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雷达卡
作者通过Ideogram绘制的插图
如果你聆听顶尖AI公司的首席执行官们的意见，或者哪怕只是简单浏览一下美国经济状况，就会发现AI热潮无处不在，这一点显而易见。
美国最大的科技公司今年到目前为止已经在
AI上投入了超过1000亿美元
，德意志银行报告称，
AI支出是使美国避免陷入衰退的唯一因素。
但是，如果你观察普通的非科技企业，AI的应用几乎不见踪影。高盛报告显示，
只有14%的大公司
以有意义的方式部署了AI。
这是怎么回事？如果AI真的如此重要，为何人们对AI的热情与这项技术在实际应用中的影响之间存在数十亿美元的差距？
斯坦福大学的一项新研究
给出了明确的答案。该研究表明，在工作中使用AI有正确和错误的方法。令人担忧的是，相当多的公司完全用错了方法。
AI
能为你做什么？
这项研究由斯坦福大学以人为本的AI与数字经济实验室开展，
目前以预印本形式发布，
研究了104种不同职业的1500名美国工人的日常习惯。
具体来说，它分析了员工实际花费时间进行的各项事务。这项研究出人意料地全面，涵盖了从计算机工程师到食堂厨师等各类工作。
研究人员实际上是询问员工希望AI接手哪些任务，以及他们更愿意自己完成哪些任务。同时，研究人员分析了AI实际上能够完成哪些任务，以及哪些任务仍然超出该技术的能力范围。
拥有了这两个数据集后，研究人员随后创建了一个排名系统。他们将任务标记为“绿灯区”（如果员工希望将其自动化且AI能够胜任）、“红灯区”（如果AI可以完成这项工作，但人们更愿意自己做），以及“黄灯区”（技术上称为“研发机会区”，但我称其为“黄灯区”，因为这个比喻值得扩展）（如果人们希望将任务自动化，但AI尚未达到相应水平）。
他们还创建了一个本质上的“无AI区”，用于处理AI不擅长且人们无论如何都不想让它做的任务。
枯燥的部分
结果令人震惊。绝大多数员工希望AI能将工作中乏味的部分自动化。
斯坦福大学的研究发现，69.4%的员工希望AI“腾出时间做更有价值的工作”，46.6%的员工希望AI接管重复性任务。
检查记录中的错误、与客户预约以及进行数据录入，是员工认为最适合借助AI协助的部分任务。
重要的是，大多数员工表示他们希望与AI协作，而不是让AI完全自动化他们的工作。45.2%的人希望“员工与AI平等合作”，另有35.6%的人希望AI主要独立工作，但仍寻求“在关键节点上的人工监督”。
基本上，员工希望AI承担工作中枯燥的部分，而将有趣或有吸引力的任务留给他们。
例如，厨师可能希望AI帮助协调供应商的配送，或向食客发送消息提醒他们即将到来的预订。
然而，说到实际烹饪食物时，他们希望自己是那个捶打比目鱼或挤裱奶油馅的人。
错误的方式
到目前为止，这项研究的结论并没有什么特别令人惊讶的地方。当然，工人们都希望电脑能帮他们完成繁重的工作！
但是，这项研究最有趣的结论并非关于员工的偏好，而是关于如今公司实际上是如何满足（或者更准确地说，未能满足）这些偏好的。
研究人员掌握了这些领域以及员工希望如何使用AI的信息后，便着手分析新兴公司如今推向市场的AI驱动工具，他们使用的是来自著名的硅谷科技加速器Y Combinator的数据集。
本质上，他们发现AI公司完全用错了AI。
研究人员发现，高达41%的AI工具专注于红灯区或无灯区任务——即那些员工自己想做，或者一开始就不太在意的任务。
更多的工具试图解决黄灯区的问题，比如准备部门预算或对新产品设计进行原型制作，这些工作员工希望交给AI来做，但AI仍然不擅长处理。
在当今的AI产品中，只有极少数能落入令人向往的“绿灯”区域——即AI擅长执行且员工实际上希望完成的任务。尽管当今许多领先的AI公司都专注于将人类从工作流程中移除，但大多数人还是更愿意至少在一定程度上参与日常工作。
换句话说，AI公司关注的方向错了。它们要么在解决没人想解决的问题，要么在使用AI执行它目前还无法完成的任务。
因此，大公司对AI的采用率如此之低也就不足为奇了。它们可用的工具既炫酷又精巧，但却无法解决员工面临的实际问题。
如何善用
AI
对于员工和企业领导者来说，斯坦福大学的研究为如何在工作中正确使用AI提供了几个重要的启示。
首先，当你使用AI来自动化工作中枯燥、重复、令人麻木的部分时，它的效果最佳。
有时，这样做需要全新的工具。但在很多情况下，仅仅需要转变态度。
美国国家公共广播电台
最近一期的《金钱星球》播客
提到了一项研究，在这项研究中，两组律师助理被允许使用同样的AI工具。第一组被要求使用该工具“提高
生产力
”，而第二组被要求使用该工具“做你讨厌的工作部分”。
第一组几乎完全没有采用AI工具。然而，第二组律师助理却“蓬勃发展”。他们的工作效率大幅提高，甚至承担起了以前需要法学学位才能胜任的工作。
换句话说，在采用AI时，指令和意图很重要。如果你尝试用AI完全替代你的工作，可能会以失败告终。但若你将重点放在使用AI自动处理那些“令人厌烦的工作部分”（即斯坦福大学研究者归类的绿灯任务），你将会取得显著进展，并发现自己在更多场合中利用AI。
同样地，根据斯坦福大学的研究显示，多数员工更倾向于与AI合作，而不是彻底将工作交给AI处理。
这具有重要的意义。当前许多AI初创企业都专注于开发能够自主完成任务的“智能体”。然而，斯坦福大学的研究指出，这种做法可能是不正确的。
研究者建议，我们应该注重与AI的合作，并利用它来增强我们的工作效率，可能需要接受人类始终需要参与这一事实。
从多个角度来看，这反而是一种解脱。AI已经足够先进，能够在有人类监督的情况下执行许多复杂的任务。如果我们承认人类的持续参与是必要的，那么我们可以立即开始将AI应用于复杂事务，而无需等待通用人工智能（AGI）或某种理想的未来技术的到来。
最终，该研究揭示了AI公司有巨大的潜力解决实际问题，并通过这种方式获得巨大利润，前提是它们专注于正确的问题。
例如，利用AI进行医疗诊断确实很吸引人。开发这样的工具可能会带来大量的风险投资资金。
但医生可能不希望——更确切地说，他们可能永远不会使用——负责诊断工作的AI。
相反，斯坦福大学的研究表明，他们更倾向于使用能够处理日常事务的AI，比如转录患者的病历、总结医疗记录、检查处方中的药物相互作用、安排复诊等。
“自动化乏味的工作”对于当今顶尖的AI初创企业来说，并不是一个特别吸引人的口号。但从长远来看，这可能是最有可能让它们大赚特赚的方法。
总体而言，斯坦福大学的研究非常鼓舞人心。一方面，AI投资与实际应用之间的不匹配令人失望。这一切只是炒作吗？我们是否正处于一个巨大的泡沫之中？
但根据斯坦福大学的研究，答案是否定的。缺乏AI应用是一个机会，而非技术本身的结构性缺陷。
确实，AI具有巨大的潜力，能够真正提升工作质量、提高生产力，并让员工更加满意。这并不是说这项技术被过度炒作——只是我们使用的方式需要改进。
京公网安备 11010802022788号
