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ChatGPT发布后，写作、翻译、客户服务需求大降

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%。

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视频编辑工作数量不降反增，大增39%

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）。

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翻译时薪下跌超20%，平面设计和网页设计最有韧性

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

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聊天机器人岗位大爆发，需求激增 2000%。

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。