GPT即GPT：大型语言模型对劳动力市场的影响
生成式预训练变换模型（GPT）被视为通用技术（GPT），有可能对美国劳动力市场的绝大多数产生显著影响。研究表明，约80%的美国劳动力可能至少有10%的工作任务受到这些模型的影响，而大约19%的工人可能有至少50%的任务受到影响。
劳动力市场暴露指标
大型语言模型（LLM）在各类职业中具有广泛的覆盖范围，其影响程度通过工作中可以由GPT能力完成或辅助的任务比例来衡量。
- 广泛影响： 预计美国80%的劳动力至少有10%的任务受到影响。
- 高度影响： 约19%的工人可能有50%或以上的工作任务受到影响。
- 收入关联： GPT的影响遍及所有工资水平，尽管高收入岗位可能面临更大的技术曝光。
评估职业影响的方法论
为了确定潜在的劳动力市场影响，研究人员使用了一套新评估标准，根据职业与GPT能力的对应程度对其进行评估。此评估结合了两类主要数据来源：
- 人工专业知识： 对工作角色的专业判断和人工分析。
- GPT-4 分类： 使用GPT-4本身帮助对模型能力与职业任务之间的对应关系进行分类和分析。
经济与社会影响
由于生成式预训练变换模型作为通用技术发挥作用，其影响并不限于已经实现高生产率增长的行业。这一特性表明，LLM在被整合到各行业劳动力中时，将产生广泛的经济、社会和政策影响。
关键发现摘要
| 指标 | 影响程度 |
|---|---|
| 受影响任务>10%的劳动力 | ~80% |
| 受影响任务>50%的劳动力 | ~19% |
| 最易受影响群体 | 高收入岗位 |