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chatgpt或导致20种工作失业，有你所在的工种吗?据了解，近日，创新工场创始人李开复撰文称，以ChatGPT为代表的人工智能技术将代替以下职业
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2月10日，创新工场创始人李开复撰文称，以ChatGPT为代表的人工智能技术，将代替越来越多的人类的工作，有20种工作要避开，或引发失业恐慌。
最危险TOP10种工作(从事这些工作的朋友，需要提前做好规划了)：1.电话营销员/电话销售;2.客户服务;3.仓库工人;4.出纳和运营人员;5.电话接线员;6.出纳员/收银员;7.快餐店员;8.洗碗工;9.生产线质检员;10.快递员。
“外强中干”工作TOP10(这些工作看上去是金饭碗，其实危机四伏)：1.销售与市场研究;2.保险理赔员;3.保安人员;4.卡车司机;5.消费者贷款受理人;6.财经和体育记者;7.记账员与财务分析师;8.水果采摘者;9.专业投资人员;10.放射科医师。
这其中包括了专业投资人员、财经记者。
对于专业投资人员这个职业来说，ChatGPT的优势在于大批量数据的快速处理能力，最近大火的量化交易，正是基于大量的数据分析研判，并作出尽可能获胜的投资决策。甚至在企业并购中，ChatGPT也能发挥出色的数据处理能力。
对于财经记者这个职业而言，ChatGPT所发挥的作用也许并没有那么明显，或许通过分析历史数据，更能取一个大众感兴趣的题目。
在笔者看来，ChatGPT给简单重复的工作带来的冲击更大，一些机械的工作，可以由机器来完成的，未来将大概率交给机器做。但是，涉及到脑力劳动的，需要应变的工作，尚不能完全由机器来取代，智慧的程度达不到。
比如，ChatGPT或许能根据几个关键词整合出一篇财经报道，但是，还需要财经记者的组合、调整、归纳。又如，ChatGPT或许能分析某家公司的投资建议，但还是需要专业投资人员作出最终的投资决策，ChatGPT给出的建议，只不过是专业的投资人员的一个参考罢了。
因此，ChatGPT会给某些职业带来冲击，但是对复杂综合性的职业来说，起到更多的作用是人类的参谋助手作用。
ChatGPT其实并没有创新性可言，其出圈的关键在于选对了落脚点。也有人认为，市场对于ChatGPT过于乐观了。
为此，本次CNMO推出了“聊聊ChatGPT”系列专题，旨在让大家更好、更全面地了解ChatGPT，而本文，要跟大家聊的是“这些行业会搭上顺风车”。
ChatGPT本质上是一个对话模型，主要以文字方式互动，不仅可以通过人与人自然对话的方式进行交互外，还可以处理相对复杂的语言，可以完成包括自动文本生成、自动问答等在内的多种任务。ChatGPT亮相以来，被广泛应用在了聊天机器人、编写和调试计算机程序、文学相关领域的创作，更有甚者还用来写论文。可以看出，ChatGPT对各行各业都有所影响，那么哪些行业能抱上这根“大腿”呢？
ChatGPT让AI行业生机勃勃，在一定程度上也带动了自动驾驶行业、金融行业、翻译行业等发展。自动驾驶行业：毫末智行CEO顾维灏认为，ChatGPT的技术思路和自动驾驶认知决策的思路是不谋而合。他提出了人驾自监督认知大模型，让自动驾驶系统从人类反馈中学会选择和辨别，并稳定地输出最优解。
如果将ChatGPT作为车机系统，可为车辆提供语音识别、语音合成、对话处理等功能。目前汽车行业中较成熟的语音交互解决方案，识别率可以达到90%以上，但与ChatGPT相比还是差距过大。如果想让系统理解我们说的话，就得运用到NLP（自然语言处理）技术，而ChatGPT目前是自然语言类的天花板。如果将ChatGPT用于车机系统，一方面可以让车机更容易理解“长难句”，让驾驶更具趣味性
金融行业：招商银行此前发布了一篇名为《亲情信用卡温暖上市，ChatGPT首次诠释“人生逆旅，亲情无价”》的推文，被认为是金融行业首次尝试与ChatGPT搭档生产的宣传稿件。ChatGPT背后的“金主”——微软，曾在发布会上演示了全新功能——财报分析。微软在Edge浏览器打开了GAP公司15页的三季度财报PDF，利用ChatGPT实时总结核心点，并于Lululemon三季度财报做对比，各项指标对比结果飞速呈现。可以预见，ChatGPT如果用于金融领域，可以极大提高效率，减少出错。
翻译行业：随着全球化的加深，企业和个人越来越需要在全球范围内进行业务，这将导致对翻译和本地化服务的需求增加。ChatGPT在翻译行业属实“专业对口”，一来可以减少翻译人员的工作量，提高翻译效率；二来可以学习翻译历史数据，在此基础上生成翻译，改善翻译质量；三来由于ChatGPT可以自动完成翻译，可以降低翻译公司的人力成本。
ChatGPT的未来
ChatGPT的优势在于，可以做到用人们能理解的方式解释概念、传递事实，甚至还有“自己的想法”，但也存在着局限性。由于ChatGPT的能力上限是由奖励模型决定的，需要大量的语料来拟合真实世界，因此可能会出现“创造不存在的知识”等低级错误。
ChatGPT的发展离不开技术的应用和商业化，必须先聚焦于资源、资金高度集中和技术应用性强的特定领域。例如应用于实现自动化办公，由于需求量大，或许可能成为技术应用首先发展的领域。
ChatGPT是OpenAI开发的大型预训练语言模型。这是GPT-3模型的一个变体，经过训练可以在对话中生成类似人类的文本响应。
ChatGPT背后的算法基于Transformer架构，这是一种使用自注意力机制处理输入数据的深度神经网络。Transformer架构广泛应用于语言翻译、文本摘要、问答等自然语言处理任务。ChatGPT可用于创建能与用户进行对话的聊天机器人。这对客户服务很有用，因为它提供了有用的信息或只是为了好玩。
ChatGPT使用方法和注意事项:
支持中文和英文，都可以问，它不是Siri这种机器人，他是一种生产力的工具，要把它当作真实的人来对话，可以让它改进，支持上下文多轮对话，放心大胆的问，每次回答的字数有应该有限制，可以使用“继续问”等来追问，它会继续写。
AI届已经进入新的范式，学会提问题会越来越重要
这话题最近是真的火，看了很多博主说的，什么让它考SAT可以击败60%的真人考生，让它做LeetCode 上hard难度的题目，7~8成题目都能做对，自动给你敲出代码只需要10~20秒...又看了一下知乎里，各帖子争论激烈，什么样的观点都有，但关键点几乎都没提到：
某项技术是否需要“完全取代某职业100%的工作内容”，才能说它会导致某职业失业？
我再换句话来问，下面的情景能否得出“底层程序员会失业”的假设？
如果ChatGPT使底层程序员的敲代码效率提高100%，但程序员的工作中仍有1/3是ChatGPT完全干不了的，可以得出以下任一预测吗？
任何一个程序员都不会因此失业？
只有极少数程序员会因此失业？
做过老板，扛过预算，负责过阿米巴或事业群绩效，就会明白：
以上2种预测都是错的，一定比例（≥20%）的程序员被辞退几乎是必然的！
因为虽然岗位职责没有被100%替代，但如果还用眼下这些人，去完成原定工作量的任务，人效必然严重不划算！
在2/3（1-1/3）的工作能被ChatGPT赋能后提高1倍效率的情况下，也就是每个程序员可以比原来多产出1/3的工作产出。
假设公司100个程序员，每人负责100个单位的工作量，一共就是10000个单位的工作量，其中的10000*2/3≈6667的部分中有，我用原来一半的人力不就可以完成？
虽然由于前1/3的部分与ChatGPT无关，因此于等于3333的工作量还得靠原班人马完成，但我留下个70~80个人，把这些人员原本用于后2/3工作的、被ChatGPT优化出来的时间，拼拼凑凑用来完成之前100个人做的前1/3工作，不就行了？
说到这，不用细算，我想你应该已经感觉到了，实际职场是如何看待和使用劳动力的，也基本目标了所谓技术和生产力革命是怎么“一步步”颠覆某些职业的了。
从来就不是一蹴而就，一夜之间就宣布某些技术横空出世，能100%取代某个职业，而是如上述那样，看似不过“小刀割肉”（很多楼层说的“内行完全看不上！”），实则已是“大步流星”，每年能提高工作效率15%，5年就是100%，就可能有10%~30%甚至更多人要面临失业。
也要理解，这里的很多答主其实都不是本问题提到的“底层程序员”，能说出“ChatGPT能编写的代码根本不够看的！”的基本都没从“底层程序员”角度出发。
底层程序员占到了当下整个程序员职业群体中的半数以上，从某个非全日制培训机构学习个半年大半年的，会个mysql、python就可以找到工作的！
有没有可能，这种如果5年后还100%没被影响到，或者换句话说，社会对这类底层程序员的总需求相比现在还没有明显下降？
有！可能是黑天鹅中的黑天鹅！小概率中的小概率！
其实程序员的职场就业下行趋势早就有迹象了，这是科技和生产力进步之下必然的，并不只是ChatGPT或别的什么造成的，现在国内几遍没有ChatGPT，程序员在劳动力市场的供需关系早就在持续失衡了：
之前我在写新书（书于21年8月出版）的时候已经写到过计算机程序员相关的分析，贴在这里供参考（强调一下，这是2021年3月写的，出版书籍大家都能找到，不是我说几月写的就是几月写的，不需要互联网的记忆）：
现状：计算机编程人才供给与企业需求的2:1错配
差不多从十多年前开始，随着计算机硬件时代“落幕”和互联网时代的加速发展，“学编程”开始越来越多得进入大众视野。似乎学完编程，成为一名程序员，就能与进入中关村互联网大厂拿两三万的起薪，而所需付出的代价貌似也就是发量少、头冷和996。
这当然是玩笑话，但2020年底有媒体报道，据调研统计分析显示，目前全国各类教育机构每培养出一名“合格的程序员”，能匹配的市场用人需求仅有半个。什么概念？就是人才的供需关系已达2:1错配！也就是每两个应聘程序员的求职者中只有一人最终可以找到工作！
这样的调查数据到底出自何处，准确性如何其实根本不是重点，但凡询问任何一个相关行业从业多年的资深人士该对该新闻的评价，都能得到几乎一致的认同。我们根据大量访谈了解到，不扩张的说目前全国号称具备程序员工作能力的人数在5000万以上，但这其中差不多有大几百万只掌握基础的python，大几百万只写过VB，有不少仅仅在各类在线网校里学过几个月，全都号称“合格码农”，但事实上，我们不能说他们不合格，但也绝不意味着“会编程”就能找到“编程工作”！
写本节的目的不是要偏激地告诉大家，现在学编程已经很难找到工作了，而恰恰相反，事实上，只要你学些编程，更多的情况是，类似第三节第三小节提到的商业分析一样，降低要求后找个编程工作依然难度不大，问题是在“预期”上，理想与现实的落差过大，导致最终大量找不到“预期中高薪”码农工作的求职者高不成低不就，对自身的工作不满意，对个人的职业发展也很难如意。
所以说编程类职业劳动力市场的“高端紧缺、中低端过剩”才是该行业的真实写照，而2:1错配也很好理解，假设每100个“合格码农”中只有5个高端码农，95个中低端码农，但却有50个中低端码农和这5个高端码农一起去应聘只有20个名额的高端编程岗位，结果自然就是每2个里边就有1个找不到工作，而大企业却依旧在那日日招、月月招高端编程人才。