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与普遍看法相反,人工智能不会让你失业

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新研究揭示了人类与人工智能交互的复杂本质:人工智能有利于初级员工,但原因并非你所期望的
INFORMS 期刊管理科学新研究要点:

虽然人工智能有利于具有更多基于任务的经验的员工,但由于对人工智能的信任度较低,高级员工从人工智能中获得的收益较少。
较低的信任度可能是由高级员工更广泛的工作职责引发的。
雇主在评估需要与人工智能合作的职位的工作绩效时,应考虑不同的员工经验水平和经验类型。

马里兰州巴尔的摩,2023 年 11 月 2 日——《INFORMS》杂志《管理科学》上的新研究为企业者提供了关于工作体验如何影响员工与人工智能互动的见解。

该研究“朋友还是敌人?人工智能和经验不同的工人之间的团队合作”着眼于两种主要类型的人类工作经验(基于特定任务量的狭义经验和基于资历的广泛经验)对人类-人工智能团队动态的影响。

该研究的主要作者、罗彻斯特大学的 Weiguang Wang 表示:“我们为一家上市公司的医疗图表编码开发了一种人工智能解决方案,并对知识工作者进行了实地研究。” “我们对研究中的发现感到惊讶。工作经验的不同维度与人工智能有着不同的相互作用,并在人类与人工智能的合作中发挥着独特的作用。”

“虽然人们可能认为经验不足的员工应该从人工智能的帮助中受益更多,但我们发现事实恰恰相反——人工智能有利于具有更多基于任务的经验的员工。与此同时,高级员工尽管经验丰富,但从人工智能中获得的收益却比初级同事少。”约翰霍普金斯大学凯里商学院的高国栋(Gordon)高说道,他也是该研究的合著者。

进一步的调查显示,人工智能带来的生产力提升相对较低并不是资历本身的结果,而是他们对人工智能不完美的敏感度更高,这降低了他们对人工智能的信任。

“这一发现提出了一个两难境地:经验丰富的员工能够更好地利用人工智能来提高生产力,但承担更大责任并关心组织的高级员工往往会回避人工智能,因为他们看到依赖人工智能的风险协助。因此,他们没有有效地利用人工智能,”该研究的合著者、约翰·霍普金斯大学凯里商学院的 Ritu Agarwal 说道。

研究人员敦促雇主在将人工智能引入工作时仔细考虑不同员工的经验类型和水平。任务经验较少的新员工在利用人工智能方面处于不利地位。与此同时,拥有更多组织经验的资深员工可能会担心人工智能带来的潜在风险。解决这些独特的挑战是的人类与人工智能团队的关键。

更新日期:2024/10/25 16:02
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