響し、労働者の18.5％が職業の50％が暴露されていると推定しています。
追加の探索的分析により、タスクの1.86％が人間の監視なしで完全に自動化できることが明らかになりました。
科学研究業界はAIを完全に受け入れています
全体として、研究者たちは、一般的に、より高い賃金職業が賃金職業の低下よりもLLMの影響によりさらされていることを発見しました。
実際、LLMに最も多くの最も多くの2つのジョブグループは「科学者と研究者」と「技術者」です。
しかし、現在、大規模な言語モデルの手の届かないところにあると見なされるタスクは、将来の革新によりより実行可能になる可能性があり、逆に、LLMによって処理される可能性が高いと思われるタスクは、予期しない障壁に遭遇する可能性があります。
この作業は、LLMの採用の移行を容易にし、より社会的に有益な方向に開発するための政策を開発することの重要性を強調し、経済的利益が大きく広く分配されるようにします。
