在最易受到大型语言模型影响的职业排名中，“科学家”和“研究人员”位居榜首

尽管大型语言模型 (LLMs) 和相关技术可能会破坏现有工作，但人们几乎没有采取任何行动来评估这种风险或制定化解政策。Tyna Eloundou 和同事在一篇《政策论坛》中报告了他们为评估 LLMs 对劳动力市场的影响所制定的一个评价量规的结果。据他们报告，高薪职业更容易接触 LLMs。尽管旨在了解 LLMs 对劳动力市场影响的文献日益增多，但人们对“接触”人工智能系统会如何转化为对劳动力需求、工资、不平等、工作品质和其他关键结果的现实影响则仍不清楚。Eloundou 和同事在此使用了 O*NET 27.2 数据库（该数据库涵盖了数十种职业及其详细的工作流程）并特别对 923 种职业给予了关注。他们用真人及经过训练的 GPT-4 对 LLM 是否可以将人类完成任务的所需时间至少减半并同时能保持或提高工作品质进行了评估。作者估计，大约 8 成工人在其从事的职业中至少有 1 成的工作任务是以这种方式受到 LLM 影响的；在各行业中，18.5% 的工人所从事的工作中有半数会受到 LLM 的影响。更多的探索性分析显示，1.86% 的工作任务可以在没有人工监督的情况下完全进行自动化操作。Eloundou 等人发现，总体而言，高薪职业比低薪职业更容易受到 LLMs 的影响。事实上，最容易接触 LLMs 的两个工作群体是“科学家和研究人员”及“技术专家”。然而，作者表示，目前被认为超出 LLMs 能力范围的任务可能会随着未来的创新而变得更为可行，相反，那些似乎更有可能由 LLMs 处理的工作任务则可能遇到意想不到的障碍。这项工作强调了制定政策以易化向采用 LLMs 的过渡并将其发展引向更能造福社会的重要性，从而确保所获经济收益可观且广泛分布。

对研究趋势感兴趣的记者请注意，2022 年 4 月发表在《科学-机器人学》上的一项研究（April 2022 study published in Science Robotics）对一种可判断某种工作被机器人或人工智能取代风险有多大的方法进行了调查。它还提出了缓和这种后果的策略。