調查揭示了員工的慾望與工作場所的潮流之間的差距

斯坦福大學的研究反映了員工的慾望與人工智能能力之間的差距，並強調了促進研究和發展的領域。

人工智能從根本上改變了勞動力市場。當今的工人越來越多地轉向日常任務的AI，而自動化則改變了整個經濟領域，亞馬遜公司宣布由於AI的部署而減少勞動力。

但是接收電話和新聞文章的敘述留下了關鍵問題：員工想要什麼，這些慾望與技術的可能性相對應？

為了回答這些問題，斯坦福大學AI研究所的研究人員以某人為導向的人，數字經濟的實驗室對美國工人和人工智能專家進行了全面的研究。他們採訪了1,500名員工，以了解人工智能代理可以在哪裡受益，並在哪裡損害和採訪52名人工藝術專家，以便更好地了解當前的技術能力。然後，研究人員建立了員工的慾望，以及人工智能的可能性，以確定需要修訂自動化的功能和任務。

一個 學習 發表在 arxiv 預印服務器得出的結論是，工人正在尋找主要用於重複任務的自動化，但寧願維護代理商並控制這些人工智能工具。有了焦慮，這也揭示了員工對AI的希望與其當前能力的現實之間存在很大的差距。

結果還意味著收到更高工資的工作類型的轉變：傳統信息分析的薪水可能會降低，而人際交流技能和情商智力將獲得更多。

合著者斯坦福·凱（Stanford Khai）表示：“隨著勞動的發展，理解和克服工人期望與AI能力現實之間的差距對於努力成功整合的組織至關重要。” “該報告提供了我們現在所在的及時且結構化的基本線。”

人們想要什麼

科學家們採訪了104個職業中的1,500人，以了解工人想要自動化及其抵抗的地方。

信任已成為主要問題：45％的人對AI系統的準確性和可靠性表示懷疑，而23％的人擔心工作損失，有16％的人擔心缺乏人類監督。許多受訪者特別關心AI入侵創意任務或與供應商和客戶進行溝通。

相反，他們歡迎自動化，該自動化將騰空以更高的成本（69.4％）工作，降低了任務的重複性（46.6％）並提高了工作質量（46.6％）。他們特別歡迎自動化，其中可能包括與客戶的計劃會議，維護信息文件或糾正錄音中的錯誤。

該研究還研究了有關AI參與水平的偏好。大多數受訪者都喜歡採用聯合方法：45.2％的受訪者希望工人與AI之間的平等夥伴關係，而35.6％的人希望在關鍵船上努力進行人類監督。科學家指出，這表明對全自動系統具有明顯的阻力。

該研究的作者兼斯坦福數字經濟經濟總監埃里克·布里諾夫森（Eric Brinolfsson）說：“獲得的數據表明，人工智能代理可以在工作場所中發揮有益的作用，釋放低或累人任務的員工，而不是搬遷工人。”

打開空白

然後，研究小組利用AI專家的經驗將任務分為四類：

• 綠燈區域：對自動化和高能力的高度渴望的任務
• 紅燈區：渴望低和高能力的任務
• 機遇和發展區：渴望高的任務，但能力較低
• 優先區域：渴望低和能力低的任務

比較這些區域的AI，團隊確定了明顯的不一致之處：在優先級和紅光的區域中獲得的任務中有41％，這意味著AI的大部分實施是不受歡迎的，或者是不可能的。這包括編寫創意內容或準備組裝程序。其他任務屬於研發能力的區域 – 確保了，但在技術上沒有。這些任務包括預算監控和生產計劃的創建。

Brinjolfson強調：“這張地圖強調了加強研究工作的迫切需求，重點是研發領域的任務。” “因此，我們可以更好地將未來的AI代理商列為目前不足的高效機會。”

價值

根據科學家的說法，由於AI和自動化重新繪製了工作，因此員工技能的重要性也可以發展。為了探索這一轉變，他們根據勞工統計數據分析了美國的數據，將各種技能的價值與最不容易替換AI的技能進行了比較。

他們在這裡找到了幾個有趣的模板。他們的分析表明，當前高工資（例如數據分析和過程監控）可能會降低成本。相反，與工作，培訓和教學的優先和組織以及有效溝通相關的技能將變得重要。

楊說：“我們預計對數據分析有關的技能的需求有所下降，在該技能中，AI表現出了強烈的機會，而對需要一個人互動和協調的技能將增加關注。” “這些結論給出了一個早期的想法，即人工智能代理的整合如何改變勞動力的基本能力。”

為什麼工人的喜好？

“由於AI系統變得越來越有能力，因此關於如何在工作場所部署它們的決策通常是由於技術上實現的，是的，工人最終影響了這些變化，以及經濟最終基於的那些變化，”哲學博士IIA Shao說。斯坦福大學計算機科學學院的一名學生進行了這個項目。

吸引自己的前景不僅要確保道德實施，而且對於信任，覆蓋並在實踐中確實有效的建築系統至關重要。它還有助於揭示忽視的機會，並將更多針對人的創新引向一個人，這反過來又受益於技術發展。

儘管這項研究是與技術能力相比，這項研究是對員工偏好的首次大規模研究，但研究人員承認，應該不斷更新工作，以跟上AI中快速成就。對於公司來說，維護電流對於成功接受AI的員工以最好地與之合作至關重要。