哈佛研究發現 GPT-4 提升工作品質超過 40%

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根據哈佛商學院、麻省理工學院、沃頓商學院、波士頓咨詢公司（BCG）和沃里克商學院的研究人員進行的一項綜合研究，利用OpenAI的GPT-4語言模型的顧問在生產力和成果質量上有顯著提升。該研究專注於BCG的顧問，分析了使用GPT-4與未使用者之間的表現差異。

研究結果顯示，使用GPT-4的顧問所產出的工作質量提高了40%，速度提升了25%，任務完成率上升了12%。值得注意的是，各技能水平的顧問都受益於AI的運用，然而效果最明顯的是較低表現者，其生產力增長達43%，相比之下，頂尖表現者的增幅僅為17%。

儘管工作質量顯著提高，研究同時指出了一個潛在的缺點：輸出結果變得較為同質化。研究人員指出：“雖然GPT-4有助於生成更優質的內容，但可能導致結果更為一致。”這些效果是針對“在GPT-4邊界內”執行的任務進行的測量，顯示這些任務 AI 皆可輕易完成。

研究人員還考察了被視為“邊界外”的任務，這些任務對AI模型而言較為困難。在一項實驗中，顧問被要求制定切實可行的策略以提升公司的業績，這包括通過訪談和財務數據分析渠道表現，然後向CEO提出戰略建議。在這個情況下，使用AI的顧問成功制定正確戰略的概率降低了19個百分點。作者觀察到：“在使用AI時表現不佳的專業人士往往會盲目接受其輸出，並對其審核不足。”

這提出了一個關鍵問題：專業人士如何有效利用AI技術來最大化其收益？研究強調，若未採取戰略性措施，依賴AI處理其劣勢任務可能會降低總體員工表現。作者將此性能差異稱之為“鋸齒型技術邊界”，表明AI在不同任務上的有效性不一。

本研究涵蓋約758名顧問，佔BCG總員工的近7%，分析不同的能力，包括創造力、分析思維、寫作能力和說服力。

為了分類AI用戶，該研究引入了兩個不同的群體：“半人馬”和“半人半機”。

1. 半人馬：這種方法象徵著人與AI之間的合作，使用者交替執行任務，充分利用雙方的優勢。研究人員形容半人馬為能夠判斷哪些職責最有效地由人類或AI處理的人。

2. 半人半機：該類別則指代人與AI之間更為整合的合作關係，工作者與技術進行持續互動。半人半機主動開展並與AI合作，以通過直接整合提升輸出的質量。

半人馬與半人半機之間的區別，顯示出可以採用的多種有效AI合作策略。根據特定任務採用合適的方法，能夠大大增強AI技術的優勢。

研究強調了一個緊迫的問題：隨著企業越來越依賴AI處理其擅長的任務，可能會無意中剝奪初級員工發展技能的寶貴機會。這可能導致長期培訓不足，因為專業知識通常是在正式教育、在職培訓和針對性的技能提升計劃中培養出來的。

顯然，儘管AI為提升生產力和質量提供了重大機遇，但其整合進工作場所有必要謹慎考慮，以確保人類能力能與技術共同增長。

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