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ChatGPT 将对现有哪些行业、岗位带来冲击或巨变?

OpenAI推出的聊天式机器人ChatGPT一经问世,便“引爆”全球,成为爆款话题。它达到全球1亿用户所需时间仅用2个月,而电话用了75年,手机的普及…

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评论 5

  1. #1

    我今天用GPT回答了一个知乎问题,结果反响平平,没人点赞,没人点喜欢,我觉得还是我回答得更好:

    如果知乎里面的问题都是chatGPT回答的,那可能就没几个人去上知乎了!

    所以,各位答主暂时不用担心chatGPT会抢你的饭碗!

    闻西1年前 (2023-02-11)回复
  2. #2

    19年在成都出差,去过一个朋友的公司。

    在新区的一个写字楼里,有一间200多平米的办公室。

    里面坐了20个人。

    有人在网络上扮演985大学的知心姐姐,有人扮演40多岁的职场达人,有人扮演数码专家。

    刚毕业的大学生教小老板生意思维;全身衣服不超过200块的教网友挑选奢侈品;抠脚大汉教女生恋爱秘诀。

    我特意和他们做财经的聊了聊,19年基金那么好的行情,亏得一塌糊涂,不妨碍运营的几个账号都几万粉丝。

    (财经号几万粉丝不错了)

    他们的基本工资,也就是5000不到,如果谁做出了爆款文章,就有朵小红花上墙,然后发个爆款文章奖金。

    长期的培训让他们可以在前天之内写出10~15篇几百字的文章。

    有手快的就自己写,机械化的操作,一遍和我聊天一边眼睛不看屏幕打字那种。

    网文作者也不过如此。

    更多的人则是搬运来别人的文章,开始修改字句,微调语气,编辑插图,最后传到平台上做原创检测。

    快的十几分钟就能一气呵成。

    他们掌握了工业化生产自媒体内容和流量偏好的密码,员工们谈不上大富大贵,但收入平均下来在成都算是不错了。

    至于老板,车库里一辆911,一辆阿尔法,接我则是开了个路虎。

    他收入不好意思问,但我知道肯定比多数大厂熬年头、攒股票的强。

    讲真,这生意有门槛的,一个是对流量的敏感,这是老板核心能力,从站长那个年代练出来的。老板另外一个是商务能力,围了一圈稳定的甲方爸爸。

    工业化也算竞争力,他合伙人有办法快速培训一个小白迅速变成文章生产机器。

    至于买量、互相点赞、拉群评论这些运营技巧,属于模式摆在那,需要强执行,另外一个合伙人负责。

    我前两天不写了ChatGPT一个文章么,确实也和他聊过,有些观点不谋而合。

    19年到现在自媒体又越来越卷,生意不好做。

    他说只算是“勉强活着”,内卷得厉害。

    (看他朋友圈今天住三亚明天去西藏,还又换了车,不算勉强活着。。。)

    但也没法裁人,裁人产能跟不上,甲方爸爸每个月代运营虽然预算少了,但文章数要求可没少。

    有ChatGPT,这下降本增效算是有着落了。

    手快的人,再快也没AI快。

    查资料洗稿虽然也快,但有了AI,教学难度和培养时间可以更短。

    目前已经开始测试了,感觉减员不减产能很有希望。

    未来市场好了,商务合作恢复,虽然内卷但有希望把利润率做回来。

    对了,20年他也开始做短视频,但效果不怎么好。

    不过看到AIGC之后,他觉得还是挺有信心的,也在密切关注更好的图片、视频生成技术发展。

    我想起来各大平台,教你做自媒体,教你做视频,类似的课程。

    还在说:要起好标题、要开头抓眼球、要用金句、插图美观,等等等等。

    有点想笑。

    自媒体从大刀长矛走向火器时代,这是眼前就会发生的,这是技术代差的竞争了。

    这兄弟15年就开始做自媒体,用的就是现在这套课程。20年开始卷,他也开发了课程。

    当然,如果有一天我们发现教你AIGC做自媒体课程,铺天盖地打广告。

    那说明AIGC自媒体,也开始不赚钱了。

    现在他肯定不会做,怎么调教AI,他连员工和合伙人都不告诉。


    以上,供参考

    王家CFA1年前 (2023-02-11)回复
  3. #3

    ChatGPT是大语言模型(LLM,本质上是一种内容生成模型)[1]+RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback, 大体可译为“人在回路强化学习”)[2]的技术革新的第一个代表性产品。这种训练方式改变了以往AI内容生产(AIGC)模型的一些关键性问题,包括

    1)生成模型数字化快速质量判定的准确性困难:使用人类反馈样本训练一个质量判断模型(Reward Models)进行奖赏估计,也就是RLHF,这同时解决的质量判断的准确性和快速性问题。

    2)多轮内容生成过程中的前后逻辑自洽问题:使用之前的交互内容作为prompts,加上新的内容作为输入生成新的内容,自然就前后自洽了,这是大内容生成模型自带的优势。

    自然地,这种训练方式可以迁移到别的内容生产模型中,比如Text2Image(从文字生成图像)[3],最近的这类生成模型已经可以产生高质量的图像了[4][5]. 但是,连续的语义自洽的高质量图像,也就是视频的生产仍然很困难。有了上面这种训练方式,理论上我们可以通过连续的文字输入,来对生成的图像内容进行操作,从而产生连续的画面,也就是视频。

    这样我们就可以把一段故事转化为可视的动画和视频内容。显然,这将大幅降低动画和视频编辑的成本和门槛,也可以把既有的文本内容高质量的视频化。短视频内容平台和段子内容平台之间的差别可以因此逐渐走向消亡。不过,从ChatGPT的表现来看,涉及到专业领域,由于训练语料的稀缺,性能表现仍然存在明显不足,我们也不会期望这种视频内容生产会适用于专业技术内容领域。

    上面所提到的训练方式,并不会形成技术门槛,相反地,由于大内容生成模型训练需要更大量高质量的训练样本,包括语料、图像和视频等等。高质量的内容因此具有相比以往更高的价值。中文语料相比于英文语料的内容不足和高质量内容的稀缺,已经明显影响到大中文内容生成模型的性能,也就影响到引入RLHF之后的效果,这个问题在其他领域也是可以预期的。高质量内容样本的生产和供应问题,未来会变得更为突出。

    参考

    1. ^Ouyang, L., Wu, J., Jiang, X., Almeida, D., Wainwright, C. L., Mishkin, P., … & Lowe, R. (2022). Training language models to follow instructions with human feedback. arXiv preprint arXiv:2203.02155.
    2. ^Christiano, P. F., Leike, J., Brown, T., Martic, M., Legg, S., & Amodei, D. (2017). Deep reinforcement learning from human preferences. Advances in neural information processing systems, 30.
    3. ^Reed, S., Akata, Z., Yan, X., Logeswaran, L., Schiele, B., & Lee, H. (2016, June). Generative adversarial text to image synthesis. In International conference on machine learning (pp. 1060-1069). PMLR.
    4. ^Ramesh, A., Pavlov, M., Goh, G., Gray, S., Voss, C., Radford, A., … & Sutskever, I. (2021, July). Zero-shot text-to-image generation. In International Conference on Machine Learning (pp. 8821-8831). PMLR.
    5. ^Saharia, C., Chan, W., Saxena, S., Li, L., Whang, J., Denton, E., … & Norouzi, M. (2022). Photorealistic text-to-image diffusion models with deep language understanding. arXiv preprint arXiv:2205.11487.
    OwlLite1年前 (2023-02-11)回复
  4. #4

    我觉得思考这个事情不宜"好高骛远",Ai的发展如果你谈未来,那有可能所有职业都被取代。我们只看短期。

    CatGPT这种人工智能,它的可怕之处不在于取代人工。而在于它的"精确打击",而非"无差别攻击"。也就是说,(短期内)它能取代的工作非常清晰垂直。

    比如说,传媒公司的自媒体编辑、运营,MCN机构的推文、短视频脚本撰写者,广告公司的文案,游戏公司的策划、编剧,批量生产网文的机构,某某公司里的企宣。当然,我认为它最容易取代的,是公务员队伍里,专门负责给领导写讲话稿的那个职位。

    我们可以把这些归结为:不需要双手的"低端"脑力劳动工作者。之所以说它低端,不是否定脑力劳动者的能力,而是在当下的传媒环境中,这些内容生产者的口味,以及内容消费者接受信息的习惯,已经固化了。

    假如没有这十几年互联网所生产内容对信息接收者的"驯化",那么这些职业,还是专业的纸媒编辑,电视台的编导、记者等等在做,它是有门槛的。这些深度的内容,也是CatGTP短期内无法做到的。

    我们再来看,这类的职位有多少呢?如果经常上招聘网翻看,你会发现,这类职业几乎是年轻人毕业找工作,最热门的职业。随着移动互联网的发展,跟传媒沾边的行业、职位,几乎就是年轻人打工的第一选择。

    如果这批人被"淘汰"了,那就像工厂因为智能化制造,被淘汰的工人,出路是被外卖,快递,滴滴等服务业吸收了。那么脑力劳动工人,被什么行业吸收呢。这正是问题所在。

    如果CatGPT它是"无差别攻击",把医生,老师,律师,金融,制造等职业都取代了。也就等于说它把全社会的生产力都提升了,那就可以有结构型的转变和重新分配。问题是,它目前能取代的是一部分非常垂直且量级不低(尤其对于年轻人就业)的行业。

    有人说Ai把生产力提升了,虽然一部分人失业了,但企业主的利润提升了,政府通过加税,再把钱重新分配给事业者。这太理想主义了。

    要注意的是——我们上面说的那些行业,并没有带来实质的生产力提升,而是让这些行业的老板,缩减了大量的开支,他们是最终收益者。比如说一个公司,它可以砍掉品牌部,公关部。一个广告公司可以不再雇佣文案,一个自媒体公司,可以不再雇佣编辑。

    但是靠这种行业能带来结构性改变吗?

    我们前几天还在嘲笑"以工代赈"的新闻,其实逻辑是相似的,就是你干的活机器也能干,但不能全都给机器干。要把你的财富,用一种劳动的形式,从资本手中"分配出来"。因为现在机器能创造的生产力,还远远没到可以飞跃,让大家都躺平的程度。

    所以我认为有一些行业确实可能会"危了",而且短期内这不是好事。

    没有贬低"低端脑力劳动"工作者的意思,因为我就是一枚广告人。

    浮一大白1年前 (2023-02-11)回复
  5. #5

    没那么邪乎,顶多冲击一下百度而已。

    阴山1年前 (2023-02-11)回复

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