ChatGPT無疑是近期發展最迅猛的應用之一,它的崛起也使生成式人工智能賽道升溫。ChatGPT在今年1月,即推出僅兩個月后,月活躍用戶估計已達1億。TikTok從推出到用戶達到1億用了大約9個月的時間,而Meta的Instagram用了大約2.5年。我們已經不記得有哪款應用的擴張速度如此之快。ChatGPT正在挑戰著人類工作生活的方方面面。社區小伙伴提出ChatGPT也許會替代人類現有的工作,顛覆社會對人才的需求模式。BlockBeats將其觀點整理如下。
ChatGPT引發的十大職業危機
以下觀點來自于?AIGC探索站主理人Szhans。??
ChatGPT只有短短幾個月時間,商業世界引起了掀起巨浪,絕非技術平臺之間的較量,它是AIGC對全世界的革命。
我們已經看到教育和醫療行業已經大跨步的顛覆?,更多科技大佬近日直接宣布這是他們人生中感受過最強一次技術創新,堪比工業革命。??
以下這則「壞消息」來知名科技媒體BusinessInsider,通過與各領域專業人士對話,分析出ChatGPT技術直接沖擊的十大職業。它們是:
1,技術工作
BI所訪談的專家說,程序員、軟件開發人員和數據分析師可能會被AI取代。
雖然計算機編程是需求量很大的技能,但在不久的將來,ChatGPT等技術將大量填補空白。Madgavkar認為,軟件開發人員、網絡開發人員、程序員和數據科學家等技術工作對人工智能技術"取代他們更多的工作"是"相當容易接受的"。
這是因為像ChatGPT這樣的人工智能擅長以相對準確的方式計算。而ChatGPT可以比人類更快地生成代碼,這意味著可以用更少的員工來完成工作。
數據:NFT借貸市場Blend占據82%的NFT借貸市場份額:5月25日消息,自 NFT 借貸市場 Blend 于 5 月 1 日推出以來,已經積累了 16.9 萬余枚 ETH,約合 3.08 億美元的交易量。同期所有借貸平臺的交易量約合 3.75 億美元。
根據 DappRadar 數據,同一時期 NFT 市場總交易量達到 4.66 億美元,此外,Blur 總交易量的 46.2% 來自貸款。自 Blend 推出以來,Blur 的總鎖定價值 ( TVL ) 已從 1.19 億美元增加到 1.46 億美元。[2023/5/25 10:40:21]
布魯金斯研究所的高級研究員MarkMuro告訴BI,他曾研究過AI對美國勞動力的影響:「一個軟件開發人員團隊的工作,可能只需要其中一小部分人」。像ChatGPT制造商OpenAI自身,已經在考慮用AI取代軟件工程師。
盡管如此,哥倫比亞商學院教授OdedNetzer認為,人工智能將幫助編碼員而不是取代他們。「就工作而言,我認為它主要是一種增強劑,而不是完全取代工作。編碼和編程是一個很好的例子。它實際上可以很好地編寫代碼」
2,媒體工作
圖2所代表著擅長制作書面內容的知識工作者們。Madgavkar說,整個媒體工作--包括那些廣告、技術寫作、新聞和任何涉及內容創作的角色--可能會受到ChatGPT等強烈影響。她補充說,這是因為人工智能能夠很好地閱讀、書寫和理解基于文本的數據。
「分析和解釋大量基于語言的數據和信息是一種技能,你會期待AIGC技能的提升」。
經濟學家保羅·克魯格曼在紐約時報專欄文章www.nytimes.com中說,ChatGPT可能"比人類更有效地"完成報道和寫作等任務。媒體行業已經開始嘗試使用人工智能生成的內容。科技新聞網站CNET使用與ChatGPT類似的人工智能工具寫了幾十篇文章,而BuzzFeed近日已經宣布,它將使用ChatGPT制造商的技術來生成新形式的內容。
美國白宮發表聲明稱不會債務違約 并計劃繼續減少聯邦政府赤字:金色財經報道,當地時間5月19日,美國白宮新聞發言人卡里娜·讓-皮埃爾表示,美國總統拜登對債務上限談判仍保持樂觀,稱以絕不違約為底線,且沒有商量余地。讓-皮埃爾提及最新調查,稱58%的民主黨人支持在提高債務上限的同時減少聯邦赤字。她說,拜登政府計劃在減少聯邦政府赤字上繼續努力。據稱,美國總統拜登明確表示希望消除浪費性支出,例如對石油公司和對大型制藥公司的補貼。[2023/5/20 15:15:13]
Madgavkar認為,內容創作者所做的大部分工作都是無法自動化的,這些職業中的每一項都有大量的人為判斷。
3法律行業的工作
與媒體角色一樣,法律行業的工作,如律師助理和法律助理,負責消費大量的信息,綜合他們所學的東西,然后通過法律簡報或意見書使其易于消化。Madgavkar說,像這些面向語言的角色很容易被自動化:「這些數據實際上是相當結構化的,非常以語言為導向,因此對AIGC相當有利。」
但同樣,人工智能也不會完全實現這些工作的自動化,因為它需要一定程度的人類判斷,以了解客戶或雇主想要什么。
「這幾乎有點像這些職業可能得到的生產力提升,因為你可以使用實際上做得更好的工具」
4市場研究分析員
MarkMuro說,人工智能善于分析數據和預測結果。這就是為什么市場研究分析師可能容易受到人工智能驅動的變化的影響。市場研究分析師負責收集數據,在這些數據中確定趨勢,然后利用他們發現的東西來設計有效的營銷活動,或決定在哪里投放廣告。
「這些是我們現在看到的人工智能可以處理的事情」
5教師
全國各地的教師都在擔心學生利用ChatGPT作弊,但據羅切斯特理工學院計算和信息科學系副主任史鵬程稱,他們也應該考慮到自己的工作安全。
俄羅斯法院:2022年與加密貨幣相關的訴訟數量有所增加:金色財經報道,據RTM Group的一項研究報告。2022年,俄羅斯法院發布了1,758項與加密貨幣相關的判決,比前一年的1,531項增加了14.83%。[2023/4/20 14:16:22]
ChatGPT已經可以輕松地教課了,施告訴《紐約郵報》:「雖然它在知識方面有錯誤和不準確的地方,但這很容易改進。基本上,你只需要訓練ChatGPT」
6金融工作
布魯金斯學會的研究員穆羅繼續表示,像市場研究分析師、金融分析師、個人財務顧問以及個人金融領域其他需要操作大量數字數據的工作都會受到人工智能的影響。
「人工智能可以識別市場的趨勢,強調投資組合中哪些投資表現更好,哪些更差,溝通所有這些,然后由例如金融公司使用各種其他形式的數據來預測更好的投資組合;這些分析師賺了很多錢,但他們的部分工作是可以自動化的。」
7交易員
圖7,是交易員在紐約市的紐約證券交易所大廳里工作的場景。
羅切斯特理工學院的施認為,華爾街的某些角色也可能處于危險之中。
「在投資銀行,人們從大學畢業后就被雇用,花兩三年時間像機器人一樣工作,做Excel建模--你可以讓人工智能來做這些。」
8平面設計師
在12月的一篇哈佛商業評論文章中,三位教授指出,一種能在幾秒鐘內生成圖像的人工智能工具,是圖形設計行業的潛在顛覆者。
「提高數百萬人創造和處理圖像的能力將對經濟產生深遠影響,對于一些工作受到直接影響、難以適應的人來說,人工智能的這些最新進展肯定會迎來一段困難和經濟上的痛苦。」
馬斯克造“微信”新進展:瞄準金融功能:金色財經報道,推特將通過與社交交易公司eToro合作,讓用戶查看股票、加密貨幣和其他金融資產。eToro透露,從周四開始,推特將推出一項新功能,允許用戶查看更多金融工具的行情圖,并在eToro上買賣股票和其他資產。分析指,馬斯克將推特打造成在社交媒體之上為用戶提供金融服務的“超級應用程序”作為自己的使命。[2023/4/14 14:02:45]
9會計師
會計通常被視為一個穩定的職業],但是這個行業的職業面臨風險。
多倫多大學通信、文化、信息和技術研究所副教授布雷特-卡拉維上周在多倫多全球新聞廣播640臺說:「技術還沒有讓所有人失業,但它確實讓一些人失業了,智力勞動,尤其可能受到威脅。這是新的東西,看看它對就業和有多大的破壞性和痛苦,將是很有趣的。」
10客戶服務人員
你可能體驗過給某品牌公司的客戶熱線打電話或在線咨詢,然后由機器人回答。ChatGPT和相關技術會加速這種趨勢。科技研究公司Gartner2022年的一項研究預測,到2027年,聊天機器人將成為大約25%公司的主要客戶服務渠道。
如果你能用一套獨有視角,把ChatGPT理解為「復雜適應系統」,相信BI這份訪談和分析,絕非危言聳聽。壞消息,甚至會比目前能想象的要更糟。
ChatGPT對人才需求帶來的變化,以及需要的應對措施和機會點
以上觀點來自于加密KOLStarzq.eth。??
相信很多朋友已經被的新聞刷屏了,此前記錄是TikTok用時9個月每一次億級產品的出現,背后都是對的范式轉移,早早做好準備的人會在新的浪潮中受益終身下面我將分享3點ChatGPT對人才需求帶來的變化,以及需要的應對措施和機會點。
南方東英以太幣期貨ETF跌幅超6.7% 比特幣期貨ETF跌幅為4.23%:12月19日消息,據港交所數據顯示,南方東英以太幣期貨ETF和南方東英比特幣期貨ETF目前均已跌破發行價,其中南方東英以太幣期貨ETF當前價格為7.280港元,跌幅達到6.73%;南方東英比特幣期貨ETF當前價格跌至7.480港元,跌幅為4.23%。[2022/12/19 21:53:04]
ChatGPT會替代大量職位,我們需要具備差異化能力:想象力、決策和溝通能力2.傳統的人才培養體系將失效,我們需要為自己設計培訓系統3.2023將是solopreneur元年,個人創作者必須升級自己。下面我將詳細介紹:
ChatGPT會替代大量職位,我們需要具備差異化能力基于解決問題的能力,我把人才分為3個等級?
1.Entry:?問題明確,解法唯一,比如回答客戶特定問題。?
2.Middle:?問題明確,方法不唯一,比如給定某個主題寫一篇文章。
3.High:?問題不明確,方法也不唯一,比如某NFT項目方接下來應該怎么做。
對于第一類EntryLevel人才ChatGPT幾乎完全可替代,客服/實習生的職位會被壓縮甚至取消更早上線的AI繪畫產品已經出現了這個趨勢,AI成本為1/800,初級畫師被搶活。
對于第二類MiddleLevel人才?
a.如果文章是基于歷史信息的總結和小幅度創新,篇幅較短的情況下,ChatGPT基本也能勝任,身邊已經有不少做電商的朋友用ChatGPT來寫營銷活動的文案了。某些博主用ChatGPT+Midjourney+Clipchamp,生成的繪本故事媲美市面上80%的產品。
b.篇幅較長的情況,ChatGPT也有成功的案例,比如通過沃頓商學院的考試?
c.需要推理、洞察、創新類的主題,ChatGPT目前還不太能勝任,因為這塊需要有對未來的想象力和遠見,而未來的發展是具有跳躍性的,算法更擅長遵循歷史數據的軌跡。
對于第三類HighLevel人才其核心能力是定義問題,然后可以由前兩類人才來解決定義問題的過程可以抽象為4個步驟?
1.了解現狀?
2.找出一系列相關問題?
3.基于現狀和對未來的預測,決策出哪一個問題是最重要的?
4.讓團隊相信自己的判斷?
前2步屬于」收集信息&提煉」,ChatGPT也可以做。對于第3步,除了需要有對未來的想象力之外,還需要有相應的決策能力。而決策本身不是純理性的,包含對現實的理解和利弊權衡,對未來的判斷和押注,是邏輯和直覺的組合,科學和藝術的交匯點對于第4步,決策后需要對整個團隊進行宣講和影響,取得共識,這也是我們常說的溝通能力。但是后面2步也是CEO的核心能力。?
總結一下?
1.ChatGPT可以勝任:明確問題下的固定答案,基于歷史信息的總結和小幅度創新?
2.ChatGPT不能勝任:想象力、決策和溝通能力?
解決方法1:讓自己向問題的上游靠近,做定義問題的人。訓練想象力、決策能力和溝通能力,具備機器無法擁有的競爭力。
下面是網友總結出的ChatGPT可以做的事情,換言之就是可以替代的職位。如果你正在做這些事,需要思考里面哪些部分是機器無法替代的,去做針對性的加強;或者向更上游的職位轉型。
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回答問題
傳統的人才培養體系將失效,我們需要為自己設計培訓系統這具體是什么意思呢?我們傳統的人才培養體系,是基于上面提到的3個Level進行一步步晉級。應屆生作為EntryLevel先做確定性的事情,在工作的鍛煉下逐步變為MiddleLevel和HighLevel,掌握定義問題和決策方案的能力。
但ChatGPT的出現,會讓EntryLevel職位急劇減少,甚至消失;對MiddleLevel的職位也會有部分替代。這使得傳統人才培養體系不再work,作為應屆生或者新人,應該如何應對?我的建議是1.在校期間多參加一些嚴肅性的項目,更好的提升決策和溝通能力。
2.多思考和探討開放性的問題,培養自己的想象力和洞察力。然后看看和行業高手的差距在哪里,不斷縮小差距我非常推薦日常寫作,做自己的CEO。一方面可以提升上面提到的相關能力,另一方面內容產生的人脈和復利也可以幫助應屆生更好的找到工作。
以我寫這條為例,市面上關于ChatGPT的文章已經很多了,如果我要新寫一篇,選擇哪個點切入,其實就是在定義問題我需要了解現狀,做出決策,產出解決方案;文章發出后,讀者的反饋會讓我知道決策質量的高低,解決方案的完成度,然后我會基于反饋來迭代,一輪一輪后,相關能力自然就提升了。??
解決方法2:傳統的人才培養體系會失效,我們需要為自己設計培訓系統,強烈推薦通過日常寫作來訓練決策和解決問題能力,同時通過參加項目提升溝通能力。
2023將是solopreneur元年,個人創作者必須升級自己個體創作者當前面臨的困難主要有2點?
1.有idea但缺少團隊幫忙輸出為完整作品,包括搜集信息、整理、多媒體制作…導致輸出頻次低不穩定,內容形式單一。
2.內容難變現。???
對于第一點,在AI工具的幫助下,一個人就是一支團隊,寫故事、編程、畫圖、作曲……沒有你做不到的,只有你想不到的。
對于第二點,創作者是內容平臺的基石,隨著創作者10倍甚至百倍增加,給內容平臺的競爭帶來了新變量。各家web2平臺都會拿出最給力的商業化方案來爭奪優質創作者。
?同時新平臺出現的機率也會大大增加,特別是web3內容商業化,目前已經有了一些有趣的案例?@overpricedjpegs、@NFT_GOD
,看好今年會有可規模化的案例出現。?
解決方法3:2023將是solopreneur元年,機遇會給到有創意+懂工具+懂商業的復合型人才,個人創作者必須升級自己。
最后收尾總結?
1.ChatGPT會替代大量職位,我們需要具備差異化能力:想象力、決策和溝通能力,做提出問題的人。
2.傳統的人才培養體系將失效,我們需要為自己設計培訓系統,基于反饋不斷精進。?
3.2023將是個體企業家元年,機遇會給到有創意+懂工具+懂商業的復合型人才,個人創作者需要進行升級。?
摘要 KeyTakeaway 目前主流的鏈上數據分析工具多處于從Web2向Web3過渡的階段,未來面向DeFi的數據分析服務一定是根植于Web3原生數據特性的.
1900/1/1 0:00:00本文是萬向、HashKeyGroup肖風博士在新躍社科大學DBAC論壇主題演講的文字實錄,由@Jesse_meta整理,PANews獲得授權并轉載 各位朋友,大家好,非常感謝李國權教授的邀請.
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