論文の概要: GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of
Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10130v2
- Date: Mon, 20 Mar 2023 02:29:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-21 11:22:55.909023
- Title: GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of
Large Language Models
- Title(参考訳): GPTはGPTである:大規模言語モデルの労働市場影響の早期調査
- Authors: Tyna Eloundou, Sam Manning, Pamela Mishkin, Daniel Rock
- Abstract要約: ジェネレーティブ・プレトレーニング・トランスフォーマー(GPT)は、経済的、社会的、政策的な意味を持つ可能性がある。
アメリカの労働力の約80%は、GPTの導入によって影響を受ける仕事の少なくとも10%を担っていた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.40964539027092917
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: 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.
- Abstract(参考訳): 本稿では,米国労働市場におけるGPTモデルとその関連技術の可能性について検討する。
新たなルーブリックを用いて,GPT-4の専門知識と分類の両面を取り入れ,GPT機能との対応に基づく職業評価を行った。
その結果、米国の労働力の約80%は、GPTの導入によって影響を受ける仕事の少なくとも10%を、労働者の約19%は、その仕事の少なくとも50%が影響を受けていることがわかった。
この影響は全ての賃金水準に及んでおり、高所得の雇用はより大きな露出に直面する可能性がある。
特にこの影響は、最近の生産性が向上している業界に限ったものではない。
我々は,ジェネレーティブ・プレトレーニングトランスが汎用技術(gpts)の特徴を示し,これらのモデルが経済的,社会的,政策的な意味を持つ可能性を示唆する。
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