Ar dirbtinis intelektas padės jums atlikti darbą ar jus pakeis?
Ši diagrama yra pramonės etalonas, rodantis, kaip įvairūs modeliai gali atlikti užduotis, kurias anksčiau atlikdavo žmonės, šiuo atveju – kompiuterinės programinės įrangos naudojimą ir kūrimą.
Šis rodiklis parodė, kad prieš trejus metus didieji kalbos modeliai (LLM) galėjo patikimai atlikti tik tas užduotis, kurioms žmonės skirdavo kelias sekundes ar minutes. Dabar jie vis geriau sugeba atlikti gana sudėtingas užduotis, kurioms reikia maždaug valandos.
Dabar kai kurie LLM gali aptikti problemas kriptovaliutos sutartyje ir netgi patobulinti bei optimizuoti patį modelį – tai žmogui užtruktų keletą valandų.
Naujausios kartos modeliai jau kitais metais galėtų pradėti visiškai savarankiškai tobulėti. Tai tik programinės įrangos kodavimas, tačiau tokia pati tendencija pastebima, nors ir ankstesniame etape, finansinės analizės, pradinio etapo teisinių darbų srityse, netgi kai kuriose pradinio lygio kūrybinės pramonės darbo vietose.
Ką tai reiškia darbo rinkai? Išsamiausios analizės atliktos Jungtinėse Valstijose, remiantis ketverių metų duomenimis apie užimtumo rezultatus pagal amžių įvairiose profesijose, kurios labiausiai susiduria su AI (įskaitant programinės įrangos kūrėjus ir klientų aptarnavimo atstovus) – ir mažiausiai susiduria su AI (sveikatos priežiūros darbuotojai, vaikų priežiūros darbuotojai, kirpėjai).
Stanfordo universiteto atlikta darbo užmokesčio ir darbo vietų duomenų analizė rodo, kad nuo to laiko, kai „ChatGPT“ tapo plačiai paplitęs, 22–25 metų amžiaus asmenų užimtumas sumažėjo 2,7 %, o labiausiai dirbtiniam intelektui pažeidžiamuose sektoriuose, pavyzdžiui, finansų, programinės įrangos ir kūrybinių pramonės šakų, šis rodiklis išaugo iki 12,8 %.
Ne visi ekonomistai su tuo sutinka, teigdami, kad tai galima paaiškinti kitais veiksniais, pavyzdžiui, palūkanų normų kilimu.
Ši diagrama yra pramonės etalonas, rodantis, kaip įvairūs modeliai gali atlikti užduotis, kurias anksčiau atlikdavo žmonės, šiuo atveju – kompiuterinės programinės įrangos naudojimą ir kūrimą.
Šis rodiklis parodė, kad prieš trejus metus didieji kalbos modeliai (LLM) galėjo patikimai atlikti tik tas užduotis, kurioms žmonės skirdavo kelias sekundes ar minutes. Dabar jie vis geriau sugeba atlikti gana sudėtingas užduotis, kurioms reikia maždaug valandos.
Dabar kai kurie LLM gali aptikti problemas kriptovaliutos sutartyje ir netgi patobulinti bei optimizuoti patį modelį – tai žmogui užimtų kelias valandas.
Naujausios kartos modeliai jau kitais metais galėtų pradėti visiškai savarankiškai tobulėti. Tai tik programinės įrangos kodavimas, tačiau tokia pati tendencija pastebima – tik ankstesniame etape – finansinės analizės, pradinio etapo teisinių darbų srityse, netgi kai kuriose pradinio lygio kūrybinės pramonės darbo vietose.
Ką tai reiškia darbo rinkai? Išsamiausios analizės atliktos Jungtinėse Valstijose, remiantis ketverių metų duomenimis apie užimtumo rezultatus pagal amžių įvairiose profesijose, kurios labiausiai susiduria su AI (įskaitant programinės įrangos kūrėjus ir klientų aptarnavimo atstovus) – ir mažiausiai susiduria su AI (sveikatos priežiūros darbuotojai, vaikų priežiūros darbuotojai, kirpėjai).
Stanfordo universiteto atlikta darbo užmokesčio ir darbo vietų duomenų analizė rodo, kad nuo to laiko, kai „ChatGPT“ tapo plačiai paplitęs, 22–25 metų amžiaus žmonių užimtumas sumažėjo 2,7 %, o labiausiai dirbtiniam intelektui pažeidžiamuose sektoriuose, pavyzdžiui, finansų, programinės įrangos ir kūrybinių pramonės šakų, šis sumažėjimas siekia 12,8 %.
Ne visi ekonomistai su tuo sutinka, teigdami, kad tai galima paaiškinti kitais veiksniais, pavyzdžiui, palūkanų normų kilimu.
