自从ChatGPT出现以来,所有人都认为,未来很多工作都会被AI取代。
但是你肯定想不到,这个事情已经发生了。
今年2月,国外一个名叫Henley Wing Chiu的博主,为了搞清楚“哪些工作更有可能被 AI 替代”这个问题,他专门研究了2022 年 11 月 1 日(ChatGPT 发布前一个月)到 2024 年 2 月 14 日Upwork 上的实际自由职业工作数据,得出了以下几个结论:
1.自 ChatGPT 发布以来,Upwork 上的写作、客户服务和翻译工作受到影响最大,其中翻译遭遇了量价双“杀”:不仅工作数量下降了19%,时薪也下降了超过20%。
2.令人意外的是,网页设计、平面设计、软件开发和视频制作等工作,需求不仅没有下降,甚至还出现了增长,其中平面设计和网页设计工作时薪也略有上升。
3.AI发展也带来了很多新的工作机会。和很多人想得不一样,数据标注和机器学习的工作没有任何增加,反而开发聊天机器人相关的工作数量激增了 2000%。
该博主选择了 Upwork 上最受欢迎的 12 个工作类别,并分析了这些类别在约 3 个月内的 84 天移动平均值。令人惊讶的是,自 ChatGPT 发布以来,大多数工作类别的工作数量实际上有所增加,但有 3 个类别的工作数量大幅下降。
自ChatPT发布以来,Upwork每个类别新工作的数量
工作数量下降最多的 3 个类别是写作、翻译和客户服务工作。写作工作的数量下降了 33%,翻译工作下降了 19%,客户服务工作下降了 16%。
除了上述几个工作类别之外,大多数其他工作类别并未受到负面影响——事实上,工作数量有所增加。
自ChatGPT发布以来Upwork作业数量的变化
自 ChatGPT 发布以来,视频编辑/制作工作数量增加了 39%,平面设计工作增加了 8%,网页设计工作增加了 10%。软件开发工作也有所增加,其中后端开发工作增加了 6%,前端/网页开发工作增加了 4%。
由于之前听过很多人们使用 ChatGPT 生成代码、插图甚至完整视频的故事,所以看到平面设计、视频编辑/制作甚至软件开发工作数量增加让我很惊讶。我认为可以从几个方面解释这些数据:
一种可能是这些生成式 AI 工具已经足够好,可以替代许多写作任务,无论是写文章还是社交媒体帖子。但对于其他工作,如视频和图像生成,它们还不够完善。就我个人而言,我需要很多次提示才对 DALL-E 为我的博客文章创建的图像感到满意,而这只是因为我不太挑剔。
所以,如果你在创建需要很多细节的图像,这些 AI 工具可能还不够好。同样,对于视频,我们看到了一些似乎可以制作许多复杂视频场景的工具,但它们真的可以创建一个完整的预告片或客户教程视频吗?目前还不行,尽管这可能在几个月内会改变。
另一种解释是,用户需要时间学习如何有效使用这些工具,并了解它们的能力和局限性。如果我们看看写作工作数量下降的图表,会发现它在 ChatGPT 发布后不久就开始下降,但直到八月份下降速度才开始加快(几乎是在 ChatGPT 发布十个月之后)。
工作数量下降和薪酬下降之间是否存在相关性?遗憾的是,没有公开的方法可以确切知道自由职业者实际获得的薪酬,所以在这个研究中,我必须提取工作发布中指定的估计时薪范围,这将是对自由职业者实际收入的近似估算。
Upwork每个类别职位发布的小时费率的变化
如图所示,翻译工作时薪下降超过 20%,受影响最严重,其次是视频编辑/制作和市场研究。平面设计和网页设计工作则最具韧性。它们不仅数量增加,时薪也略有上升。
总体而言,我认为很难从这些数据中得出确切的结论。许多薪酬变化可能只是正常的季节性波动。然而,有一个明确的结论是:平面设计和网页设计工作仍然有需求,尚未被 AI 工具取代。
同样,我认为这是因为像 DALL-E 和 MidJourney 这样的工具需要一些知识和创造力。这一点在一些招聘信息中很明显,它们明确要求寻找 AI 图像创建专家。与写文章不同,使用 AI 工具创建视觉上惊艳的图像需要了解如何构建良好的提示词、如何调整提示词以及大量的试验和错误。
MidJourney的兼职招聘
好了,我们已经知道哪些工作的需求在下降,但由于 AI 的发展,哪些工作的需求实际上在增加呢?
我的第一反应是,数据标注工作的需求应该会增加,以帮助训练和微调大语言模型 (LLM),而找到标注数据的人,自由职业平台无疑是最佳选择。虽然我不期望大多数公司在 Upwork 上招聘很多机器学习专家,但机器学习工作的数量至少应该有所增加,对吧?
结果证明,这两个假设都是完全错误的。虽然数据标注工作最初有所增加,但在过去 10 个月中,数据标注工作的数量一直保持平稳。而自 ChatGPT 发布以来,机器学习工作的数量实际上有所减少。
Upwork每天新增数据标注的工作数量
Upwork每天新增机器学习的工作数量
也许公司在 Upwork 之外招聘了更多的机器学习工程师。毕竟,谁会把重要的、专业的机器学习工作交给自由职业者呢?然而,即使我们看看世界上最大的公司,机器学习的需求也没有显著增加。
随着时间的推移,在职位空缺中提到机器学习的公司百分比(平均84天移动)
另一方面,生成 AI 内容、开发 AI 智能体、整合 OpenAI/ChatGPT API 和开发 AI 应用的工作却越来越受欢迎。但最热门的用例是什么?是聊天机器人。自 ChatGPT 和 OpenAI API 发布以来,与开发聊天机器人相关的工作数量激增了 2000%。如果今天有一个 AI 的杀手级用例,那就是开发聊天机器人。
Upwork每天新增有关AI聊天机器人的工作数量
我认为从中可以得出一个结论,大多数公司并没有从事那些激动人心的工作,比如开发自己的大语言模型 (LLM) 或使用大量训练数据进行调整。相反,它们更多的是将 OpenAI 的 API 集成到现有产品中,并开发聊天机器人替代客户服务代理。
本文来自微信公众号“乌鸦智能说”(ID:wuyazhinengshuo)
【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。
项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。
项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md
【开源免费】XTuner 是一个高效、灵活、全能的轻量化大模型微调工具库。它帮助开发者提供一个简单易用的平台,可以对大语言模型(LLM)和多模态图文模型(VLM)进行预训练和轻量级微调。XTuner 支持多种微调算法,如 QLoRA、LoRA 和全量参数微调。
项目地址:https://github.com/InternLM/xtuner
【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。
项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md
在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0