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/2303.10130v3
• Date: Wed, 22 Mar 2023 03:32:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-23 22:14:31.211839
• 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 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・トランスフォーマーは汎用技術(GPT)の特徴を示し,これらのモデルが経済的,社会的,政策的な意味を持つ可能性が示唆された。

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