要約
大規模言語モデル (LLM) の出現により、「テクノロジーの置き換え」という重要な問題に関する議論が新たになりました。
従来の研究では情報技術全般が人間の労働に与える影響をマクロな観点から調査していましたが、この論文はフリーランサーに対するLLMの影響をミクロな観点から調査することで文献を補完しています。
具体的には、ChatGPT のリリースを活用して、AI がさまざまなオンライン労働市場 (OLM) のフリーランサーにどのような影響を与えるかを調査します。
ChatGPT のリリース後、差分差分法を採用して、次の 2 つの異なるシナリオを発見しました。1) 翻訳とローカリゼーションの OLM に代表される、作業量と収益の減少を特徴とする LLM の置き換え効果。
2) Web 開発 OLM に代表される、作業量と収益の増加を特徴とする LLM の生産性効果。
根底にあるメカニズムを明らかにするために、AI の進歩のタイムラインをハネムーン段階と代替段階に分ける各職業の変曲点の存在を強調するクールノー型競争モデルを開発しました。
AI のパフォーマンスが変曲点を超える前に、AI が向上するたびに人間の労働力が恩恵を受け、その結果ハネムーン期が始まります。
ただし、AI のパフォーマンスが変曲点を超えると、追加の AI 機能強化が人間の労働力に悪影響を及ぼします。
ChatGPT 3.5 から 4.0 への進行をさらに分析したところ、変曲点予想と一致する 3 つの影響シナリオ (つまり、生産性から生産性、置き換えから置き換え、生産性から置き換え) が見つかりました。
異質な分析によると、米国の Web 開発者は他の地域の Web 開発者に比べて ChatGPT のリリースからより多くの恩恵を受ける傾向があり、少し驚くべきことに、ChatGPT のリリース後は経験の浅い翻訳者よりも経験豊富な翻訳者の方が市場から撤退する可能性が高いようです。
要約(オリジナル)
The emergence of Large Language Models (LLMs) has renewed the debate on the important issue of ‘technology displacement’. While prior research has investigated the effect of information technology in general on human labor from a macro perspective, this paper complements the literature by examining the impact of LLMs on freelancers from a micro perspective. Specifically, we leverage the release of ChatGPT to investigate how AI influences freelancers across different online labor markets (OLMs). Employing the Difference-in-Differences method, we discovered two distinct scenarios following ChatGPT’s release: 1) the displacement effect of LLMs, featuring reduced work volume and earnings, as is exemplified by the translation & localization OLM; 2) the productivity effect of LLMs, featuring increased work volume and earnings, as is exemplified by the web development OLM. To shed light on the underlying mechanisms, we developed a Cournot-type competition model to highlight the existence of an inflection point for each occupation which separates the timeline of AI progress into a honeymoon phase and a substitution phase. Before AI performance crosses the inflection point, human labor benefits each time AI improves, resulting in the honeymoon phase. However, after AI performance crosses the inflection point, additional AI enhancement hurts human labor. Further analyzing the progression from ChatGPT 3.5 to 4.0, we found three effect scenarios (i.e., productivity to productivity, displacement to displacement, and productivity to displacement), consistent with the inflection point conjecture. Heterogeneous analyses reveal that U.S. web developers tend to benefit more from the release of ChatGPT compared to their counterparts in other regions, and somewhat surprisingly, experienced translators seem more likely to exit the market than less experienced translators after the release of ChatGPT.
arxiv情報
| 著者 | Dandan Qiao,Huaxia Rui,Qian Xiong |
| 発行日 | 2024-08-23 15:29:05+00:00 |
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