返回

AI 大潮涌动：职业生态变革的风口｜LLM 技术如何重塑我们的工作

1. ChatGPT 发布后应用开始井喷

当然更恐怖的是结合 Midjourney 、Stable Diffusion 的帮助，游戏内容生产链路基本被重塑了，无论是道具设计、场景设计、角色设计整个工作流完全不一样了，具体见文章 AIGC落地项目应用解析

成都游戏产业相对发达，借助人力成本优势人才市场上月薪 5K~10K 游戏原画师随便找，AIGC 对他们的影响是很致命的，有些甲方借助 AIGC 组织内部搞定设计需求，直接停止外包需求。也有甲方可以找到报价更低、设计质量更优秀的乙方。

对大部分游戏原画师来讲，职业发展早期直接面对 AIGC 的挤压，只能靠快速成长为专家达到超过 AIGC 的生成质量的技能水平来获得自己的劳动溢价，否则就是长期被屠杀。

2.Fear of Missing Out

Microsoft 有了 OpenAI 的加持真是独领风骚，所有人都害怕错过，所有人都在拼命追赶。

厂商 动作 时间
Microsoft 发布 New Bing 2023.2.07
Microsoft 宣布 Office 整合 ChatGPT 2023.3.16
Baidu 发布文心一言 2023.3.16
Google 发布 Bard 2023.3.21
腾讯 发布腾讯智影 2023.3.30
阿里巴巴 发布通义千问 2023.4.11
科大讯飞 发布星火认知 2023.5.06

熊厂的发布会让人有种这样的感觉：

原来 CEO 也会被下面的人架在火上面烤

2022 年底因为高薪资成本的 NLP 算法工程师被批量出清，托这波 AIGC 浪潮喜迎第二春，这年头赚钱如小鸡啄米，能吃一口是一口，管它明天是不是杀鸡呢。

3.新技术革命周期已开启

>

人类社会在远古时改造利用自然界的物质，所以有石器时代、青铜时代、铁器时代之分。后来我们改造能源从水力、蒸汽机、电力、内燃机迈入工业时代，现在我们借助半导体、互联网等技术已进入信息时代。

个人对信息时代不同阶段是这么理解的：
阶段1：信息化

我们把物理世界的信息加工处理后上传到信息世界，通过处理信息能够了解到物理世界发生了什么，主要停留在信息的加工、存储、计算环节。

举例：IT 部门上传了公司所有员工的考勤记录，便于存储、查询、计算员工的考勤情况，

阶段2：数字化
物理世界的信息基本全过程映射到信息世界，物理世界发生的一切实时同步到信息世界里，我们在信息世界的计算、处理结果会实时回馈到物理世界。

举例：员工的考勤动作必须在 IT 系统中产生考勤发记录，公司根据系统中的考勤记录有权判定你的缺勤情况甚至劝退。

阶段3：数智化
由于数字化在物理世界的进一步渗透，数据开始暴增，在这个阶段借助 LLM 等新 AI 技术人类加工处理信息的成本被进一步降低，信息加工的链路急剧缩短，IT 系统的智能化程度趋向甚至超过人类专家的认知水平，信息世界直接告诉相关的决策结果。这个阶段算力开始逐步支配物理世界，进一步提升社会整体运行效率。

举例：一个类似 HR 专家的 AI 根据员工的考勤记录，并结合系统中的其它信息判断离职风险、敬业程度及相应的绩效水平，并给出潜在招募团队成员的用户画像。

4.LLM 对劳动力市场的冲击

白领对 ChatGPT 为代表的类 LLM 应用开始恐慌，毕竟现在经济周期是 Recssion，就业率的事情就不多说了。

另外，GPT-4 比 GPT-3.5 强得不是一点点，这个在 Open AI 自己对劳动力市场影响的分析报告 https://arxiv.org/pdf/2303.10130.pdf 中对比很明显：

横坐标为美国各项考试测试 ，纵坐标为 GPT-3.5/4 得分在各考试参与者的排位占比

横坐标为职业各项工作任务中受 GPT 影响的任务占比 ，纵坐标为受 GPT 影响的职业占比，Job Zone 的数字越大，其职业门槛越高，白领阶层中中低端岗位存在被大量替换的可能性。

5.Every software will be LLM-powered


上图是阿里在「通义千问」发布会上的截图，近期阿里又进行了「1+6+N」组织架构大调整，勇哥亲自带队阿里云业务而不是淘天，未来是属于有 LLM 能力的阿里云。

所有软件都将大语言模型化是无法阻挡的趋势，以智能客服领域为例，传统的 NLP 开发方式去做智能机器人的闲聊、FAQ、任务流能力将会逐步抛弃，借助 LLM，很多没有 NLP 工程师的团队只要有一定的工程开发能力，就可以自己搭建智能机器人，而且可以跳过早期高度依赖人工标注相似问的冷启动阶段。

未来 LLM 的行业格局可能是这样的：

分享到