500萬個數據告訴你，這些工作正在被AI取代_風聞
乌鸦智能说-1小时前
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的博主，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 發佈前一個月）到 2024 年 2 月 14 日Upwork 上的實際自由職業工作數據，得出了以下幾個結論：
1.自 ChatGPT 發佈以來，Upwork 上的寫作、客户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、軟件開發和視頻製作等工作，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，數據標註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%。
/ 01 / ChatGPT發佈後，寫作、翻譯、客户服務需求大降
該博主選擇了 Upwork 上最受歡迎的 12 個工作類別，並分析了這些類別在約 3 個月內的 84 天移動平均值。令人驚訝的是，自 ChatGPT 發佈以來，大多數工作類別的工作數量實際上有所增加，但有 3 個類別的工作數量大幅下降。
自ChatPT發佈以來，Upwork每個類別新工作的數量
工作數量下降最多的 3 個類別是寫作、翻譯和客户服務工作。寫作工作的數量下降了 33%，翻譯工作下降了 19%，客户服務工作下降了 16%。
/ 02 / 視頻編輯工作數量不降反增，大增39%
除了上述幾個工作類別之外，大多數其他工作類別並未受到負面影響——事實上，工作數量有所增加。
自ChatGPT發佈以來Upwork作業數量的變化
自 ChatGPT 發佈以來，視頻編輯/製作工作數量增加了 39%，平面設計工作增加了 8%，網頁設計工作增加了 10%。軟件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%。
由於之前聽過很多人們使用 ChatGPT 生成代碼、插圖甚至完整視頻的故事，所以看到平面設計、視頻編輯/製作甚至軟件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數據：
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帖子。但對於其他工作，如視頻和圖像生成，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 為我的博客文章創建的圖像感到滿意，而這只是因為我不太挑剔。
所以，如果你在創建需要很多細節的圖像，這些 AI 工具可能還不夠好。同樣，對於視頻，我們看到了一些似乎可以製作許多複雜視頻場景的工具，但它們真的可以創建一個完整的預告片或客户教程視頻嗎？目前還不行，儘管這可能在幾個月內會改變。
另一種解釋是，用户需要時間學習如何有效使用這些工具，並瞭解它們的能力和侷限性。如果我們看看寫作工作數量下降的圖表，會發現它在 ChatGPT 發佈後不久就開始下降，但直到八月份下降速度才開始加快（幾乎是在 ChatGPT 發佈十個月之後）。
/ 03 / 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確切知道自由職業者實際獲得的薪酬，所以在這個研究中，我必須提取工作發佈中指定的估計時薪範圍，這將是對自由職業者實際收入的近似估算。
Upwork每個類別職位發佈的小時費率的變化
如圖所示，翻譯工作時薪下降超過 20%，受影響最嚴重，其次是視頻編輯/製作和市場研究。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，我認為很難從這些數據中得出確切的結論。許多薪酬變化可能只是正常的季節性波動。然而，有一個明確的結論是：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。這一點在一些招聘信息中很明顯，它們明確要求尋找 AI 圖像創建專家。與寫文章不同，使用 AI 工具創建視覺上驚豔的圖像需要了解如何構建良好的提示詞、如何調整提示詞以及大量的試驗和錯誤。
MidJourney的兼職招聘
/ 04 / 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，但由於 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，數據標註工作的需求應該會增加，以幫助訓練和微調大語言模型 (LLM)，而找到標註數據的人，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。雖然數據標註工作最初有所增加，但在過去 10 個月中，數據標註工作的數量一直保持平穩。而自 ChatGPT 發佈以來，機器學習工作的數量實際上有所減少。
Upwork每天新增數據標註的工作數量
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。
隨着時間的推移，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 內容、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 發佈以來，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，大多數公司並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) 或使用大量訓練數據進行調整。相反，它們更多的是將 OpenAI 的 API 集成到現有產品中，並開發聊天機器人替代客户服務代理。
