大規模言語モデルと仕事 (WEF)

WEFが出した、LLMが及ぼす仕事への影響。とても興味深い。

https://www3.weforum.org/docs/WEF_Jobs_of_Tomorrow_Generative_AI_2023.pdf

生成的人工知能（AI）の進歩がかつてないペースで進む中、大規模言語モデル（LLM）は、仕事の風景を再定義する可能性を秘めた変革ツールとして台頭しつつある。GitHubのCopilot、Midjourney、ChatGPTのようなこれらのツールの最近の進歩は、世界経済と労働市場に大きな変化をもたらすと期待されている。

こうした特殊な技術の進歩は、経済的、地政学的、グリーンな移行、技術的な力によって労働市場が大きく変動する時期と重なる。世界経済フォーラムの「雇用の未来レポート2023」は、人工知能やその他のテキスト、画像、音声処理技術を含む産業変革により、今後5年間で世界の雇用の23％が変化すると予測している。

このホワイトペーパーは、LLMが雇用に与える直接的かつ短期的な影響の可能性について、構造的な分析を提供している。全労働時間の62％が言語ベースのタスクであり1、ChatGPTのようなLLMの普及は、幅広い職務に大きな影響を与える可能性がある。

本稿では、LLMが職務に与える影響を評価するため、867の職種にわたる19,000以上の個別タスクの分析を行い、各タスクがLLMの採用によりどのようなエクスポージャーを受ける可能性があるかを評価し、自動化の可能性が高いタスク、拡張の可能性が高いタスク、どちらの可能性も低いタスク、影響を受けないタスク（非言語タスク）に分類している。また、LLMの採用により新たに出現しつつある役割についても概観している。

産業やビジネスモデルの再構築におけるこれらの技術の長期的な影響については、本稿の範囲外であるが、ここで提案した構造化アプローチは、技術革新の他の分野や、それらがタスクや仕事に与える影響にも適用できる。

分析の結果、LLMによって自動化される可能性が最も高いタスクは、定型的で反復的である傾向があり、一方、拡張される可能性が最も高いタスクは、抽象的な推論と問題解決能力を必要とすることが明らかになった。エクスポージャーの可能性が低い仕事は、高度な個人的交流や共同作業を必要とする。

・自動化の可能性が最も高い職種は、クレジット・オーソライザー、チェッカー、クラーク（作業時間の81％が自動化可能）、マネジメント・アナリスト（70％）、テレマーケター（68％）、統計アシスタント（61％）、テラー（60％）である。

・タスク増強の可能性が最も高い職種は、保険引受人（作業時間の100％が増強される可能性あり）、バイオエンジニアとバイオメディカルエンジニア（84％）、数学者（80％）、編集者（72％）など、数学的・科学的分析を重視する職種である。

・自動化や増強の可能性が低い職種は、教育・指導・キャリアカウンセラーやアドバイザー（エクスポージャーが低い業務に費やされる時間の84％）、聖職者（84％）、パラリーガルやリーガルアシスタント（83％）、ホームヘルスの補助員（75％）など、ほとんど変わらないと予想される職種である。

・LLMの採用は,既存の職種の再形成に加え,AI開発者,インターフェイス・インタラクション・デザイナー,AIコンテンツ・クリエーター,データ・キュレーター,AI倫理・ガバナンス・スペシャリストといったカテゴリーに新たな役割を生み出す可能性がある。

・産業分析は、潜在的なエクスポージャーのレベルを産業レベルに集約することによって行われる。その結果、潜在的エクスポージャーの合計（自動化＋補強措置）が最も高い業種は、金融サービスの両セグメント、すなわち金融サービス・資本市場と保険・年金管理であることが明らかになった。次いで、IT・デジタルコミュニケーション、メディア・エンターテインメント・スポーツの順となった。各主要産業カテゴリーについて、エクスポージャーの可能性が最も高い職種をランク付けしたリストは、附属書にまとめた。

・同様に、機能別グループ分析によると、LLMへのエクスポージャーの可能性が最も高い2つのテーマ分野は、情報技術で、労働時間の73％、金融で、労働時間の70％である。業種別グループと同様に、各機能グループごとにエクスポージャーの可能性が最も高い職種をランク付けしたリストを附属書にまとめた。

・これらの新たな調査結果は,新経済社会研究センターが以前に発表した「雇用の未来レポート2023」に直接つながるものである。LLMによって自動化の可能性が高いとされた職種の多くは,銀行窓口係や関連事務員,データ入力事務員,事務・役員秘書など,ビジネスリーダーによって今後5年以内に雇用が減少すると予想された職種でもある。一方,AIや機械学習のスペシャリスト,データアナリストやサイエンティスト,データベースやエグゼクティブセクレタリーなど,人員増強の可能性が高い職種は成長すると予想されている。

アナリスト・科学者、データベース・ネットワーク・プロフェッショナルなどである。これら2つの出版物を合わせると、技術革新と労働市場の変革の関連性において顕著なテーマを特定し、再確認することができる。

本レポートの調査結果は、LLMの導入がどのように雇用の風景を変える可能性があるかに光を当て、政策立案者、教育者、ビジネスリーダーに貴重な洞察を提供している。LLMは、雇用の置き換えにつながるのではなく、タスクベースの職業変革の時代の到来を告げるかもしれない。