論文の概要: "Generate" the Future of Work through AI: Empirical Evidence from Online Labor Markets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05201v1
• Date: Wed, 9 Aug 2023 19:45:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-08-11 14:28:12.594450
• Title: "Generate" the Future of Work through AI: Empirical Evidence from Online Labor Markets
• Title（参考訳）: AIによる仕事の未来を創る:オンライン労働市場からの実証的証拠
• Authors: Jin Liu (1), Xingchen Xu (2), Yongjun Li (1) and Yong Tan (2) ((1) University of Science and Technology of China, (2) University of Washington)
• Abstract要約: 生成AIは、仕事の未来を再構成する可能性がある。 この研究は、労働市場における生成AIの深い影響を探求する限られた実証リポジトリに寄与する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the advent of general-purpose Generative AI, the interest in discerning its impact on the labor market escalates. In an attempt to bridge the extant empirical void, we interpret the launch of ChatGPT as an exogenous shock, and implement a Difference-in-Differences (DID) approach to quantify its influence on text-related jobs and freelancers within an online labor marketplace. Our results reveal a significant decrease in transaction volume for gigs and freelancers directly exposed to ChatGPT. Additionally, this decline is particularly marked in units of relatively higher past transaction volume or lower quality standards. Yet, the negative effect is not universally experienced among service providers. Subsequent analyses illustrate that freelancers proficiently adapting to novel advancements and offering services that augment AI technologies can yield substantial benefits amidst this transformative period. Consequently, even though the advent of ChatGPT could conceivably substitute existing occupations, it also unfolds immense opportunities and carries the potential to reconfigure the future of work. This research contributes to the limited empirical repository exploring the profound influence of LLM-based generative AI on the labor market, furnishing invaluable insights for workers, job intermediaries, and regulatory bodies navigating this evolving landscape.
• Abstract（参考訳）: 汎用ジェネレーティブAIの出現により、労働市場への影響を明らかにすることへの関心はエスカレートする。 現存する経験的空白を橋渡しする試みとして、ChatGPTの立ち上げを外因性ショックと解釈し、オンライン労働市場におけるテキスト関連ジョブやフリーランサーへの影響を定量化するための差分差分(DID)アプローチを実装した。 以上の結果から,ChatGPTに直接露出したギグやフリーランサーの取引量は大きく減少した。 さらに、この減少は、特に過去の取引量や品質基準が比較的高い単位で顕著である。 しかし、サービス提供者の間では否定的な影響は経験されていない。 その後の分析では、新しい進歩に熟達したフリーランサーがaiテクノロジーを増強するサービスを提供することで、この転換期の間にかなりの利益が得られることが示されている。 したがって、ChatGPTの出現は、既存の職業を置き換える可能性があるが、大きな機会を広げ、仕事の未来を再構成する可能性ももたらしている。 この研究は、労働市場におけるLLMベースの生成AIの深い影響を探求する限られた実証的リポジトリに寄与し、労働者、雇用仲介業者、規制機関に貴重な洞察を与えている。

関連論文リスト

• Few-Shot Vision-Language Action-Incremental Policy Learning [55.07841353049953]
  トランスフォーマーに基づくロボット操作手法は,多視点空間表現と言語命令を用いてロボットの運動軌跡を学習する。 既存のメソッドには、いくつかのデモだけで新しいタスクを継続的に学習する能力がない。 我々はこれらの問題に対処するタスク-prOmpt graPh evolutIon poliCy (TOPIC) を開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-22T01:30:47Z)
• An Overview of Large Language Models for Statisticians [109.38601458831545]
  大規模言語モデル(LLM)は人工知能(AI)の変換ツールとして登場した。 本稿では, 統計学者がLLMの開発に重要な貢献できる可能性について考察する。 我々は不確実性定量化、解釈可能性、公正性、プライバシー、透かし、モデル適応といった問題に焦点を当てる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-25T03:40:36Z)
• From Occupations to Tasks: A New Perspective on Automatability Prediction Using BERT [19.75055647648098]
  今後10年間のタスクの自動化性を予測するため,BERTベースの分類器を提案する。 以上の結果から,O*NETデータベース内の職業の約25.1%が,自動化の重大なリスクがあることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-13T07:18:57Z)
• Exploring the Implementation of AI in Early Onset Interviews to Help Mitigate Bias [0.0]
  本稿では,アーリーステージ採用面接における人工知能(AI)の適用について検討する。 結果は、AIが感情駆動バイアスを41.2%効果的に最小化することを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-17T00:40:35Z)
• TheAgentCompany: Benchmarking LLM Agents on Consequential Real World Tasks [52.46737975742287]
  私たちは小さなソフトウェア企業環境を模倣したデータによる自己完結型環境を構築します。 最も競争力のあるエージェントでは、タスクの24%が自律的に完了できます。 これは、LMエージェントによるタスク自動化に関するニュアンスな絵を描く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-18T18:55:40Z)
• Generative AI Impact on Labor Market: Analyzing ChatGPT's Demand in Job Advertisements [0.9886108751871759]
  本研究では,米国労働市場におけるChatGPT関連スキルの需要について検討する。 テキストマイニングとトピックモデリング技術を用いて、雇用主が採用しているGen AI関連スキルを抽出、分析した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-09T23:03:20Z)
• Follow the money: a startup-based measure of AI exposure across occupations, industries and regions [0.0]
  既存のAIの職業曝露対策は、技術的実現可能性に基づいて人間の労働を代用または補うAIの理論的可能性に焦点を当てている。 我々は,O*NETとスタートアップが開発したAIアプリケーションからの職業的記述に基づく,新たな指標であるAISE(AI Startup Exposure)指標を紹介する。 我々の発見は、AIの採用は、AIアプリケーションの技術的実現可能性と同様に、社会的要因によって徐々に形成されていくことを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-06T10:25:05Z)
• Towards the Terminator Economy: Assessing Job Exposure to AI through LLMs [10.844598404826355]
  米国の雇用の3分の1はAIに強く依存している。 この露出は、2019年から2023年までの雇用と賃金の伸びと正の相関関係にある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-27T08:14:18Z)
• Robotic Control via Embodied Chain-of-Thought Reasoning [86.6680905262442]
  学習したロボット制御ポリシーの鍵となる制限は、トレーニングデータの外部で一般化できないことである。 視覚言語行動モデル(VLA)に関する最近の研究は、大規模なインターネット事前学習型視覚言語モデルを使用することで、その堅牢性と一般化能力を大幅に向上させることができることを示した。 ロボットの動作を予測する前に、VLAに対して、計画、サブタスク、動作、視覚的接地機能について複数の推論を行うために、VLAに対してEmbodied Chain-of-Thought Reasoning (ECoT)を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-11T17:31:01Z)
• WESE: Weak Exploration to Strong Exploitation for LLM Agents [95.6720931773781]
  本稿では,オープンワールド対話型タスクの解法において,LLMエージェントの強化を目的としたWeak Exploration to Strong Exploitation (WESE)を提案する。 WESEは、探究と搾取のプロセスを分離し、費用対効果の弱いエージェントを用いて世界的知識の探索を行う。 次に、獲得した知識を格納し、タスク関連知識を抽出する知識グラフベースの戦略を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-11T03:31:54Z)
• AI and Jobs: Has the Inflection Point Arrived? Evidence from an Online Labor Platform [0.13124513975412255]
  我々は、AIが異なるオンライン労働市場(OLM)のフリーランサーにどのように影響するかを調査する。 そこで我々はCournot型競合モデルを開発した。 合衆国のWebデベロッパは、他のリージョンに比べてChatGPTのリリースの恩恵を受ける傾向にある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-07T10:06:34Z)
• Combatting Human Trafficking in the Cyberspace: A Natural Language Processing-Based Methodology to Analyze the Language in Online Advertisements [55.2480439325792]
  このプロジェクトは、高度自然言語処理(NLP)技術により、オンラインC2Cマーケットプレースにおける人身売買の急激な問題に取り組む。 我々は、最小限の監督で擬似ラベル付きデータセットを生成する新しい手法を導入し、最先端のNLPモデルをトレーニングするための豊富なリソースとして機能する。 重要な貢献は、Integrated Gradientsを使った解釈可能性フレームワークの実装であり、法執行にとって重要な説明可能な洞察を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-22T02:45:01Z)
• Towards AGI in Computer Vision: Lessons Learned from GPT and Large Language Models [98.72986679502871]
  大規模言語モデル(LLM)を利用したチャットシステムが出現し、人工知能(AGI)を実現するための有望な方向へと急速に成長する しかし、コンピュータビジョン(CV)におけるAGIへの道のりは未だに不明である。 CVアルゴリズムを世界規模で対話可能な環境に配置し、その動作に関する将来のフレームを予測するための事前トレーニングを行い、さまざまなタスクをこなすための命令で微調整するパイプラインを想像する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-14T17:15:01Z)
• The Future of ChatGPT-enabled Labor Market: A Preliminary Study in China [22.120632047061235]
  我々は、人間-AIコンファレンスではなく、人間-AI共生の観点から、ChatGPTによる労働市場の将来について検討する。 その結果、現在の労働市場の職業の約28%はChatGPT関連のスキルを必要とすることが示唆された。 将来的には45%の雇用がChatGPT関連のスキルを必要とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-14T06:56:35Z)
• AI for IT Operations (AIOps) on Cloud Platforms: Reviews, Opportunities and Challenges [60.56413461109281]
  IT運用のための人工知能(AIOps)は、AIのパワーとIT運用プロセスが生成するビッグデータを組み合わせることを目的としている。 我々は、IT運用活動が発信する重要なデータの種類、分析における規模と課題、そしてどのように役立つかについて深く議論する。 主要なAIOpsタスクは、インシデント検出、障害予測、根本原因分析、自動アクションに分類します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-10T15:38:12Z)
• A Bottom-Up End-User Intelligent Assistant Approach to Empower Gig Workers against AI Inequality [16.121867459980137]
  私たちは、個々の労働者がAI対応の作業計画サポートにアクセスし、労働者のグループ間でデータを共有できるようにするボトムアップアプローチが、現在の私有プラットフォームのパラダイムの下で、ギグワークのAI不平等を橋渡しする実践的な方法である、と論じています。 本論文は、学際的なChiWORKコミュニティにおいて、この重要な研究課題について対話を始めるための一連の研究課題、潜在的アプローチ、およびコミュニティエンゲージメントの機会について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-29T01:30:30Z)
• Hierarchical Few-Shot Imitation with Skill Transition Models [66.81252581083199]
  FIST(Few-shot Imitation with Skill Transition Models)は、オフラインデータからスキルを抽出し、それらを利用して見えないタスクに一般化するアルゴリズムである。 本稿では,FISTが新たなタスクに一般化し,ナビゲーション実験において従来のベースラインを大幅に上回っていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-19T15:56:01Z)
• Learning Occupational Task-Shares Dynamics for the Future of Work [5.487438649316376]
  ビッグデータとAIは、2012年と2016年以来、高賃金の職業の中で著しく上昇している。 我々は,将来的な業務要求を予測するためのARIMAモデルを構築している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-28T21:20:33Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。