OpenAI 官网最近发布了最新研究论文 GPTs are GPTs: An early look at thelabor market impact potential of large language models，论文中对 LLM 语言模型和 GPT 对美国区别职业的潜伏影响进行了探讨。

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研究结果表明，在美国：

1、 多数职业将遭到 GPT 的冲击：80%的工人有最少 10%的任务可以被 GPT 减少≥50%的工作时间；19%的工人有最少 50%的任务可以被 GPT 减少≥50%的工作时间；

2、 GPT 的影响横跨各类薪资层级：虽然存在部份特殊情况，但整体来看，工资越高，受 GPT 冲击的程度越大；

3、 职业技能与 GPT 的冲击程度有关：科学和批评性思惟技能最不容易受 GPT 冲击，而编程和写作技能受影响的程度最高；

4、 高学历更容易遭到 GPT 的冲击：持有学士、硕士和更高学位的人比没有正规教育学历的人更容易遭到 GPT 的冲击；

5、 在职培训时间时长与 GPT 冲击程度呈负相关：在职培训时长最长的职业收入水平偏低，且受 GPT 冲击程度最低，而没有在职培训或只需实习的工作则表现出更高的收入水平和更容易受 GPT 冲击的属性。

6、 证券相关和数据处理行业受 GPT影响程度最高：在人类打分和GPT打分模式下，证券商品合约及其他金融投资和数据处理托管分别是受 GPT 冲击程度最高的行业；在进一步开发 GPT 衍生功能的情况下，量化分析师的所有任务将被 GPT 下降 50%以上的工作时间。

另外，我们应用论文中的方法，对中国证券行业情况进行了类似的打分和统计，并得出以下结论：

1、 受 GPT 冲击的程度：二级卖方分析师>投行一级市场>基金经理。

2、 在经过专业知识训练的 LLM 和 GPT 的帮助下，卖方分析师可能有 82%的任务将被减少 50%以上的工作时间，基金经理可能有55%的任务被减少 50%以上的工作时间。

与美国的对照：国内卖方分析师、一级市场（投行）和基金经理遭到 GPT冲击的程度可能略好过美国证券行业受冲击的平均水平，这可能与量化分析师比例和资本市场有效性的差异有关。

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