世界経済フォーラム (WEF) 大規模言語モデル (LLM) と仕事

こんにちは、丸山満彦です。

世界経済フォーラムが、アクセンチュアと共同で、ChatGPTに代表される、大規模言語モデル（LLM）が仕事に与える潜在的な影響について考察していますね。。。幅広く分析していて、興味深いです。。。

自動車、コンピュータ、インターネット等が出てきた時と同じで、人間がいかにそれらの道具を使うのか、、、という観点で考えると、過度に恐れる必要はないということだと思います。ただ、細かくみていくと、自動車の登場、普及により馬車はなくなり、音楽配信サービスにより音楽CDの販売は激減し、スマートフォンの普及とともに、フィルムカメラはなくなった、、、というようなことは起こり得るでしょうね。。。

● World Economic Forum - Report

・2023.09.18 Jobs of Tomorrow: Large Language Models and Jobs

・[PDF] 

目次...

Foreword	まえがき
Executive summary	要旨
Introduction: How will large language models impact the jobs of tomorrow?	序文：大規模言語モデルは明日の仕事にどのような影響を与えるか？
1 Identifying exposure potential of tasks and jobs	1 仕事とタスクの危険の可能性を識別する
1.1 Exposed tasks	1.1 危険にさらされるタスク
1.2 Detailed examples of exposed jobs	1.2 危険にさらされる仕事の詳細な例
1.3 Analysis by occupation	1.3 職業別の分析
1.4 Analysis by industry	1.4 産業別の分析
1.5 Analysis by function	1.5 機能別の分析
2 LLMs and the growth and decline of jobs and tasks	2 LLMと仕事・業務の増加・減少
2.1 Expected growth and decline of tasks	2.1 期待される仕事の増加と減少
2.2 Expected growth and decline of jobs	2.2 期待される仕事の増加と減少
Conclusion: Ensuring that large language models work for workers	結論 大規模言語モデルを労働者のために機能させる
Appendices	附属書
A1  Exposure potential by industry groups	A1 産業グループ別のエクスポージャーの可能性
A2  Exposure potential by function groups	A2 機能グループ別のエクスポージャーの可能性
A3  Methodology	A3 方法論
Contributors	貢献者
Endnotes	巻末資料

エグゼクティブサマリー...

Executive summary	要旨
As advances in generative artificial intelligence (AI)continue at an unprecedented pace, large language models (LLMs) are emerging as transformative tools with the potential to redefine the job landscape. The recent advancements in these tools, like GitHub’s Copilot, Midjourney and ChatGPT, are expected to cause significant shifts in global economies and labour markets. These particular technological advancements coincide with a period of considerable labour market upheaval from economic, geopolitical, green transition and technological forces. The World Economic Forum’s Future of Jobs Report 2023 predicts that 23% of global jobs will change in the next five years due to industry transformation, including through artificial intelligence and other text, image and voice processing technologies.	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。
This white paper provides a structured analysis of the potential direct, near-term impacts of LLMs on jobs. With 62% of total work time involving languagebased tasks,1 the widespread adoption of LLMs, such as ChatGPT, could significantly impact a broad spectrum of job roles.	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。
To assess the impact of LLMs on jobs, this paper provides an analysis of over 19,000 individual tasks across 867 occupations, assessing the potential exposure of each task to LLM adoption, classifying them as tasks that have high potential for automation, high potential for augmentation, low potential for either or are unaffected (non-language tasks). The paper also provides an overview of new roles that are emerging due to the adoption of LLMs.	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。
The longer-term impacts of these technologies in reshaping industries and business models are beyond the scope of this paper, but the structured approach proposed here can be applied to other areas of technological change and their impact on tasks and jobs.	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。
The analysis reveals that tasks with the highest potential for automation by LLMs tend to be routine and repetitive, while those with the highest potential for augmentation require abstract reasoning and problem-solving skills. Tasks with lower potential for exposure require a high degree of personal interaction and collaboration.	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。
– The jobs ranking highest for potential automation are Credit Authorizers, Checkers and Clerks (81% of work time could be automated), Management Analysts (70%), Telemarketers (68%), Statistical Assistants (61%), and Tellers (60%).	・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。
– Jobs with the highest potential for task augmentation emphasize mathematical and scientific analysis, such as Insurance Underwriters (100% of work time potentially augmented), Bioengineers and Biomedical Engineers (84%), Mathematicians (80%), and Editors (72%).	・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。
– Jobs with lower potential for automation or augmentation are jobs that are expected to remain largely unchanged, such as Educational, Guidance, and Career Counsellors and Advisers (84% of time spent on low exposure tasks), Clergy (84%), Paralegals and Legal Assistants (83%), and Home Health Aides (75%).	・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。
– In addition to reshaping existing jobs, the adoption of LLMs is likely to create new roles within the categories of AI Developers, Interface and Interaction Designers, AI Content Creators, Data Curators, and AI Ethics and Governance Specialists.	・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。
– An industry analysis is done by aggregating potential exposure levels of jobs to the industry level, noting that jobs may exist in more than one industry. Results reveal that the industries with the highest estimates of total potential exposure (automation plus augmentation measures) are both segments of financial services: financial services and capital markets and insurance and pension management. This is followed by information technology and digital communications, and then media, entertainment and sports. Additional lists of jobs ranked by highest exposure potential for each major industry category are compiled in the appendix.	・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。
– Similarly, a function group analysis reveals that the two thematic areas with the greatest total potential exposure to LLMs are information technology, with 73% of working hours exposed, and finance, with 70% of working hours exposed. As with the industry groups, additional lists of jobs ranked by highest exposure potential for each function group are compiled in the Appendices.	・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。
– These new findings connect directly to earlier work done by the Centre for the New Economy and Society in the Future of Jobs Report 2023. Many of the jobs found to have high potential for automation by LLMs were also expected by business leaders to undergo employment decline within the next five years, such as bank tellers and related clerks, data entry clerks, and administrative and executive secretaries. Meanwhile, jobs with high potential for augmentation are expected to grow, such as AI and Machine Learning Specialists, Data	・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。
Analysts and Scientists, and Database and Network Professionals. Together, these two publications identify and reaffirm salient themes in the connection between technological change and labour market transformation.	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。
The findings of this report shed light on how implementing LLMs could alter the landscape of jobs, providing valuable insights for policy-makers, educators and business leaders. Rather than leading to job displacement, LLMs may usher in a period of task-based transformation of occupations, requiring proactive strategies to prepare the workforce for these jobs of tomorrow.	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。