I risultati di un recente studio restituiscono prospettive di scenari non proprio esaltanti per il futuro occupazionale delle persone.
In questo articolo, esaminerò brevemente un recente documento intitolato GPTs are GPTs: An Early Look at the Labour Market Impact Potential of Large Language Models, che è stato redatto da più autori e presentato ad arXiv lo scorso 17 marzo 2023. Il documento indaga su come i modelli GPT (Generative Pre-trained Transformer) e le tecnologie correlate potrebbero influenzare la forza lavoro statunitense in termini di automazione delle attività e spostamento.
Gli autori sostengono che i modelli GPT presentano caratteristiche di tecnologie generiche, che sono tecnologie che hanno applicazioni diffuse e possono trasformare più settori dell'economia. Esempi di 'GPT' di epoche precedenti includono elettricità , motori a vapore e computer. Gli autori affermano che i modelli GPT hanno il potenziale per avere un impatto su un'ampia percentuale di occupazioni in diversi livelli salariali e settori, non solo quelli con una crescita della produttività recente più elevata.
Per valutare il potenziale di impatto sul mercato del lavoro dei modelli GPT, gli autori utilizzano una nuova rubrica che valuta le occupazioni in base alla loro corrispondenza con le capacità GPT. La rubrica è composta da quattro dimensioni: generazione del testo, comprensione del testo, riepilogo del testo e traduzione del testo. A ciascuna dimensione viene assegnato un punteggio da 0 a 5 in base a quanto bene un modello GPT può eseguire una determinata attività correlata a tale dimensione. Ad esempio, un'attività che richiede la generazione di un testo originale da zero riceverà un punteggio elevato per la generazione del testo, mentre un'attività che richiede la comprensione di un testo complesso o ambiguo riceverà un punteggio basso per la comprensione del testo.
Gli autori applicano la loro rubrica a 800 occupazioni negli Stati Uniti, utilizzando sia l'esperienza umana che le classificazioni di GPT-4, che si presume sia il modello all'avanguardia al momento della stesura, lanciato recentemente da OpenAI nella sua ChatGPT. Quindi calcolano il punteggio medio per ciascuna occupazione in tutte e quattro le dimensioni e lo utilizzano come proxy per il livello di esposizione di tale occupazione all'automazione GPT.
Confrontano inoltre i loro risultati con le misure esistenti del rischio di automazione basate su attività di routine o informatizzazione.
I principali risultati del documento sono:
- Circa l'80% della forza lavoro statunitense potrebbe avere almeno il 10% delle proprie attività lavorative interessate dall'introduzione dei modelli GPT, mentre circa il 19% dei lavoratori potrebbe vedere almeno il 50% delle proprie attività interessate.
- L'influenza si estende a tutti i livelli salariali, con posti di lavoro ad alto reddito potenzialmente esposti a una maggiore esposizione rispetto a posti di lavoro a basso reddito. Ciò contrasta con studi precedenti che suggeriscono che i lavori poco qualificati sono più vulnerabili all'automazione.
- L'impatto non è limitato ai settori con una crescita della produttività recente più elevata, come l'informazione oi servizi professionali. Piuttosto, colpisce anche le industrie con una crescita della produttività inferiore, come l'istruzione o l'assistenza sanitaria.
- L'impatto è anche eterogeneo all'interno dei settori e delle professioni, a seconda dei compiti specifici coinvolti e del modo in cui si relazionano alle capacità GPT.
- Come possiamo garantire una transizione giusta ed equa per i lavoratori che potrebbero essere sfollati o che hanno bisogno di riqualificarsi a causa dei modelli GPT?
- Come possiamo promuovere l'innovazione e la concorrenza nello sviluppo e nell'implementazione dei modelli GPT salvaguardando la privacy e la sicurezza?
- Come possiamo misurare e monitorare gli effetti economici e sociali dei modelli GPT su varie dimensioni come la produttività , la disuguaglianza, il benessere e la creatività ?
- Come possiamo progettare linee guida etiche e responsabili per l'utilizzo dei modelli GPT in diversi domini e contesti?
Il documento si conclude discutendo alcune implicazioni economiche, sociali e politiche di questi risultati. Per esempio:
- L'introduzione di modelli GPT potrebbe portare a cambiamenti significativi nella domanda di lavoro e nei modelli di offerta tra settori e regioni.
- L'adozione di GPT potrebbe creare nuove opportunità per i lavoratori che possono integrare o sfruttare efficacemente queste tecnologie.
- La diffusione dei GPT potrebbe richiedere investimenti sostanziali nei sistemi di istruzione e formazione per preparare i lavoratori a nuove competenze e ruoli.
- La regolamentazione dei GPT potrebbe porre sfide per garantire standard etici e benessere sociale.
Nel complesso, penso che questo documento fornisca un'analisi interessante e tempestiva di come i grandi modelli linguistici potrebbero influenzare il futuro del lavoro negli Stati Uniti e, quindi, nel resto del mondo. Offre una nuova prospettiva su come misurare il potenziale di automazione basato sulle capacità legate al linguaggio piuttosto che sulle attività di routine o sull'informatizzazione. Evidenzia inoltre alcune questioni importanti che richiedono ulteriori ricerche e attenzione politica per quanto riguarda i potenziali benefici e rischi associati a queste tecnologie.
Se sei interessato a leggere di più su questo documento o scaricarlo tu stesso, puoi trovarlo qui.
