W skrócie
- Źródło
- Gmyrek, Berg and Bescond (2023). Generative AI and jobs: A global analysis of potential effects on job quantity and quality. International Labour Organization. doi:10.54394/fhem8239 · Bez recenzji naukowej: inni badacze jeszcze nie sprawdzili go na potrzeby czasopisma.
- Jak je przeprowadzono
- Autorzy ocenili zadania w każdym zawodzie pod kątem tego, na ile model generatywnej AI (GPT-4) mógłby je wykonać, żeby oszacować, jak bardzo zawody na całym świecie są narażone. Analiza danych. Buduje miarę z istniejących danych, na przykład z opisów stanowisk i zadań.
- Kto brał udział
- Zawody i ich zadania w krajach o wszystkich poziomach dochodu.
- Gdzie
- Cały świat.
“It predicts that the overwhelming effect of the technology will be to augment occupations, rather than to automate them.” [Przewiduje, że przytłaczającym efektem tej technologii będzie wspieranie zawodów, a nie ich automatyzacja.]
Co wykazało badanie
- Głównym efektem generatywnej AI będzie raczej pomoc ludziom w pracy niż automatyzacja, która zlikwiduje ich prace.
- Najbardziej narażona jest praca biurowa.
- Efekt jest największy w krajach o wysokich i wyższych średnich dochodach, gdzie więcej ludzi wykonuje pracę biurową.
- W pracy biurowej zatrudnionych jest wiele kobiet, więc efekt wyraźnie różni się w zależności od płci.
Kiedy wynik się sprawdza
Oszacowanie opisuje, co technologia mogłaby robić. To, czy praca zostanie wsparta, czy zastąpiona, zależy od tego, jak pracodawcy zdecydują się jej używać.
Ograniczenia
- To prognoza oparta na ocenach zadań, a nie zapis tego, co się wydarzyło.
- Oceny odzwierciedlają jeden model AI z 2023 roku.
Praktyki, które korzystają z tego badania
To badanie wspiera: