GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models

要約

Generative Pre-trained Transformer (GPT) モデルと関連技術が米国の労働市場に与える潜在的な影響を調査します。
新しいルーブリックを使用して、GPT 機能との対応に基づいて職業を評価し、人間の専門知識と GPT-4 からの分類の両方を組み込みます。
私たちの調査結果は、米国の労働力の約 80% が GPT の導入によって少なくとも 10% の仕事の影響を受ける可能性があることを示しており、約 19% の労働者は仕事の少なくとも 50% が影響を受ける可能性があることを示しています。
影響はすべての賃金レベルに及び、より高収入の仕事はより大きなリスクにさらされる可能性があります。
特に、影響は最近の生産性の伸びが高い業界に限定されません。
Generative Pre-trained Transformer は汎用技術 (GPT) の特徴を示し、これらのモデルが経済的、社会的、政策的に重要な意味を持つ可能性があることを示唆しています。

要約(オリジナル)

We investigate the potential implications of Generative Pre-trained Transformer (GPT) models and related technologies on the U.S. labor market. Using a new rubric, we assess occupations based on their correspondence with GPT capabilities, incorporating both human expertise and classifications from GPT-4. Our findings indicate that approximately 80% of the U.S. workforce could have at least 10% of their work tasks affected by the introduction of GPTs, while around 19% of workers may see at least 50% of their tasks impacted. The influence spans all wage levels, with higher-income jobs potentially facing greater exposure. Notably, the impact is not limited to industries with higher recent productivity growth. We conclude that Generative Pre-trained Transformers exhibit characteristics of general-purpose technologies (GPTs), suggesting that as these models could have notable economic, social, and policy implications.

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