GPT — это GPT: предварительный взгляд на потенциальное влияние больших языковых моделей на рынок труда

Мы исследуем потенциальные последствия применения больших языковых моделей (LLM), таких как Generative Pre-trained Transformers (GPT), для рынка труда США, сосредотачиваясь на возросших возможностях, возникающих благодаря программному обеспечению на базе LLM по сравнению с самими LLM. С помощью новой рубрики мы оцениваем профессии на основе их соответствия возможностям LLM, интегрируя экспертные оценки людей и классификации GPT-4. Наши результаты показывают, что примерно 80% рабочей силы США могут иметь по крайней мере 10% своих рабочих задач, затронутых введением LLM, тогда как примерно 19% работников могут увидеть воздействие на по крайней мере 50% своих задач. Мы не делаем прогнозов относительно сроков разработки или внедрения таких LLM. Прогнозируемые эффекты охватывают все уровни заработной платы, при этом рабочие с более высокими доходами потенциально подвергаются большему воздействию возможностей LLM и программного обеспечения на их основе. Важно, что эти воздействия не ограничены отраслями с более высоким недавним ростом производительности. Наш анализ показывает, что при доступе к LLM около 15% всех рабочих задач в США могли бы выполняться значительно быстрее при том же уровне качества. При учете программного обеспечения и инструментов, построенных поверх LLM, эта доля увеличивается до 47–56% всех задач. Это указывает на то, что программное обеспечение на базе LLM окажет существенное влияние на масштабирование экономических эффектов исходных моделей. Мы делаем вывод, что LLM, такие как GPT, проявляют признаки технологий общего назначения, что означает их значительные экономические, социальные и политические последствия.