OpenResearchとペンシルバニア大学と共同で発表したOpenAIの新しい論文によると、同社の大規模言語モデル「GPT」は“米国経済内の多様な職業に大きな影響を与える”可能性があるという。
論文のタイトルは「GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models」で、この論文自体が、OpenAIの大規模言語モデルの最新バージョンであるGPT-4とChatGPTの助けを借りて執筆、コード化、フォーマット化されたとのことだ。
この論文では、GPT（Generative Pre-Trained Transformer Model）は、GPTと略されることもある汎用技術に共通する特徴を示すと論じている。
汎用技術とは、社会に深く広く影響を与える技術である。過去に経済社会の秩序を根底から覆したイノベーションには、蒸気機関、電気、情報技術などがある。
GPTの能力との対応関係からさまざまな職業を評価した本論文は、これらの生成AIモデルが“経済、社会、政策に顕著な影響を与える可能性もある”、汎用技術であると結論付けている。
論文によると、米国の労働力の80%がGPTの導入によって少なくとも10%のタスクの影響を受ける可能性があり、更には約19％の労働者が、自分の仕事の少なくとも半分がGPTモデルにさらされる可能性があるとのことだ。
研究チームは、米国の主要な職業データベースであり、1,016の職業が標準的な記述で掲載されているO*NETデータベースを使用して、各職業について測定するタスクを決定した。そして、人間とGPT-4が作成した注釈をルーブリックで収集し、GPTを直接利用するか、GPTを搭載した二次的なシステムを利用するかによって、人間が特定の作業を行うのに必要な時間が50％以上短縮されるかを判断した。GPTの利用率が高いほど、高品質な作業を維持したまま、作業時間を半分以上短縮できることを意味する。
興味深いことに、より高収入の職業や、より高い教育や専門的な学位を持つ個人への影響が高いとのことだ。
「我々の調査結果は、科学と批判的思考スキルの重要性が暴露と強い負の相関を示し、これらのスキルを必要とする職業は現在の言語モデルの影響を受けにくいことを示唆しています。逆に、プログラミングとライティングのスキルは、露出と強い正の相関を示し、これらのスキルが関係する職業は、言語モデルの影響を受けやすいことを示唆しています」と、研究者は述べている。
最も露出が多い職業は、数学者、税務申告者、ライター、Webデザイナー、会計士、ジャーナリスト、法律家秘書などだ。分散が大きい、つまりGPTの影響を受けにくい職業は、グラフィックデザイナー、検索マーケティング戦略、財務管理者などがあるとのことだ。
「言い換えれば、仕事への参入障壁が高い労働者は、より多くの危険にさらされる傾向があります」と、この論文は述べている。
「これらの技術によって、彼らのタスクが完全に自動化されることを必ずしも示唆するものではない」としながらも、ワーカーがタスクを完了する時間を大幅に短縮するのに役立つだろう。
結局、AIモデルがどの程度採用されるかは、人間がAIモデルにどの程度の信頼を置けるかによって変わってくるという。
「例えば、法律家において、モデルの有用性は、法律家が原文を確認したり、独自の調査を行ったりすることなく、その出力を信頼できるかどうかにかかっている」とし、この技術に関連する既存のリスク、バイアス、事実をでっち上げることに言及している。
また、導入コスト、技術の柔軟性、政府の規制、個人の好みなども影響するとしている。
「我々の分析は、GPT-4のようなLLM（大規模言語モデル）の影響は、広範囲に及ぶ可能性が高いことを示しています。LLMは時間の経過とともに一貫して能力を向上させてきたが、その増大する経済効果は、今日、新しい能力の開発を止めたとしても、持続し、増大すると予想されます」と、論文では述べられている。
論文
- arXiv: GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models (PDF)
参考文献
研究の要旨
我々は、Generative Pre-trained Transformer (GPT) モデルと関連技術が米国の労働市場に与える潜在的な影響について調査する。新しい評価基準を用いて、人間の専門知識とGPT-4の分類の両方を取り入れながら、GPTの能力との対応に基づいて職業を評価する。その結果、米国の労働者の約80％がGPTの導入により、少なくとも10％の業務に影響を受ける可能性があり、約19％の労働者は少なくとも50％の業務に影響を受ける可能性があることがわかりました。また、その影響はすべての賃金水準に及び、高所得者ほど大きな影響を受ける可能性がある。注目すべきは、その影響が最近の生産性上昇率が高い産業に限定されないことである。我々は、Generative Pre-trained Transformersが汎用技術（GPT）の特徴を示すと結論づけ、これらのモデルが経済、社会、政策に顕著な影響を与える可能性があることを示唆している。
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