OpenAI 最新论文讲了 GPT 对美国劳动力的影响。

OpenAI 最新论文讲了 GPT 对美国劳动力的影响。 -大约80%的美国劳动力可能至少有10%的工作任务受到GPT的影响 -大约19%的工人可能至少50%的任务受到影响。 - 这种影响跨越了所有的工资水平 - 高收入的工作可能会面临更大的影响。 - 这种影响并不限于近期生产力增长较高的行业。

OpenAI 最新论文观察了GPT 对美国劳动力市场的影响

OpenAI 最新论文观察了GPT 对美国劳动力市场的影响 「我们调查了生成性预训练转化器（GPT）模型和相关技术对美国劳动力市场的潜在影响。使用一个新的评分标准，我们根据职业与GPT能力的对应关系进行评估，其中包括人类专业知识和GPT-4的分类。我们的研究结果表明，大约80%的美国劳动力可能至少有10%的工作任务受到GPT的影响，而大约19%的工人可能看到他们至少50%的任务受到影响。这种影响跨越了所有的工资水平，高收入的工作可能会面临更大的影响。值得注意的是，这种影响并不限于近期生产力增长较高的行业。我们的结论是，生成性预训练变压器表现出通用技术（GPTs）的特征，这表明这些模型可能具有明显的经济、社会和政策影响。」

让GPT-4帮人类训练GPT-4！OpenAI推出新模型CriticGPT

让GPT-4帮人类训练GPT-4！OpenAI推出新模型CriticGPT 美东时间6月27日周四，OpenAI公布，其研究人员训练了一个基于 GPT-4 的模型，它被称为 CriticGPT，用于捕捉ChatGPT 代码输出中的错误。简单来说就是，CriticGPT让人能用 GPT-4 查找 GPT-4 的错误。它可以写出使用者对ChatGPT响应结果的批评评论，从而帮助人类训练者在RLHF期间发现错误。OpenAI发现，如果通过CriticGPT获得帮助审查 ChatGPT编写的代码，人类训练师的审查效果比没有获得帮助的人强60%。OpenAI称，正着手将类似 CriticGPT 的模型集成到旗下 RLHF 标记管道中，为自己的训练师提供明确的AI帮助。OpenAI称，因为没有更好的工具，所以人们目前难以评估高级的AI系统的表现。而CriticGPT意味着，OpenAI向能够评估高级AI系统输出的目标迈进了一步。，OpenAI举了一个例子，如下图所示，对ChatGPT提出一个用 Python 编写指定函数的任务，对于ChatGPT根据要求提供的代码，CriticGPT点评了其中一条指令，提议换成效果更好的。OpenAI称，CriticGPT 的建议并不是全都正确无误，但OpenAI的人员发现，相比没有这种AI的帮助，有了它，训练师可以发现更多模型编写答案的问题。此外，当人们使用CriticGPT 时，这种AI模型会增强他们的技能，从而得出的批评结论比单单人类训练师做的更全面，并且比AI模型单独工作时产生的幻觉错误更少。在OpenAI的实验中，在60%以上的时间里，随机选择的训练师都更喜欢来自人类与CriticGPT 合作的批评结论，而不是来自没有CriticGPT协助的人类训练师批评。OpenAI同时提到了目前开发CriticGPT的四点局限。其中之一是，OpenAI用 ChatGPT 的简短答案训练CriticGPT，因此未来需要发掘能帮助训练师理解冗长且复杂任务的方法。第二点是，模型仍然会产生幻觉，有时训练师在看到这些幻觉后会犯下标记错误。第三点是，有时现实世界中的错误可能分散在答案的许多部分之中，OpenAI目前的工作重点是让模型指出一处的错误，未来还需要解决分散在不同位置的错误。第四点，OpenAI指出，CriticGPT 只能提供有限的帮助：如果ChatGPT面对的任务或响应极其复杂，即使是有模型帮助的专家也可能无法正确评估。最后，OpenAI表示，为了协调日益复杂的 AI 系统，人们需要更好的工具。在对 CriticGPT 的研究中，OpenAI发现，将 RLHF 应用于 GPT-4 有望帮助人类为 GPT-4 生成更好的 RLHF 数据。OpenAI计划，进一步扩大这项工作，并将其付诸实践。OpenAI在原名Twitter的社交媒体X上公布了新模型CriticGPT后，一条点赞超1万的网友评论称，自我改进已经开始了。另一条点赞上万的热截取了OpenAI的相关研究文章结论，其中提到，在智能方面，大语言模型（LLM）和LLM的批评都只会继续改进，而人类的智能不会，这条评论感叹，真是悲观。还有网友引用了漫威超级英雄电影《复仇者联盟》中灭霸的一句台词，点评OpenAI所说的用GPT-4找GPT-4的错误：“我用宝石摧毁了宝石。” ... PC版： 手机版：

用GPT-4纠错GPT-4 OpenAI推出CriticGPT模型

用GPT-4纠错GPT-4 OpenAI推出CriticGPT模型 这一新模型的发布意在向投资者传达，OpenAI在RLHF赛道上的领先地位。RLHF的一个关键部分就是收集比较，让人工智能训练师对不同的ChatGPT回答进行评分，并反馈给ChatGPT。研究发现，当训练师借助CriticGPT来审查ChatGPT输出代码时，他们的表现要比没有得到帮助的人高出60%。并且，在CriticGPT的帮助下，他们的指正比自己单独做的更加全面。CriticGPT的审查随着大模型在推理和行为方面的进步，ChatGPT变得更加准确，它的错误也变得更加微妙。这可能会使人工智能训练师很难发现其中不准确的情况，从而使RLHF的比较任务更加困难。若是如果没有更好的工具，人们很难对这些系统进行评估。而OpenAI指出，CriticGPT模型将有能力评估先进人工智能系统的输出。OpenAI举了一个例子：用户对ChatGPT下达“用Python编写指定函数”的任务，ChatGPT根据这一指令给出了相关代码。对于ChatGPT给出的代码，CriticGPT点评了其中一条，并给出了效果更好的替代方案。还有一项数据显示，在OpenAI的实验中，随机训练师在超过60%的时间里更倾向于人类与CriticGPT合作后得出的指正，而不是单纯由人类训练师作出的批评。不过，OpenAI也指出，CriticGPT的建议并不总是正确的，但与没有人工智能的帮助相比，它还是可以帮助训练师找出模型中的更多问题。 ... PC版： 手机版：

OpenAI 的研究人员估计 ChatGPT 和使用该程序构建的未来应用可能影响美国大约 19% 的工作岗位，和他们至少 50%

OpenAI 的研究人员估计 ChatGPT 和使用该程序构建的未来应用可能影响美国大约 19% 的工作岗位，和他们至少 50% 的工作任务。与此同时，80% 的美国劳动力至少有 10% 的工作任务在某种程度上将受到 ChatGPT 的影响。 #抽屉IT

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【心智理论可能在大语言模型中自发出现】研究作者Michal Kosinski发现，ChatGPT的同源模型、GPT3.5（davinci-003）可以解决93%的心智理论任务，心智相当于9岁儿童。而2022年之前的GPT系列模型身上，还没有发现解决这类任务的能力。但也有人认为，AI只是学得像是有心智了。 #抽屉IT