生成式人工智能可以在不取代工人的情况下提高生产力

自从一年前生成式人工智能成为主流以来,它引发了同样程度的炒作和恐惧。ChatGPT 和DALL-E等工具的支持者预测它们将改变我们的经济模式,而怀疑者则担心它们有可能产生不准确或有害的结果并最终取代工人。但直到最近,还没有人测试过当公司在真实工作场所大规模使用生成式人工智能时到底会发生什么。

在不久前美国国家经济研究局发布的工作论文中,第一项此类研究得出了最好情况的结果:为员工提供类似于ChatGPT的生成式人工智能工具,可以提高员工的工作效率、客户满意度以及员工保留率。

研究人员对一家财富500强软件公司的近5,200名客户服务员工的工作情况进行了统计。这些员工在2020年11月至2021年2月期间,分阶段开始使用基于生成式人工智能的客服助手。在与需要服务的客户聊天期间,该工具会与客服员工共享实时建议,提示应该如何回复客户并提供有关技术问题的内部文档链接。

根据每小时解决的问题数量,与不使用该工具的员工相比,得到客服助手帮助的员工工作效率平均提高了14%,可以更快地结束对话,每小时处理更多的客户问题,并且解决问题的成功率也更高一些。值得注意的是,对于技能和经验最少的工人来说,使用人工智能客服助手带来的改变最大,他们的生产率提高了35%。

痛苦更少,收获更大

“这是一个巨大的数字。” 斯坦福商学院名誉教授兼斯坦福以人为本人工智能研究所的高级研究员Erik Brynjolfsson说,“多年来,我在引入新信息技术方面做了大量的工作。一般来说,如果能够提升1%或2%的生产率,公司都会感到很高兴。”

在过去30年的大部分时间里,计算机和数字技术对高技能工人的帮助大于对低技能工人的帮助。现在,我们看到这项技术能够反其道而行之,这真是一个令人着迷的好迹象。
– ​Erik Brynjolfsson

Brynjolfsson也对生产率提升如此之快感到惊讶。他说:“通常,公司在采用一项新技术时,生产率会在提升之前出现暂时地下降,因为实施变革、重新培训员工和改变业务流程都非常困难且成本高昂。但是在这次的研究中,我们并没有看到类似的情况出现,公司业绩在短短几个月内就开始起飞。”

Brynjolfsson和这篇文章的另外两位合著者,麻省理工学院斯隆管理学院副教授Danielle Li和博士生Lindsey Raymond认为,生产率能够显著提升的主要原因是,人工智能助手通过消化数以百万计的服务交互记录,了解到了最成功的客服人员的正确做法,然后向更大范围内的员工传授了这些经验。这些经验通常都是难以提炼到员工培训中的隐性知识。在人工智能助手的帮助下,刚刚工作两个月的客服人员也可以和拥有六个月工作经验但没有其他支持的客服人员表现得一样好。

“在过去30年的大部分时间里,计算机和数字技术对高技能工人的帮助大于对低技能工人的帮助,这导致了工资差距和收入不平等的不断扩大。”

Brynjolfsson说,“现在,我们看到这项技术能够反其道而行之,这真是一个令人着迷的好迹象。”

通过客户调查和对话中语言的文本分析来衡量,使用人工智能助手还可以让客户的满意度有所增加。“人们当然会因为问题得以解决而感到高兴,而使用人工智能助手可以在这方面做得更好。” Brynjolfsson说。该团队没有发现太多证据表明,客户更满意仅仅是因为拥有人工智能助手的客服人员使用了更积极的语言。研究发现,即使在该助手引入之前,客服人员也倾向于使用积极的语气。

能够使用该助手的客服人员并不会怨恨人工智能助手,辞职的可能性也相对较低。这对于一个长期流动性较高的行业来说是一个重大发现。“我们不确定为什么会发生这种情况,但我猜测,从事一份客户会喜欢你的工作更能令人愉快,而且你可以更快地解决客户问题。” Brynjolfsson说。

人工智能与收入不平等

总体而言,研究人员得出的结论是,使用生成式人工智能对于公司员工、客户和股东来说都是一件好事。Brynjolfsson说:“这并不是为了其他群体的利益而挤压某一群体—所有三个群体的境况都会更好。” 2021年,他与他人共同创立了一家名为Workhelix的初创公司,帮助其他公司应用生成式人工智能来提高生产力。

Brynjolfsson表示,从更广泛的角度来看,这项研究表明生成式人工智能将在未来十年内提高美国经济的生产力。他对自己的预测非常有信心,以至于在Longbets.org网站上下了400美元的赌注,认为到2029年,美国的非农业生产率年均增长率将超过1.8%(而国会预算办公室的估计是不到1.5%)。

“这意味着我们可以提高生活水平并解决许多问题,例如预算赤字、医疗保健和环境问题。” 他说,“如果它能更多地帮助低技能工人,也将有助于减少收入不平等的问题。”

但是,Brynjolfsson也警告说,这项研究并没有阐明生成式人工智能将如何重塑更广泛的劳动力市场。他认为,那些将这项研究的结果解读为可以用做解雇高技能员工借口的雇主并没有抓住真正的重点。“通常情况下,你会通过增加员工而不是试图取代他们而受益。” 他说,“一家聪明的公司将确保他们补偿并留住高技能员工,这样人工智能助手才可以继续向他们学习经验。”