Wpływ sztucznej inteligencji i LLM na przyszłość miejsc pracy

W ostatnich latach sztuczna inteligencja (AI) ogromnie się rozwinęła, co wywołało ekscytację i wzbudziło obawy o przyszłość zatrudnienia. Najnowszym przykładem są modele dużych języków (LLM). Te potężne podzbiory sztucznej inteligencji są szkolone na ogromnych ilościach danych tekstowych, aby rozumieć i generować język podobny do ludzkiego.

Według raport przez LinkedIn55% jego członków na całym świecie może doświadczyć pewnych zmian w pracy w związku z rozwojem sztucznej inteligencji.

Wiedza o tym, w jaki sposób sztuczna inteligencja i LLM wpłyną na rynek pracy, ma kluczowe znaczenie dla przedsiębiorstw i pracowników, aby mogli dostosować się do zmian i zachować konkurencyjność w szybko rozwijającym się środowisku technologicznym.

W tym artykule zbadano wpływ sztucznej inteligencji na miejsca pracy oraz sposób, w jaki automatyzacja siły roboczej wpłynie na zatrudnienie.

Modele wielkojęzyczne: katalizatory zakłóceń na rynku pracy

Według Goldmana Sachsa, generatywna sztuczna inteligencja i programy LLM mogą potencjalnie wkrótce zniszczyć 300 milionów miejsc pracy. Przewidywali również, że 50% siły roboczej jest zagrożone utratą pracy z powodu integracji sztucznej inteligencji z przepływami pracy w przedsiębiorstwach.

LLM w coraz większym stopniu automatyzują zadania, które wcześniej uważano za domenę wyłącznie ludzi. Na przykład menedżerowie LLM, przeszkoleni w zakresie rozległych repozytoriów wcześniejszych interakcji, mogą teraz odpowiadać na zapytania dotyczące produktów, generując dokładne i pouczające odpowiedzi.

Zmniejsza to obciążenie personelu i pozwala na szybszą obsługę klienta 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu. Co więcej, LLM stale ewoluują, wykraczając daleko poza obsługę klienta i są wykorzystywane w różnych zastosowaniach, takich jak opracowywanie treści, tłumaczenia, badania prawne, tworzenie oprogramowania itp.

Modele wielkojęzykowe i generatywna sztuczna inteligencja: automatyzacja

LLM i generatywna sztuczna inteligencja stają się coraz bardziej powszechne, co może prowadzić do częściowej automatyzacji i potencjalnego przemieszczenia niektórych pracowników, tworząc jednocześnie możliwości dla innych.

1. Zmiana kształtu rutynowych zadań

Sztuczna inteligencja i LLM doskonale radzą sobie z powtarzalnymi zadaniami według określonych zasad, takich jak wprowadzanie danych, planowanie spotkań i generowanie podstawowych raportów.

Ta automatyzacja pozwala pracownikom skupić się na bardziej złożonych zadaniach, ale budzi obawy związane z przeniesieniem pracy. W miarę jak sztuczna inteligencja i LLM stają się coraz bardziej zdolne do automatyzacji rutynowych zadań, zapotrzebowanie na wkład ludzki maleje, co w konsekwencji powoduje przenoszenie stanowisk pracy. Jednak najmniej dotknięte będą zawody wymagające wysokiego stopnia nadzoru i wkładu człowieka.

2. Branże zagrożone automatyzacją

Najbardziej podatne są na nie sektory o dużej liczbie rutynowych zadań, takie jak produkcja i administracja Automatyzacja AI i LLM. Ze względu na zdolność do usprawniania operacji, takich jak wprowadzanie danych i planowanie linii produkcyjnych, LLM stanowią ryzyko dla miejsc pracy w tych sektorach.

Źródło

Według raportu Goldman Sachs automatyzacja sztucznej inteligencji przekształci siłę roboczą, zwiększając wydajność i produktywność, jednocześnie narażając miliony rutynowych i ręcznych prac na wysokie ryzyko.

3. Potencjalna utrata miejsc pracy wymagających niskich kwalifikacji

Oczekuje się, że wpływ AI na nisko wykwalifikowaną siłę roboczą wzrośnie w przyszłości. ​Nastawiony na umiejętności charakter automatyzacji opartej na AI utrudnił osobom o mniejszej wiedzy technicznej rozwój w zatrudnieniu. Dzieje się tak, ponieważ automatyzacja poszerza lukę między pracownikami wysoko i nisko wykwalifikowanymi.

Pracownicy o niskich kwalifikacjach mogą zachować pracę jedynie dzięki wysokiej jakości programom edukacji, szkoleń i przekwalifikowania. Mogą również napotkać trudności w przejściu na nowsze, lepiej płatne i wymagające wysokich kwalifikacji stanowiska pracy, w których wykorzystuje się technologie sztucznej inteligencji.

Staje się to bardziej oczywiste, gdy najnowszy raport McKinsey’a przewiduje, że prawdopodobieństwo zmiany pracy jest 14 razy większe u pracowników nisko opłacanych. Bez podnoszenia kwalifikacji lub przejścia na nowe stanowiska kompatybilne ze sztuczną inteligencją ryzykują pozostaniem w tyle na szybko rozwijającym się rynku pracy.

4. Rola AI i LLM w usprawnianiu procesów

W krajobrazie biznesowym następuje znacząca zmiana ze względu na rosnące wykorzystanie sztucznej inteligencji i LLM. Niedawne raport z Workato ujawnia przekonującą statystykę: zespoły operacyjne zautomatyzowały niezwykłe 28% swoich procesów w 2023 r.

Sztuczna inteligencja i LLM zmieniają reguły gry, redukując koszty operacyjne, usprawniając zadania poprzez automatyzację i poprawiając jakość usług.

Przyszłość pracy w dobie sztucznej inteligencji

Chociaż sztuczna inteligencja jest nieunikniona, przy wystarczających zasobach i wystarczającym przeszkoleniu pracownicy mogą korzystać ze sztucznej inteligencji i LLM, aby zwiększyć produktywność w swoich codziennych rutynowych zadaniach.

Na przykład, Krajowe Biuro Badań Ekonomicznych (NBER) stwierdza, że ​​agenci obsługi klienta korzystający z narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji (GPT) zwiększyli swoją produktywność o około 14%. To pokazuje potencjał współpracy człowieka i maszyny.

Choć sztuczna inteligencja niewątpliwie zmienia rynek pracy, jej integrację należy postrzegać raczej jako szansę niż zagrożenie. Prawdziwy potencjał tkwi we współpracy ludzkiej intuicji, kreatywności i empatii z analitycznymi możliwościami sztucznej inteligencji.

Przekwalifikowanie dla LLM i generatywnej sztucznej inteligencji

Podczas gdy GPT może generować teksty i obrazy, jego następcy, np GPT-4o, bezproblemowo przetwarzaj i generuj treści w formatach tekstowych, audio, obrazów i wideo.

Pokazuje to, że nowe multimodalne technologie LLM i AI szybko się rozwijają. Zmiana kwalifikacji staje się niezbędna do przetrwania zarówno nowoczesnych organizacji, jak i pracowników, ze względu na wpływ sztucznej inteligencji na przyszłość miejsc pracy. Niektóre z ważnych umiejętności obejmują:

• Podpowiada inżynierię: LLM opierają się na podpowiedziach, które kierują ich wynikami. Nauczenie się tworzenia jasnych i zwięzłych podpowiedzi będzie kluczowym czynnikiem w osiągnięciu ich prawdziwego potencjału.
• Płynność danych: Niezbędna jest umiejętność pracy z danymi i ich rozumienia. Obejmuje to gromadzenie, analizowanie i interpretowanie danych wpływających na interakcję z LLM.
• Znajomość sztucznej inteligencji: Podstawowa wiedza na temat sztucznej inteligencji, w tym jej możliwości i ograniczeń, będzie niezbędna do skutecznej współpracy i komunikacji za pomocą tych potężnych narzędzi.
• Krytyczne myślenie i ocena: Choć studia LLM bywają imponujące, ocena ich efektów jest ważna. Ocena, aktualizacja i analiza pracy LLM są niezbędne.

Etyczne implikacje sztucznej inteligencji w miejscu pracy

Obecność sztucznej inteligencji w miejscu pracy ma swoje zalety i wady, które należy dokładnie rozważyć. To pierwsze oczywiście zwiększa produktywność i obniża koszty. Jednakże, jeśli zostanie przyjęty ze szkodliwością, może mieć również niekorzystne skutki.

Oto kilka rozważań etycznych, które należy uwzględnić w szerszej narracji:

• Błąd algorytmiczny i uczciwość: Algorytmy sztucznej inteligencji mogą potencjalnie wzmacniać błędy systematyczne występujące w danych, na których są szkolone, co może skutkować nieuczciwymi decyzjami rekrutacyjnymi.

• Prywatność pracowników: Sztuczna inteligencja opiera się na ogromnych ilościach danych pracowników, co budzi obawy dotyczące potencjalnego niewłaściwego wykorzystania tych informacji, co może prowadzić do bezrobocia.

• Nierówność: Rosnące wykorzystanie sztucznej inteligencji w procesach pracy stwarza wyzwania, takie jak nierówności czy niedostępność. Inicjatywy takie jak programy podnoszenia i przekwalifikowywania kwalifikacji mogą pomóc w zmniejszeniu negatywnego wpływu sztucznej inteligencji na pracowników w całej organizacji.

Paradygmaty w miejscu pracy zmieniają się w wyniku integracji sztucznej inteligencji i LLM. Będzie to miało ogromny wpływ na przyszłość pracy i kariery.

Więcej zasobów i spostrzeżeń na temat sztucznej inteligencji i nauki o danych znajdziesz w witrynie Unite.ai.