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高盛预测:AI 或让 3 亿工欧亿体育作岗位以某种方式实现自动化

作者:小编 点击: 发布时间:2023-04-12 16:09:26

  在目睹人工智能的最新进展之后,许多人开始对自己能否保住工作而感到焦虑。最新的一大批人工智能模型和工具,如 ChatGPT,GPT-4 和 Midjourney 也不例外。我们先是看到了这些系统的问世,接踵而至的是我们对自动化未来的预测。

  在最近发布的一份报告中,高盛预测,人工智能的进步可能会导致 3 亿工作岗位以某种方式实现自动化,约占全球劳动力总数的 18%。 最近还与宾夕法尼亚大学联合发布了一份研究报告,该研究声称 ChatGPT 可能会 影响(affect) 美国超过 80% 的工作岗位。这些数字听起来很可怕,但这些报告的措辞却模棱两可。 影响 可以意味着许多事情,如何影响的细节才是关键。

  不出所料,那些从事语言处理工作的人可能会特别受到 ChatGPT 和 GPT-4 等大型语言模型的影响。让我们举个例子:律师。在过去的两周里,我花了一些时间来研究法律行业,以及它将如何受到新的人工智能模型的影响,我发现结果是喜忧参半的。

  一段时欧亿体育间以来,过时的、发展缓慢的法律行业一直是技术颠覆的潜在对象。在一个劳动力短缺、需要处理大量复杂文件的行业中,一种能够快速理解和总结文本的技术可能非常有用。那么,我们应该如何看待这些人工智能模型可能对法律行业产生的影响呢?

  首先,最近人工智能的技术进步特别适合于法律工作。GPT-4 最近通过了美国的律师资格考试,这是获得律师执照所需的标准考试。然而,这并不意味着人工智能已经准备好成为一名律师。

  作为训练的一部分,这个模型可能进行了数千次的模拟测试,这使它变得擅长考试和做题,但不一定是一个好律师。不过我们对 GPT-4 的训练数据了解不多欧亿体育,因为 没有公布相关信息。

  尽管如此,该系统还是非常擅长解析文本,这对律师来说是最重要的。 语言是法律行业和法律领域的货币。你所走的每条路都会有一份文件。要么你必须阅读和使用它,要么你要制作一份出来,这是人们再法律领域交易的货币, 丹尼尔 · 卡茨(Daniel Katz)说,他是芝加哥肯特法学院的法学教授,正是他主持了对 GPT-4 的考核。

  其次,据Katz说,法律行业有很多可以自动化的重复性任务,比如寻找适用的法律和案件,提取相关证据。律师考试论文的研究人员巴勃罗 · 阿雷东(Pablo Arredondo)一直在与 秘密合作,在其法律产品 Casetext 中使用 GPT-4。

  据其网站显示,Casetext 使用人工智能进行 文件审查、法律研究备忘录、取证准备和合同分析 等工作。阿雷东说,他对使用 GPT-4 来帮助律师这件事越来越有热情。他说,这项技术 令人难以置信 和 微妙 。

  不过,人工智能赋能法律并不是一个新趋势。它已经被用于审查合同和预测法律结果,研究人员最近探索了人工智能可能如何帮助通过法律。最近,消费者权益公司 DoNotPay 考虑在法庭上使用一套人工智能撰写的辩词,即使用 机器人律师 。不过 DoNotPay 最终没有实现这一目的,并因无证执业而被起诉。

  尽管有许多例子,但这类技术仍未在律师事务所广泛采用。这些新的大型语言模型会改变这种情况吗?

  再次,律师们习惯于审查和编辑工作。大型语言模型远非完美,它们的输出必须被仔细检查。对许多人来说,这是一种负担。但是律师们非常习惯于审查由某人或某工具制作的文件。许多律师都接受过文件审查方面的培训欧亿体育,这意味着,与其他想要用类似方式使用人工智能的行业相比,律师更容易接受这一点。

  这里面最大的问题是,能否说服律师们信任一个人工智能系统,而不是一个在法学院呆了三年的初级律师。最后,还有局限性和风险。GPT-4 有时会写出看起来非常令人信服但不正确的文本,它还会滥用信源材料。

  阿雷东说,有一次,GPT-4 让他对自己一直在处理的一个案件的事实性产生了怀疑。 我对它说,你错了,我曾为这个案子辩护。人工智能回击说,你可以坐在那里吹嘘你所处理的案子,但我是对的欧亿体育,这里是证据。然后它给了我虚假的 URL。阿雷东补充道: 这多少有点反社会。

  卡茨说,在使用人工智能系统时,人类必须参与决策,并强调了律师的专业义务: 你不应该单纯地接受这些系统的输出,在没有审查它们的情况下把它们轻易交给别人。 其他人则持有更加怀疑的态度。电子隐私信息中心人工智能和人权项目的负责人本 · 温特斯(Ben Winters)说: 我不相信这个工具会确保重要的法律分析得到更新和使用适欧亿体育当。

  温特斯将法律领域的生成式人工智能文化描述为 过度自信和不负责任 。我们也看到了,有充分的证据表明,人工智能工具正受到种族和性别偏见的困扰。还有一些长期的、更高层面的考虑。如果律师从事法律调查的实践较少,这对该领域的专业知识和监督意味着什么?

  但思考这个问题离我们有点远。最近,我的同事大卫 · 罗特曼(David Rotman)写了一篇文章,分析了新的人工智能时代对经济的影响,特别是就业和生产力。

  文章总结出了一个乐观的观点:它将被证明是许多工人的强大工具,提高他们的能力和专业知识,同时促进整体经济。还有一个悲观的说法:公司会用它来摧毁那些曾经看起来不能自动化的、需要创造性技能和逻辑推理的高薪工作;一些高科技公司和科技精英会变得更富有,但对人类社会的整体经济增长没有什么帮助。


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