Оценка влияния моделирования большого языка (LLM) на работников сферы знаний

原文：https://www.hbs.edu/ris/Publication%20Files/24-013_d9b45b68-9e74-42d6-a1c6-c72fb70c7282.pdf

Цель данной работы - изучить влияние искусственного интеллекта на производительность и качество труда работников сферы знаний, сделав выводы на основе полевых экспериментов. В состав исследовательской группы входят эксперты из Гарвардской школы бизнеса, Уортонской школы Пенсильванского университета, Слоуновской школы менеджмента Массачусетского технологического института и других институтов. Результаты исследования помогут понять, как применять ИИ в рабочих сценариях.

Выпуск Большой языковой модели (LLM) привлек внимание к влиянию искусственного интеллекта на производительность и качество труда работников сферы знаний.LLM оказывает значительное влияние на производительность труда работников сферы знаний, особенно в задачах, связанных с инновациями, анализом и написанием текстов. Предварительно зарегистрированные рандомизированные контролируемые эксперименты позволяют оценить влияние LLM на профессионалов с высоким человеческим капиталом.LLM значительно повышает производительность и качество по целому ряду компетенций.

LLM снижает уровень корректности за пределами возможностей LLM. Пользователи приняли два разных режима использования LLM, "Кентавр" и "Киборг", и LLM создал "неровную техническую границу" с различным влиянием на работу в зависимости от задачи. LLM создает "неровную техническую границу", оказывающую различное влияние на работу в зависимости от задачи.

Пользователям придется определять, насколько задачи соответствуют возможностям LLM, и как эффективно сотрудничать с LLM. Организациям необходимо переосмыслить взаимодействие человека и компьютера, новые роли, заинтересованные стороны и т. д., чтобы полностью реализовать потенциал LLM, которые окажут глубокое влияние на работу со знаниями, а пользователи и организации должны будут адаптироваться к этому влиянию. Принятие модели "кентавра", т.е. разделение труда между LLM и людьми на основе их соответствующих сильных сторон, является наиболее эффективным использованием ИИ, которое было продемонстрировано в текущих экспериментах в рамках и за пределами возможностей LLM.

Влияние ИИ на производительность в реалистичных, сложных и наукоемких задачах

Возможности искусственного интеллекта (ИИ) создали "границу прочных технологий", где некоторые задачи могут быть легко выполнены ИИ, а другие находятся за пределами возможностей современного ИИ. В задачах, находящихся на границе возможностей ИИ, советники, использующие ИИ, работают значительно продуктивнее, в то время как в задачах за пределами этой границы результаты ИИ неточны, менее полезны и снижают эффективность работы человека. Профессионалам сложно точно определить, каковы границы этого рубежа в конкретный момент. Профессионалы, умеющие ориентироваться на этой границе, получают значительные преимущества в производительности при работе с ИИ. Полезность ИИ может колебаться в зависимости от рабочего процесса специалиста: некоторые задачи находятся в пределах этой границы, а другие - за ее пределами. Для задач, находящихся в пределах границы, ИИ значительно повышает производительность и качество каждой спецификации модели. Оказалось, что ИИ позволяет сбалансировать различия в производительности между уровнями способностей и повысить качество задач, находящихся на границе. Проблема, связанная с тем, что использование ИИ может привести к сокращению разнообразия идей, может стать проблемой для организаций. ИИ, похоже, обещает существенно повлиять на когнитивные способности человека и его способность решать проблемы. Трансформационный потенциал ИИ и понимание того, как использовать его возможности для достижения оптимальных результатов. Оптимизм в отношении возможностей ИИ в таких высокотехнологичных задачах, как быстрое генерирование идей, написание текстов, убеждение, стратегический анализ и творческое обновление продуктов. Границы возможностей ИИ остаются сложными, и понимание этих границ нуждается в рекалибровке. ИИ может сыграть аналогичную роль в снижении затрат, связанных с человеческим мышлением и рассуждениями, что потенциально может иметь широкомасштабные и преобразующие последствия.

Влияние искусственного интеллекта на эффективность работы консультантов

AI оказал значительное влияние на эффективность работы консультантов. Лечение GPT+Overview имело более выраженный положительный эффект, чем только GPT. Обзор увеличил "удержание" и был связан с более высокими показателями работы. На результаты повлияли такие факторы, как пол, владение родным языком, стаж работы, местоположение и открытость к технологиям. Инструменты искусственного интеллекта значительно улучшили качество выполнения задач. Субъекты с более низким уровнем квалификации получают наибольшую выгоду от использования ИИ.GPT-4 помогает генерировать более качественный контент, но также может привести к более однородному результату.ИИ может обеспечить преимущества производительности в задачах, требующих интенсивного взаимодействия с человеком. Группа, получившая лечение ИИ, продемонстрировала значительное снижение производительности на заданиях, расположенных за границей. лечение ИИ оказало значительное негативное влияние на правильность выполнения экспериментальных заданий, расположенных за границей. лечение ИИ сократило время, необходимое испытуемым для выполнения заданий на экспериментальных заданиях, расположенных за границей. Испытуемые, использующие ИИ, дают более качественные советы в экспериментальных заданиях, расположенных за границей. В рабочем процессе высококвалифицированных специалистов ИИ может влиять на производительность различными способами. Для задач, расположенных в пределах границы, ИИ может улучшить работу человека. Использование ИИ может повысить скорость выполнения задач. Использование ИИ может привести к меньшему разнообразию в создании контента. Использование ИИ может привести к экономии времени, но также может повлиять на качество работы.

Влияние искусственного интеллекта на работников сферы знаний

Исследования показали, что ИИ оказывает как положительное, так и отрицательное влияние на работников сферы знаний.

Положительное воздействие включает в себя:

Повышение производительности: работники, использующие искусственный интеллект, быстрее выполняют задания, в среднем на 25,11 TP3T.

Повышение качества заданий: использование ИИ не только ускоряет работу, но и приводит к значительному повышению качества работы, при этом оценки повышаются в среднем более чем на 401 TP3T.

Особенно для менее способных к знаниям работников помощь искусственного интеллекта может значительно повысить их производительность, причем прирост производительности может достигать 43%.

Использование ИИ позволяет сократить количество повторяющихся и требующих больших вычислительных затрат задач в рабочем процессе, что дает работникам сферы знаний больше времени и сил, чтобы сосредоточиться на задачах, требующих от человека уникальных способностей.

Негативное воздействие включает в себя:

В некоторых задачах использование ИИ снижает производительность, например, на 19 процентных пунктов снизился показатель правильности ответов советников, использующих ИИ, на задачи, выходящие за рамки возможностей ИИ.

Чрезмерная зависимость от ИИ может привести к тому, что работники сферы знаний откажутся от собственных суждений, что особенно опасно в задачах, требующих уникального человеческого мышления и творческого подхода.

Использование ИИ может снизить творческое разнообразие, что является потенциальной проблемой для областей, требующих разнообразного творчества.

Злоупотребление ИИ может иметь этические и юридические последствия, которые требуют особого внимания со стороны организаций и сотрудников.

В целом влияние ИИ на работников сферы знаний двояко: его можно использовать как мощный инструмент для повышения производительности и качества выполнения задач, но в некоторых случаях он может привести и к снижению производительности. Поэтому организациям и сотрудникам необходимо научиться эффективно использовать ИИ, осознавая при этом его ограничения и избегая чрезмерной зависимости от него при выполнении задач, с которыми он не справляется.

Оценка влияния ИИ на производительность и качество труда работников сферы знаний

Влияние искусственного интеллекта на производительность и качество труда работников сферы знаний было оценено в ходе двух рандомизированных контролируемых экспериментов. В качестве испытуемых выступили 758 индивидуальных консультантов Бостонской консалтинговой группы (BCG). Консультанты были случайным образом распределены в контрольную или экспериментальную группу, и им было предложено выполнить 18 аутентичных консультационных задач в течение пяти часов. Задачи охватывали весь спектр возможностей ИИ и включали аналитические, творческие, повторяющиеся и требующие больших вычислений задания.

В ходе эксперимента консультантов из контрольной группы попросили использовать традиционные инструменты консультирования и поисковые системы для выполнения заданий, а консультантам из экспериментальной группы разрешили использовать GPT-4 для помощи в работе. Исследователи оценили влияние ИИ, сравнив выполнение заданий двумя группами. Они измеряли количество заданий, выполненных каждым участником, время выполнения заданий и их качество. Качество выполнения заданий оценивалось внешними экспертами, которые не знали, было ли каждое задание выполнено вручную или с помощью ИИ.

Результаты исследования показали, что работники, использующие ИИ, выполнили в среднем на 12,21 TP3T больше задач, чем контрольная группа, не использовавшая ИИ, а скорость выполнения задач увеличилась на 25,11 TP3T. Кроме того, консультанты, использовавшие ИИ, выполняли задачи, качество которых улучшилось в среднем более чем на 401 TP3T. В частности, для консультантов, которые были менее компетентны, производительность консультантов, использовавших ИИ, увеличилась на Эти результаты свидетельствуют о том, что ИИ может значительно повысить производительность и качество выполнения задач работниками, обладающими знаниями.

Однако исследование также показало, что консультанты, использующие ИИ, показали худшие результаты по сравнению с контрольной группой, которая не использовала ИИ при выполнении некоторых задач, выходящих за рамки возможностей ИИ. Это говорит о том, что влияние ИИ двояко: его можно использовать как мощный инструмент для повышения производительности и качества выполнения задач, но в некоторых случаях он может привести и к снижению производительности. Поэтому организациям и сотрудникам необходимо научиться эффективно использовать ИИ и при этом осознавать его ограничения.

Эффективная интеграция искусственного интеллекта и человеческого труда для повышения эффективности и качества работы

Стратегии эффективной интеграции ИИ и человеческой работы для повышения производительности и качества включают в себя:

Стратегия распределения задач: рационально распределять задачи в соответствии с областями компетенции ИИ и человека. Например, пусть ИИ решает задачи, требующие тщательной обработки и анализа данных, а человек сосредоточится на задачах, требующих творческого подхода, эмоционального интеллекта и сложного межличностного взаимодействия.

Кентавры: эта стратегия предполагает использование ИИ людьми в сочетании с задачами, которые в полной мере используют сильные стороны ИИ в таких областях, как обработка информации и создание языков, при сохранении доминирующей роли человека в принятии стратегических решений и инновационном мышлении. Человеческие работники должны уметь определять, когда и как лучше использовать ИИ.

Стратегия киборгов (Cyborg Strategy): эта стратегия подчеркивает тесную интеграцию людей и ИИ, при которой работники постоянно взаимодействуют с ИИ в процессе выполнения задач, оптимизируя результаты работы ИИ путем постоянных экспериментов и обратной связи, что повышает эффективность и качество.

Подготовка и обучение: чтобы эффективно интегрировать ИИ, как организации, так и сотрудники должны пройти соответствующую подготовку и обучение, чтобы лучше понимать возможности и ограничения ИИ и наиболее эффективное его использование.

Мониторинг и оценка: организации должны контролировать использование ИИ и регулярно оценивать его влияние на производительность и качество. Это поможет выявить потенциальные проблемы с ИИ и принять соответствующие меры.

Этические и юридические аспекты: при интеграции ИИ организациям необходимо учитывать этические и юридические аспекты, чтобы убедиться, что использование ИИ не нарушает неприкосновенность частной жизни клиентов, права интеллектуальной собственности или другие законы и правила.

Инновационные рабочие процессы: переработка рабочих процессов с учетом возможностей ИИ. Это может включать в себя перестройку существующих рабочих процессов для максимального использования потенциала ИИ.

Поддержание творческого разнообразия: несмотря на то, что ИИ отлично справляется с определенными задачами, людям необходимо поддерживать творческое разнообразие, чтобы чрезмерная зависимость от ИИ не привела к творческому истощению.

С помощью этих стратегий организации смогут лучше использовать преимущества ИИ, избегая его потенциальных негативных последствий, что приведет к повышению производительности и качества выполнения задач.

Важные моменты и выводы, сделанные в документе

Важные моменты и выводы, сделанные в документе, включают:

Влияние ИИ на работу со знаниями: ИИ может значительно повысить производительность труда работников сферы знаний и качество выполнения задач. Например, в ходе эксперимента консультанты, использующие ИИ, выполнили в среднем на 12,21 TP3T больше консультационных задач, чем контрольная группа без ИИ, а скорость выполнения задач увеличилась на 25,11 TP3T при значительно более высоких оценках качества.

Стратегии использования ИИ: в исследовании говорится о "кентаврах" (стратегии кентавра) и "киборгах" (стратегии киборга) как о двух разных стратегиях использования ИИ. К первым относятся консультанты, способные эффективно распределять задачи между ИИ и людьми, а ко вторым - консультанты, интегрирующие ИИ в свой рабочий процесс и часто взаимодействующие с ним.

ИИ в творческих задачах: ИИ особенно хорошо справляется с творческими задачами, что может повлиять на организацию инноваций в будущем. Однако в то же время ИИ может привести к сокращению творческого разнообразия, поэтому организациям следует быть осторожными в использовании ИИ и подумать о том, как сохранить творческое разнообразие.

Ограничения ИИ: исследование также показало, что консультанты, использовавшие ИИ, работали хуже, чем контрольная группа, не использовавшая ИИ, при выполнении определенных задач, которые выходили за рамки возможностей ИИ. Это свидетельствует об ограничениях ИИ и проблемах, которые могут возникнуть из-за чрезмерной зависимости от ИИ.

Влияние ИИ на маркетинг: ИИ может помочь в разработке маркетинговых стратегий, включая сегментацию рынка, выбор целевых рынков и разработку маркетинговых слоганов. Однако потенциальные недостатки ИИ с точки зрения творческого разнообразия также требуют внимания.

Роль ИИ в разработке продуктов:ИИ может помочь в разработке продукта, начиная с первоначальной идеи и заканчивая окончательным выводом на рынок. Например, ИИ может предложить идеи продукта, помочь выбрать лучший продукт, разработать прототипы продукта, провести сегментацию рынка и разработать маркетинговую стратегию.

Влияние ИИ на процесс принятия решений: использование ИИ может повлиять на процесс принятия решений работниками-людьми, включая увеличение зависимости от ИИ и возможность того, что ИИ может заставить лиц, принимающих решения, отказаться от собственных суждений в некоторых случаях.

Потенциальные конкурентные преимущества ИИ на рынке: ИИ может помочь компаниям предсказать тенденции рынка, оптимизировать дизайн продукции и повысить эффективность производства, тем самым получив преимущество в рыночной конкуренции.

Потенциальное влияние ИИ на рабочие процессы: хотя ИИ может изменить рабочие процессы и повысить эффективность, он также требует надлежащей подготовки и обучения сотрудников, чтобы они могли эффективно использовать ИИ.

Потенциал использования ИИ в промышленности: исследование подчеркивает возможность использования ИИ в различных отраслях, особенно в тех, где требуется обработка и анализ больших объемов данных.

Эти идеи и выводы основаны не только на анализе исследователя, но и подкреплены конкретными экспериментальными данными и примерами из практики. Например, упомянутые в исследовании рандомизированные контролируемые эксперименты, анализ работы консультантов из Boston Consulting Group, а также конкретные описания роли ИИ в разработке продуктов и маркетинге обеспечивают эмпирическую поддержку этих идей.

Ограничения искусственного интеллекта

Ограничения ИИ включают:

Склонность ИИ к ошибкам: модели ИИ склонны выдавать ошибочные результаты, включая галлюцинации или конфабуляции, а также проблемы с математикой и предоставлением цитат. К ним относятся "галлюцинации" или "конфабуляции", а также проблемы с математикой и цитированием. Например, в ходе эксперимента советники, использовавшие искусственный интеллект, реже оказывались правы в некоторых заданиях, чем контрольная группа, не использовавшая искусственный интеллект, - снижение на 19 процентных пунктов.

Диапазон возможностей ИИ: возможности ИИ распределены неравномерно; у него "неровная технологическая граница". Это означает, что ИИ очень хорошо справляется с одними задачами, но плохо - с другими, казалось бы, аналогичными. Это может затруднить поиск областей, где ИИ работает значительно хуже, чем человек, при разработке задач.

Влияние ИИ на человеческие суждения: исследование показало, что при использовании ИИ работники могут слишком сильно полагаться на результаты работы ИИ и даже отказываться от собственных суждений. Например, в ходе эксперимента работники оценивали неправильные ответы, сгенерированные ИИ, выше, что говорит о том, что результаты работы ИИ могут влиять на суждения работников.

Потенциальные недостатки ИИ в плане творческого разнообразия: хотя ИИ отлично справляется с творческими задачами, он может привести к сокращению творческого разнообразия. Это потенциальная проблема для областей, требующих разнообразного творчества.

Важность высококачественных советов

Идея о том, что "высокий уровень запоминания может быть достигнут благодаря использованию высококачественных подсказок", предполагает, что работники сферы знаний, использующие ИИ-помощников, таких как ChatGPT, могут повысить производительность и качество выполнения задач, предоставляя высококачественные подсказки, чтобы направить ИИ на создание более полезного контента. Такое поведение с высококачественными подсказками может включать в себя помощь ИИ в итеративном улучшении его ответов, пока он не достигнет состояния совершенства, прежде чем включить большую часть его контента в свои собственные ответы.

В представленной документации исследователи экспериментально заметили, что некоторые участники были склонны в значительной степени полагаться на результаты работы ИИ, то есть "удерживать" большие объемы генерируемого ИИ контента. Возможно, эти участники направляли ИИ на создание высококачественного контента с помощью хорошо продуманных подсказок, основанных на понимании возможностей и ограничений ИИ. Такое поведение с подсказками может быть важным фактором, приводящим к высокому уровню удержания, поскольку оно позволяет эффективно использовать возможности ИИ, обеспечивая точность и полезность конечного результата.

Например, в документе упоминается, что в эксперименте по решению творческих задач участникам предлагалось концептуализировать новые идеи продуктов с помощью серии вопросов. Исследователи обнаружили, что те участники, которые смогли эффективно использовать ИИ, не только включили в свои ответы больше сгенерированного ИИ контента, но и высоко оценили качество этого контента внешними экспертами. Это говорит о том, что управление ИИ с помощью качественных подсказок может значительно повысить продуктивность выполнения творческих задач и качество результатов.

Однако исследователи также отмечают, что текущий анализ исследования не позволил определить, обусловлен ли высокий уровень запоминания качественным поведением подсказки или чрезмерным использованием ИИ. Поэтому данное наблюдение, хотя и дает возможное объяснение, нуждается в подтверждении в ходе дальнейших исследований. В то же время оно говорит о том, что на практике нам следует сосредоточиться на надлежащей подготовке и обучении сотрудников, чтобы они могли лучше понять и использовать возможности ИИ, избегая при этом чрезмерного доверия к нему.

Все пункты, упомянутые в документе

Вот список всех идей, упомянутых в документе:

1. Влияние ИИ на работников сферы знаний: ИИ может значительно повысить производительность и качество выполнения задач работниками сферы знаний.
2. Стратегии использования ИИ: "Кентавры" и "Киборги", упомянутые в исследовании, - это две разные стратегии использования ИИ.
3. ИИ в творческих задачах: ИИ особенно силен в творческих задачах, что может повлиять на то, как будут организованы инновации в будущем.
4. Ограничения ИИ: исследование также показало, что советники, использующие ИИ, хуже контрольной группы, не использующей ИИ, справлялись с определенными задачами, которые выходили за рамки возможностей ИИ.
5. влияние ИИ на маркетинг: ИИ может помочь в разработке маркетинговых стратегий, включая сегментацию рынка, выбор целевых рынков и разработку маркетинговых слоганов.
6. роль ИИ в разработке продуктов: ИИ может помочь в разработке продукта от первоначальной идеи до окончательного вывода на рынок.
7. влияние ИИ на процесс принятия решений: использование ИИ может повлиять на процесс принятия решений работниками-людьми, в том числе и на увеличение зависимости от ИИ.
8. потенциальные конкурентные преимущества ИИ на рынке: ИИ может помочь компаниям предсказать тенденции рынка, оптимизировать дизайн продукции и повысить производительность.
9. потенциальное влияние ИИ на рабочие процессы: ИИ может изменить рабочие процессы и повысить эффективность, но в то же время он требует соответствующей подготовки и обучения сотрудников.
10. потенциал применения ИИ в промышленности: в исследовании подчеркивается потенциал применения ИИ в различных отраслях, особенно в тех задачах, которые требуют обработки и анализа больших объемов данных.
11. Склонность ИИ к ошибкам: модели ИИ имеют тенденцию давать ошибочные результаты, включая "галлюцинации" или "конфабуляции".
12. диапазон возможностей ИИ: возможности ИИ распределены неравномерно; существует "неровная технологическая граница".
13. Влияние ИИ на человеческие суждения: исследования показали, что при использовании ИИ работники могут чрезмерно полагаться на результаты работы ИИ и даже отказываться от собственных суждений.
14. Потенциальные недостатки ИИ в творческом разнообразии: хотя ИИ отлично справляется с творческими задачами, это может привести к снижению творческого разнообразия.
15. Важность высококачественных подсказок: работники сферы знаний повышают производительность и качество выполнения задач, предоставляя высококачественные подсказки, которые направляют ИИ на создание более полезного контента.
16. факторы, влияющие на запоминание: исследователи заметили, что некоторые участники склонны в значительной степени полагаться на результаты работы ИИ, то есть "запоминать" большие объемы сгенерированного ИИ контента.
17. Роль ИИ в решении творческих задач: ИИ может помочь в разработке маркетинговых стратегий, включая сегментацию рынка, выбор целевых рынков и разработку маркетинговых слоганов.
18. Роль ИИ в разработке продуктов: ИИ может помочь в разработке продукта от первоначальной идеи до окончательного вывода на рынок.
19. Влияние ИИ на маркетинг: ИИ может помочь в разработке маркетинговых стратегий, включая сегментацию рынка, выбор целевых рынков и разработку маркетинговых слоганов.
20. Роль ИИ в разработке продуктов: ИИ может помочь в разработке продукта от первоначальной идеи до окончательного вывода на рынок.
21. Влияние ИИ на процесс принятия решений: использование ИИ может повлиять на процесс принятия решений работниками-людьми, включая увеличение зависимости от ИИ.
22. Потенциальные конкурентные преимущества ИИ на рынке: ИИ может помочь компаниям предсказать тенденции рынка, оптимизировать дизайн продукции и повысить производительность.
23. Потенциальное влияние ИИ на рабочие процессы: ИИ может изменить рабочие процессы и повысить эффективность, но в то же время он требует надлежащей подготовки и обучения сотрудников.
24. потенциал применения ИИ в промышленности: в исследовании подчеркивается потенциал применения ИИ в различных отраслях, особенно в тех, где требуется обработка и анализ больших объемов данных.
25. Склонность ИИ к ошибкам: модели ИИ имеют тенденцию давать ошибочные результаты, включая "галлюцинации" или "конфабуляции".
26. Диапазон возможностей ИИ: возможности ИИ распределены неравномерно; существует "неровная технологическая граница".
27. Влияние ИИ на человеческие суждения: исследования показали, что при использовании ИИ работники могут чрезмерно полагаться на результаты работы ИИ и даже отказываться от собственных суждений.
28. Потенциальные недостатки ИИ в творческом разнообразии: хотя ИИ отлично справляется с творческими задачами, это может привести к снижению творческого разнообразия.
29. Важность высококачественных подсказок: работники сферы знаний повышают производительность и качество выполнения задач, предоставляя высококачественные подсказки, которые направляют ИИ на создание более полезного контента.
30. факторы, влияющие на запоминание: исследователи заметили, что некоторые участники склонны в значительной степени полагаться на результаты работы ИИ, то есть "запоминать" большие объемы сгенерированного ИИ контента.

В них рассматривается потенциальное влияние ИИ на работников сферы знаний, маркетинг, разработку продуктов и многие другие области, а также ограничения и стратегии, о которых следует помнить при использовании ИИ.

Выпуск и влияние LLM

Выпуск LLM (Large Language Model) привлек внимание к влиянию искусственного интеллекта на производительность и качество труда работников сферы знаний. LLM оказывает значительное влияние на производительность работников сферы знаний, особенно при выполнении инновационных, аналитических и письменных задач. Чтобы оценить влияние LLM на профессионалов с высоким человеческим капиталом, исследователи провели предварительно зарегистрированный рандомизированный контролируемый эксперимент. Результаты эксперимента показали, что LLM значительно повышает производительность и качество в рамках компетенций, но снижает корректность за пределами компетенций.

Пользователи используют два разных режима работы с LLM, "Кентавр" и "Киборг", что создает "рваную технологическую границу", по-разному влияющую на работу в зависимости от задачи. LLM создает "неровную техническую границу", которая по-разному влияет на работу в зависимости от задачи. Пользователям необходимо определять, находится ли задача в пределах возможностей LLM и как эффективно сотрудничать с LLM. Организациям необходимо переосмыслить взаимодействие человека и компьютера, новые роли, заинтересованные стороны и т. д., чтобы полностью реализовать потенциал LLM.

LLM окажет глубокое влияние на работу со знаниями, и пользователям и организациям придется адаптироваться. Принятие модели "кентавра", при которой работа распределяется между LLM и людьми в зависимости от их сильных сторон, является наиболее эффективным использованием ИИ, которое было продемонстрировано в текущих экспериментах в рамках возможностей LLM и за их пределами.

Рандомизированные контролируемые экспериментальные методы

В исследовании использовался метод предварительно зарегистрированного рандомизированного контролируемого испытания для оценки влияния LLM на профессионалов с высоким уровнем человеческого капитала. В эксперименте приняли участие 758 консультантов из Boston Consulting Group, которым было предложено выполнить 18 аутентичных консалтинговых задач. Экспериментальной группе было разрешено использовать LLM для помощи в выполнении заданий, в то время как контрольная группа использовала традиционные методы. Исследователи оценили влияние LLM, сравнив выполнение заданий двумя группами.

Результаты показали, что работники, использующие LLM, выполнили в среднем на 12,21 TP3T больше заданий, чем контрольная группа, не использовавшая LLM, а скорость выполнения заданий увеличилась на 25,11 TP3T. Кроме того, консультанты, использовавшие LLM, выполняли задания со средним улучшением оценки качества более чем на 401 TP3T. В частности, для консультантов с более низкой компетентностью производительность консультантов, использовавших LLM, увеличилась на 431 TP3T.

Однако в ходе исследования выяснилось, что консультанты, использующие LLM, довольно сильно уступают контрольной группе, не использующей LLM, в решении некоторых задач, которые выходили за рамки возможностей LLM. Это говорит о том, что влияние LLM двояко: его можно использовать как мощный инструмент для повышения производительности и качества выполнения задач, но в некоторых случаях он может привести и к снижению производительности. Поэтому организациям и сотрудникам необходимо научиться эффективно использовать LLM, осознавая при этом его ограничения.

Как эффективно интегрировать искусственный интеллект и человеческий труд

Чтобы эффективно интегрировать ИИ и человеческий труд для повышения производительности и качества, можно использовать следующие стратегии:

1. стратегия распределения задач: рационально распределять задачи в соответствии с областями компетенции ИИ и человека. Например, пусть ИИ занимается теми задачами, которые требуют обработки и анализа больших объемов данных, а человек сосредоточится на задачах, требующих творческого подхода, эмоционального интеллекта и сложного межличностного взаимодействия.
2. "Кентавры": эта стратегия предполагает использование ИИ работниками-людьми в сочетании с задачами, которые в полной мере используют сильные стороны ИИ в таких областях, как обработка информации и создание языков, при сохранении доминирующего положения человека в принятии стратегических решений и инновационном мышлении. Человеческие работники должны уметь определять, когда и как лучше использовать ИИ.
3. стратегия "Киборг" (Cyborgs): эта стратегия подчеркивает тесную интеграцию людей и ИИ, при которой работники постоянно взаимодействуют с ИИ в процессе выполнения задач и оптимизируют результаты работы ИИ путем непрерывного экспериментирования и обратной связи, повышая тем самым эффективность и качество.
4. подготовка и обучение: чтобы эффективно интегрировать ИИ, как организации, так и сотрудники должны пройти соответствующую подготовку и обучение, чтобы лучше понимать возможности и ограничения ИИ и наиболее эффективное его использование.
5. мониторинг и оценка: организации должны контролировать использование ИИ и регулярно оценивать его влияние на производительность и качество. Это поможет выявить потенциальные проблемы с ИИ и принять соответствующие меры.
6. этические и правовые аспекты: при внедрении ИИ организациям необходимо учитывать этические и правовые аспекты, чтобы убедиться, что использование ИИ не нарушает неприкосновенность частной жизни клиентов, права интеллектуальной собственности или другие законы и правила.
7. инновационные рабочие процессы: переработка рабочих процессов с учетом возможностей ИИ. Это может включать в себя перестройку существующих рабочих процессов для максимального использования потенциала ИИ.
8. поддержание творческого разнообразия: несмотря на то, что ИИ отлично справляется с определенными задачами, людям необходимо поддерживать творческое разнообразие, чтобы избежать чрезмерной зависимости от ИИ, приводящей к творческому истощению.

С помощью этих стратегий организации смогут лучше использовать преимущества ИИ, избегая его потенциальных негативных последствий, что приведет к повышению производительности и качества выполнения задач.

вынести вердикт

Выпуск LLM позволил повысить производительность и качество труда работников сферы знаний, однако существуют ограничения и риски. Чтобы лучше использовать LLM, пользователям и организациям необходимо принять соответствующие стратегии, включая переосмысление взаимодействия человека и компьютера, новых ролей, заинтересованных сторон и т. д., а также научиться эффективно работать с LLM. Также необходимо сосредоточиться на этических и правовых аспектах ИИ, чтобы избежать негативных последствий его использования. Только на основе полного понимания и преодоления потенциальных рисков ИИ можно более эффективно использовать его преимущества для достижения эффективности и качества.