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毫无疑问,人工智能 (AI) 将对工作产生影响。但是,哪些工作更有可能被 AI 替代?哪些工作现在已经在被 AI 替代?为了找到答案,我决定查看实实在在的数据:从 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,看看哪些工作受到了最大的负面影响。
为什么选择分析自由职业的工作,而不是像 Microsoft 和 Amazon 这样大公司的实际工作?原因有二。首先,如果某些工作会受到影响,我们可能会首先在自由职业市场看到,因为大公司在采用 AI 工具方面的速度较慢。其次,从Upwork 最新的收益报告来看,科技行业的裁员并没有对 Upwork 自由职业市场产生太大影响。在最近一个季度,他们的收入同比增长了 14%。这意味着工作发布量的下降并没有受到很多其他因素的影响。
注意:所有这些数据均由 Revealera.com 提供,这是一家提供公司招聘趋势数据的数据提供商。Upwork 的工作发布数据也以 RSS 源的形式全部公开,因此任何人都可以轻松分析这些数据。
以下是您将从我的研究中了解到的内容:
哪些工作类别的数量下降最多
哪些工作类别受影响最小
哪些工作类别的时薪下降最多
哪些 AI 技能的工作发布量增加最多
哪些工作类别的数量下降最多?
我选择了 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。
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,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%。
从表面上看,这些变化有些并不令人惊讶。我确实预期写作工作会减少,因为这可能是 ChatGPT 最受欢迎的用例,这也反映在写作工作减少了 33%。同样,看到客户服务工作减少 16% 也并不意外,因为许多公司正在创建可以替代许多客户服务代理的聊天机器人。
另一方面,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感到惊讶,考虑到我们听到很多关于人们使用 ChatGPT 生成代码、插图甚至完整视频的故事。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
自 ChatGPT 发布以来,Upwork 上的写作、客户服务和翻译工作明显减少。
网页设计、平面设计、软件开发和视频制作工作最具韧性,需求没有下降(甚至有所增加)。
目前还不确定这是否是因为 AI 工具还不够好,还是因为公众还没有学会如何有效地使用它们。
根据数据注释或机器学习工作数量没有增加的情况来看,大多数公司目前并没有专注于训练或微调自己的大语言模型。
目前,最受欢迎的 AI 用例无疑是开发聊天机器人。
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