Generative AI and the Future of Work

A Reappraisal

Publikationsdatum: 2024

Zusammenfassungen

We provide a reassessment of the division of labor between humans and computers in the age of AI. In doing so, we explore whether generative AI has changed the rules of the game, threatening to upend the special status of humans in 1) creative, 2) inherently social, and 3) unstructured work. We conclude by discussing the labor market implications of recent trends in technology.

Von Carl Benedikt Frey, Michael A. Osborne im Text Generative AI and the Future of Work (2024)

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Personen
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Ross Anderson , Erik Brynjolfsson , Carl Benedikt Frey , Yarin Gal , Danielle Li , Hans Moravec , Shakked Noy , OpenAI , Michael A. Osborne , Nicolas Papernot , Lindsey R. Raymond , Kevin Roose , Ilia Shumailov , Zakhar Shumaylov , Joseph Weizenbaum , Whitney Zhang , Yiren Zhao

Aussagen
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Automatisierung fördert Arbeitslosigkeit
Die Automatisierung des Automatisierbaren erfordert eine Konzentration auf das Nichtautomatisierbare
Generative Machine-Learning-Systeme bestehen immer mehr Abschlussprüfungen
Generative Machine-Learning-Systeme haben bereits den grössten Teil der weltweit verfügbaren Daten verarbeitet
Generative Machine-Learning-Systeme können die Reputation der Betreiber gefährden
Machine Learning senkt den Wert von Erfahrungswissen

Begriffe
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Algorithmus

algorithm , AlphaFold ,

AlphaGo ,

Aufmerksamkeit / Fokus

attention ,

Chat-GPT ,

deep learning ,

deepfake ,

Eliza

Eliza ,

Fehler

error ,

Generative Machine-Learning-Systeme (GMLS)

computer-generated text ,

Generative Pretrained Transformer 3 (GPT-3) ,

Generative Pretrained Transformer 4 (GPT-4) ,

Geschäftsmodell

business model ,

iPhone ,

Kreativität

creativity ,

Künstliche Intelligenz (KI / AI)

artificial intelligence ,

machine learning , Metaverse Metaverse ,

Moore's law

Moore's law , Nudging , Optimierung ,

Produktivität

productivity , Prognose , prompt engineering , reinforcement learning ,

Reputation

reputation , RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) ,

Selbstfahrende Autos

autonomous car , Turing-Test turing test ,

Vertrauen

trust , Watson ,

YouTube ,

Zukunft

future

Bücher

Jahr	Titel	Abrufe	IB	OB	KB	LB
	Mind Children (Hans Moravec)		28	0	0	0
2019	The Technology Trap (Carl Benedikt Frey)	4, 8, 7, 4, 1, 1, 6, 1, 3, 4, 2, 2	2	35	2	170
2021	Ideas That Created the Future (Harry Lewis)	32, 7, 16, 4, 5, 3, 16, 2, 14, 11, 9, 6	318	77	6	342

Texte

Jahr	Titel	Abrufe	IB	OB	KB	LB
1966	ELIZA (Joseph Weizenbaum)	3, 2, 7, 3, 2, 2, 7, 2, 3, 6, 5, 2	29	3	2	1595
2013	The Future of Employment (Carl Benedikt Frey, Michael A. Osborne)	8, 14, 2, 1, 5, 3, 10, 3, 5, 5, 6, 4	76	15	4	809
2023	A Conversation With Bing’s Chatbot Left Me Deeply Unsettled (Kevin Roose)	5, 8, 7, 4, 1, 1, 4, 6, 3, 4, 7, 3	8	12	3	101
2023	Experimental Evidence on the Productivity Effects of Generative Artificial Intelligence (Shakked Noy, Whitney Zhang)		10	12	0	0
2023	GPT-4 Technical Report (OpenAI)		25	17	0	0
2023	Generative AI at Work (Erik Brynjolfsson, Danielle Li, Lindsey R. Raymond)		7	13	0	0
2023	The Curse of Recursion (Ilia Shumailov, Zakhar Shumaylov, Yiren Zhao, Yarin Gal, Nicolas Papernot, Ross Anderson)		6	11	0	0

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Nicht erwähnte Begriffe

Chatbot, GMLS & Bildung, GMLS & Schule, supervised learning

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Beat und dieser wissenschaftliche Zeitschriftenartikel

Beat hat Dieser wissenschaftliche Zeitschriftenartikel während seiner Zeit am Institut für Medien und Schule (IMS) ins Biblionetz aufgenommen. Beat besitzt kein physisches, aber ein digitales Exemplar. Eine digitale Version ist auf dem Internet verfügbar (s.o.). Aufgrund der vielen Verknüpfungen im Biblionetz scheint er sich intensiver damit befasst zu haben. Es gibt bisher nur wenige Objekte im Biblionetz, die dieses Werk zitieren.

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