近年来，生成人工智能大语言模型（LLMs，Large Language Models）就业特征的崛起受到了深远的影响它不仅可以自动化许多简单和重复的任务，还可以在工作领域引入新的增强潜力LLMS正在改变我们的职业生涯和工作方式，从金融到教育，从医疗到创意产业。

就像今天的Excel一样、 Word和其他办公软件可能很难离开LLMS和其他人工智能系统和工具

人类工作的未来会是什么样子？目前需要做哪些准备？世界经济论坛最近发布的白皮书《未来工作:大语言模型与工作》(以下简称《白皮书》)深入分析了这个问题《白皮书》详细计算了LLMS影响下867种职业类型1.9万多个工作岗位的自动替代程度和增强潜力，我们可能会看到一些答案。

LLMS可以显著提高哪些工作效率根据相关研究和访谈数据分析，白皮书发现，最容易被LLMS取代的工作主要是日常和重复的工作，如授信员、收银员和文员，其中81%的工作内容可以自动化然而，这并不意味着所有的工作都将被机器取代。

由于LLMS的帮助，另一部分工作将得到提高，生产力和生产效率将显著提高特别是对于那些需要强大抽象推理能力、批判性思维和解决复杂问题的工作，LLMS的增强效果尤为明显如保险承保人、生物医学工程师、数学工作者等。

根据《白皮书》的计算，保险承保人最有可能从LLMS中受益，因为其100%的具体任务可以通过LLMS提高生产力，不会被完全取代生物医学工程师也有84%的任务可以增强，这对编辑来说高达72%当然，也有一些职业，如医疗保健人员、教师、社会工作者、人力资源经理等。

由于需要频繁的人际沟通和深入的沟通，自动化普遍不太可能被取代《白皮书》发现，只有16.1%的人力资源经理可能会自动化，22.2%的工作可能会增加相比之下，LLMS可以自动化软件开发人员28.7%的任务，增强43.2%的任务。

目前，大语言模型所能提高的工作内容占15个工作岗位的比例最高图片来源:世界经济论坛白皮书《未来工作:大语言模型与工作》LLMS为人类工作提供七种支持LLMS等人工智能系统和应用程序增强人类工作的关键机制是，它具有处理复杂数据、理解自然语言和模拟人类思维过程的能力，可以在没有人类干预的情况下自动执行任务。

LLMS依靠庞大的数据集和计算资源，可以提供高质量的输出和决策支持，主要涉及以下关键方面：提高自动化和效率： LLMS可以帮助人类完成重复和低级的任务，如数据输入和文本分类，大大提高工作效率，降低错误率，让员工有时间专注于更具挑战性的高级任务。

数据分析和决策支持： LLMS能够快速处理大数据并进行深入分析，识别数据中的模式和趋势，为组织和专业人员提供高质量的信息洞察力，帮助他们做出更明智的决策，优化战略和运营这在企业管理、市场营销、金融分析等领域具有重要的应用价值。

自然语言处理和文本生成： LLMS擅长自然语言处理，可以阅读、理解和生成文本人们可以用它来生成文档、回答问题、翻译等任务，减轻人工文件的负担，确保文档的质量需要处理大量文本数据的任务特别有益客户支持与互动： 利用LLMS创建聊天机器人和虚拟助手，将提供更高效、稳定、个性化的客户支持，大大提高客户满意度，降低运营和劳动力成本。

创意内容生成： LLMS可以生成艺术、音乐、文学等创意作品虽然它仍然需要人类的专业审查和编辑，但它有助于提高创意产业的生产效率，并为创作者提供灵感和建议个性化推荐和内容过滤： LLMS可以快速准确地分析用户偏好和行为，提供个性化的产品推荐和内容过滤。

这在社交媒体、电子商务、信息传播等领域非常有用，有助于创造更好的用户体验，提高用户满意度科学研究与创新： LLMS可以帮助科学家和研究人员处理大规模数据集，进行数据分析，洞察新现象和规律，促进科研创新虽然LLMS的应用仍然面临着一系列复杂的挑战，如数据隐私、伦理问题和模型可解释性，但它通过自动化、数据分析和增强创造力来增强和授权工作本身。

此外，LLMS对工作的加强不仅体现在现有的工作类型上，还不断创建人工智能大模型工程师、接口和互动设计师、人工智能数据管理和培训师、伦理和治理专家等新职位，为人们的职业生涯提供更多的选择就像今天我们无法适应没有Excel、Word等办公软件的时代一样，未来人们将无法想象没有LLMS等人工智能系统和工具的日子。

大模型带来的工作增强和人机合作将成为一种新的工作范式，这种趋势几乎是不可逆转的因此，与其被“替代”所困扰，不如专注于“协调”未来实现工作变革的真正机遇将是将人类与LLMS等人工智能技术有机结合，大大提高工作效率和质量，改进工作模式，为人类从事更具创造力和创新性的工作拓展更大的空间。

同时，工人还需要不断发展自己的技能，以应对不断变化的工作内容，适应工作变化的趋势

来源：深易凡软件库