通道感知的职业暴露评估方法、存储介质及电子设备与流程

本公开涉及人工智能，具体涉及一种通道感知的职业暴露评估方法、存储介质及电子设备。

背景技术：

1、随着人工智能与机器人技术的快速发展，评估各职业被自动化替代的风险程度对于劳动力规划、教育投资决策以及个人职业发展具有重要意义。现有技术主要包括三类方案：第一类方案基于专家对职业任务「可计算机化」程度的判断，结合机器学习分类器，对每一职业输出单一合成暴露评分，该类指数自2017年起被广泛采用，成为自动化暴露研究的奠基性参考。第二类方案将人工智能能力基准的进展映射到职业技能清单（如esco体系），对每一职业输出单一ai暴露评分，2021年起成为ai暴露研究的主流参考。第三类方案为基于大语言模型对职业任务逐条评分再加总的评估方法，以大语言模型为评分器，从职业文本描述生成多维能力评分。上述三类方法的共同假设是：职业所需能力可分解为相互独立的能力维度，各维度分别与对应技术前沿水平比对，再线性加总得到职业总暴露分，为了方便描述，此处称之为「加法可分离假设」。

技术实现思路

1、有鉴于此，本公开实施例提供一种通道感知的职业暴露评估方法、存储介质及电子设备。

2、第一方面，本公开实施例中提供了一种通道感知的职业暴露评估方法，所述方法包括以下步骤：

3、获取目标职业的多条任务级自然语言描述文本；

4、针对每条任务级自然语言描述文本，利用多个大语言模型集成获得模型输出结果，所述模型输出结果包括：耦合强度、通道权重分布以及一对被绑定的主导认知维度与主导感觉运动维度；其中，所述耦合强度用于表征对应任务的认知判断通过实时感觉运动反馈即时构成的程度，所述通道权重分布包括对应任务在预定义的多个知觉-动作通道上对应的通道权重；被绑定的主导认知维度与主导感觉运动维度分别为对应任务的认知判断能够通过实时感觉运动反馈即时构成时，对应的预定认知维度和预定感觉运动维度；

5、构造两个相互独立的能力前沿向量，分别表征软件人工智能与具身机器人当前在不同认知维度和感觉运动维度上达到的能力水平；

6、基于目标职业的能力需求向量与所述两个能力前沿向量计算所述目标职业的基础暴露分；所述能力需求向量用于表征所述目标职业在不同预定认知维度和预定感觉运动维度上的需求水平；所述基础暴露分用于表征所述软件人工智能和所述具身机器人的能力水平能够满足所述目标职业的需求水平的覆盖度；

7、基于所述通道权重分布和所述耦合强度对所述基础暴露分进行逐通道折扣调整，得到调整后暴露分。

8、进一步地，所述方法还包括：

9、基于任务对应的所述耦合强度与所述通道权重分布获得所述目标职业的耦合结构，所述耦合结构包括多个任务的所述耦合强度加权得到的总耦合强度、多个任务的各通道权重分布分别加权得到的通道谱以及解耦余量；所述解耦余量表示对于所述目标职业而言耦合强度为0的任务所占比重。

10、进一步地，所述方法还包括：

11、将所述通道权重分布作为样本，对所述预定义的多个知觉-动作通道进行聚类，根据聚类结果从所述通道权重分布中剔除设定数量个聚类数量最少的知觉-动作通道及对应的通道权重。

12、进一步地，所述方法还包括：

13、构造软件人工智能与具身机器人在未来多个时间点分别对应的未来能力前沿向量；

14、基于所述未来能力前沿向量，获得未来多个时间点对应的所述目标职业的调整后暴露分。

15、进一步地，所述方法还包括：

16、获取设定数据库针对所述目标职业的多维能力评估信息；

17、利用预定映射矩阵将所述多维能力评估信息分别投影至多个预定认知维度和多个预定感觉运动维度，得到所述目标职业的能力需求向量。

18、进一步地，所述预定映射矩阵包括认知能力映射子矩阵和感觉运动能力映射子矩阵；利用预定映射矩阵将所述多维能力评估信息分别投影至多个预定认知维度和多个预定感觉运动维度，得到所述目标职业的能力需求向量，包括：

19、利用所述认知能力映射子矩阵将所述多维能力评估信息中的认知能力评估信息投影至多个预定认知维度，得到认知子分量；

20、将所述认知子分量与模型输出子分量加权融合，得到认知需求分量；所述模型输出子分量是通过多个大语言模型，对所述目标职业的任务级自然语言描述文本在所述预定认知维度上评估得到；

21、利用所述感觉运动能力映射子矩阵将所述多维能力评估信息中的感觉运动能力评估信息投影至所述预定感觉运动维度，得到感觉运动需求分量；

22、将所述认知需求分量和所述感觉运动需求分量拼接得到所述能力需求向量。

23、进一步地，所述方法还包括：

24、计算所述多个大语言模型的输出结果之间的一致性；所述一致性包括通道权重分布的一致性、耦合强度的一致性、和/或被绑定的主导认知维度与主导感觉运动维度的一致性。

25、进一步地，所述方法还包括：

26、针对每条任务级自然语言描述文本，利用所述多个大语言模型进一步获取所述目标职业在预定义的多个利害维度上的利害含量评估信息；

27、利用所述利害含量评估信息对所述调整后暴露分进行调整，得到经利害修正的利害修正暴露分。

28、进一步地，利用所述利害含量评估信息对所述调整后暴露分进行调整，得到经利害修正的利害修正暴露分，包括：

29、获取预设的利害折扣系数；

30、利用所述利害折扣系数对所述调整后暴露分进行修正，得到所述利害修正暴露分。

31、进一步地，所述主导认知维度包括以下至少一项：言语、流体推理、数量、空间、工作记忆、速度注意、创造；所述主导感觉运动维度包括以下至少一项：精细操控、控制协调、反应速度、近视力、远视力、色觉、听觉、力量、耐力、柔韧、粗大协调。

32、第二方面，本公开实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一方面所述的方法。

33、第三方面，本公开实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上的计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序以实现上述任一方面所述的方法。

34、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

1.一种通道感知的职业暴露评估方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述预定映射矩阵包括认知能力映射子矩阵和感觉运动能力映射子矩阵；利用预定映射矩阵将所述多维能力评估信息分别投影至多个预定认知维度和多个预定感觉运动维度，得到所述目标职业的能力需求向量，包括：

7.根据权利要求1、2、6中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

8.根据权利要求1、2、6中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，利用所述利害含量评估信息对所述调整后暴露分进行调整，得到经利害修正的利害修正暴露分，包括：

10.根据权利要求1、2、6、8中任一项所述的方法，其特征在于，所述主导认知维度包括以下至少一项：言语、流体推理、数量、空间、工作记忆、速度注意、创造；所述主导感觉运动维度包括以下至少一项：精细操控、控制协调、反应速度、近视力、远视力、色觉、听觉、力量、耐力、柔韧、粗大协调。

11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-10中任一项所述的方法。

12.一种电子设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述处理器执行所述存储器中的计算机程序时实现权利要求1-10中任一项所述方法的步骤。