目录
报告的其他关键发现:
如何真正利用人工智能帮助求职者和雇主" >如何真正利用人工智能帮助求职者和雇主
首页 科技周边 人工智能 《人工智能工作报告》发现在美国GenAI将影响几乎每一份工作

《人工智能工作报告》发现在美国GenAI将影响几乎每一份工作

Sep 27, 2023 pm 10:29 PM
人工智能 genai

世界领先的招聘网站和招聘平台Indeed发布了《Indeed人工智能工作报告》,该报告深入探讨了生成式人工智能(GenAI)对工作的影响以及执行这些工作所需的技能。这项研究由全球经济学家团队“Indeed招聘实验室”领导,发现“Indeed”上的所有美国工作,从卡车司机到软件工程师,都具备GenAI可以完成或增强的技能。然而,只有五分之一(19.8%)的工作被认为“高度”接触到GenAI,这表明尽管这项技术可以在特定工作中完成任务,但GenAI不太可能完全取代许多工作

《人工智能工作报告》发现在美国GenAI将影响几乎每一份工作

《Indeed人工智能工作报告》分析了Indeed平台上5500多万条招聘信息和2600种工作技能,以确定GenAI在工作中的关联水平(低/中/高)以及执行这些工作所需的技能。如果GenAI在招聘启事中提到的80%或以上的技能被认为是“好”或“优秀”的,那么该职位就被认为是高度关联。如果在50%至80%以下的技能中表现“良好”或“优秀”,那么这份工作将面临适度关联。如果GenAI的熟练程度低于50%,则该工作被视为低关联。

软件开发工作面临着最高的潜在“风险”,GenAI的“良好”或“优秀”技能占招聘信息中提到的95%。卡车和出租车司机等驾驶工作面临的潜在风险最低,GenAI精通的技能不到上述技能的三分之一(29%)。零售业工作岗位处于中间位置,GenAI的有效率为57.6%。

报告的其他关键发现:

《人工智能工作报告》发现在美国GenAI将影响几乎每一份工作

在"Indeed"上,有19.8%的工作与其他工作高度相关。这意味着,在"Indeed"的招聘信息中,提到的80%或以上的技能被认为是好的或优秀的

45.7%的工作是中等相关的,这意味着GenAI可以承担50%到80%以下的工作

34.6%的工作是低关联/最低关联,这意味着GenAI只能完成不到50%的技能。 需要重写的内容是:34.6%的工作是低关联/最低关联,这表示GenAI只能完成不到50%的技能

软件开发工作受到GenAI增强的潜在影响最大。在软件开发岗位上,有95%的技能被认为是“好”或“优秀”的,其中包括技术和商业运营技能

驾驶工作(如卡车和出租车司机)对GenAI的潜在影响最小。

GenAI在驾驶工作中只有29%的技能被评为“好”或“优秀”。它在语言和沟通技能方面表现出色,但在车辆操作技能方面则相对较差

虽然GenAI相对擅长技术技能和工作,但它在需要直觉、推理和/或亲自动手的技能和工作方面的熟练程度要低得多。

接触GenAI可能性最小的工作,包括驾驶、清洁和卫生以及美容和健康工作,也是远程工作能力最低的工作。远程完成工作的可能性越高,其潜在的GenAI驱动的变革机会就越大。

确实,首席经济学家Svenja Gudell表示:“毫无疑问,GenAI是技术上的一次强大飞跃,将影响所有工作岗位,尤其是科技行业的工作岗位,以及整个劳动力市场。”“我们的研究表明,GenAI不太可能取代整个工作,而是作为一种工具来增加或精简工作的一部分。展望未来,我们可能会看到雇主重新设计和构想各种工作,包括由于GenAI快速增长的影响力,随着时间的推移创造新的工作岗位。”

Indeed招聘实验室还发布了《Indeed,人工智能工作追踪》,该报告每月按国家和职业部门显示人工智能工作在Indeed上所有招聘中的份额。

如何真正利用人工智能帮助求职者和雇主

Indeed,人工智能已经成为该公司业务基础的一部分超过15年了。Indeed,目前有100多个人工智能求职和招聘功能。这些人工智能功能旨在加快招聘过程,改善求职者和雇主之间的匹配,以支持确实帮助人们找到工作的使命。

目前,每三秒钟就有人在“Indeed”上找到一份工作,这主要归功于人工智能的进步。人工智能技术能够提供个性化的职位推荐,智能地估算职位薪资,并自动从简历和求职申请中提取技能信息,同时还能改善职位描述的质量。最近,确实推出了人工智能职位描述生成器,帮助雇主快速、自动地创建高质量、有效的职位描述,直接发布在确实上。确实一直致力于负责任的技术进步,并公开发表了其负责任的人工智能原则,以确保人工智能的道德和有益使用

在“Indeed”上找工作的人比其他任何地方都多。它是世界上排名第一的求职网站(Comscore,Total Visits,2023年6月),允许求职者在60多个国家和28种语言中搜索数百万份工作。近350万雇主使用“Indeed”来寻找和雇佣新员工。每月都有超过3.5亿的独立访客使用“Indeed”来搜索工作、发布简历、研究公司等

以上是《人工智能工作报告》发现在美国GenAI将影响几乎每一份工作的详细内容。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。

热门文章

R.E.P.O.能量晶体解释及其做什么(黄色晶体)
3 周前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O.最佳图形设置
3 周前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O.如果您听不到任何人,如何修复音频
3 周前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25:如何解锁Myrise中的所有内容
4 周前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

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

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

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

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

布局 AI 等市场,格芯收购泰戈尔科技氮化镓技术和相关团队 布局 AI 等市场,格芯收购泰戈尔科技氮化镓技术和相关团队 Jul 15, 2024 pm 12:21 PM

本站7月5日消息,格芯(GlobalFoundries)于今年7月1日发布新闻稿,宣布收购泰戈尔科技(TagoreTechnology)的功率氮化镓(GaN)技术及知识产权组合,希望在汽车、物联网和人工智能数据中心应用领域探索更高的效率和更好的性能。随着生成式人工智能(GenerativeAI)等技术在数字世界的不断发展,氮化镓(GaN)已成为可持续高效电源管理(尤其是在数据中心)的关键解决方案。本站援引官方公告内容,在本次收购过程中,泰戈尔科技公司工程师团队将加入格芯,进一步开发氮化镓技术。G

See all articles