推特热帖：大语言模型自荐能够替代的20种人类工作！快来看你是否需要转行！

最近推特上有一个例子引起了广泛的讨论，事情的起因是这样的：网友让 GPT-4o 预测一下自己未来将会替代人类哪些工作？

这听起来很有趣！GPT-4o会给出什么样的预测呢？

3.5研究测试：
hujiaoai.cn
4研究测试：
askmanyai.cn
Claude-3研究测试：
hiclaude3.com

AI 心里有数

GPT-4o回复了一张表格，列出了GPT-4可能取代人类的20种职业，按可能性排序。表格包含三列：排名、职业、为何优于人类以及可能性：

数据录入员：更快、更准确、不知疲倦，能全天候工作。取代概率：95%
电话推销员：提供一致的服务，能处理大量电话，实时分析客户反应以改善话本。取代概率：90%
客服：能同时处理多个询问，提供一致的响应，全天候服务。取代概率：88%
文案策划：快速生成高质量内容，能调整风格和语调以适合目标受众，成本效益高。取代概率：85%
技术支持分析师：提供快速准确的解决方案，能处理复杂的故障排除，通过访问庞大的解决方案数据库。取代概率：83%
医疗抄写员：在抄写医疗记录时更高的准确率，更快的处理速度，无需休息。取代概率：82%
校对员:能处理大量文本，减少人为错误。取代概率：80%
市场研究分析师:更高效地分析大数据集，快速识别趋势，提供实时洞察。取代概率：78%
法律助理:能够起草文件，进行法律研究，快速组织文件。取代概率：75%
预约调度员: 高效管理日程，减少调度冲突，提供全天候服务。取代概率：73%
社交媒体经理:生成内容，安排帖子，分析管理数据，高效运营。取代概率：70%
财务分析师 : 分析财务数据，识别趋势，提供更快更准确的洞察。取代概率：68%
翻译 :提供快速准确的多语言翻译，能处理大量文本而不感到疲劳。取代概率：65%
旅行代理:快速搜索并预订旅行住宿，根据数据分析提供个性化推荐。取代概率：63%
内容审核员:持续监控和过滤内容，能处理大量数据，应用一致的准则。取代概率：60%
招聘协调员:筛选简历，安排面试，高效管理候选人数据库。取代概率：58%
新闻记者:快速生成新闻文章，能分析数据和趋势，提供实时更新。取代概率：55%
研究助理:进行文献回顾，总结发现，高效组织研究数据。取代概率：53%
销售代表:生成潜在客户，跟进潜在客户，提供一致的销售推介和客户跟进。取代概率：50%
图书管理员:管理和编目信息，协助研究查询，提供数字资源的高效访问。取代概率：48%

原来GPT-4o真心里有数呢！

它不仅了解人类的能力，还深刻认识到自己在哪些工作领域能够逐步取代人类。通过它那独特的“电子眼”，GPT-4o对人类的职业世界进行了仔细的观察和分析。

奶茶过了一遍这个清单，看似很有道理，特别是那些目前GPT-4已经显示出明显能力优势的职业，替代的概率更高。

还有网友问了下Claude3:

Claude 3 列出来AI替代的20种职业，包括客服、数据录入、语言翻译、内容审核、撰写广告文案、校对与编辑、市场研究分析、基础代码开发、广告拷贝创作、预约调度、数据可视化、基础会计、社交媒体帖子生成、食谱创作、基础法律文件起草、个性化辅导、旅行行程规划、基础图形设计、歌词创作和健身训练计划创建。

那什么职业不会被替代呢？

GPT-4o同样回复了一张表格，根据替代可能性的低到高进行排序，每个职业旁边列出了为何人类在该领域不容易被替代的理由以及被AI替代的概率百分比：

创意总监:需要独特的人类创造力、愿景以及领导和激励创意团队的能力（5%概率）。
心理治疗师: 需要深厚的人类同理心、直觉和建立与病人的个人联系的能力（8%概率）。
外科医生:需要复杂的实际操作技能、实时决策能力以及应对突发情况的适应力（10%概率）。
教师: 涉及人际交往、情感智慧以及激励和指导学生的能力（12%概率）。
首席执行官:需要战略性视野、领导力、复杂决策能力和建立人际关系的能力（15%概率）。
演员/女演员:依赖独特的人类表情、情感以及与观众建立个人联系的能力（18%概率）。
社会工作者 :需要深刻的同理心、人际交往能力和处理复杂情感问题的能力（20%概率）。
警察：需要人类的判断力、身体存在以及处理不可预测情况的能力（23%概率）。
消防员：需要身体勇气、快速决策能力以及解决问题的实际操作技能（25%概率）。
法官：需要复杂的法律推理、伦理判断和在决策中权衡人类因素的能力（28%概率）。
活动策划者：涉及创造力、人际接触和管理动态、实时变化及人际互动的能力（30%概率）。
记者：需要调查技能、人类判断力以及与消息来源建立信任和关系的能力（33%概率）。
咨询师：涉及人际连接、同理心以及导航复杂的情感和心理问题的能力（35%概率）。
艺术家：需要独特的人类创造力、表达以及通过艺术唤起情感的能力（38%概率）。
外交官：需要高水平的谈判技巧、文化理解以及建立和维护关系的能力（40%概率）。
人类学家：涉及田野工作、人际交往以及解读人类文化的能力（43%概率）。
厨师：需要创造力、实际操作技能以及创造独特的烹饪体验的能力（45%概率）。
建筑工人：需要体力劳动、解决问题的实际操作技能以及适应动态工作环境的能力（48%概率）。
急救医疗人员：涉及实际医疗护理、快速决策和处理高压情况的能力（50%概率）。
生活教练：需要深厚的人际联系、同理心以及激励和启发个人的能力（53%概率）。

根据GPT-4o给出来的名单，那些涉及深层人际互动、需要创造性思维、或者在复杂情况下需要迅速作出决策的工作，像是教师、心理治疗师、艺术家，这些都不太可能被AI替代。这些工作不仅需要理解人类的情感，还要有能力进行艺术表达或处理复杂多变的环境。

而那些重复性高、规范化流程明确的任务，比如数据录入或基于固定规则的分析工作，更容易被AI替代，因为这些工作AI已经可以高效完成。

奶茶觉得要么是需要真实环境中的人际交往，或者需要一点非框架思维的地方，人类的独到之处仍然是AI所无法替代的。在虽然AI很强大，但某些人类独有的特质是无法被机器复制的。

拟人化的弊端

上个月，Google DeepMind发布了一篇论文，详细地阐述了拟人化人工智能的潜在弊端，称这类助手可能会重新定义「人类」和「其他」之间的界限。论文探讨了以下几个关键领域：

论文链接：
https://arxiv.org/pdf/2404.14068

误导感知的风险：拟人化的AI可能会使用户对系统的能力和限制产生误解，这可能导致过度信任或低估系统的功能界限。当AI以接近或模仿人类的方式表现时，用户可能会错误地赋予其超出其真实能力的信任，如过度依赖AI的决策支持功能。
伦理和社会影响：赋予AI人类特质可能会使伦理考虑更加复杂，如隐私、自主性和责任问题。例如，用户可能会错误地认为AI具有它实际上并不具备的决策能力，从而引发关于问责制和透明度的伦理问题。这种误解可能导致责任归属不清，当AI的决策导致负面后果时，难以确定责任。
设计偏见：拟人化AI的设计过程可能引入或加剧偏见。这在AI与不同用户群体互动时尤为关键，因为拟人化特征可能反映特定的文化、性别或社会规范，这些规范并非普遍适用或可接受。这可能导致某些群体在使用AI时感到不舒服或被边缘化。
对人类行为的影响：与类人AI的互动可能以意想不到的方式影响人类行为。例如，人们可能会改变他们的自然互动方式或变得依赖AI进行社交互动，这可能影响社交技能和情感福祉。长期依赖可能削弱人类处理复杂人际关系的能力。
监管和治理挑战：拟人化的AI在监管和治理上呈现独特挑战，因为类人的互动可能会模糊工具与代理之间的界限，使得管理AI使用和责任的法律框架变得复杂。确定如何以及何时对AI的行为进行监管变得更加困难。

这篇论文提到了用户可能会把重要决策委托给AI、向AI透露敏感信息，甚至在情感上过度依赖AI等现象。

随着AI技术日益进步，它们变得越来越像人类，这难免引发一些担忧。在科技高度发展的今天，只有每一步的前进都慎重考虑，才能确保技术的应用方向是正确、可持续的，避免潜在的负面影响。

而就在最近，OpenAI几大操作却引发了大量争议！