哈佛商学院:GPT-4语言模型显著提高员工工作质量

研究对波士顿咨询集团（BCG）的咨询师进行了比较，分别考察了使用AI和不使用AI的两组咨询师。研究人员发现，使用GPT-4的咨询师的工作质量提高了40%，速度提高了25%，任务完成率提高了12%。研究还表明，无论咨询师的技能水平如何，都会受益于使用AI，但绩效最低的咨询师获益最大，工作质量提高了43%，而绩效最高的咨询师仅提高了17%。

然而，尽管工作质量得到显著提高，研究结果也显示出更少的多样性。研究人员指出，虽然GPT-4有助于生成更出色的内容，但可能导致产出更同质化的结果。

这些研究结果适用于GPT-4“技术边界内”的任务，这意味着这些任务可以轻松由AI完成。在实验中，咨询师被要求进行创意产品创新和开发，包括头脑风暴新的饮料概念，选择最可行的产品并制定上市计划。

研究人员还测试了“技术边界外”的任务，即AI模型可能难以完成的任务。在实验中，咨询师被要求提出可行的策略，帮助提升一家公司的业务。他们的任务是通过采访和财务数据分析公司的渠道绩效，然后向CEO提出建议。绩效的衡量标准是是否提出了正确的策略。在这方面，使用AI的咨询师的成功率要低19个百分点。

这项研究强调了专业人士必须熟练地使用AI技术，以使其真正发挥作用。否则，将AI用于其不擅长的任务可能会损害员工的绩效。研究人员将这种不均匀的绩效称为“技术边界的崎岖”。

哈佛的研究涵盖了758名咨询师，占BCG员工总数的约7%。分析的任务涵盖了咨询师的日常工作，包括创造力、分析思维、写作能力和说服力。

研究还将AI用户分为两组 - “半人半马”和“半机械人”。半人马的方法以半人半马的神话生物命名，研究人员认为人工智能也可能是人类和机器的混合体。于半机械人——以科幻小说中设想的混合人机生物命名——这种方法更多的是关于集成，比如让人工智能完成他们开始的工作。

前者将任务分配给AI和人类，根据各自的优势和能力分配责任，而后者则更侧重于整合，例如让AI完成他们开始的工作。

这项研究的发现表明，有效与AI合作有多种途径，并且根据不同的用例需要采取不同的方式，可以为AI的好处提供更广泛的应用。不同的用例将需要不同的需求，采用半人半马或赛博格的方法可能会成为根据业务特定需求和能力量身定制的集成策略的一部分。研究人员认为，了解如何最好地使用AI的方法尚未完全理解，需要深入研究。

然而，存在一个即时风险，即雇主将不擅长的工作交给AI，从而“创造出长期的培训赤字”。专业技能需要通过正规教育、在职培训和员工提升来培养。

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