自动化展|AI或让3亿工作岗位以某种方式实现自动化

在目睹人工智能的新进展之后，许多人开始对自己能否保住工作而感到焦虑。新的一大批人工智能模型和工具，如 ChatGPT，GPT-4 和 Midjourney 也不例外。我们先是看到了这些系统的问世，接踵而至的是我们对自动化未来的预测。今天就由自动化展小编为你解读更多行业新趋势。

人工智能的进步可能会导致 3 亿工作岗位以某种方式实现自动化，约占全球劳动力总数的 18%。OpenAI 近还与宾夕法尼亚大学联合发布了一份研究报告，该研究声称 ChatGPT 可能会“影响（affect）”美国超过 80% 的工作岗位。这些数字听起来很可怕，但这些报告的措辞却模棱两可。“影响”可以意味着许多事情，如何影响的细节才是关键。

不出所料，那些从事语言处理工作的人可能会特别受到 ChatGPT 和 GPT-4 等大型语言模型的影响。让我们举个例子：律师。在过去的两周里，我花了一些时间来研究法律行业，以及它将如何受到新的人工智能模型的影响，我发现结果是喜忧参半的。

一段时间以来，过时的、发展缓慢的法律行业一直是技术颠覆的潜在对象。在一个劳动力短缺、需要处理大量复杂文件的行业中，一种能够快速理解和总结文本的技术可能非常有用。那么，我们应该如何看待这些人工智能模型可能对法律行业产生的影响呢？

近人工智能的技术进步特别适合于法律工作。GPT-4 近通过了美国的律师资格考试，这是获得律师执照所需的标准考试。然而，这并不意味着人工智能已经准备好成为一名律师。

作为训练的一部分，这个模型可能进行了数千次的模拟测试，这使它变得擅长考试和做题，但不一定是一个好律师。不过我们对 GPT-4 的训练数据了解不多，因为 OpenAI 没有公布相关信息。

尽管如此，该系统还是非常擅长解析文本，这对律师来说是重要的。“语言是法律行业和法律领域的货币。你所走的每条路都会有一份文件。要么你必须阅读和使用它，要么你要制作一份出来，这是人们再法律领域交易的货币，”丹尼尔·卡茨（Daniel Katz）说，他是芝加哥肯特法学院的法学教授，正是他主持了对 GPT-4 的考核。

其次，据 Katz 说，法律行业有很多可以自动化的重复性任务，比如寻找适用的法律和案件，提取相关证据。律师考试论文的研究人员巴勃罗·阿雷东（Pablo Arredondo）一直在与 OpenAI 秘密合作，在其法律产品 Casetext 中使用 GPT-4。

据其网站显示，Casetext 使用人工智能进行“文件审查、法律研究备忘录、取证准备和合同分析”等工作。阿雷东说，他对使用 GPT-4 来帮助律师这件事越来越有热情。他说，这项技术“令人难以置信”和“微妙”。

不过，人工智能赋能法律并不是一个新趋势。它已经被用于审查合同和预测法律结果，研究人员近探索了人工智能可能如何帮助通过法律。近，消费者权益公司 DoNotPay 考虑在法庭上使用一套人工智能撰写的辩词，即使用“机器人律师”。不过 DoNotPay 终没有实现这一目的，并因无证执业而被起诉。

尽管有许多例子，但这类技术仍未在律师事务所广泛采用。这些新的大型语言模型会改变这种情况吗？

再次，律师们习惯于审查和编辑工作。大型语言模型远非完美，它们的输出必须被仔细检查。对许多人来说，这是一种负担。但是律师们非常习惯于审查由某人或某工具制作的文件。许多律师都接受过文件审查方面的培训，这意味着，与其他想要用类似方式使用人工智能的行业相比，律师更容易接受这一点。

这里面大的问题是，能否说服律师们信任一个人工智能系统，而不是一个在法学院呆了三年的初级律师。后，还有局限性和风险。GPT-4 有时会写出看起来非常令人信服但不正确的文本，它还会滥用信源材料。

阿雷东说，有一次，GPT-4 让他对自己一直在处理的一个案件的事实性产生了怀疑。“我对它说，你错了，我曾为这个案子辩护。人工智能回击说，你可以坐在那里吹嘘你所处理的案子，但我是对的，这里是证据。然后它给了我虚假的 URL。”阿雷东补充道：“这多少有点反社会。”

卡茨说，在使用人工智能系统时，人类必须参与决策，并强调了律师的专业义务：“你不应该单纯地接受这些系统的输出，在没有审查它们的情况下把它们轻易交给别人。”其他人则持有更加怀疑的态度。电子隐私信息中心人工智能和人权项目的负责人本·温特斯（Ben Winters）说：“我不相信这个工具会确保重要的法律分析得到更新和使用适当。”

温特斯将法律领域的生成式人工智能文化描述为“过度自信和不负责任”。我们也看到了，有充分的证据表明，人工智能工具正受到种族和性别偏见的困扰。还有一些长期的、更高层面的考虑。如果律师从事法律调查的实践较少，这对该领域的专业知识和监督意味着什么？

但思考这个问题离我们有点远。近，我的同事大卫·罗特曼（David Rotman）写了一篇文章，分析了新的人工智能时代对经济的影响，特别是就业和生产力。

文章总结出了一个乐观的观点：它将被证明是许多工人的强大工具，提高他们的能力和专业知识，同时促进整体经济。还有一个悲观的说法：公司会用它来摧毁那些曾经看起来不能自动化的、需要创造性技能和逻辑推理的高薪工作；一些高科技公司和科技精英会变得更富有，但对人类社会的整体经济增长没有什么帮助。

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文章来源：DeepTech深科技