2022年底，以ChatGPT为代表的大语言模型人工智能技术横空出世，对高收入和高教育劳动者带来冲击，引发了“机器替代人工”话题的热议。如何看待生成式Al对人类工作的影响，未来工作的内容和性质、教育的方式和手段会发生什么变化?本报告基于2018年1月到2023年4月期间，智联招聘脱敏的岗位需求、求职者简历投递数据，以及求职者问卷调查而撰写。课题组通过对招聘岗位工作任务的文本分析，首次构建了各种职业的人工智能影响指数。
目前，我国劳动力市场对人工智能新技术适应性较弱，新技术对高影响指数劳动力存在更大替代风险，白领职业如销售业务、财务/审计/税务、软件/互联网开发/系统集成、行政/后勤/文秘和客服等已开始受冲击。报告提出，应积极拥抱新技术，释放人的活力和创造力，同时在国家层面提升对人工智能新技术的投入，以提升国家竞争力。
上世纪50年代，艾伦·图灵提出人工智能这一概念，计算机科学家们便开始研究如何赋予机器思考和对话的能力。2017年，Ashish Vaswani团队设计的变换器模型彻底改变了语言数据的处理方式。2018年，谷歌研发的BERT和OpenAl使用的GPT便是变换器模型的两个变种。
Open Al不断改进GPT模型，分别于2019年、2020年和2023年发布了我们熟知
的GPT-2、GPT-3和GPT-4。从分析型Al到生成型Al,从机器语言到自然语言，人工智能与人之间的差异进一步缩小，尤其是在沟通和智慧的领域。
生成式Al-ChatGPT发布时所基于的GPT-3框架是一种生成式Al算法，其接受训练数据并生成新内容，包括文字、图像、音频、视频和代码等。
大语言模型-大语言模型的一个显著特征是其庞大的参数大小，可以达到上干亿的水平。例如，GPT-1有11亿个参数，到GPT-2有15亿参数，而GPT-3有惊人的1750亿个参数，GPT-4更是具有1.8万亿巨量参数。ChatGPT问世之后，各大科技的Al大语言模型走入人们视野，例如谷歌的LaMDA,百度的文心一言，阿里巴巴的通义千问，Meta的LLaMA,以及英伟达的NeMo Service等。从这个意义上来说，ChatGPT是人工智能尤其是生成式Al发展历史上的一座里程碑。
2.本报告的技术路线说明
课题组采用以下两条技术路线，构建中国各职业的大语言模型人工智能影响指数。一是采用已有的指数，利用职业描述的相似性，在中国细分的职业层面进行直接的匹配。采用这一技术路线，主要是通过“中国职业名-美国职业名-美国职业对应的任务-美国职业对应的任务受到新技术的影响”路径，将中国的职业名与国外学者生成的指数进行匹配，课题组基于已有指数分别构建了“人工智能影响指数”(Al exposure Index)以及“大语言模型影响指数”(LLM exposure Index)。
二是直接根据各个职位对工作职责、技能要求的文字描述进行匹配。具体而言，课题组结合生成式人工智能技术，为2087个标准化的“详细工作任务(DWA)”1被大语言模型人工智能所影响的程度进行评分。其次，课题组通过数据匿名的方式，利用机器学习算法，将去除隐私信息后、脱敏的招聘岗位文本拆分并与2087个详细工作内容(DWA)建立对照。一个招聘岗位通常会对应若干个DWA,并在对照的过程为每一个DWA赋予权重。通过加权平均，每一个招聘岗位会获得一个大语言模型人工智影响程度评分。最后，课题组根据每一个职业下的众多招聘岗位，计算出该职业对应的大语言模型人工智能影响程度评分。本报告中将这一指数简称为“基于工作任务的大语言模型影响指数”(Work Activity-based LLM Exposure Index)。
通过将以上两条技术路线应用于智联招聘脱敏的招聘岗位数据，课题组分析了2018年1月至2023年4月之间的招聘信息，构建了上述三个指数，刻画了随着人工智能技术的发展，中国职业岗位需求及其内涵的变化趋势。
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