GPT-4时代的职场：大型语言模型如何重塑人类社会

GPT-4等大型语言模型的精度和性能的提升,使得它们能够更准确、一致地处理数字信息。这种技术进步可能会加速“AI将取代人类工作”的趋势,但我们也需要认识到,人工智能不会完全取代人类,因为它无法替代人类的创造力、判断力和人际交往能力。此外,AI的发展也需要考虑伦理和社会问题,以确保其应用是公正和可持续的。

一项由OpenAI团队与宾夕法尼亚大学研究人员共同完成的研究指出，美国超过80%的职业都可能面临GPT-4语言模型带来的冲击。值得注意的是，在这些受影响的职业中，包括许多薪资较高、社会地位较为”体面”的工作。

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↑GPT-4创意图 据视觉中国

AI影响面大

高薪岗位受冲击，数学家记者等职业“风险高”

一项在arXiv网站上尚未发布的论文指出，美国劳动力中约有80%的人至少会有10%的工作任务受到类似GPT-4等大型语言模型的影响。同时，约19%的美国员工面临被AI取代的高风险，这意味着他们中的许多人（至少50%）日常工作任务可以被大型语言模型高效地完成。

在当今社会，人工智能的发展日益迅速，越来越多的行业都在接受其影响。近期，OpenAI团队发表了一篇论文，指出一些高收入工作更容易受到AI技术的冲击。然而，他们同时也警告称，几乎所有的行业都无法避免人工智能带来的变革。他们进一步预测，大语言模型将逐渐成为通用技术，其影响力不亚于蒸汽机或印刷机，有可能彻底改变人类社会的面貌。

经过深入分析，我们发现科学精神以及批判性思维在工作中的重要性与其在面对人工智能风险时的抵御能力密切相关。换言之，那些需要运用这些技能的职业较有可能抵抗住AI大语言模型带来的冲击。与此同时，编程和写作技能与风险指数呈正相关，意味着从事这些职业的人员更易受到AI大语言模型的影响。因此，对于广大职场人士而言，培养科学精神、批判性思维以及编程和写作技能显得尤为重要。

在众多职业中，那些容易被人工智能替代的包括数学家、税务专员、创作者、网站设计师、会计师、新闻工作者以及法律事务秘书等。值得注意的是，与人类相比，人工智能在这些职业上的表现差异较大，主要体现在不太可能受到大型语言模型的影响。此外，研究者还列举了人工智能对各行业的总体预期影响程度，结果表明，在数据处理服务、信息技术、出版业以及保险行业等领域，人工智能的影响尤为显著，相反，在食品制造业、木制品制造业以及农业、林业相关活动中，人工智能的影响则相对较小。

在一项研究中，研究人员利用美国职业数据库，筛选出了1016个具备标准化的描述的职业，目的是为了明确这些职业日常工作的具体内容和对其进行量化分析。接下来，研究人员分别搜集了人类员工的工作信息和由GPT-4生成的注释，以便进行对比研究。

要评估人工智能是否能替代人类，我们可以将其 performance 与 GPT-4 或 GPT 大模型辅助驱动的系统进行比较。若 AI 可通过直接访问 GPT-4 或借助 GPT 大模型辅助驱动的系统来缩短完成特定任务所需时间至少 50%，则可视为具备相应能力。而当 AI 介入时，若能在保持高质量工作水平的同时，将完成任务所需时间减少至少一半，同样具有此类能力。根据以上标准，研究者可判断哪些工作可以由 AI 来完成。

研究人员也承认他们的研究存在局限性，因为进行标注对比的人员并不熟悉某些被测量的职业。另一个限制因素包括GPT-4对提示语的措辞很敏感，有时会编造虚假信息，因此其输出的不一定是最终的真相。论文也指出OpenAI本身作为一家开发人工智能模型的营利性公司，它有很高的动机将其产品描绘成颠覆行业的自动化工具，最终使投资人受益。

尽管如此，该报告还是认为AI大语言模型将很快成为一种常用工具。

“我们的分析表明，像GPT-4这样的大语言模型造成的影响可能是普遍的，模型的能力会随着时间的推移不断提高。但即使我们今天停止新能力的开发，它们不断增长的经济影响预计也会持续。”

AI进入医疗领域

可帮医生减少笔记时间，但有时“胡言乱语”

谷歌和微软已经宣布，他们将在办公产品（如电子邮件、文档）和搜索引擎中整合人工智能。AI成为生产工具的一部分这件事不仅发生在文职领域，也深入了与人体健康直接相关的医疗领域。

总部位于匹兹堡的Abridge和总部位于旧金山的Syntegra这两家医疗保健初创公司将生成式人工智能融合在产品应用中。目前在医疗保健领域，人工智能只被谨慎地用于最安全、最准确的用途。

堪萨斯大学卫生系统正在推出AI在医疗保健领域最早的大规模应用之一。该校首席医疗信息学官格列格里博士说，医疗中心正在向他们的2000多名医生和其他医务支持人员提供Abridge开发的工具，使用AI技术从患者就诊期间录下的音频中提取关键信息，创建医疗记录摘要。据格列格里博士介绍，这有助于医生减少他们花在笔记上的时间，每天最高可以节省两个多小时。

匹兹堡大学医学中心首席医学信息官巴特博士说，对于许多医院领导者来说，减轻医生的文档工作负担是重中之重。他说该机构在疫情爆发后开始增加对Abridge工具的使用，用低成本的方法创建初版的病例。

另一家初创企业Syntegra的技术正在接受杨森制药的测试，杨森是医疗保健巨头强生公司旗下的一家制药公司。杨森的证据研究负责人塞巴斯蒂安·克洛斯表示，Syntegra用AI技术生成的合成数据与真实患者记录不同，不受到欧洲隐私法的约束。欧盟法律允许总部位于比利时的杨森公司访问该数据并回答研究问题。

克洛斯表示，AI合成数据已由杨森的数据科学家根据真实数据情况进行了验证。合成数据的使用对于研究不太常见的疾病特别有用，因为在这些疾病中很难收集到足够多的患者数据。

市场研究和咨询公司Gartner负责医疗保健技术的分析师克里布斯表示，一般来说辅助文档工作和合成数据在医疗保健领域应用生成人工智能方面被认为风险较低，因为它们对患者身体的直接影响较小。

克里布斯表示，总有一天AI技术可以改变人们诊断和治疗疾病的方式。但是在此之前，医疗行业在很大程度上对使用生成式AI诊断患者或直接提供医疗服务持谨慎态度。

一些医疗保健专家认为，AI技术有时会“胡言乱语”编造失实答案，或在没有收集到足够信息时就做出反应，这使得它在大多数医疗环境中使用的风险太大。

红星新闻记者 王雅林 实习生 郑直

编辑 郭庄 责任编辑 魏孔明