首页 科技周边 人工智能 调查显示AI开始夺走人类工作岗位,5月份美国近4000人因此失业

调查显示AI开始夺走人类工作岗位,5月份美国近4000人因此失业

Jun 06, 2023 pm 05:16 PM
人工智能 裁员

据美国一家人才流动咨询公司 Challenger, Gray & Christmas 的数据显示,人工智能在 5 月份导致了美国近 4000 个工作岗位的消失,这些岗位涉及创意、行政和文书等领域。

调查显示AI开始夺走人类工作岗位,5月份美国近4000人因此失业

Challenger, Gray & Christmas 周四发布的报告显示,美国本土雇主在 5 月份裁员超过 8 万人,比上个月增加了 20%,比去年同期增加了近四倍。其中,人工智能造成了 3900 人失业,约占所有失业人数的 5%,成为 5 月份雇主提到的第七大裁员原因。

裁员是由于企业不遗余力地采用先进的人工智能技术来实现一系列任务的自动化,包括写作等创造性工作,以及行政和文职工作。彭博资讯分析师的一份报告显示,在重大技术进步的推动下,人工智能行业预计将增长到 1 万亿美元以上,这些技术进步在去年秋天 OpenAI 的 ChatGPT 推出后变得非常明显。

《华盛顿邮报》本周报道了两名文案写手因为雇主(或客户)认为 ChatGPT 可以以更低的价格完成工作而失去了生计。一些媒体,如 CNET,已经裁掉了记者,同时使用人工智能来写文章,后来不得不纠正抄袭问题。今年早些时候,一个饮食失调帮助热线使用了聊天机器人来取代已经组建工会的人类员工,不过最近其不得不下线机器人,因为它给人们提供了有问题的节食建议。

IT之家此前报道,3 月份,投资银行高盛在一份报告中预测,人工智能最终可能取代全球 3 亿个全职工作,并影响近五分之一的就业,特别是对通常被认为不受自动化影响的白领工作的打击更大,如行政和法律专业。

但分析师们指出,与以前取代人类工作者的技术一样,生成式人工智能也会创造新的就业机会,而这个新兴行业才刚刚起步。

以上是调查显示AI开始夺走人类工作岗位,5月份美国近4000人因此失业的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

本站声明
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系admin@php.cn

热AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免费脱衣服图片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脱衣机

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

免费生成ai无尽的。

热工具

记事本++7.3.1

记事本++7.3.1

好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版

SublimeText3汉化版

中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1

禅工作室 13.0.1

功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神级代码编辑软件(SublimeText3)

字节跳动剪映推出 SVIP 超级会员:连续包年 499 元,提供多种 AI 功能 字节跳动剪映推出 SVIP 超级会员:连续包年 499 元,提供多种 AI 功能 Jun 28, 2024 am 03:51 AM

本站6月27日消息,剪映是由字节跳动旗下脸萌科技开发的一款视频剪辑软件,依托于抖音平台且基本面向该平台用户制作短视频内容,并兼容iOS、安卓、Windows、MacOS等操作系统。剪映官方宣布会员体系升级,推出全新SVIP,包含多种AI黑科技,例如智能翻译、智能划重点、智能包装、数字人合成等。价格方面,剪映SVIP月费79元,年费599元(本站注:折合每月49.9元),连续包月则为59元每月,连续包年为499元每年(折合每月41.6元)。此外,剪映官方还表示,为提升用户体验,向已订阅了原版VIP

使用Rag和Sem-Rag提供上下文增强AI编码助手 使用Rag和Sem-Rag提供上下文增强AI编码助手 Jun 10, 2024 am 11:08 AM

通过将检索增强生成和语义记忆纳入AI编码助手,提升开发人员的生产力、效率和准确性。译自EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG,作者JanakiramMSV。虽然基本AI编程助手自然有帮助,但由于依赖对软件语言和编写软件最常见模式的总体理解,因此常常无法提供最相关和正确的代码建议。这些编码助手生成的代码适合解决他们负责解决的问题,但通常不符合各个团队的编码标准、惯例和风格。这通常会导致需要修改或完善其建议,以便将代码接受到应

微调真的能让LLM学到新东西吗:引入新知识可能让模型产生更多的幻觉 微调真的能让LLM学到新东西吗:引入新知识可能让模型产生更多的幻觉 Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

大型语言模型(LLM)是在巨大的文本数据库上训练的,在那里它们获得了大量的实际知识。这些知识嵌入到它们的参数中,然后可以在需要时使用。这些模型的知识在训练结束时被“具体化”。在预训练结束时,模型实际上停止学习。对模型进行对齐或进行指令调优,让模型学习如何充分利用这些知识,以及如何更自然地响应用户的问题。但是有时模型知识是不够的,尽管模型可以通过RAG访问外部内容,但通过微调使用模型适应新的领域被认为是有益的。这种微调是使用人工标注者或其他llm创建的输入进行的,模型会遇到额外的实际知识并将其整合

七个很酷的GenAI & LLM技术性面试问题 七个很酷的GenAI & LLM技术性面试问题 Jun 07, 2024 am 10:06 AM

想了解更多AIGC的内容,请访问:51CTOAI.x社区https://www.51cto.com/aigc/译者|晶颜审校|重楼不同于互联网上随处可见的传统问题库,这些问题需要跳出常规思维。大语言模型(LLM)在数据科学、生成式人工智能(GenAI)和人工智能领域越来越重要。这些复杂的算法提升了人类的技能,并在诸多行业中推动了效率和创新性的提升,成为企业保持竞争力的关键。LLM的应用范围非常广泛,它可以用于自然语言处理、文本生成、语音识别和推荐系统等领域。通过学习大量的数据,LLM能够生成文本

你所不知道的机器学习五大学派 你所不知道的机器学习五大学派 Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

机器学习是人工智能的重要分支,它赋予计算机从数据中学习的能力,并能够在无需明确编程的情况下改进自身能力。机器学习在各个领域都有着广泛的应用,从图像识别和自然语言处理到推荐系统和欺诈检测,它正在改变我们的生活方式。机器学习领域存在着多种不同的方法和理论,其中最具影响力的五种方法被称为“机器学习五大派”。这五大派分别为符号派、联结派、进化派、贝叶斯派和类推学派。1.符号学派符号学(Symbolism),又称为符号主义,强调利用符号进行逻辑推理和表达知识。该学派认为学习是一种逆向演绎的过程,通过已有的

为大模型提供全新科学复杂问答基准与测评体系,UNSW、阿贡、芝加哥大学等多家机构联合推出SciQAG框架 为大模型提供全新科学复杂问答基准与测评体系,UNSW、阿贡、芝加哥大学等多家机构联合推出SciQAG框架 Jul 25, 2024 am 06:42 AM

编辑|ScienceAI问答(QA)数据集在推动自然语言处理(NLP)研究发挥着至关重要的作用。高质量QA数据集不仅可以用于微调模型,也可以有效评估大语言模型(LLM)的能力,尤其是针对科学知识的理解和推理能力。尽管当前已有许多科学QA数据集,涵盖了医学、化学、生物等领域,但这些数据集仍存在一些不足。其一,数据形式较为单一,大多数为多项选择题(multiple-choicequestions),它们易于进行评估,但限制了模型的答案选择范围,无法充分测试模型的科学问题解答能力。相比之下,开放式问答

戴尔重组销售团队,裁员并成立 AI 新部门 戴尔重组销售团队,裁员并成立 AI 新部门 Aug 07, 2024 pm 07:05 PM

本站8月6日消息,据彭博社今日报道,戴尔科技正在裁员,这是其销售团队重组的部分举措。重组措施还包括建立一个专注于AI产品和服务的新团队。“我们正在变得更精简,”销售团队高管BillScannell和JohnByrne周一在给戴尔员工的备忘录中写道,“我们正在精简管理层,并调整投资的优先顺序。”除了专注于人工智能的团队,高管还表示公司将改变数据中心销售的运作方式。一位发言人拒绝评论有多少岗位会受到影响。“通过对面向市场的团队进行重组,并采取一系列行动,我们正在成为一家更精简的公司,”这位发言人说。

SOTA性能,厦大多模态蛋白质-配体亲和力预测AI方法,首次结合分子表面信息 SOTA性能,厦大多模态蛋白质-配体亲和力预测AI方法,首次结合分子表面信息 Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

编辑|KX在药物研发领域,准确有效地预测蛋白质与配体的结合亲和力对于药物筛选和优化至关重要。然而,目前的研究没有考虑到分子表面信息在蛋白质-配体相互作用中的重要作用。基于此,来自厦门大学的研究人员提出了一种新颖的多模态特征提取(MFE)框架,该框架首次结合了蛋白质表面、3D结构和序列的信息,并使用交叉注意机制进行不同模态之间的特征对齐。实验结果表明,该方法在预测蛋白质-配体结合亲和力方面取得了最先进的性能。此外,消融研究证明了该框架内蛋白质表面信息和多模态特征对齐的有效性和必要性。相关研究以「S

See all articles