|
Post by account_disabled on Jan 5, 2024 19:33:08 GMT -8
识密集型任务的评估,这些任务与他们在工作中执行的任务类似。获得 GPT-4 后,低绩效顾问的分数提高了 43%,而高绩效顾问的分数仅提高了 17%。 法学院。研究人员对使用和未使用 GPT-4 的法学院学生进行了测试。班级垫底的学生的成绩得到了很大的提高。然而,使用该工具会损害班上尖子生的成绩。 电话服务工作。研究人员测量了在真实呼叫中心引入的经过改造的人工智能工具的效果。入门级和低技能工人的生产力提高了 34%,而那些经验丰富、技能较高的工人却几乎没有得到什么好处。在某些方面,例如对话质量,使用人工智能甚至会稍微损害最高效的人。 所以,是的,人工智能提高了各种常见办公任务的生产力,从低薪呼叫中心的重复性工作到精英管理公司的复杂任务。虽然大多数研究都是在实验室中进行的假设实验,因此很难将其结论推断到现实世界,但呼叫中心研究着眼于真实公司的实际工作绩效。 但我们最应该感兴趣的是人工智能如何提高生产力。 总的来说,研究表明,新一代人工智能工具通过过度偏向底层人群,正在缩小工作绩效的差距。在短短几个月内,你已经做到了几十年教育未能做到的事情:你正在实现就业市场的平等。 人工智能异端:一位著名经济学家如何担心和恐惧人工智能 达龙·阿塞莫格鲁。 当您停下来思考大型语言模型(LLM) 的工作原理时,您就会发现这一发现是有道理的。基本上,法学硕士重现了以前有效的东西:对成绩较低的人有很大帮助,但成绩较 Whatsapp 号码列表 高的人已经知道的事情。如果你给每个人一根拐杖,那么慢的人会走得更快。但这对博尔特来说并没有多大好处,甚至可能会减慢他的速度。 与过去的技术(例如个人电脑)不同,人工智能似乎不成比例地帮助那些知识和经验较少的人。 与过去的技术(例如个人电脑)不同,人工智能似乎不成比例地帮助那些知识和经验较少的人。贝特曼/盖蒂 这违背了我们习惯于在工作环境中思考技术的方式。近几十年来,工业机器人、个人电脑和互联网等新技术极大。 地帮助了拥有大学学位的高技能工人,但对低资格工人的帮助却微乎其微(或者,取决于你问的是谁,是否处于不利地位)。而且受教育程度较低。经济学家将这种偏向技能的技术变革称为“技能偏向型技术变革”,这是自 20 世纪 80 年代以来收入不平等加剧的主要原因之一。 这给我们带来了这些研究的全球影响。如果人工智能提高了低绩效者的生产力,并将他们置于与超级明星相同的水平,那么它将如何改变我们所知道的熟练劳动力? 一种可能性是,人工智能可以帮助扭转美国等国家日益扩大的收入不平等鸿沟。当前不平等的部分原因是许多精英职业中存在巨大的薪酬差距:例如,能够在眨眼间生成数千行代码的计算机工程巨星与表现中等的技术人员之间。想必这位超级明星的薪水更高,因为他比其他人更擅长自己的工作。但如果人工智能让所有程序员都能全速工作,那么大佬们就很难证明他们天文数字的工资是合理的。 法学院的研究解决了这个问题。作者写道,众所周知,法律职业中的精英律师和非精英律师在薪资和职业机。
|
|