[論文レビュー] The Future of ChatGPT-enabled Labor Market: A Preliminary Study in China

Lan Chen, Xi Chen+4 more|arXiv (Cornell University)|Apr 14, 2023

Artificial Intelligence in Healthcare and Education被引用数 13

ひとこと要約

この研究は BOSS Zhipin の求人情報を分析し、現在および将来の ChatGPT 関連スキル需要を評価し、 semantic-enhanced FunkSVD アプローチを用いて、28% の職業が現在 ChatGPT スキルを要し、将来的には約 45% になると予測します。

ABSTRACT

As a phenomenal large language model, ChatGPT has achieved unparalleled success in various real-world tasks and increasingly plays an important role in our daily lives and work. However, extensive concerns are also raised about the potential ethical issues, especially about whether ChatGPT-like artificial general intelligence (AGI) will replace human jobs. To this end, in this paper, we introduce a preliminary data-driven study on the future of ChatGPT-enabled labor market from the view of Human-AI Symbiosis instead of Human-AI Confrontation. To be specific, we first conduct an in-depth analysis of large-scale job posting data in BOSS Zhipin, the largest online recruitment platform in China. The results indicate that about 28% of occupations in the current labor market require ChatGPT-related skills. Furthermore, based on a large-scale occupation-centered knowledge graph, we develop a semantic information enhanced collaborative filtering algorithm to predict the future occupation-skill relations in the labor market. As a result, we find that additional 45% occupations in the future will require ChatGPT-related skills. In particular, industries related to technology, products, and operations are expected to have higher proficiency requirements for ChatGPT-related skills, while the manufacturing, services, education, and health science related industries will have lower requirements for ChatGPT-related skills.

研究の動機と目的

• 中国の労働市場における ChatGPT 関連スキルの現在の普及を大規模な求人情報を用いて評価する。
• semantic information enhanced recommendation model を介して ChatGPT によって可能になる将来の職業-スキル関係を予測する。
• ChatGPT スキル要件の産業セクター間の違いと、労働者への影響を探る。

提案手法

• BOSS Zhipin CSL によって構築された大規模な職業知識グラフから職業-スキル出現行列を構築する。
• FunkSVD を適用して行列を分解し、欠損 Wij の値を予測する。
• BERT 埋め込みと TextCNN を用いてセマンティック特徴を取り入れ、職業とスキルの表現を豊かにする（Eo, Es, To, Ts）。
• 潜在因子をセマンティック特徴と結合して予測のための拡張特徴を形成する（Ho, so Ho:To, and So:To）。
• 既知の Wij に対する二乗誤差を最小化することで、確率的勾配降下法を用いて予測行列 Ŵ を最適化する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 中国で現在の職業のうち ChatGPT 関連スキルを要する割合はどれくらいか？
• RQ2 ChatGPT は産業間の将来の職業-スキル需要分布にどのような影響を与えるか？
• RQ3 どの職業が ChatGPT 関連スキルの高い能力を必要とし、どの職業が低いのか？
• RQ4 給与は職業ごとの ChatGPT 熟練度要件の高さと相関があるか？
• RQ5 セマンティック強化 FunkSVD モデルは将来の職業-スキル関係を正確に予測できるか？

主な発見

• 現在、BOSS Zhipin の職業の約 28% が ChatGPT 関連スキルを要する。
• 将来の分析では、追加で約 45% の職業が ChatGPT 関連スキルを要することが予測される。
• 技術、製品、運用に関連する産業は ChatGPT スキルの習熟度要件が高いことを示す一方、製造、サービス、教育、保健科学は要件が低い。
• ChatGPT 対応の求人は、いくつかのセクターで職業平均を上回る給与を提供する傾向がある。
• プロンプトワードエンジニア、言語モデルのトレーナー、ChatGPT 最適化スペシャリストなど、新しい役割が ChatGPT の普及の進展とともに出現する。