ChatGPT颠覆就业，这些职业最危险

作者：巴伦周刊发布时间：2023-05-08

去年ChatGPT发布以来，企业和员工一直在密切关注生成式人工智能会给就业市场带来哪些影响。相关信息很快就出来了。

IBM首席执行官阿文德·克里希纳(Arvind Krishna)周一（5月1日）称，IBM将暂停招聘未来几年可能被人工智能取代的职位。人力资源等后台部门岗位首当其冲。克里希纳在接受彭博社采访时说：“我可以肯定地说，五年时间里30%的后台部门岗位将被人工智能和自动化取代。”

一天后，教育科技公司Chegg (CHGG)在发出增长放缓预警后市值蒸发了一半。为付费用户提供家庭作业辅导和在线辅导的Chegg称，现在更多的学生转向ChatGPT寻求帮助，而且ChatGPT目前是免费的。投资者的担忧随后蔓延到其他在线教育公司，包括培生(PSO)和语言学习应用多邻国(DUOL)，这些公司的股价也出现了下跌。

如果想了解谁可能成为下一个“受害者”，可以看看普林斯顿大学、宾夕法尼亚大学和纽约大学的教授团队最近发表的一篇学术论文，从中寻找哪些职业和人群最容易受到影响的线索。

该教授团队研究了生成式人工智能的两项关键技能——图像生成和语言建模——与美国劳工部列出的52项人类能力之间的关系，有800多种职业需要这些能力。然后，他们使用关系模型来计算每个职业对人工智能的“暴露”程度。

整体研究结果在意料之中：高学历和高收入的白领职业对生成式人工智能的“暴露”程度最高；女性、白人和亚裔员工受到的影响最大，因为他们中有较高比例的人从事的是对人工智能“暴露”程度最高的工作，包括电话推销员、人力资源专家、信贷员和法律文员。

但仔细观察会发现一些有意思的细节。从事高中以上教育的教师是最有可能受到人工智能语言建模能力影响的群体。

这一点可以从Chegg在第一季度财报电话会议上谈到的问题看出。虽然该公司首席执行官丹·罗森斯威格(Dan Rosensweig)说第一季度ChatGPT对Chegg的新注册用户没有影响，但他指出，自3月份以来，“学生对ChatGPT的兴趣大幅上升”。

“我们现在认为，这正在对我们新客户的增长率构成影响。”罗森斯威格说。该公司没有发布全年业绩指引，理由是这一趋势将如何发展还存在不确定性。

研究人员列出的其他在人们意料之外的职业包括社会学家、政治学家、仲裁人和心理健康咨询师。

在对人工智能图像生成能力“暴露”程度最高的职业中，室内设计师名列榜首，其次是建筑师、化学工程师和艺术指导。

不过，高“暴露”程度不一定意味着这些工作将被人工智能取代。研究人员明确表示，对于生成式人工智能是补充还是替代某些任务和劳动这个问题仍然是不可知的。

根据商业服务平台Tidio最近的一项调查，约64%的受访者认为聊天机器人、机器人或人工智能在未来可以取代教师。尽管如此，许多人认为，例如同理心和良好的倾听技巧等特质可能是难以替代的。受访者尤其担心人工智能无法识别独特才能，从而无法激励那些拥有这些独特才能的学生。

生成式人工智能的误导性风险是另一个关键问题。ChatGPT会让人产生“幻觉”，意思是说它生成的内容看上去令人信服，但实际上是错误的。

然而，ChatGPT已成为一种很受教育者欢迎的工具。沃尔顿家族基金会(Walton Family Foundation)的一项调查发现，在ChatGPT引入后的两个月内，51%的教师说他们已经在使用这项技术来制定教学计划，并让授课方式更有创意；约40%的受访者说他们每周至少使用一次ChatGPT，这一比例远高于学生的22%。调查显示，教师和学生都认为ChatGPT可以帮助他们更好地学习。

这意味着教育科技公司拥有一个通过开发辅助工具、帮助教师和学生获得更好的学习体验的巨大市场机会。

例如，多邻国自2020年以来一直在将人工智能纳入内容创作，提供个性化语言课程，如生动的对话和反馈。一些最新的人工智能驱动功能是其新推出的收费版Duolingo Max的一部分，订阅价比目前的Super Duolingo更高。

上个月，Chegg与OpenAI的GPT-4合作推出了一项名为CheggMate的人工智能学习服务。首席执行官罗森斯威格在新闻发布会上说：“我们认为公司处于通过人工智能进步造福学生的最有利的位置。”他指出，Chegg拥有专有数据和数千名人类专家。

不过，摩根士丹利(Morgan Stanley)分析师乔什·贝尔(Josh Baer)认为，Chegg仍将面临人工智能相关的风险，他在周二（5月2日）发布的研报中写道，CheggMate不太可能使该公司免受此类风险的影响。贝尔将Chegg2025年的收入预期下调了30%，与2022年的水平相比，订阅用户将减少150万至200万。

随着生成式人工智能的使用量越来越大，上述教授团队认为，政府可以在帮助人们适应工作变化、最大限度地减少失业带来的干扰方面发挥重要作用。培训是最重要的一点。

他们写道：“劳动者可以学习使用这些新工具所需具备的数字技能，从而保住自己现在的工作，即便工作本身的性质因新技术而改变。”

他们还指出，政策制定者还应该识别出那些阻碍就业流动性的因素。生成式人工智能带来的快速变化意味着一些行业可能会快速增长，而另一些行业可能萎缩。他们写道，应该消除诸如竞业禁止协议和职业许可等就业流动性障碍，以鼓励劳动者从事不同的职业。