News

OpenAI: ecco i lavori più a rischio con GPT

I risultati di uno studio condotto utilizzando l’ultimo modello linguistico di apprendimento automatico (LLM), GPT-4, nonché l’esperienza umana. I ricercatori hanno studiato le potenziali implicazioni dei modelli linguistici sulle occupazioni all’interno del mercato del lavoro statunitense, una ricerca che può valere anche a livello globale

Pubblicato il 23 Mar 2023

ufficio pubblico

L’80% della forza lavoro statunitense potrebbe vedere almeno il 10% delle proprie attività lavorative influenzate da GPT. Lo ha calcolato OpenAI, elaborando i numeri sull’esposizione dei diversi lavori all’intelligenza artificiale (AI). Utilizzando il suo ultimo modello linguistico di apprendimento automatico (LLM), GPT-4, nonché l’esperienza umana, i ricercatori hanno studiato le potenziali implicazioni dei modelli linguistici sulle occupazioni all’interno del mercato del lavoro statunitense.

Il documento è stato scritto da ricercatori di OpenAI, OpenResearch e dell’Università della Pennsylvania ed esamina l’”esposizione” delle attività lavorative all’AI – ”senza distinguere tra effetti di aumento del lavoro o di spostamento del lavoro”. I ricercatori sottolineano che il documento non è una previsione e definiscono la ”esposizione” come una misura del fatto che l’accesso a un sistema alimentato da GPT possa ridurre il tempo necessario a un essere umano per eseguire un compito di lavoro specifico di almeno il 50%.

Pur riguardando il mercato del lavoro Usa, il documento è interessante perché fornisce una lista dei lavori che potrebbero essere maggiormente influenzati dall’introduzione nelle aziende del nuovo strumento di AI.

Quali lavori sono più ”esposti”?

Per lo studio, gli esperti umani e l’AI hanno elaborato separatamente l’esposizione di diverse occupazioni. Il modello linguistico ha etichettato 86 posti di lavoro come ”completamente esposti”.

Completamente esposti non significa che le attività possano essere completamente automatizzate da queste tecnologie, osservano gli autori, ma significa che stimano che GPT potrebbe far risparmiare ai lavoratori ”una quantità significativa di tempo per completare gran parte delle loro attività”.

Gli esseri umani hanno etichettato 15 occupazioni come completamente esposte, mentre il modello linguistico ne ha etichettate 86.

Le occupazioni che gli umani hanno trovato esposte al 100% sono:

  • matematici
  • consulenti fiscali
  • analisti quantitativi finanziari
  • scrittori e autori
  • progettisti di interfacce web e digitali

Altre occupazioni ad alta percentuale elencate dagli umani sono:

  • ricercatori di sondaggi (84,4)
  • scrittori e autori (82,5)
  • interpreti e traduttori (82,4)
  • specialisti delle pubbliche relazioni (80,6)
  • scienziati (77,8)

I modelli linguistici hanno elencato quanto segue come esposto al 100%:

  • matematici
  • commercialisti e revisori dei conti
  • analisti, reporter e giornalisti
  • segretari legali e assistenti amministrativi
  • responsabili dei dati clinici
  • analisti delle politiche sui cambiamenti climatici

I modelli linguistici hanno anche rilevato che questi lavori sono esposti per oltre il 90%:

  • impiegati postali
  • ingegneri blockchain
  • reporter giudiziari e didascalie simultanee
  • correttori di bozze e marcatori di copia

”Abbiamo osservato che la maggior parte delle occupazioni mostra un certo grado di esposizione ai gpt, con occupazioni con salari più alti che generalmente presentano più compiti con un’esposizione elevata”, concludono gli autori.

Limiti dello studio di OpenAI sul lavoro

Gli autori notano una serie di limiti del loro studio. La ricercatrice di OpenAI, Pamela Mishkin, li ha evidenziati in un thread di Twitter: ”I GPT oggi possono fare molto. Negli ultimi anni li abbiamo visti migliorare sempre di più nel risolvere compiti sempre più complessi con sempre meno esempi di compiti sempre meno correlati”, ha postato.

Il documento esamina questa tendenza, non un particolare modello disponibile oggi.

La prima limitazione individuata è il fatto che il loro approccio si basa sulla soggettività dell’etichettatura, il che può portare a giudizi parziali sull’affidabilità e l’efficacia dei GPT in determinati compiti lavorativi all’interno di occupazioni non familiari ai ricercatori umani.

Gli autori affermano inoltre che i risultati di GPT-4 sono ”sensibili alle alterazioni nella formulazione della rubrica, nell’ordine e nella composizione del prompt” e altri dettagli nel prompt, il che significa che i prompt umani e LLM differiscono.

Inoltre, gli autori ammettono che non è chiaro fino a che punto le occupazioni possano essere interamente suddivise in compiti specifici e se questo approccio ometta determinate categorie di competenze o compiti necessari per lo svolgimento competente di un lavoro.

Valuta la qualità di questo articolo

La tua opinione è importante per noi!

Articoli correlati

Articolo 1 di 3