又一 " 人類飯碗 " 被 AI 搶走，還是和訓練 AI 息息相關的：
數據标注。
蘇黎世大學研究發現，在 ChatGPT 面前，無論成本還是效率，人類可以說是毫無優勢：
成本上，ChatGPT 平均每個标注成本低于 0.003 美元，比衆包平台便宜 20 倍；
效率上，在相關性、立場、主題等任務中，ChatGPT 也是以 4:1 的優勢 " 碾壓 " 人類。
論文發出後，有網友調侃，" 生成訓練數據需要人工 " 的說法已經成爲過去式了。
還有人直呼 " 古籍修複數字化工作是不是有希望提速了 "。
還有人看熱鬧不嫌事大，直接發推稱：
這是直接端了平台工作者的飯碗。
話說回來，ChatGPT 是怎麽搶了數據标注工作者的 " 飯碗 " 的？
ChatGPT 在 80% 任務上占優勢
首先得先了解下數據标注工作的具體内容。
簡單來講，數據标注就是給社交媒體上的内容數據貼标簽，将其以不同主題或者概念進行分類，或是對其立場以及情緒進行判别。
這些經過标注的數據就可以用作 NLP 模型的訓練集或是評估标準。
以往，這類工作都是交由人工處理的，比如說 MTurk 就是專門進行數據标注的一個衆包平台。
在 MTurk 這類衆包平台内部，還會有更加精細的分工，比如說會有經過專業訓練的數據标注者以及衆包工作者。
前者在産出高質量數據上具有優勢，但自然成本也更高，而後者雖然更便宜但質量也會随任務難度波動。
于是研究團隊就開始着手研究大語言模型（LLM）在這方面的潛力，并且對比了沒有額外訓練（zero-shot）的 ChatGPT（基于 GPT-3.5）和 MTurk 在數據标注上的性能。
這項對比基于研究團隊此前收集到的 2382 條推文樣本。
ChatGPT 和 MTurk 分别将推文以 " 相關性、立場、主題、政策、實用性 " 這五種任務進行标注。
評估的标準有兩條：
準确性：ChatGPT 和 MTurk 衆包工作者相較于正确标注的百分比；
編碼者間的一緻性信度：用 ChatGPT、MTurk 衆包工作者以及專業數據标注者任意二者之間的一緻性來計算；
結果呢也顯而易見，在準确性上，ChatGPT 有五分之四的任務都要優于 MTurk 衆包工作者。
在一緻性信度上，ChatGPT 全部任務都超過了專業數據标注者。
成本方面，開頭也已經提過，ChatGPT 平均每條比人工便宜 20 倍，何況 AI 還能 24*7 無休。
不過對于研究團隊得出的這個結論并不是所有網友都買賬，有人表示：
這五條任務都太單一了，難度也是。僅憑這一點就得出這樣的結論可靠性存疑。
甚至還有網友嘲諷了起研究樣本太少來：
（竟然）隻用2382 條推文做樣本。
" 飯碗威脅 " 不止數據标注
現在，AI 會不會完全取代某一類工作還不好說，但它會在一定程度上影響人類工作是毋庸置疑的。
上周，OpenAI 就發布過一份分析報告，稱有 80% 的工作都會在一定程度上受到 ChatGPT 的影響，19% 的崗位會受到 ChatGPT 的嚴重沖擊。
并且薪資越高的職業受到的沖擊就越大。
OpenAI 還進一步列出了會被影響的具體職業，從大到小依次是：
翻譯從業者、文字創作者（包括詩人、作家等）、公關人員、數學家、稅務編制人員、區塊鏈工程師、财務工作者、媒體從業者……
△圖源：OpenAI
除此之外，OpenAI 的 CEO 奧特曼也不止在一個場合下說過 "AI 會取代現有的部分工作 "。
前不久，MidjourneyV5 大升級也是讓不少人類畫師直呼飯碗不保。
emmmmmm，你覺得你的飯碗還保得住嗎？
論文地址：
https://arxiv.org/abs/2303.15056
參考鏈接：
https://twitter.com/arankomatsuzaki/status/1640521970608402435
