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高盛集团的最新报告指出,生成式人工智能可能会影响全球3亿个工作岗位。具体哪些岗位受到的影响最大?关于人工智能和人的关系,又有哪些话题值得讨论?
【导读】高盛又发报告称,全球3亿打工人恐被AI替代。从前,是给员工配电脑,现在,是给电脑配员工。
上周,OpenAI刚发了一篇让打工人瑟瑟发抖的论文,预言80%美国人的工作都会受到AI的影响。
短短5天后,高盛也紧随其后发布报告,再给我们一重暴击——根据预测,生成式AI会导致劳动力市场出现「重大混乱」,使全球3亿个工作岗位实现自动化,并且美国7%的工作岗位将被AI取代!
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高盛表示,如果生成式AI真的能够兑现已有的能力,那这些情况完全有可能发生。
ChatGPT进化得如此迅猛,其他AI工具也虎视眈眈,打工人,真的危了!
3亿打工人危!
报告指出,目前像ChatGPT、DALL-E等关注度较高的生成式AI技术,主要有3个特征:
-通用AI
-能够生成新颖且类人能力的信息
-提供可以使用接口,既能理解自然语言、图像、音频和视频,也能作出响应。
此外,许多大公司不仅在公司盈利电话会议中提到生成式AI次数增多,也对人工智能下了更多赌注。
报告称,美国约2/3的工作岗位会受到人工智能自动化的影响。而且,在受影响的岗位中,25%-50%的工作可以被替换。
另外,这份报告假设了,至少50%的重要且复杂的加权任务可能被AI所取代,而10-49%的工作更有可能得到AI的辅助,剩下0-9%的工作不太可能受到影响。
据高盛估计,美国大约7%的工作岗位可以被AI取代,63%的工作岗位会得到AI的辅助,仅有30%的工作岗位没有受到AI的影响。
高盛援引一项研究发现,现在60%的劳动力所从事的职业,在1940年还不存在。这就意味过去80年,超过85%的职业是由新技术驱动下所带来的。
它预测,在美国和欧洲,有1/4的工作可以通过AI实现自动化。
最危险的人群是谁?
没错,和你想的一样,当然就是白领。
在美国,办公室和行政岗被取代的风险最大,高达46% ,其次是律师 (44%) ,以及建筑师和工程师(37%)。
美国高盛集团首席信息官 马可·阿根蒂:像GPT这样的生成式科技可以测试开发人员写的代码,或者开发人员可以测试GPT写的代码,这样的互利共生,我认为十分重要。重要的是,我们永远不是想要机器取代开发人员,而是让机器赋能开发人员,让他们提高生产效率。
高盛认为,像ChatGPT这样的技术完全可以胜任的任务包括小企业填写纳税申报表、评估保险索赔,以及记录犯罪现场调查结果。
但是,更复杂的工作AI暂时还无法替代,比如法院裁决、以及检查危重病人健康状况的工作。
普林斯顿大学、宾夕法尼亚大学和纽约大学的研究人员早些时候的一项研究也估计,最可能受ChatGPT这类技术影响的职业,就是律师。
和OpenAI的报告一样,高盛的报告也告诉我们:蓝领比较安全。洗碗工、水管工、绿化工,都依然是「铁饭碗」。
只有1%的任务是不会受AI影响,包括清洁工、维护者以及建筑工。
安装和维修是第二个受影响最小的行业,有4%的工作可能受到影响。建筑和开采工作排名第三,为6% 。
当然,汽车的出现虽然淘汰了马车夫,但也催生了司机这个新职业。
高盛的报告表明,如果生成式AI得到广泛应用,它在节省大量劳动力成本的同时,也会创造新的就业机会,比如年薪百万的提示工程师。
AI渗入18%全球工作
高盛的估计直观地表明,新兴市场受自动化影响的工作岗位比发达市场少,但全球18%的工作可以通过人工智能实现自动化。
根据世行的分析,香港、以色列、日本、瑞典和美国可能是受影响最严重的5个国家/地区。
与此同时,中国、尼日利亚、越南、肯尼亚、印度的员工暂时被AI取代的可能性很低。
另外,报告称,AI驱动的职业自动化可以通过2个主要渠道提高全球GDP。
首先,大多数工人受雇于部分暴露在人工智能自动化的职业。其次,许多因人工智能自动化而被取代的工人最终将重新就业,从而提高总产出。
由此高盛预计,AI的广泛应用,可能会在未来10年内,使全球年度GDP增加7%,或实现近7万亿美元的增长。
这份报告总结道,虽然数据显示人工智能无疑会对劳动力市场产生影响,但目前尚不清楚它到底会造成多大的破坏。
【导读】高盛又发报告称,全球3亿打工人恐被AI替代。从前,是给员工配电脑,现在,是给电脑配员工。
上周,OpenAI刚发了一篇让打工人瑟瑟发抖的论文,预言80%美国人的工作都会受到AI的影响。
短短5天后,高盛也紧随其后发布报告,再给我们一重暴击——根据预测,生成式AI会导致劳动力市场出现「重大混乱」,使全球3亿个工作岗位实现自动化,并且美国7%的工作岗位将被AI取代!
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高盛表示,如果生成式AI真的能够兑现已有的能力,那这些情况完全有可能发生。
ChatGPT进化得如此迅猛,其他AI工具也虎视眈眈,打工人,真的危了!
3亿打工人危!
报告指出,目前像ChatGPT、DALL-E等关注度较高的生成式AI技术,主要有3个特征:
-通用AI
-能够生成新颖且类人能力的信息
-提供可以使用接口,既能理解自然语言、图像、音频和视频,也能作出响应。
此外,许多大公司不仅在公司盈利电话会议中提到生成式AI次数增多,也对人工智能下了更多赌注。
报告称,美国约2/3的工作岗位会受到人工智能自动化的影响。而且,在受影响的岗位中,25%-50%的工作可以被替换。
另外,这份报告假设了,至少50%的重要且复杂的加权任务可能被AI所取代,而10-49%的工作更有可能得到AI的辅助,剩下0-9%的工作不太可能受到影响。
据高盛估计,美国大约7%的工作岗位可以被AI取代,63%的工作岗位会得到AI的辅助,仅有30%的工作岗位没有受到AI的影响。
高盛援引一项研究发现,现在60%的劳动力所从事的职业,在1940年还不存在。这就意味过去80年,超过85%的职业是由新技术驱动下所带来的。
它预测,在美国和欧洲,有1/4的工作可以通过AI实现自动化。
最危险的人群是谁?
没错,和你想的一样,当然就是白领。
在美国,办公室和行政岗被取代的风险最大,高达46% ,其次是律师 (44%) ,以及建筑师和工程师(37%)。
美国高盛集团首席信息官 马可·阿根蒂:像GPT这样的生成式科技可以测试开发人员写的代码,或者开发人员可以测试GPT写的代码,这样的互利共生,我认为十分重要。重要的是,我们永远不是想要机器取代开发人员,而是让机器赋能开发人员,让他们提高生产效率。
高盛认为,像ChatGPT这样的技术完全可以胜任的任务包括小企业填写纳税申报表、评估保险索赔,以及记录犯罪现场调查结果。
但是,更复杂的工作AI暂时还无法替代,比如法院裁决、以及检查危重病人健康状况的工作。
普林斯顿大学、宾夕法尼亚大学和纽约大学的研究人员早些时候的一项研究也估计,最可能受ChatGPT这类技术影响的职业,就是律师。
和OpenAI的报告一样,高盛的报告也告诉我们:蓝领比较安全。洗碗工、水管工、绿化工,都依然是「铁饭碗」。
只有1%的任务是不会受AI影响,包括清洁工、维护者以及建筑工。
安装和维修是第二个受影响最小的行业,有4%的工作可能受到影响。建筑和开采工作排名第三,为6% 。
当然,汽车的出现虽然淘汰了马车夫,但也催生了司机这个新职业。
高盛的报告表明,如果生成式AI得到广泛应用,它在节省大量劳动力成本的同时,也会创造新的就业机会,比如年薪百万的提示工程师。
AI渗入18%全球工作
高盛的估计直观地表明,新兴市场受自动化影响的工作岗位比发达市场少,但全球18%的工作可以通过人工智能实现自动化。
根据世行的分析,香港、以色列、日本、瑞典和美国可能是受影响最严重的5个国家/地区。
与此同时,中国、尼日利亚、越南、肯尼亚、印度的员工暂时被AI取代的可能性很低。
另外,报告称,AI驱动的职业自动化可以通过2个主要渠道提高全球GDP。
首先,大多数工人受雇于部分暴露在人工智能自动化的职业。其次,许多因人工智能自动化而被取代的工人最终将重新就业,从而提高总产出。
由此高盛预计,AI的广泛应用,可能会在未来10年内,使全球年度GDP增加7%,或实现近7万亿美元的增长。
这份报告总结道,虽然数据显示人工智能无疑会对劳动力市场产生影响,但目前尚不清楚它到底会造成多大的破坏。
【导读】高盛又发报告称,全球3亿打工人恐被AI替代。从前,是给员工配电脑,现在,是给电脑配员工。
上周,OpenAI刚发了一篇让打工人瑟瑟发抖的论文,预言80%美国人的工作都会受到AI的影响。
短短5天后,高盛也紧随其后发布报告,再给我们一重暴击——根据预测,生成式AI会导致劳动力市场出现「重大混乱」,使全球3亿个工作岗位实现自动化,并且美国7%的工作岗位将被AI取代!
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高盛表示,如果生成式AI真的能够兑现已有的能力,那这些情况完全有可能发生。
ChatGPT进化得如此迅猛,其他AI工具也虎视眈眈,打工人,真的危了!
3亿打工人危!
报告指出,目前像ChatGPT、DALL-E等关注度较高的生成式AI技术,主要有3个特征:
-通用AI
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此外,许多大公司不仅在公司盈利电话会议中提到生成式AI次数增多,也对人工智能下了更多赌注。
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另外,这份报告假设了,至少50%的重要且复杂的加权任务可能被AI所取代,而10-49%的工作更有可能得到AI的辅助,剩下0-9%的工作不太可能受到影响。
据高盛估计,美国大约7%的工作岗位可以被AI取代,63%的工作岗位会得到AI的辅助,仅有30%的工作岗位没有受到AI的影响。
高盛援引一项研究发现,现在60%的劳动力所从事的职业,在1940年还不存在。这就意味过去80年,超过85%的职业是由新技术驱动下所带来的。
它预测,在美国和欧洲,有1/4的工作可以通过AI实现自动化。
最危险的人群是谁?
没错,和你想的一样,当然就是白领。
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只有1%的任务是不会受AI影响,包括清洁工、维护者以及建筑工。
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