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提高生产率
麻省理工学院研究揭示：生成式AI对员工工作效率的影响
麻省理工学院研究人员的一项新研究揭示生成式人工智能技术对工作的影响，发现它提高了被分配任务（如撰写求职信、细致的电子邮件和成本效益分析）的工人的工作效率。
研究中的任务并不完全是真实工作的翻版： 它们不需要精确的事实准确性，也不需要公司目标或客户偏好等背景信息。尽管如此，这项研究的许多参与者表示，这些任务与他们在实际工作中写过的东西很相似--而且受益匪浅。使用辅助聊天机器人ChatGPT后，工人完成任务的时间减少了40%，由独立评估人员衡量的产出质量提高了18%。
麻省理工学院经济系博士生Shakked Noy说："我们可以肯定的是，生成式人工智能将对白领工作产生巨大影响，"他与21岁的博士生Whitney Zhang共同撰写了这篇论文。"我认为我们的研究表明，这种技术在白领工作中有着重要的应用。这是一项有用的技术。但要判断它是好是坏，或者它究竟会如何引起社会调整，还为时尚早。"
为聊天机器人模拟工作
几个世纪以来，人们一直担心新技术进步会导致大规模自动化和工作岗位流失。但是，新技术也会创造新的工作岗位，当新技术提高了工人的生产率时，就会对经济产生积极的影响。
"诺伊说："经济学家在考虑新技术发展时，首先考虑的是生产率。"经济学的经典观点是，技术进步最重要的作用是提高生产力，即让我们更有效地生产经济产出。"
为了研究生成式人工智能对工人生产率的影响，研究人员给453名受过大学教育的营销人员、赠款撰稿人、顾问、数据分析师、人力资源专业人士和经理布置了两项与其职业相关的写作任务。这些20至30分钟的任务包括撰写拨款申请的求职信、有关组织结构调整的电子邮件，以及帮助公司根据给定的客户数据决定向哪些客户发送推送通知的分析计划。与每位参与者从事相同职业的经验丰富的专业人士对每份提交的材料进行评估，就像他们在工作环境中遇到这些材料一样。评估者不知道哪些提交是在ChatGPT的帮助下创建的。
一半的参与者在第二次任务中使用了由OpenAI公司开发的聊天机器人ChatGPT-3.5。这些用户完成任务的速度比对照组快了11分钟，而他们的平均质量评价提高了18%。
数据还显示，工人之间的绩效不平等有所减少，这意味着在第一项任务中得分较低的工人在第二项任务中使用ChatGPT后获益更多。
研究人员说，这些任务广泛代表了这些专业人员在实际工作中遇到的任务，但他们也指出了一些局限性。由于他们使用的是匿名参与者，研究人员无法要求他们了解特定公司或客户的背景知识。他们还必须对每项任务给出明确的指示，而现实世界中的任务可能更加开放。此外，研究人员认为聘请事实核查人员来评估结果的准确性并不可行。准确性是当今生成式人工智能技术面临的一个主要问题。
研究人员说，这些局限性可能会削弱ChatGPT在现实世界中提高生产力的潜力。尽管如此，他们认为这些结果显示了这项技术的前景--研究的另一项发现也支持了这一观点： 在实验过程中接触到ChatGPT的工人在实验两周后表示在实际工作中使用该技术的可能性增加了一倍。
"Noy说："这项实验证明，它确实带来了显著的速度优势，即使在现实世界中这些速度优势较小，因为你需要花时间检查事实和编写提示。
宏观视角
这项研究提供了一个近距离观察ChatGPT等工具对某些写作任务的影响的机会。但是，将这种影响推而广之以了解生成式人工智能对经济的影响则更为困难。这正是研究人员希望下一步开展的工作。
"张说："还有很多其他因素会影响工资、就业和各行业的变化，这些都需要我们论文中没有的证据。"但在我们的论文中，节省的时间和质量提高的幅度都非常大，因此至少对某些类型的工作而言，这似乎是相当具有革命性的。
两位研究人员都认为，即使人们承认ChatGPT将提高许多工人的工作效率，但要弄清楚社会应该如何应对生成式人工智能的普及，仍有许多工作要做。
"张说："适应这些技术所需的政策可能会非常不同，这取决于未来的研究发现。"如果我们认为这将提高低薪工人的工资，那么这与通过提高高收入者的工资来增加工资不平等的意义是完全不同的。我认为有很多下游的经济和政治影响需要加以确定。
这项研究得到了Emergent Ventures基金、乔治梅森大学、Mercatus中心、George and Obie Shultz基金、麻省理工学院经济系以及美国国家科学基金会研究生研究奖学金的支持。
文章来源：mit
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