上周二，OpenAI 官宣 GPT-4 引起轩然大波，比其广受欢迎的前身 GPT-3.5 更牢靠、更具构思。GPT-4 是一个大型多模态模型，能接受图像和文本输入，再输出正确的文本回复。试验标明，GPT-4 在各种专业测试和学术基准上的表现与人类水平相当。例如，它经过了模拟律师考试，且分数在应试者的前 10% 左右；相比之下，GPT-3.5 的得分在倒数 10% 左右。
大型言语模型的子弹不停在飞，ChatGPT 的作业“威胁论”也成为热议的焦点。例如，INSIDER 编制了一份被 AI 替代风险最高的作业清单，分别是技术作业（编码员、计算机程序员、软件工程师、数据分析师）、媒体作业（广告、内容创作、技术写作、新闻）、法令作业作业（律师助理、法令助理）、商场研讨分析师、教师、财政职位（财政分析师、个人财政顾问）、贸易商、平面设计师、会计师与客户服务署理。
昨日，一篇由 OpenAI、OpenResearch 和宾夕法尼亚大学学者合著的论文发表在预印本网站 arXiv 上，以科学的方法研讨了 GPT 究竟会对劳动力商场发生怎样的影响。这项研讨选用一种新的评价方法，即依据作业与 GPT 才能的对应性来评价作业，结合人类专业知识和 GPT-4 的分类，然后讨论 GPT 或许对劳动力商场带来的影响。
为了了解 LLM 的才能及其对作业的潜在影响，这项研讨使用的两项评价规范分别是：直接露出（exposure），即 GPT 可以直接完结或协助完结的使命；间接露出，即经过 GPT 支持的软件和数字东西协助完结的使命。
研讨发现，大多数作业都表现出必定程度的 GPT 露出，大约 80% 的美国劳动力或许至少有 10% 的作业使命会遭到 GPT 的影响，而大约 19% 的工人或许至少有 50% 的使命遭到影响。这种影响涵盖了所有工资水平，高收入作业或许面对更大的风险。
严重依赖科学和批判性思维技术的角色与 GPT 露出呈负相关，而编程和写作技术与 GPT 露出呈正相关。在作业中面对更高（更低）进入壁垒的工人往往会经历更多（更少）的 GPT 露出。信息处理作业表现出高露出，而制造业、农业和矿业表现出较低的露出。
曩昔十年的生产力增加和整体 GPT 露出之间的联系似乎很弱，这标明一个潜在的乐观状况，即未来大型言语模型的生产力增加或许不会加重或许的“成本疾病”效应。
GPT就是GPT
GPT 契合通用目的技术的三个核心规范：跟着时间的推移，它们正在即兴发挥才能，有才能完结或协助一组越来越杂乱的使命和用例；GPT 自身可以对整个经济发生遍及影响；一起，GPT 所实现的互补立异——特别是经过软件和数字东西——可以在经济活动中广泛使用。
决定大型言语模型效用的关键要素是人类对它们的信赖程度以及习惯。例如，在法令界，模型的有用性取决于法令专业人员是否可以信赖他们的输出，而不需要核实原始文件或进行独立研讨。技术的成本和灵活性、职工和公司的偏好以及激励办法也在选用基于大型言语模型的东西方面发挥着重要作用。
此外，因为数据可用性、监管质量、立异文明以及权利和利益分配等要素，大型言语模型在不同经济部门的选用将有所不同。因此，如果要全面了解职工和公司对大型言语模型的使用，需要对这些错综杂乱的问题进行更深入的探索。一种或许性是，对于大多数使命来说，节省时间和无缝使用将比进步质量更重要。
总的来说，虽然 GPT 进步人类劳动效率的技术才能很明显，但重要的是要认识到社会、经济、监管和其他要素或许会影响实践的劳动生产率成果。跟着才能的不断发展，GPT 对经济的影响或许会继续并增加，这给方针制定者猜测和监管其发展轨道带来了挑战。
此时快讯
【2023-03-21 14:59】【电子货币机构Monerium于Gnosis Chain推出欧元稳定币EURe】3月21日消息，Gnosis Chain 官方宣布，电子货币机构 Monerium 已于该网络推出超额抵押欧元稳定币 EURe，抵押率为 102%，由银行存款中持有的实际欧元或合格的高质量、高流动性证券支持。借助数字资产管理平台 Safe 签署交易，EURe 可通过单一欧元支付区（SEPA）作为欧元发送到任何银行账户。
据悉，Monerium 是一家完全获得授权和监管的电子货币机构（EMI），获准为欧洲经济区、英国和瑞士的居民发行电子货币。
