Recientemente, el equipo de investigación de OpenAI publicó un documento de trabajo titulado “Los GPT son GPT: Una Mirada Temprana al Potencial de Impacto en el Mercado Laboral de los Grandes Modelos de Lenguaje”. El documento presenta una predicción hecha por los propios investigadores de OpenAI de que el 80% de la fuerza laboral de EE. UU. podría verse potencialmente afectada por la llegada de grandes modelos de lenguaje, como GPT-3.
¿Qué son los Grandes Modelos de Lenguaje?
Los grandes modelos de lenguaje (LLMs) son un tipo de inteligencia artificial que puede generar textos en lenguaje natural basados en una entrada dada, como una indicación, una palabra clave o una imagen. Están entrenados en grandes cantidades de datos de texto de diversas fuentes, como libros, sitios web, redes sociales y artículos de noticias. Los LLMs pueden realizar una amplia gama de tareas, como escribir resúmenes, generar subtítulos, responder preguntas, crear contenido y más.
Uno de los LLMs más avanzados y conocidos es GPT-4, desarrollado por OpenAI. GPT-4 es la cuarta iteración de la serie GPT, que comenzó con GPT en 2018, seguido de GPT-2 en 2019 y GPT-3 en 2020. GPT-4 tiene 175 mil millones de parámetros, que son los valores numéricos que determinan cómo el modelo procesa la entrada y genera la salida. Esto convierte a GPT-4 en el LLM más grande y poderoso hasta la fecha.
El Impacto en el Mercado Laboral de EE. UU.
Según el documento, los GPT tienen la capacidad de automatizar una amplia gama de tareas que tradicionalmente han sido realizadas por humanos. Esto incluye tareas como escribir, traducir, servicio al cliente e incluso programación. Los investigadores afirman que el impacto de esta automatización podría ser significativo, con potencialmente millones de empleos perdidos o transformados.
El documento sugiere que aproximadamente el 80% de la fuerza laboral de EE. UU. podría tener al menos el 10% de sus tareas laborales afectadas por la introducción de GPT, mientras que alrededor del 19% de los trabajadores podrían ver al menos el 50% de sus tareas afectadas. Los efectos proyectados abarcan todos los niveles salariales, con trabajos de ingresos más altos enfrentando potencialmente una mayor exposición a las capacidades de los LLM y al software impulsado por LLM.
Con acceso a un LLM, alrededor del 15% de todas las tareas de los trabajadores en EE. UU. podrían completarse significativamente más rápido al mismo nivel de calidad. Al incorporar software y herramientas construidas sobre los LLM, este porcentaje aumenta a entre el 47 y el 56% de todas las tareas.
Los LLM muestran características de tecnologías de propósito general (GPT), lo que indica que podrían tener considerables implicaciones económicas, sociales y políticas.
Implicaciones Futuras
Los autores del artículo enfatizan que su análisis no es una predicción del desarrollo o la adopción de LLM, ni una evaluación normativa de su deseabilidad o viabilidad. En cambio, es un ejercicio exploratorio para arrojar luz sobre el potencial alcance y magnitud de la influencia de LLM en el mercado laboral.
También reconocen que su análisis tiene varias limitaciones e incertidumbres, como la dificultad de capturar la gama completa y la complejidad de las tareas de trabajo humano y las capacidades de LLM, y la posibilidad de avances técnicos imprevistos o cuellos de botella que podrían alterar la trayectoria del desarrollo o la adopción de LLM.
Los autores concluyen llamando a más investigación y diálogo sobre el tema de LLM y el potencial impacto en el mercado laboral. Sugieren que las partes interesadas de la academia, la industria, el gobierno, la sociedad civil y los trabajadores mismos deben colaborar para comprender y abordar mejor las oportunidades y desafíos planteados por LLM.
La Industria AEC y el Impacto de LLMs
Además del impacto potencial en el mercado laboral en general, el artículo también explora las posibles implicaciones de LLM en varias ocupaciones e industrias en los Estados Unidos, incluida la industria de Arquitectura, Ingeniería y Construcción (AEC).
Los autores sugieren que los GPTs pueden ayudar con tareas de diseño complejas, optimizar flujos de trabajo y ofrecer soluciones innovadoras que conduzcan a diseños más eficientes, sostenibles y rentables. Además, los GPTs pueden mejorar la comunicación y la colaboración entre los miembros del equipo, lo que lleva a mejores resultados del proyecto.
Sin embargo, los autores también señalan que la introducción de GPTs puede requerir que los trabajadores desarrollen nuevas habilidades y se adapten a nuevas tecnologías, lo que podría provocar la pérdida de empleo y la necesidad de reconversión profesional.
Conclusión
Las posibles implicaciones de LLM en el mercado laboral son significativas y requieren una consideración cuidadosa por parte de los responsables políticos y líderes de la industria. Si bien LLM tiene el potencial de aumentar la eficiencia y la productividad, también tiene el potencial de desplazar a los trabajadores y exacerbar las desigualdades existentes.
Se necesita más investigación y diálogo para comprender completamente el impacto de LLM y desarrollar estrategias para mitigar cualquier efecto negativo. A medida que LLM continúa avanzando y se vuelve más común en varias industrias, es importante garantizar que su desarrollo e implementación estén guiados por consideraciones éticas y un compromiso de crear una sociedad justa y equitativa.
Fuentes
- OpenAI. “GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models.” oa.mg
- EFCG. “Impact Potential of AI Large Language Models on the AEC Industry.” efcg.com
- arXiv. “GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models.” arxiv.org
- RePEc. “GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models.” repec.org