人工智慧是提升生產力的關鍵，但並非萬能
由 Stefan Hajkowicz 和 Jon Whittle
澳大利亞經濟發展委員會表示我們國家當前正經歷 60 年來最低的生產力增長率，而這一下滑現象也在全球大多數先進經濟體中得到反映。因此人們對人工智慧（AI）的崛起寄予了提升生產力的救星希望。媒體文章稱 AI 將啟動一個全新的高生產力時代，尤其是由 ChatGPT 和 DALL-E 等生成性 AI 工具所帶來的效益。同樣地，世界頂級期刊上充斥著關於 AI 如何實現研究的巨大飛躍的報道。機器學習已被應用於從 DNA 訊息預測蛋白質的形狀，或者控制核聚變反應中過熱等離子體的形狀。澳大利亞 CSIRO 團隊設計了一種基於 AI 的自主系統，可以在 24 小時內製造和測試 1 萬 2 千個太陽能電池設計。那麼，我們可不可以“開動 AI 開關”，然後離開不管，放心去海灘浪呢？還不完全如此。
AI 並非萬能藥
儘管上述例子帶來了希望，但它們也使人們分心於許多 AI 的應用並未完全成功的情況。這些案例通常未被期刊和媒體所記錄，它們在使用 AI 時成本高昂、耗時且未產生期望的結果。在 2021 年，使用機器學習進行胸部掃描以診斷 COVID-19 的 62 個發表研究被發現在臨床設定中不可靠且無法使用，主要是由於輸入資料的問題。這是一個清晰的提醒，AI 是容易出錯的。這並不意味著 AI 不能用於提高生產力，而是 AI 並非一種即可拿來使用且解決我們生產力困境的通用療法。AI 無法神奇地解決與低效流程、糟糕治理和糟糕文化相關的問題。如果您將先進 AI 引入一個低能組織中，它只會幫助這個組織更高效地做一些愚蠢的事情（換句話說，做得更快），這幾乎不會帶來生產力的增長。
AI 應用的成功與失敗
美國國家經濟研究局的最近一項研究發現，使用 AI 工具幫助引導客戶服務代表進行對話的情況下，生產力增長了 14%。在澳大利亞，Westpac 銀行表示 AI 提升了其軟體工程師的生產力和質量，使其生產力增長了 46%。在很多方面，這些例子並不令人意外。顯然，當有效使用時，AI 能夠提高生產力；Google Maps 在幫助人們從地點 A 到地點 B 時明顯比一本舊地圖冊更有用。那麼，那些 AI 表現出色的情況下有哪些共同點呢？成功的 AI 應用通常具有明確的需求和功能，並且與企業或組織更廣泛的流程相結合，不會干擾員工的其他任務。它們還傾向於使用高質量、適用的且經過精心編輯的資料集來訓練算法，並且根據倫理原則安全且實施良好。
然而即使是在整個組織，即使是在整個經濟體中，實現 AI 的生產力效益也是困難重重的。很多組織仍然在基本的數位轉型上苦苦掙扎。諮詢公司德勤估計，70％的組織的數位轉型努力都失敗了。也許解決生產力困境的真正解決方案在於不是使用 AI，而是在管理採用新技術所帶來的組織效能問題。現代辦公室充斥著無用的電子郵件、不必要的會議和消耗員工精力和動力的官僚流程。研究已經確保，當工人面對這樣的繁重、分散注意力的工作量時，生產力會下降。AI 很可能無法解決這個問題。當今社會最寶貴的資源就是注意力；一個旨在幫助我們免受不必要繁忙工作干擾的 AI 可能最終會對我們發號施令。我們甚至可能會看到未來 AI 工具設計用來保護我們免受干擾的 AI 工具與設計將我們分散注意力的 AI 工具競爭。利茲大學的經濟學家斯圖爾特·米爾斯指出，如果 ChatGPT 等工具僅僅是自動化官僚低效，則根本無法提高生產力。我們曾經問一位是全球工程公司的高級經理的朋友，他是否在工作中使用 ChatGPT。他興奮地回答說：“是的，我用它來生成管理層一直要求的所有報告。我知道沒人會讀它，所以它不需要高質量。”
走向長期的生產力增長
人工智慧很可能在長遠的社會層面上提高生產力，其中一些改善甚至可能是具有變革性的。截至 2022 年 9 月，研究發現，全球所有同行評審的研究論文中，5.7％是關於 AI 的主題，這一比例在 2017 年為 3.1％，在 2000 年為 1.2％。顯然，各地的創新者正在探索如何透過 AI 來提高他們的生產力，並可能幫助他們做出新的發現。我們可以預期真正解決問題的有效解決方案將自選且自然而然地浮出水面。成功的 AI 實施需要理解應用技術的背景。它需要選擇合適的工具來解決手頭問題，並以正確的方式使用它。在此之前，還需要解決流程、治理、文化和倫理等問題。
本文摘自 The Conversation，根據知識共享的許可轉載。閱讀原文：https://techxplore.com/news/2023-06-ai-productivity-slump.html
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