工作：人类和AI协作效率探讨
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工作：人类和AI协作效率探讨
工作：人类和AI协作效率探讨
用户8537用户85372023年10月16日修改
今天哈佛商学院的一篇论文给出了一些参考，他们研究发现：
在工作中使用AI可以带来工作效率的显着的改善。使用AI的被测试者比没有使用AI的被测试者平均多完成了 12.2% 的任务，完成任务的速度提高了 25.1% ，并且产生的结果质量提高了 40%。
同时他们还发现了一些其他的有趣结论：
类似GPT-4这样的模型是有一个能力的边界的，在边界内的任务他们可以处理的很好，边界外的任务则会搞得一塌糊涂但是没有人知道这类AI具体的能力边界。
他们分了三组一组不使用AI另一组使用AI，第三组使用AI的同时给与一定的培训，使用AI的两组任务完成效率和质量都远高于没有使用AI的组。
AI对工作能力越差的被测试者的提升越大，能力越强提高越小。所以高级人才和低级人才的差距会被快速拉平。
过于依赖AI可能会适得其反，反倒降低工作效率和质量，因为这些人无法区分AI的能力边界。
他们还为人类和AI协作的两种方式起了名字：
半人马：强调人与AI紧密结合,但是各司其职,人类主导整个流程,根据任务的性质合理调配人类和AI资源。。这种模式充分利用了人类的智慧与判断力以及AI的计算与生成能力。
机械人：人与AI的高度融合,在细节上形成循环迭代的优化过程,最终实现人机一体化。这种模式充分发挥了人类的灵活性和AI的生成能力。
我感觉这两种方式更像是现在人类跟AI合作的两个阶段：第一种大概知道AI的能力边界，可以简单的使用和复用AI输出的结果提升自己的工作能力。第二种机械人可以熟练的使用AI深入探索AI能力更加精细化的更AI协作和AI一起创作内容。