Os trabalhadores americanos que tiveram as suas carreiras perturbadas pela automação nas últimas décadas eram, em grande parte, menos instruídos, especialmente os homens que trabalham na indústria transformadora.
Mas o novo tipo de automação – sistemas de inteligência artificial chamados grandes modelos de linguagem, como o ChatGPT e o Bard do Google – está mudando isso. Essas ferramentas podem processar e sintetizar informações rapidamente e gerar novos conteúdos. Os empregos mais expostos à automação agora são os de escritório, aqueles que exigem mais habilidades cognitivas, criatividade e altos níveis de educação. Os trabalhadores afectados serão provavelmente muito bem pagoe ligeiramente mais propensos a serem mulheres, uma variedade de pesquisas encontrou.
“Isso surpreendeu a maioria das pessoas, inclusive eu”, disse Erik Brynjolfsson, professor do Stanford Institute for Human-Centered AI, quem previu que a criatividade e as habilidades tecnológicas isolariam as pessoas de os efeitos da automação. “Para ser brutalmente honesto, tínhamos uma hierarquia de coisas que a tecnologia poderia fazer e nos sentíamos confortáveis em dizer que coisas como trabalho criativo, trabalho profissional e inteligência emocional seriam difíceis para as máquinas fazerem. Agora tudo isso foi revirado.”
Uma série de novas pesquisas analisaram as tarefas dos trabalhadores americanos, utilizando o relatório do Departamento do Trabalho Banco de dados O*Nete levantou a hipótese de quais deles os grandes modelos de linguagem poderiam fazer. Descobriu-se que estes modelos podem ajudar significativamente nas tarefas de um quinto a um quarto das ocupações. Na maioria dos empregos, os modelos poderiam realizar algumas das tarefas, concluíram as análises, inclusive de Centro de Pesquisa Pew e Goldman Sachs.
Por enquanto, os modelos às vezes ainda produzem informações incorretas e são mais propensos a ajudar os trabalhadores do que a substituí-los, disseram Pamela Mishkin e Tyna Eloundou, pesquisadoras da OpenAI, empresa e laboratório de pesquisa por trás do ChatGPT. Eles fizeram um estudo semelhanteanalisando as 19.265 tarefas realizadas em 923 ocupações, e descobriu que grandes modelos de linguagem poderiam realizar algumas das tarefas que 80% dos trabalhadores americanos realizam.
No entanto, eles também encontraram motivos para alguns trabalhadores temerem que grandes modelos de linguagem pudessem substituí-los, em linha com o que Sam Altman, executivo-chefe da OpenAI, disse ao Atlântico mês passado: “Os empregos definitivamente irão desaparecer, ponto final.”
Os pesquisadores solicitaram um modelo avançado de ChatGPT para analisar os dados O*Net e determinar quais tarefas os grandes modelos de linguagem poderiam realizar. Descobriu-se que 86 trabalhos foram totalmente expostos (o que significa que todas as tarefas poderiam ser auxiliadas pela ferramenta). Os pesquisadores humanos disseram que eram 15 empregos. O trabalho que tanto os humanos quanto a IA concordaram que estava mais exposto era o de matemático.
Apenas 4% dos empregos não tinham nenhuma tarefa que pudesse ser auxiliada pela tecnologia, concluiu a análise. Eles incluíam atletas, lavadores de louça e auxiliares de carpinteiros, carpinteiros ou pintores. No entanto, mesmo os comerciantes poderiam usar a IA para partes dos seus trabalhos, como agendamento, atendimento ao cliente e otimização de rotas, disse Mike Bidwell, executivo-chefe da Neighbourly, uma empresa de serviços domésticos.
Embora a OpenAI tenha interesse comercial em promover a sua tecnologia como um benefício para os trabalhadores, outros investigadores afirmam que ainda existem capacidades exclusivamente humanas que (ainda) não podem ser automatizadas – como as competências sociais, o trabalho em equipa, o trabalho de prestação de cuidados e as competências dos comerciantes. “Não vamos ficar sem coisas para os humanos fazerem tão cedo”, disse Brynjolfsson. “Mas as coisas são diferentes: aprender a fazer as perguntas certas, interagir realmente com as pessoas, trabalho físico que exige destreza.”
Por enquanto, grandes modelos de linguagem provavelmente ajudarão muitos trabalhadores a serem mais produtivos em seus empregos atuais, dizem os pesquisadores, da mesma forma que dar aos trabalhadores de escritório, mesmo os iniciantes, um chefe de gabinete ou um assistente de pesquisa (embora isso possa sinalizar problemas para os seres humanos). assistentes).
Comece a escrever o código: Um estudo do Copilot do Githubum programa de IA que ajuda os programadores sugerindo códigos e funções, descobriu que aqueles que o utilizavam eram 56% mais rápidos do que aqueles que realizavam a mesma tarefa sem ele.
“Há um equívoco de que a exposição é necessariamente uma coisa ruim”, disse Mishkin. Depois de ler as descrições de cada ocupação para o estudo, ela e os seus colegas aprenderam “uma lição importante”, disse ela: “Não há forma de um modelo conseguir fazer tudo isto”.
Grandes modelos de linguagem poderiam ajudar a redigir legislação, por exemplo, mas não poderiam aprovar leis. Eles poderiam atuar como terapeutas – as pessoas poderiam compartilhar seus pensamentos e os modelos poderiam responder com ideias baseadas em regimes comprovados – mas eles não têm empatia humana ou a capacidade de ler situações diferenciadas.
A versão do ChatGPT aberta ao público apresenta riscos para os trabalhadores – muitas vezes erra, pode refletir preconceitos humanos e não é segura o suficiente para que as empresas possam confiar informações confidenciais. As empresas que o utilizam contornam esses obstáculos com ferramentas que utilizam sua tecnologia em um chamado domínio fechado – o que significa que treinam o modelo apenas em determinados conteúdos e mantêm quaisquer informações privadas.
O Morgan Stanley usa uma versão do modelo OpenAI feita para seus negócios que alimentou cerca de 100 mil documentos internos, mais de um milhão de páginas. Os consultores financeiros usam-no para ajudá-los a encontrar informações para responder rapidamente às perguntas dos clientes, como investir em uma determinada empresa. (Anteriormente, isso exigia encontrar e ler vários relatórios.)
Isso dá aos consultores mais tempo para conversar com os clientes, disse Jeff McMillan, que lidera análise de dados e gestão de patrimônio na empresa. A ferramenta não conhece clientes individuais e nenhum toque humano que possa ser necessário, como se eles estivessem passando por um divórcio ou doença.
Aquent Talent, uma empresa de recrutamento, está usando uma versão empresarial do Bard. Normalmente, os humanos leem os currículos e portfólios dos trabalhadores para encontrar alguém que corresponda a uma vaga de emprego; a ferramenta pode fazer isso com muito mais eficiência. Seu trabalho ainda requer uma auditoria humana, especialmente nas contratações, porque os preconceitos humanos estão incorporados, disse Rohshann Pilla, presidente da Aquent Talent.
Harvey, que é financiado pela OpenAI, é uma start-up que vende uma ferramenta como esta para escritórios de advocacia. Os sócios seniores usam-no para fins estratégicos, como apresentar 10 perguntas a fazer num depoimento ou resumir como a empresa negociou acordos semelhantes.
“Não é: ‘Este é o conselho que eu daria a um cliente’”, disse Winston Weinberg, cofundador da Harvey. “É: ‘Como posso filtrar essas informações rapidamente para poder chegar ao nível de aconselhamento?’ Você ainda precisa do tomador de decisão.”
Ele diz que é especialmente útil para paralegais ou associados. Eles o utilizam para aprender – fazendo perguntas como: Para que serve esse tipo de contrato e por que foi escrito assim? — ou para escrever os primeiros rascunhos, como resumir uma demonstração financeira.
“Agora, de repente, eles têm um assistente”, disse ele. “As pessoas serão capazes de realizar trabalhos de nível superior com mais rapidez em suas carreiras.”
Outras pessoas que estudam como os locais de trabalho usam grandes modelos de linguagem descobriram um padrão semelhante: Eles ajudam mais os funcionários juniores. Um estudo dos agentes de suporte ao cliente do professor Brynjolfsson e colegas descobriram que o uso de IA aumentou a produtividade em 14% no geral e em 35% para os trabalhadores menos qualificados, que subiram na curva de aprendizado mais rapidamente com sua assistência.
“Isso fecha a lacuna entre os trabalhadores iniciantes e as superestrelas”, disse Robert Seamans, da Stern School of Business da NYU, que co-escreveu um artigo constatando que as ocupações mais expostas aos grandes modelos linguísticos eram os teleoperadores e alguns professores.
A última rodada de automação, que afeta os empregos industriais, aumento da desigualdade de renda privando os trabalhadores sem formação universitária de empregos bem remunerados, revela a investigação.
Alguns estudiosos dizem que grandes modelos linguísticos poderiam fazer o oposto – diminuir a desigualdade entre os trabalhadores mais bem pagos e todos os demais.
“A minha esperança é que isso realmente permita que as pessoas com menos educação formal façam mais coisas”, disse David Autor, economista do trabalho no MIT, “ao reduzir as barreiras à entrada em empregos de elite e bem remunerados”.
