


80% des cols blancs sont en danger ! OpenAI publie des conseils pour l'emploi à l'ère du GPT : 34 bols de riz en fer pour vous sauver la vie
Quelques jours après la sortie de GPT-4, OpenAI a déclaré directement à tout le monde que les GPT sont une technologie à usage général et que 80 % des emplois américains seront concernés. Si vous voulez sauver votre vie, jetez un œil à ces 34 « bols à riz en fer ».
Dès le lancement de GPT-4, OpenAI a publié une annonce officielle papier de 35 pages :
80 % des Américains seront affectés par l'IA.
Les chercheurs affirment que le GPT sera une « technologie universelle » comme une machine à vapeur ou une presse à imprimer.
De cette façon, la révolution industrielle OpenAI est réelle !
Adresse papier : https://arxiv.org/abs/2303.10130
Le journal indique que pour environ 80 % des Américains, au moins 10 % des tâches professionnelles seront affectées par le GPT.
Dans le même temps, dans environ 19 % des emplois, 50 % des tâches seront automatisées dans une certaine mesure par l'IA.
Et cet impact s’étend à presque toutes les industries. Plus les diplômes universitaires sont élevés, plus les revenus sont élevés et plus l'IA est performante dans le travail effectué par les « cols blancs », ce qui signifie que la possibilité d'être remplacé par l'IA est plus grande.
Alors, y a-t-il des emplois que l’IA ne peut pas remplacer ? avoir!
OpenAI a également répertorié 34 « bols de riz en fer » qui ne seront pas affectés par l'IA, indiquant aux cols bleus que vous êtes « en sécurité ».
Y compris les lave-vaisselle, les barmans, les plombiers et les paysagistes.
Source photo : Recherches inépuisables
Après avoir compté en détail les 34 bols de riz en fer, il semble que l'établissement du bout de l'univers ne fonctionne pas bien.
Plus vous gagnez, plus cela devient dangereux ?
GPT affectera la plupart des travaux humains. Qui ose tirer cette conclusion ? Qui a donné confiance à OpenAI ?
Le document présente d'abord le tableau de saut de performances de GPT-3.5 à GPT-4, permettant à chacun de voir la vitesse de développement des grands modèles (le rapport technique GPT-4 est déplacé ici) :
Dans divers tests professionnels et benchmarks académiques Sur GPT-4, les performances sont comparables au niveau humain. a obtenu des scores presque parfaits aux examens majeurs, y compris le GRE, balayant divers critères de référence.
Vu sous cet angle, il est logique de vous remplacer. Ainsi, OpenAI a proposé une définition.
Dans le dernier article, OpenAI appelle directement les technologies à usage général (GPT) des GPT. En bref, les GPT sont des technologies à usage général.
La technologie universelle fait référence à une technologie qui répond à trois critères fondamentaux : une technologie qui continue de s'améliorer au fil du temps, est omniprésente dans l'économie et peut générer des innovations pertinentes.
Il ne fait aucun doute que GPT ne cesse de s'améliorer avec le temps et répond donc au premier critère.
Les chercheurs ont déclaré dans le document que deux autres normes sont également progressivement mises en œuvre. Les premières données qualitatives suggèrent que l’adoption et l’utilisation du LLM gagnent en popularité.
Ensuite, jetons un coup d’œil aux conclusions de l’article.
Les professions les plus susceptibles de bénéficier du LLM sont : les préparateurs de déclarations de revenus, les interprètes et les traducteurs, les chercheurs, les correcteurs et transcripteurs, ainsi que les écrivains.
Parmi eux, les emplois avec une exposition à 100 % comprennent les mathématiciens, les préparateurs de déclarations de revenus, les analystes financiers quantitatifs, les rédacteurs et les concepteurs d'interfaces Web et numériques.
Il existe même des ingénieurs blockchain.
Au début, nous avons répertorié les métiers qui ne sont pas du tout concernés par le LLM : principalement des ouvriers manuels.
Cela est tout à fait cohérent avec le paradoxe de Moravec, selon lequel la robotique capable d'automatiser de manière fiable la plupart des travaux manuels n'est pas encore disponible dans de nombreuses années.
Alors comment définir ce « taux d'exposition » ?
Le pourcentage d'exposition indique si l'accès à GPT, ou à un système piloté par GPT, réduirait d'au moins 50 % le temps nécessaire aux humains pour effectuer une tâche, indique le document.
Bien entendu, OpenAI a également déclaré que les tâches ci-dessus ne sont pas nécessairement entièrement automatisées par GPT.
La mise en fonctions des évaluations humaines (axe des x) et des évaluations GPT-4 (axe des y) montre une grande cohérence dans l'exposition au GPT par profession.
Le journal souligne également que plus le salaire est élevé, plus les chances d'être automatisé par LLM sont élevées. La bonne nouvelle, cependant, est que les emplois qui nécessitent des compétences scientifiques et de pensée critique ont des taux d’exposition plus faibles.
La relation linéaire spécifique est illustrée dans la figure ci-dessous. Le double nuage de points ci-dessous représente l'exposition aux LLM dans diverses professions évaluées par les évaluateurs humains et le GPT-4.
Ces chiffres comparent les professions exposées au GPT avec le logarithme de l'emploi par profession et le logarithme du salaire annuel médian par profession.
Bien qu'il existe quelques différences, les évaluations humaines et GPT-4 montrent que les professions avec des salaires plus élevés ont tendance à être affectées par les LLM.
Par domaine de travail, les personnes titulaires d'un baccalauréat ou plus sont plus susceptibles d'être exposées au GPT que celles sans baccalauréat.
D'où viennent les chiffres du tableau ci-dessus ? L'auteur de l'article a défini 4 niveaux de « normes de notation d'exposition ».
E0 : Non exposé. Par exemple, des tâches qui nécessitent un degré élevé d’interaction humaine, des mesures précises, un examen détaillé des visuels, un travail physique, etc.
E1 : L'exposition directe, l'utilisation du LLM peut réduire le temps nécessaire pour terminer la tâche d'au moins la moitié.
E2 : Réduisez votre charge de travail d'au moins la moitié avec les applications propulsées par LLM.
E3 : Compte tenu de l'exposition des capacités d'image, similaire à E2, mais nécessite GPT-4 multimodal et API de vision.
Internaute : Après avoir lu le journal, je savais que je devais encore faire la vaisselle !
Jim Fan, scientifique chez NVIDIA, a publié un article appelant tout le monde à faire face à cet "éléphant dans la pièce" : LLM prendra-t-il le relais de notre travail ?
Certains internautes ont également publié une torture d'âme :
"Au cours des 10 dernières années, je crois que l'intelligence artificielle peut libérer les humains de tâches qui ne nécessitent pas leur cerveau et pousser le monde vers un monde plus créatif. L'avenir Cependant, avec l'émergence de modèles tels que Stable Diffusio, les artistes ont également été éliminés. Si la logique humaine et la créativité peuvent être remplacées, quels emplois resteront selon vous
Les limites du langage. de mon monde.
Certains internautes ont conclu que cet article révélait la pointe du terrible iceberg : la plupart des menaces et des impacts que nous apporte LLM sont toujours sous le niveau de la mer et ne sont jamais apparus du tout.
John Carmack a récemment tweeté qu'il avait reçu un message privé et espérait que sa réponse pourrait être vue par tout le monde.
L'étudiant qui a envoyé le message privé a principalement développé ses préoccupations : (C'est peut-être le problème profondément ancré dans le cœur de nombreux enfants de nos jours)
Je suis très passionné par l'informatique (en particulier le génie logiciel) et je souhaite poursuivre une carrière dans ce domaine et développer. Mais je dois m'inquiéter du développement de l'intelligence artificielle (comme GPT-4), les métiers de la programmation existeront-ils encore dans le futur ? Je sais qu'il est difficile de prédire à quoi ressembleront les 10 à 15 prochaines années, mais ma principale préoccupation est que j'ai peut-être travaillé si dur pour rien et qu'Al finira par m'éliminer de mon futur emploi. Avez-vous des idées?
Carmack a répondu que vous devez acquérir des « compétences produit » complètes pour le travail et utiliser les meilleurs outils. Aujourd'hui, vous écrivez peut-être du code à la main, mais à l'avenir, vous pourriez être aidé par Al et vous irez de mieux en mieux.
Le logiciel n'est qu'un outil pour aider les gens à faire quelque chose, de nombreux programmeurs ne comprennent jamais cela. Concentrez-vous sur la valeur délivrée et ne vous attardez pas trop sur les spécificités de l’outil.
Les médias étrangers ont déclaré que le journal OpenAI pourrait être quelque peu alarmiste.
Parce qu'OpenAI se vante de son GPT, elle doit le présenter comme un outil qui perturbe les industries et automatise les tâches, afin que les employeurs puissent commencer à l'utiliser pour réduire les coûts.
Certains internautes ont même déclaré que cet article n'avait fondamentalement aucun sens car il ne proposait pas de limite de temps pour ses prédictions.
Dans une récente interview avec ABC NEWS, Sam Altman a déclaré un jour : "ChatGPT doit être considéré comme un outil et non comme un remplacement pour un travail
."Il a expliqué que les humains l’ont prouvé à maintes reprises en s’adaptant constamment aux différents types de technologies. La créativité humaine est illimitée et nous pouvons créer de nouveaux emplois et trouver de nouvelles activités.
Cependant, le plus ironique est qu'OpenAI vend désormais GPT comme une technologie à usage général.
En octobre 2017, l'article de couverture du « New Yorker » « L'humanité ne pourra aider les robots que dans le futur » dressait le portrait suivant du futur :
Un jeune mendiant barbu est assis dans la rue de le futur Manhattan mendiant, à côté de lui Le robot jeta des vis et des écrous dans la tasse qu'il tenait à la main. Le chiot à côté de lui était également plein de surprise et regardait le chien robot passer avec inquiétude.
Peut-être qu'OpenAI veut nous dire que cet avenir n'est pas loin.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Lors de la conversion des chaînes en objets dans vue.js, JSON.Parse () est préféré pour les chaînes JSON standard. Pour les chaînes JSON non standard, la chaîne peut être traitée en utilisant des expressions régulières et réduisez les méthodes en fonction du format ou du codé décodé par URL. Sélectionnez la méthode appropriée en fonction du format de chaîne et faites attention aux problèmes de sécurité et d'encodage pour éviter les bogues.

L'article présente le fonctionnement de la base de données MySQL. Tout d'abord, vous devez installer un client MySQL, tel que MySQLWorkBench ou le client de ligne de commande. 1. Utilisez la commande MySQL-UROot-P pour vous connecter au serveur et connecter avec le mot de passe du compte racine; 2. Utilisez Createdatabase pour créer une base de données et utilisez Sélectionner une base de données; 3. Utilisez CreateTable pour créer une table, définissez des champs et des types de données; 4. Utilisez InsertInto pour insérer des données, remettre en question les données, mettre à jour les données par mise à jour et supprimer les données par Supprimer. Ce n'est qu'en maîtrisant ces étapes, en apprenant à faire face à des problèmes courants et à l'optimisation des performances de la base de données que vous pouvez utiliser efficacement MySQL.

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Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles la startup MySQL échoue, et elle peut être diagnostiquée en vérifiant le journal des erreurs. Les causes courantes incluent les conflits de port (vérifier l'occupation du port et la configuration de modification), les problèmes d'autorisation (vérifier le service exécutant les autorisations des utilisateurs), les erreurs de fichier de configuration (vérifier les paramètres des paramètres), la corruption du répertoire de données (restaurer les données ou reconstruire l'espace de la table), les problèmes d'espace de la table InNODB (vérifier les fichiers IBDATA1), la défaillance du chargement du plug-in (vérification du journal des erreurs). Lors de la résolution de problèmes, vous devez les analyser en fonction du journal d'erreur, trouver la cause profonde du problème et développer l'habitude de sauvegarder régulièrement les données pour prévenir et résoudre des problèmes.

Résumé: Il existe les méthodes suivantes pour convertir les tableaux de chaîne Vue.js en tableaux d'objets: Méthode de base: utilisez la fonction de carte pour convenir à des données formatées régulières. Gameplay avancé: l'utilisation d'expressions régulières peut gérer des formats complexes, mais ils doivent être soigneusement écrits et considérés. Optimisation des performances: Considérant la grande quantité de données, des opérations asynchrones ou des bibliothèques efficaces de traitement des données peuvent être utilisées. MEILLEUR PRATIQUE: Effacer le style de code, utilisez des noms de variables significatifs et des commentaires pour garder le code concis.

Afin de définir le délai d'expiration de Vue Axios, nous pouvons créer une instance AxiOS et spécifier l'option Timeout: dans les paramètres globaux: vue.prototype. $ Axios = axios.create ({timeout: 5000}); Dans une seule demande: ce. $ axios.get ('/ api / utilisateurs', {timeout: 10000}).

L'optimisation des performances MySQL doit commencer à partir de trois aspects: configuration d'installation, indexation et optimisation des requêtes, surveillance et réglage. 1. Après l'installation, vous devez ajuster le fichier my.cnf en fonction de la configuration du serveur, tel que le paramètre innodb_buffer_pool_size, et fermer query_cache_size; 2. Créez un index approprié pour éviter les index excessifs et optimiser les instructions de requête, telles que l'utilisation de la commande Explication pour analyser le plan d'exécution; 3. Utilisez le propre outil de surveillance de MySQL (ShowProcessList, Showstatus) pour surveiller la santé de la base de données, et sauvegarde régulièrement et organisez la base de données. Ce n'est qu'en optimisant en continu ces étapes que les performances de la base de données MySQL peuvent être améliorées.

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