是的，人工智慧能夠幫助我們解決生產力不振的問題，但它無法解決一切問題
簡介
根據澳洲經濟發展委員會的資料，我們的國家正經歷 60 年來的最低生產力增長，這種下降在世界大多數先進經濟體中都有體現。因此對於一些人來說人工智慧（AI）的崛起被視為生產力的救世主。媒體文章預言了由 AI 驅動的高生產力新時代，尤其是由 ChatGPT 和 DALL-E 等生成性 AI 工具帶來的生產力提升。同樣地，世界頂尖期刊充斥著 AI 如何在研究方面實現了轉變性的飛躍。例如，機器學習已被用於從 DNA 訊息預測蛋白質的形狀，或者控制核融合反應中過熱等離子體的形狀。CSIRO 的一個團隊設計了基於 AI 的自主系統，可以在 24 小時內製造和測試 12,000 種太陽能電池設計。AI 並非萬能藥
儘管上述例子帶來了希望，但它們也分散了人們對於未能奏效的許多 AI 應用的注意力。這些案例通常沒有被列入期刊和媒體中，因為使用 AI 是昂貴且耗時的，並且無法產生預期的結果。例如，在 2021 年，有 62 項使用機器學習從胸部掃描中診斷 COVID-19 的研究發現，由於輸入資料的問題，這些研究無法在臨床環境中可靠地使用。這是一個鮮明的提醒，AI 是有缺陷的。這並不意味著 AI 不能用於提升生產力，只是說它不能成為我們生產力困境的萬能解藥。AI 無法神奇地解決與低效流程、糟糕治理和不良企業文化相關的問題。如果將先進的 AI 引入到一個愚蠢的組織中，它不會讓組織變聰明，只會使組織更高效地進行愚蠢的事情（換句話說，更快地完成）。這很難帶來生產力的提升。AI 的應用成功與失敗
美國國家經濟研究局最近的一項研究發現，使用 AI 工具幫助指導客服代理人的公司，生產力提高了 14%。澳洲的 Westpac 銀行表示 AI 為其軟體工程師提供了 46%的生產力提升，並且工作質量沒有損失。這些例子在很多方面都不令人驚訝。明顯的是，當有效使用時，AI 能夠提升生產力；顯然 Google 地圖比一本老舊的公路地圖更擅長引導人們從 A 點到達 B 點。那麼，哪些情況下 AI 的應用效果良好呢？成功的 AI 應用通常具有明確的需求和功能，並與企業或組織的其他流程良好地整合，並且不會干擾員工的其他任務。這些應用通常使用高質量、符合目的並經過精心挑選的資料集來訓練算法，並且按照道德原則安全應用。 然而很難在整個組織，甚至整個經濟體中實現 AI 的生產力好處。很多組織仍然苦於基本的數位轉型。諮詢公司德勤估計，70%的組織數位轉型的努力都會失敗。也許解決生產力困境的真正解決方案在於管理與新技術採用相關的組織效率低下問題。現代辦公室充斥著無意義的電子郵件、不必要的會議和官僚流程，這些都消耗了員工的能量和動力。研究已經證實，當工人面對這些忙碌和分心的問題時，生產力會下降。AI 不太可能解決這個問題。當代社會最珍貴的資源是注意力；一個旨在保護我們免於繁忙工作的 AI 可能最終會變成一個嘮嘮叨叨的存在。我們甚至可能會看到未來 AI 工具競相設計，有些旨在維護注意力，有些旨在分散注意力。利茲大學的經濟學家斯圖爾特·米爾斯指出，如果像 ChatGPT 這樣的工具僅僅是自動化官僚效率，它們根本不會提高生產力。我們曾經問過一位朋友，他是一家全球工程公司的高級經理，他是否使用 ChatGPT 進行工作。“是的，”他熱情地回答道。“我用它來生成管理層一直要求我做的所有報告。我知道沒有人會閱讀它，所以它不需要高質量。”走向長期的生產力提升
很可能的是，在長期視角下，人工智慧將提高整個社會的生產力，其中一些提升可能會實現轉變性的改變。根據 2022 年 9 月的研究發現，全球所有同行評審的研究中，5.7%的篇目主題是關於人工智慧的，這一比例從 2017 年的 3.1%增長到了 2000 年的 1.2%。顯然，所有創新者都在探索如何透過人工智慧來提高他們的生產力，也許幫助他們發現新的事物。我們可以期望真正解決問題的有效解決方案將自行選擇並自然而然地崛起。成功的 AI 實施需要理解應用技術的上下文背景。它需要在手頭任務中選擇正確的工具，並以正確的方式使用它。甚至在那之前，它需要透過處理流程、治理、文化和道德問題來做好準備。Unsplash gallery keyword: Technology-人工智慧,生產力,問題解決
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