推特熱帖：大語言模型自薦能夠替代的20種人類工作！快來看你是否需要轉行！

最近推特上有一個例子引起了廣泛的討論，事情的起因是這樣的：網友讓 GPT-4o 預測一下自己未來將會替代人類哪些工作？

這聽起來很有趣！GPT-4o會給出什么樣的預測呢？

3.5研究測試：
hujiaoai.cn
4研究測試：
askmanyai.cn
Claude-3研究測試：
hiclaude3.com

AI 心里有數

GPT-4o回復了一張表格，列出了GPT-4可能取代人類的20種職業，按可能性排序。表格包含三列：排名、職業、為何優于人類以及可能性：

數據錄入員：更快、更準確、不知疲倦，能全天候工作。取代概率：95%
電話推銷員：提供一致的服務，能處理大量電話，實時分析客戶反應以改善話本。取代概率：90%
客服：能同時處理多個詢問，提供一致的響應，全天候服務。取代概率：88%
文案策劃：快速生成高質量內容，能調整風格和語調以適合目標受眾，成本效益高。取代概率：85%
技術支持分析師：提供快速準確的解決方案，能處理復雜的故障排除，通過訪問龐大的解決方案數據庫。取代概率：83%
醫療抄寫員：在抄寫醫療記錄時更高的準確率，更快的處理速度，無需休息。取代概率：82%
校對員:能處理大量文本，減少人為錯誤。取代概率：80%
市場研究分析師:更高效地分析大數據集，快速識別趨勢，提供實時洞察。取代概率：78%
法律助理:能夠起草文件，進行法律研究，快速組織文件。取代概率：75%
預約調度員: 高效管理日程，減少調度沖突，提供全天候服務。取代概率：73%
社交媒體經理:生成內容，安排帖子，分析管理數據，高效運營。取代概率：70%
財務分析師 : 分析財務數據，識別趨勢，提供更快更準確的洞察。取代概率：68%
翻譯 :提供快速準確的多語言翻譯，能處理大量文本而不感到疲勞。取代概率：65%
旅行代理:快速搜索并預訂旅行住宿，根據數據分析提供個性化推薦。取代概率：63%
內容審核員:持續監控和過濾內容，能處理大量數據，應用一致的準則。取代概率：60%
招聘協調員:篩選簡歷，安排面試，高效管理候選人數據庫。取代概率：58%
新聞記者:快速生成新聞文章，能分析數據和趨勢，提供實時更新。取代概率：55%
研究助理:進行文獻回顧，總結發現，高效組織研究數據。取代概率：53%
銷售代表:生成潛在客戶，跟進潛在客戶，提供一致的銷售推介和客戶跟進。取代概率：50%
圖書管理員:管理和編目信息，協助研究查詢，提供數字資源的高效訪問。取代概率：48%

原來GPT-4o真心里有數呢！

它不僅了解人類的能力，還深刻認識到自己在哪些工作領域能夠逐步取代人類。通過它那獨特的“電子眼”，GPT-4o對人類的職業世界進行了仔細的觀察和分析。

奶茶過了一遍這個清單，看似很有道理，特別是那些目前GPT-4已經顯示出明顯能力優勢的職業，替代的概率更高。

還有網友問了下Claude3:

Claude 3 列出來AI替代的20種職業，包括客服、數據錄入、語言翻譯、內容審核、撰寫廣告文案、校對與編輯、市場研究分析、基礎代碼開發、廣告拷貝創作、預約調度、數據可視化、基礎會計、社交媒體帖子生成、食譜創作、基礎法律文件起草、個性化輔導、旅行行程規劃、基礎圖形設計、歌詞創作和健身訓練計劃創建。

那什么職業不會被替代呢？

GPT-4o同樣回復了一張表格，根據替代可能性的低到高進行排序，每個職業旁邊列出了為何人類在該領域不容易被替代的理由以及被AI替代的概率百分比：

創意總監:需要獨特的人類創造力、愿景以及領導和激勵創意團隊的能力（5%概率）。
心理治療師: 需要深厚的人類同理心、直覺和建立與病人的個人聯系的能力（8%概率）。
外科醫生:需要復雜的實際操作技能、實時決策能力以及應對突發情況的適應力（10%概率）。
教師: 涉及人際交往、情感智慧以及激勵和指導學生的能力（12%概率）。
首席執行官:需要戰略性視野、領導力、復雜決策能力和建立人際關系的能力（15%概率）。
演員/女演員:依賴獨特的人類表情、情感以及與觀眾建立個人聯系的能力（18%概率）。
社會工作者 :需要深刻的同理心、人際交往能力和處理復雜情感問題的能力（20%概率）。
警察：需要人類的判斷力、身體存在以及處理不可預測情況的能力（23%概率）。
消防員：需要身體勇氣、快速決策能力以及解決問題的實際操作技能（25%概率）。
法官：需要復雜的法律推理、倫理判斷和在決策中權衡人類因素的能力（28%概率）。
活動策劃者：涉及創造力、人際接觸和管理動態、實時變化及人際互動的能力（30%概率）。
記者：需要調查技能、人類判斷力以及與消息來源建立信任和關系的能力（33%概率）。
咨詢師：涉及人際連接、同理心以及導航復雜的情感和心理問題的能力（35%概率）。
藝術家：需要獨特的人類創造力、表達以及通過藝術喚起情感的能力（38%概率）。
外交官：需要高水平的談判技巧、文化理解以及建立和維護關系的能力（40%概率）。
人類學家：涉及田野工作、人際交往以及解讀人類文化的能力（43%概率）。
廚師：需要創造力、實際操作技能以及創造獨特的烹飪體驗的能力（45%概率）。
建筑工人：需要體力勞動、解決問題的實際操作技能以及適應動態工作環境的能力（48%概率）。
急救醫療人員：涉及實際醫療護理、快速決策和處理高壓情況的能力（50%概率）。
生活教練：需要深厚的人際聯系、同理心以及激勵和啟發個人的能力（53%概率）。

根據GPT-4o給出來的名單，那些涉及深層人際互動、需要創造性思維、或者在復雜情況下需要迅速作出決策的工作，像是教師、心理治療師、藝術家，這些都不太可能被AI替代。這些工作不僅需要理解人類的情感，還要有能力進行藝術表達或處理復雜多變的環境。

而那些重復性高、規范化流程明確的任務，比如數據錄入或基于固定規則的分析工作，更容易被AI替代，因為這些工作AI已經可以高效完成。

奶茶覺得要么是需要真實環境中的人際交往，或者需要一點非框架思維的地方，人類的獨到之處仍然是AI所無法替代的。在雖然AI很強大，但某些人類獨有的特質是無法被機器復制的。

擬人化的弊端

上個月，Google DeepMind發布了一篇論文，詳細地闡述了擬人化人工智能的潛在弊端，稱這類助手可能會重新定義「人類」和「其他」之間的界限。論文探討了以下幾個關鍵領域：

論文鏈接：
https://arxiv.org/pdf/2404.14068

誤導感知的風險：擬人化的AI可能會使用戶對系統的能力和限制產生誤解，這可能導致過度信任或低估系統的功能界限。當AI以接近或模仿人類的方式表現時，用戶可能會錯誤地賦予其超出其真實能力的信任，如過度依賴AI的決策支持功能。
倫理和社會影響：賦予AI人類特質可能會使倫理考慮更加復雜，如隱私、自主性和責任問題。例如，用戶可能會錯誤地認為AI具有它實際上并不具備的決策能力，從而引發關于問責制和透明度的倫理問題。這種誤解可能導致責任歸屬不清，當AI的決策導致負面后果時，難以確定責任。
設計偏見：擬人化AI的設計過程可能引入或加劇偏見。這在AI與不同用戶群體互動時尤為關鍵，因為擬人化特征可能反映特定的文化、性別或社會規范，這些規范并非普遍適用或可接受。這可能導致某些群體在使用AI時感到不舒服或被邊緣化。
對人類行為的影響：與類人AI的互動可能以意想不到的方式影響人類行為。例如，人們可能會改變他們的自然互動方式或變得依賴AI進行社交互動，這可能影響社交技能和情感福祉。長期依賴可能削弱人類處理復雜人際關系的能力。
監管和治理挑戰：擬人化的AI在監管和治理上呈現獨特挑戰，因為類人的互動可能會模糊工具與代理之間的界限，使得管理AI使用和責任的法律框架變得復雜。確定如何以及何時對AI的行為進行監管變得更加困難。

這篇論文提到了用戶可能會把重要決策委托給AI、向AI透露敏感信息，甚至在情感上過度依賴AI等現象。

隨著AI技術日益進步，它們變得越來越像人類，這難免引發一些擔憂。在科技高度發展的今天，只有每一步的前進都慎重考慮，才能確保技術的應用方向是正確、可持續的，避免潛在的負面影響。

而就在最近，OpenAI幾大操作卻引發了大量爭議！