Die amerikanischen Arbeiter, deren Karrieren durch die Automatisierung in den letzten Jahrzehnten auf den Kopf gestellt wurden, waren größtenteils weniger gebildet, insbesondere Männer, die in der Fertigung arbeiteten.
Aber die neue Art der Automatisierung – künstliche Intelligenzsysteme, sogenannte große Sprachmodelle, wie ChatGPT und Googles Bard – ändert das. Diese Tools können Informationen schnell verarbeiten und synthetisieren und neue Inhalte generieren. Die Berufe, die heute am stärksten der Automatisierung ausgesetzt sind, sind Büroberufe, die mehr kognitive Fähigkeiten, Kreativität und ein hohes Bildungsniveau erfordern. Verschiedene Untersuchungen haben ergeben, dass es sich bei den betroffenen Arbeitnehmern eher um hochbezahlte Arbeitnehmer handelt und es sich etwas häufiger um Frauen handelt.
„Es überrascht die meisten Menschen, mich eingeschlossen“, sagte Erik Brynjolfsson, Professor am Stanford Institute for Human-Centered AI, der vorhergesagt hatte, dass Kreativität und technische Fähigkeiten die Menschen vor den Auswirkungen der Automatisierung schützen würden. „Um ganz ehrlich zu sein: Wir hatten eine Hierarchie von Dingen, die Technologie tun konnte, und wir fühlten uns wohl, wenn wir sagten, dass Dinge wie kreative Arbeit, professionelle Arbeit und emotionale Intelligenz für Maschinen jemals schwierig sein würden. Jetzt ist das alles auf den Kopf gestellt worden.“
Eine Reihe neuer Forschungsarbeiten haben die Aufgaben amerikanischer Arbeitnehmer mithilfe der O*Net-Datenbank des Arbeitsministeriums analysiert und Hypothesen aufgestellt, welche von ihnen große Sprachmodelle erfüllen könnten. Es wurde festgestellt, dass diese Modelle bei Aufgaben in einem Fünftel bis einem Viertel der Berufe erheblich helfen könnten. In den meisten Jobs könnten die Modelle einige der Aufgaben erledigen, ergaben Analysen, unter anderem vom Pew Research Center und Goldman Sachs.
Derzeit liefern die Modelle immer noch manchmal falsche Informationen und helfen den Arbeitnehmern eher, als sie zu ersetzen, sagten Pamela Mishkin und Tyna Eloundou, Forscher bei OpenAI, dem Unternehmen und Forschungslabor hinter ChatGPT. Sie führten eine ähnliche Studie durch, analysierten die 19.265 Aufgaben in 923 Berufen und fanden heraus, dass große Sprachmodelle einige der Aufgaben erledigen konnten, die 80 Prozent der amerikanischen Arbeitnehmer erledigen.
Sie fanden jedoch auch Grund für die Befürchtung einiger Arbeitnehmer, dass große Sprachmodelle sie verdrängen könnten, ganz im Einklang mit dem, was Sam Altman, CEO von OpenAI, letzten Monat gegenüber The Atlantic sagte: „Arbeitsplätze werden definitiv verschwinden, Punkt.“
Die Forscher baten ein erweitertes ChatGPT-Modell, die O*Net-Daten zu analysieren und zu bestimmen, welche Aufgaben große Sprachmodelle übernehmen könnten. Es wurde festgestellt, dass 86 Jobs vollständig offengelegt waren (was bedeutet, dass jede Aufgabe durch das Tool unterstützt werden konnte). Den Humanforschern zufolge waren es 15 Arbeitsplätze. Der Beruf, der sowohl den Menschen als auch der KI am stärksten ausgesetzt war, war der des Mathematikers.
Die Analyse ergab, dass nur 4 Prozent der Arbeitsplätze keinerlei Aufgaben hatten, die durch die Technologie unterstützt werden könnten. Darunter waren Sportler, Tellerwäscher und Aushilfen bei Tischlern, Dachdeckern oder Malern. Doch selbst Handwerker könnten KI für Teile ihrer Arbeit wie Terminplanung, Kundenservice und Routenoptimierung nutzen, sagte Mike Bidwell, Geschäftsführer von Neighborly, einem Unternehmen für Haushaltsdienstleistungen.
Während OpenAI ein geschäftliches Interesse daran hat, seine Technologie als Segen für Arbeitnehmer zu fördern, sagten andere Forscher, dass es immer noch einzigartige menschliche Fähigkeiten gebe, die (noch) nicht automatisiert werden könnten – wie soziale Fähigkeiten, Teamarbeit, Pflegearbeit und die Fähigkeiten von Handwerkern. „Es wird uns so schnell nicht an Dingen mangeln, die Menschen tun können“, sagte Herr Brynjolfsson. „Aber die Dinge sind anders: lernen, die richtigen Fragen zu stellen, wirklich mit Menschen zu interagieren, körperliche Arbeit erfordert Geschicklichkeit.“
Vorerst werden große Sprachmodelle wahrscheinlich vielen Arbeitnehmern dabei helfen, in ihren bestehenden Jobs produktiver zu sein, sagen Forscher, ähnlich wie man Büroangestellten, sogar Einsteigern, einen Stabschef oder einen Forschungsassistenten gibt (obwohl dies für den Menschen auf Probleme hinweisen könnte). Assistenten).
Nehmen wir das Schreiben von Code: Eine Studie zu Githubs Copilot, einem KI-Programm, das Programmierern durch Vorschläge von Code und Funktionen hilft, ergab, dass diejenigen, die es verwendeten, 56 Prozent schneller waren als diejenigen, die die gleiche Aufgabe ohne es erledigten.
„Es gibt ein Missverständnis, dass Exposition zwangsläufig eine schlechte Sache ist“, sagte Frau Mishkin. Nachdem sie die Beschreibungen aller Berufe für die Studie gelesen hatten, lernten sie und ihre Kollegen „eine wichtige Lektion“, sagte sie: „Es ist unmöglich, dass ein Model das alles jemals machen wird.“
Große Sprachmodelle könnten beispielsweise beim Schreiben von Gesetzen helfen, aber keine Gesetze verabschieden. Sie könnten als Therapeuten fungieren – Menschen könnten ihre Gedanken teilen und die Modelle könnten mit Ideen reagieren, die auf bewährten Behandlungsmethoden basieren –, aber sie verfügen weder über menschliches Einfühlungsvermögen noch über die Fähigkeit, differenzierte Situationen zu interpretieren.
Die für die Öffentlichkeit zugängliche Version von ChatGPT birgt Risiken für Arbeitnehmer – sie macht oft Fehler, kann menschliche Vorurteile widerspiegeln und ist nicht sicher genug, als dass Unternehmen vertrauliche Informationen anvertrauen könnten. Unternehmen, die es verwenden, umgehen diese Hindernisse mit Tools, die seine Technologie in einer sogenannten geschlossenen Domäne nutzen – das heißt, sie trainieren das Modell nur auf bestimmte Inhalte und halten alle Eingaben vertraulich.
Morgan Stanley verwendet eine für sein Unternehmen entwickelte Version des OpenAI-Modells, die mit etwa 100.000 internen Dokumenten und mehr als einer Million Seiten gespeist wurde. Finanzberater nutzen es, um Informationen zur schnellen Beantwortung von Kundenfragen zu finden, beispielsweise ob sie in ein bestimmtes Unternehmen investieren sollen. (Früher erforderte dies das Suchen und Lesen mehrerer Berichte.)
Dadurch bleibt den Beratern mehr Zeit, mit Kunden zu sprechen, sagte Jeff McMillan, der bei der Firma für Datenanalyse und Vermögensverwaltung verantwortlich ist. Das Tool weiß nichts über einzelne Klienten und die eventuell erforderliche menschliche Betreuung, etwa wenn sie sich scheiden lassen oder krank sind.
Aquent Talent, ein Personalvermittlungsunternehmen, verwendet eine Business-Version von Bard. Normalerweise lesen Menschen die Lebensläufe und Portfolios von Arbeitnehmern durch, um einen passenden Kandidaten für eine offene Stelle zu finden. Das Tool kann dies viel effizienter erledigen. Seine Arbeit erfordert jedoch immer noch eine menschliche Prüfung, insbesondere bei der Einstellung, da menschliche Vorurteile eingebaut sind, sagte Rohshann Pilla, Präsident von Aquent Talent.
Harvey, das von OpenAI finanziert wird, ist ein Start-up, das ein solches Tool an Anwaltskanzleien verkauft. Ältere Partner nutzen es für Strategiezwecke, etwa um zehn Fragen für eine eidesstattliche Erklärung zu stellen oder um zusammenzufassen, wie das Unternehmen ähnliche Vereinbarungen ausgehandelt hat.
„Es geht nicht darum, ‚Hier ist der Rat, den ich einem Kunden geben würde’“, sagte Winston Weinberg, Mitbegründer von Harvey. „Die Frage lautet: ‚Wie kann ich diese Informationen schnell filtern, damit ich die Beratungsebene erreiche?‘ Sie brauchen immer noch den Entscheidungsträger.“
Er sagt, es sei besonders hilfreich für Rechtsanwaltsgehilfen oder Mitarbeiter. Sie nutzen es, um zu lernen – und stellen Fragen wie: Wozu dient diese Art von Vertrag und warum wurde er so geschrieben? – oder um erste Entwürfe zu verfassen, beispielsweise die Zusammenfassung eines Finanzberichts.
„Jetzt haben sie plötzlich einen Assistenten“, sagte er. „Menschen werden in ihrer Karriere schneller in der Lage sein, Aufgaben auf einem höheren Niveau zu erledigen.“
Andere Personen, die untersuchen, wie große Sprachmodelle am Arbeitsplatz eingesetzt werden, haben ein ähnliches Muster festgestellt: Sie helfen Nachwuchskräften am meisten. Eine von Professor Brynjolfsson und Kollegen durchgeführte Studie mit Kundenbetreuern ergab, dass der Einsatz von KI die Produktivität insgesamt um 14 Prozent und bei den am wenigsten qualifizierten Arbeitskräften um 35 Prozent steigerte, die mit ihrer Unterstützung schneller in die Lernkurve vordrangen.
„Es schließt Lücken zwischen Berufseinsteigern und Superstars“, sagte Robert Seamans von der Stern School of Business der NYU, der eine Studie mitverfasst hat, in der er feststellte, dass die Berufe, die großen Sprachmodellen am stärksten ausgesetzt sind, Telemarketer und bestimmte Lehrer sind.
Untersuchungen haben gezeigt, dass die letzte Automatisierungsrunde, die sich auf Arbeitsplätze im verarbeitenden Gewerbe auswirkte, die Einkommensungleichheit vergrößerte, indem Arbeitnehmer ohne Hochschulausbildung von gut bezahlten Arbeitsplätzen ausgeschlossen wurden.
KI könnte dies vielleicht noch einmal tun – zum Beispiel, wenn leitende Manager große Sprachmodelle heranziehen würden, um die Arbeit von Nachwuchskräften zu erledigen, wodurch möglicherweise die Gehälter der Führungskräfte steigen und gleichzeitig die Jobs von Mitarbeitern mit weniger Erfahrung verdrängt würden. Einige Wissenschaftler sagen jedoch, dass große Sprachmodelle das Gegenteil bewirken könnten – nämlich die Ungleichheit zwischen den bestbezahlten Arbeitnehmern und allen anderen zu verringern.
„Meine Hoffnung ist, dass dadurch Menschen mit weniger formaler Bildung tatsächlich mehr Dinge tun können“, sagte David Autor, Arbeitsökonom am MIT, „indem die Eintrittsbarrieren für mehr Elitejobs, die gut bezahlt werden, gesenkt werden.“