AI，未来也许只是一种办公软件
作者：澎湃新闻近年来，生成式人工智能大语言模型（LLMs，Large Language Models）的崛起深刻影响了就业特点。它不仅能自动化许多简单和重复性任务，还在工作领域中引入了新的增强潜力。从金融到教育，从医疗到创意行业，LLMs正在变革我们的职业生涯和工作方式。正如今天的Excel、 Word等办公软件，也许未来人们的工作也难以离开LLMs等AI系统和工具。
人类工作的未来将是怎样一番图景？当下又需要做好哪些准备？世界经济论坛新近发布的白皮书《未来的工作：大语言模型与工作》（以下简称《白皮书》）深入解析了这个问题。《白皮书》详细测算了当前867种职业类型的19000多个工作岗位在LLMs影响下的自动化取代程度和被增强潜力，从中我们或可窥见部分答案。
哪些工作可被LLMs显著提高效率
基于相关调研和访谈数据分析，《白皮书》发现，最容易被LLMs取代的主要是那些日常和重复性的工作，如授信员、收银员和文员等，其中多达81%的工作内容可以被自动化。然而，这并不意味着所有工作都会被机器取代。
另一部分工作将会因为LLMs的辅助而得到增强，生产力和生产效率显著上升。尤其是对那些需要强大抽象推理能力、批判思维和复杂问题解决能力的工作来说，LLMs带来的增强效果尤为明显。比如保险核保师、生物医学工程师、数学工作者等。
根据《白皮书》的测算，保险核保师最有可能从LLMs受益，因为其100%的具体工作任务都能够通过LLMs得到生产力增强，且不会全盘替代。生物医学工程师也有84%的任务能够得到增强，而这一数字对于编辑工作者而言也高达72%。
当然，还有一些职业，如医疗保健人员、教师、社会工作者、人力资源经理等，由于需要频繁的人际交往和深入沟通，因此被自动化取代的可能性总体较小。
《白皮书》发现，人力资源经理的工作任务中，只有16.1%有可能实现自动化，22.2%的工作有可能得到增强。相比之下，LLMs可以将软件开发人员28.7%的任务实现自动化，使43.2%的任务得到增强。
当前大语言模型能增强的工作内容占比最高的15个工作岗位。 图片来源：世界经济论坛《未来的工作：大语言模型与工作》白皮书
LLMs为人类工作提供七方面支持
LLMs等AI系统和应用增强人类工作的关键机理在于其通过深度学习和大规模训练，具备了处理复杂数据、理解自然语言和模拟人类思维过程的能力，可以在没有人类干预的情况下自动化执行任务。倚仗庞大的数据集和算力资源，LLMs能够提供高质量的输出和决策支持，主要涉及以下几个关键方面：
自动化和效率提高：LLMs可以帮助人类完成重复性和低级别的任务，如数据输入和文本整理等，大大提高工作效率，降低错误率，让员工有时间专注于更有挑战性的高级别任务。
数据分析和决策支持：LLMs具备快速处理庞大数据并开展深入分析的能力，能够识别数据中的模式和趋势，为组织和专业人员提供优质的信息洞察，辅助他们做出更明智的决策，优化战略和运营。这在企业管理、市场营销、金融分析等领域具有重要应用价值。
自然语言处理和文本生成：LLMs擅长自然语言处理，可以阅读、理解和生成文本。人们可以将其用于文档生成、问题回答、翻译等任务，减轻人工文书工作负担，同时确保文档质量。需要处理大量文本数据的工作任务尤其能从中获益。
客户支持和互动：将LLMs用于创建聊天机器人和虚拟助手，将能提供更加高效、稳定和个性化的客户支持，大幅提升客户满意度，同时降低运营和人力成本。
创意内容生成：LLMs可以生成艺术、音乐、文学等方面的创意作品。虽然仍需要人类的专业审查和编辑，但这有助于提高创意产业的生产效率，同时还能为创作者提供了灵感和建议。
个性化推荐和内容过滤：LLMs能快速而精准地分析用户偏好和行为，提供个性化的产品推荐和内容过滤。这在社交媒体、电子商务、信息传播等领域都非常有用，有助于创造更好的用户体验，提高用户满意度。
科学研究和创新：LLMs可以帮助科学家和研究人员处理大规模数据集，开展数据分析，帮助洞察新的现象与规律，从而推动科研创新。
尽管LLMs的应用目前还面临着数据隐私、伦理问题和模型可解释性等一系列复杂挑战，但它通过自动化、数据分析和增强创造性等方式，在与人类协同工作的过程中，对工作本身实现了增强和赋能。而且，LLMs对工作的增强不仅体现在现有工作类型上，同时也在持续创造诸如AI大模型工程师、接口和互动设计师、AI数据管理和训练师，伦理和治理专家等新岗位，为人们的职业生涯提供更多选择。
正如今天的我们已经无法适应没有Excel和Word等办公软件的时代，未来的人们也将难以想象没有LLMs等AI系统和工具的日子。大模型带来的工作增强和人机合作将成为新的工作范式，而这一趋势几乎不可逆。
因此，与其困扰于“替代”，不如着眼于“协同”。未来实现工作变革的真正机遇将在于把人类和LLMs等人工智能技术有机结合，大幅提高工作效率和质量，改善工作方式，进而为人类从事更具有创造性和创新性的工作拓展更大的空间。与此同时，劳动者也需要不断发展自身技能，以应对不断变化的工作内容，适应工作变革的趋势。
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