500萬個資料告訴你，這些工作正在被AI取代

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2024-06-25 19:42釋出于北京钛媒體APP官方賬号

文｜烏鴉智能說

自從ChatGPT出現以來，所有人都認為，未來很多工作都會被AI取代。

但是你肯定想不到，這個事情已經發生了。

今年2月，國外一個名叫Henley Wing Chiu的部落客，為了搞清楚“哪些工作更有可能被 AI 替代”這個問題，他專門研究了2022 年 11 月 1 日（ChatGPT 釋出前一個月）到 2024 年 2 月 14 日Upwork 上的實際自由職業工作資料，得出了以下幾個結論：

1.自 ChatGPT 釋出以來，Upwork 上的寫作、客戶服務和翻譯工作受到影響最大，其中翻譯遭遇了量價雙“殺”：不僅工作數量下降了19%，時薪也下降了超過20%。

2.令人意外的是，網頁設計、平面設計、軟體開發和視訊制作等工作，需求不僅沒有下降，甚至還出現了增長，其中平面設計和網頁設計工作時薪也略有上升。

3.AI發展也帶來了很多新的工作機會。和很多人想得不一樣，資料标注和機器學習的工作沒有任何增加，反而開發聊天機器人相關的工作數量激增了 2000%。

ChatGPT釋出後，寫作、翻譯、客戶服務需求大降

該部落客選擇了 Upwork 上最受歡迎的 12 個工作類别，并分析了這些類别在約 3 個月内的 84 天移動平均值。令人驚訝的是，自 ChatGPT 釋出以來，大多數工作類别的工作數量實際上有所增加，但有 3 個類别的工作數量大幅下降。

自ChatPT釋出以來，Upwork每個類别新工作的數量

工作數量下降最多的 3 個類别是寫作、翻譯和客戶服務工作。寫作工作的數量下降了 33%，翻譯工作下降了 19%，客戶服務工作下降了 16%。

視訊編輯工作數量不降反增，大增39%

除了上述幾個工作類别之外，大多數其他工作類别并未受到負面影響——事實上，工作數量有所增加。

自ChatGPT釋出以來Upwork作業數量的變化

自 ChatGPT 釋出以來，視訊編輯/制作工作數量增加了 39%，平面設計工作增加了 8%，網頁設計工作增加了 10%。軟體開發工作也有所增加，其中後端開發工作增加了 6%，前端/網頁開發工作增加了 4%。

由于之前聽過很多人們使用 ChatGPT 生成代碼、插圖甚至完整視訊的故事，是以看到平面設計、視訊編輯/制作甚至軟體開發工作數量增加讓我很驚訝。我認為可以從幾個方面解釋這些資料：

一種可能是這些生成式 AI 工具已經足夠好，可以替代許多寫作任務，無論是寫文章還是社交媒體文章。但對于其他工作，如視訊和圖像生成，它們還不夠完善。就我個人而言，我需要很多次提示才對 DALL-E 為我的部落格文章建立的圖像感到滿意，而這隻是因為我不太挑剔。

是以，如果你在建立需要很多細節的圖像，這些 AI 工具可能還不夠好。同樣，對于視訊，我們看到了一些似乎可以制作許多複雜視訊場景的工具，但它們真的可以建立一個完整的預告片或客戶教程視訊嗎？目前還不行，盡管這可能在幾個月内會改變。

另一種解釋是，使用者需要時間學習如何有效使用這些工具，并了解它們的能力和局限性。如果我們看看寫作工作數量下降的圖表，會發現它在 ChatGPT 釋出後不久就開始下降，但直到八月份下降速度才開始加快（幾乎是在 ChatGPT 釋出十個月之後）。

翻譯時薪下跌超20%，平面設計和網頁設計最有韌性

工作數量下降和薪酬下降之間是否存在相關性？遺憾的是，沒有公開的方法可以确切知道自由職業者實際獲得的薪酬，是以在這個研究中，我必須提取工作釋出中指定的估計時薪範圍，這将是對自由職業者實際收入的近似估算。

Upwork每個類别職位釋出的小時費率的變化

如圖所示，翻譯工作時薪下降超過 20%，受影響最嚴重，其次是視訊編輯/制作和市場研究。平面設計和網頁設計工作則最具韌性。它們不僅數量增加，時薪也略有上升。

總體而言，我認為很難從這些資料中得出确切的結論。許多薪酬變化可能隻是正常的季節性波動。然而，有一個明确的結論是：平面設計和網頁設計工作仍然有需求，尚未被 AI 工具取代。

同樣，我認為這是因為像 DALL-E 和 MidJourney 這樣的工具需要一些知識和創造力。這一點在一些招聘資訊中很明顯，它們明确要求尋找 AI 圖像建立專家。與寫文章不同，使用 AI 工具建立視覺上驚豔的圖像需要了解如何建構良好的提示詞、如何調整提示詞以及大量的試驗和錯誤。

MidJourney的兼職招聘

聊天機器人崗位大爆發，需求激增 2000%。

好了，我們已經知道哪些工作的需求在下降，但由于 AI 的發展，哪些工作的需求實際上在增加呢？

我的第一反應是，資料标注工作的需求應該會增加，以幫助訓練和微調大語言模型 (LLM)，而找到标注資料的人，自由職業平台無疑是最佳選擇。雖然我不期望大多數公司在 Upwork 上招聘很多機器學習專家，但機器學習工作的數量至少應該有所增加，對吧？

結果證明，這兩個假設都是完全錯誤的。雖然資料标注工作最初有所增加，但在過去 10 個月中，資料标注工作的數量一直保持平穩。而自 ChatGPT 釋出以來，機器學習工作的數量實際上有所減少。

Upwork每天新增資料标注的工作數量

Upwork每天新增機器學習的工作數量

也許公司在 Upwork 之外招聘了更多的機器學習工程師。畢竟，誰會把重要的、專業的機器學習工作交給自由職業者呢？然而，即使我們看看世界上最大的公司，機器學習的需求也沒有顯著增加。

随着時間的推移，在職位空缺中提到機器學習的公司百分比(平均84天移動)

另一方面，生成 AI 内容、開發 AI 智能體、整合 OpenAI/ChatGPT API 和開發 AI 應用的工作卻越來越受歡迎。但最熱門的用例是什麼？是聊天機器人。自 ChatGPT 和 OpenAI API 釋出以來，與開發聊天機器人相關的工作數量激增了 2000%。如果今天有一個 AI 的殺手級用例，那就是開發聊天機器人。

Upwork每天新增有關AI聊天機器人的工作數量

我認為從中可以得出一個結論，大多數公司并沒有從事那些激動人心的工作，比如開發自己的大語言模型 (LLM) 或使用大量訓練資料進行調整。相反，它們更多的是将 OpenAI 的 API 內建到現有産品中，并開發聊天機器人替代客戶服務代理。

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