最近看了兩篇文章,實在是讓人膽戰心驚,一個是北大國發院和智聯招聘做的ChatGPT替代就業報告,報告的結論是ChatGPT為首的大語言模型會替代大部分白領和知識型工作。
另一篇文章是數據帝陳沁在財新發表的文章,他對中國1639種職業進行了分析,發現生成式AI替代率最高的職業是翻譯,其次是保險核保人員和劇作家,這三種職業90%以上的工作內容都可以被AI替代。
其次,就是視覺傳達設計人員,裝飾美工,美術編輯,廣告設計師等與美術、作圖、視頻有關的職業,被AI替代的工作內容也超過了80%。
被替代的職業不僅有偏文科的,如今理工科領域最掙錢的程序員,也有75%的工作內容面臨被AI替代的風險,極端情況下,企業在未來可能會裁掉70%左右的程序員,只留下最精干,最有創新能力的一批人。
兩篇文章的結論都認為,本輪生成式AI對白領工作影響最大,尤其是涉及“信息處理”、“數據處理”的工作。對藍領工作和服務業影響最小,其中,包括綠化工、保潔員、按摩師、面點師等職業,幾乎不受任何影響。
BNB Bridge攻擊者抵押頭寸由BNB Chain團隊接管清算,或不會直接影響市場:6月8日消息,此前據 Lookonchain 報道,利用 Binance Bridge 漏洞竊取了約 200 萬枚 BNB 的(價值近 6 億美元)攻擊者在 VenusProtocol 上存入了 924,821 個 BNB,價值 2.49 億美元,當前質押率為 1.23,當 BNB 的價格下跌至 220 美元時,將被大規模清算。
據悉,在 Binance Bridge 攻擊事件后,Venus 于 2022 年 11 月通過了針對該事件的白名單清算制的 VIP-79 提案,具體內容為與 Binance 和其他 BNB 鏈生態系統參與者合作,在該頭寸達到清算線時接管該頭寸,并共同償還債務。BNB Chain 核心團隊為此頭寸的唯一清算者,以安全控制這一超大規模的 BNB 供應量,避免連環清算直接發生。[2023/6/8 21:23:00]
研究AI的學者們發現,越是人類后天經過艱苦學習學到的技能,越容易被AI替代,而人類天生具有的能力,AI則不容易掌握。
Hubble Chain生態圖譜模型構建完畢:Hubble Chain(哈勃公鏈)美國硅谷技術團隊,已完成H-POR生態圖譜模型的構建。H+POR將依據該生態圖譜模型,將哈勃全域生態社群、時間、貢獻活躍度等一系列的生態參與度,通過多維數據加權得出來的聲譽積分進行數學建模,構建出一套去中心化的信譽體系。Hubble Chain是一條支持跨鏈交易且擁有去中心化交易系統的公有鏈,致力于構建區塊鏈智能金融新生態。H+POR是由Hubble Chain技術團隊所自主研發的一種基于POR(信譽共識協議)優化建立的混合機制。[2020/4/1]
比如按摩師,保潔工,他們的動作過于復雜,機器難以模仿,再比如秘書、管理者等需要長期和人打交道的工作,AI也難以替代。
人的社交能力,身體的動作經過了數百萬年的演化,AI很難參透其中的秘密,而今天大部分職業,都是工業革命后才產生的,對于這些人類創造而非與生俱來的知識和技能,AI顯示出了極強的學習能力。
聲音 | Changelly首席執行官:對加密行業出現IPO熱潮充滿信心:據CryptoDaily報道,加密貨幣交易平臺Changelly首席執行官Eric Benz表示,對加密行業出現IPO熱潮充滿信心。他稱,這個市場在很多方面都是全新領域,區塊鏈技術有無限潛力,我們相信在未來幾年會有一些重大突破。我非常相信會出現IPO熱潮,但當然是以一種更加規范和控制的方式。我很期待這些項目將帶來什么驚喜。[2020/2/14]
那些需要高成長性的職業,如今面臨AI的威脅,而這些高成長性的職業,恰恰是中產階級的基石。
在很多科幻作品中,人們總是想象底層的工作最容易被機器替代,ChatGPT出現顛覆了這一認知,技術的演進和科幻作家預想的完全不一樣。直到今日,美國都無法做出一個可以代替搬運工的人形工人,但GPT已經可以做的和文員、翻譯、律師、會計、程序員一樣出色。
中產階級的覆滅,如今看來并不是幻想。這一過程在美國已經發生。
公告 | TokenPay已推出去中心化交易所測試網efinexchange:據官方消息,TokenPay(TPAY)已于3月15日推出去中心化交易所測試網efinexchange。[2019/3/18]
在GPT-4推出后,OpenAI就發了一篇論文,來講述這一技術革命的影響。他們預計大語言模型普及后,會有80%的美國勞動力受到影響,他們工作的10%會被AI替代,同時有19%的勞動力50%的工作會被AI替代。
他們還發現工資越高的職業被替代的可能性越高,這個趨勢在年收入大于10萬美元之后才趨于相反。大語言模型影響的,恰恰是中間階層。
目前,已經出現兩個活生生的案例。比如數據標注員,本來是一個新職業,2022年才出現在《中國職業大典》中,主要工作內容是“標注和加工圖片、文字、語音等業務的原始數據”。
但GPT出現后,人工數據標注員迅速被替代,OpenAI的實驗,發現GPT的數據標注結果和人工標注結果相似度達到81%,基本一樣。而GPT打標的成本遠低于人工。
現場 | NUChain覃文延:POC共識機制有利于AI發展:金色財經現場報道,在7月20日首屆產業公鏈(南京)高峰會議的跨鏈通用技術與CTO論壇上,北美區塊鏈基金會主席、人工智能物聯網核聚鏈NUChain覃文延在講話中介紹了Proof of Contribution共識機制,即通過計算貢獻值來進行挖礦計算,貢獻值包括提供有效數據、算法貢獻、活躍度、存儲資源、社區貢獻值等,通過POC函數和加權計算達成共識。數據使用者發出請求并廣播,數據提供者將數據上鏈,通過AI深度學習進行匹配交易,實現有效數據貢獻,即AI數據價值發現。[2018/7/20]
GPT-4標注4萬條內容,每次標注100條,只需要400次,使用GPT-4的模型,每標注100條,僅需要0.12美元。也就是說,一共只需要耗費48美元,而人類數據標注員要完成4萬條內容的標注,需要至少1萬元,一星期。GPT只需要半小時,一杯奶茶的錢。而兩者的質量幾乎一樣,GPT可以迅速替代人工標注員。
最近,好萊塢的罷工也與AI的應用有關。這是63年以來美國編劇工會和美國演員工會首次同時罷工,規模空前,這次罷工的核心就是AI影響就業,編劇不愿意把自己的劇本“投喂”給AI,也不希望被降維到輔助AI“批改作業”的角色。演員則恐懼將被“數字人”替代,特別是群演的生存空間將被極大擠占。AI在美國已經切實地開始摧毀中產階級。
雖然已有的研究表示大語言模型還沒有沖擊到中國的就業市場,但是這更多是滯后效應,美國作為發明AI、對AI最開放、監管最少的國家,自然受到的影響最大、最快,但技術的進步下,沒有人能獨善其身,這種影響遲早也會傳導到中國,這對于中國的未來,也具有顛覆性的影響。
這周和媒體人曾航交流,他就提出了一個最壞的情境,就是生成式AI被大規模應用,它替代掉了一半以上的白領工作,卻沒有創造出多少新的工作崗位。
不要認為技術進步一定會創造新崗位,往往創造崗位和摧毀崗位的并不是一種技術,而且不同時間段表現也不一樣。
比如工業革命后,機器的迅速發展代替了大量人工,很多工人失業,工人因為找不到工作被迫砸壞機器,90年代以來人工智能(自動化)的發展也讓很多歐美工人失去了工作,讓美國藍領“一個房子兩個孩子兩條狗”的生活破滅。
歷史還表明,新技術的發展更大概率會擴大貧富差距,就美國的歷史看,確實如此。70年代美國中產階級占人口比例是70%左右,現在50%都不到了。財富高度集中于前1%。我們有理由相信,以后這種趨勢會更加嚴重。
這兩年,美國互聯網公司都開始大裁員,馬斯克將推特員工從8500人裁到1500人,馬斯克發現,即使裁掉80%的人,也絲毫不影響工作,這表明很多員工都是“冗余人口”,并不創造價值,所謂的高薪只是一種變相的腐敗。(阿里等國內大廠也開始學馬斯克)
創造出ChatGPT的OpenAI,也是個只有375人的小團隊,但該公司的市值卻高達270億美元,以前高市值一定對應大公司,所以有了“大廠”這個稱呼,但OpenAI打破了這一模式,它告訴世界小公司一樣可以創造奇跡,只需要幾個“超級個體”。
未來公司的主流很可能會變成少數“超級個體”支撐的超級公司,AI的作用就是讓強者愈強,以前一個強者可能需要十幾個普通人協助,但他現在,只需要一個ChatGPT,AI讓“超級個體”如虎添翼,一個人可以完成幾十人的工作。這種模式最后的結果只有“兩極分化”。
那時,社會很可能會變為少數精英與廣大窮人的金字塔結構,中產階級趨于消失,民主的基礎會更加弱小,社會里會存在大量無所事事的“冗余人口”,只能靠政府的救濟生存,他們醉生夢死,在娛樂中渾渾噩噩的走向生命的終點。這樣的世界,在美國已經看到了苗頭。
只要不斷將材料“投喂”被AI,AI就能不斷學會白領的技能。人們曾經引以為傲的專業知識,可能會在未來毫無用武之地,那些曾經被高薪聘請的白領也將成為新貧困階層。正如工業革命時期被淘汰的工匠階層,被全球化、自動化替代的美國藍領貴族和被市場化替代的國企下崗工人。
那么未來什么人會吃香呢?我認為會有三種人,一種是低端服務人員,他們的動作太復雜,AI無法學習。二是具備創新能力的人,這樣的人每個時代都是少數,AI也難以替代。
三就是“全才”,那種具有社交能力和管理能力的人,在機器勝任專業技能的背景下,“設定目標并讓機器達成目標”會成為主要工作內容“,它需要的是想象力和洞察力。同時“與人打交道的能力”會更加重要,情商的作用、人脈會更加明顯。
工業革命時期那種切塊式的分工會被歷史淘汰,AI將代替大量的執行層,未來將屬于那些具備“領導能力”的人,這一路徑對于善于“執行”、“模仿”,缺乏個性的東亞國家相當不利。
歷史大潮下,世界將迎來新一輪的洗牌,所有人都將經受時代的大考。對于有心人來說,現在就該“早做準備”,學會使用AI,瞄準不易被替代的職業,不要在這場技術變革中掉隊。
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