«Այսպիսի գործիքները, ինչպիսիք են ChatGPT, Bing Copilot, Claude, եւ Gemini- ը, խոշոր դադարեցնում են կառավարման սենյակները, քաղաքական սերտիֆիկները եւ կոճակները, ինչպես նաեւ: «Ինչպե՞ս մենք առաջանում ենք արտադրանքի ազատման կամ աշխատանքի փոխանցման ժամանակը: Microsoft- ի AI-ի հետազոտողների նոր ուսումնասիրություն» «Մենք առաջարկում ենք տվյալների վրա հիմնված, տեղադրված տեսքը, թե ինչպիսիք են մարդիկ իրականում օգտագործում այդ գործիքները եւ ինչպիսիք են այս գործիքները աշխատելու مستقبلի համար: AI- ի հետ աշխատում: Generative AI- ի աշխատական ազդեցությունների չափման համար, Microsoft- ի Bing Copilot- ի հետ 200,000-ից ավելի անսահմանափակ խոսքերով, գրասենյակները փորձում են կտրել հիբը եւ պատասխանել մեկ կարեւոր հարցին: Ինչ են մարդիկ անում generative AI- ի հետ եւ ինչպե՞ս այն գործում է աշխատանքային շուկայում: Ավելի ավելի քան spekulations Մարդիկ, ովքեր աշխատում են AI- ում եւ Jobs- ում, սովորաբար կախված են intuition- ում կամ բարձր մակարդակի պլաստիկների մասին, թե ինչ աշխատանքները «նշում են» առանց ճշգրտական գործառույթների հավասարության: Այս գրասենյակը փոխում է այն, թե ինչ է կարող անել AI- ը, այլեւ փորձում է, թե ինչ են աշխատողները կատարում generative AI համակարգերի հետ: Նրա հետազոտողները analysed real user interactions to understand what tasks workers are delegating to AI, how effective AI is in performing those tasks, and what this means for different occupations. Արդյոք, դա ամենամեծ է, թե ինչու պետք է անել, եւ այն ամենամեծ է, թե ինչու պետք է անել: The result is one of the first empirical windows into a rapidly evolving human-AI partnership. Հիմնական արդյունքները մի տեսանյութում AI- ը շատ օգտագործվում է տեղեկատվության հավաքելու եւ գրելու գործիքների համար: AI- ը ամենամեծ է անում լեզու-մասնավոր, semi-structured գործիքների վրա: Կան խոշոր համեմատություն այն տեսակի աշխատանքների միջեւ, որտեղ AI- ը լավ է, եւ նրանք, որոնք կենտրոնացած են բարձր վճարների գիտելիքի աշխատանքի համար: Աշխատանքները ոչ միայն փոխարինում են աշխատանքները - նրանք փորձում են, ավելացնել եւ փոխարինել, թե ինչպես նրանք աշխատում են: Մարդիկ, ովքեր իրականում աշխատում են AI- ի հետ Ապրիլը նշում է, որ AI- ի օգտագործման հաճախորդների մեծ մասը ներառում է երկու լայն կատեգորիաների մեջ: Information gathering - օրինակ, հետազոտություններ, համեմատություններ Content Generation - օրինակ, գրառումը էլեկտրոնային փոստի, գրառումը ֆայլեր, Ideation Այս կատեգորիաները վերլուծվում են բազմաթիվ գիտելիքի արդյունաբերության գործառույթների, ինչպիսիք են հետազոտողներ, մատակարարներ, analysts, իրավունքական մասնագետներ եւ հետազոտողներ: Լավագույն է, որ օգտագործողները ավելի հեշտ են օգտագործել AI- ում բլոգման համար, քան կատարման համար: Շատ ուղեցույցները open-end են, կամ նպատակում են brainstorming- ում, որը ցույց է տալիս, որ AI- ը այժմ օգտագործվում է ավելի քիչ rote- ի ավտոմատացման համար եւ ավելի շատ որպես գիտական sparring- ը: Ինչքան լավ է կատարում AI-ը Նրա գրասենյակները վերցնում են օգտագործման լայնությունը եւ ներկայացնում են նոր մետրիկ: «Հարման ծածկումը»: Այսը չափում է ոչ միայն, թե ինչպիսիք է գործառույթը կատարվում AI- ի հետ, այլեւ, թե ինչպես լավ համակարգը կատարում է այն գործառույթը, որը հիմնված է օգտվողների գործառույթների մետրիկների եւ satisfying proxy- ի վրա: Ի՞նչ է արդյունքը? AI- ը լավ է կատարում strukturated կամ semi-structured լեզուային գործիքների համար: Տեսեք, որ էլեկտրոնային փոստի գրառումը, գրասենյակների վերահսկողությունը, կամ առաջին փոստի առաջարկները ստեղծում են: Նրանք գործիքները, որոնք պահանջում են համոզվություն, տրանսպորտային մասնագիտություն, կամ ճշգրիտ քիչական ճշգրիտությունը, ավելի վատ են: AI- ը լավ է կատարում strukturated կամ semi-structured լեզուային գործիքների համար: Տեսեք, որ էլեկտրոնային փոստի գրառումը, գրասենյակների վերահսկողությունը, կամ առաջին փոստի առաջարկները ստեղծում են: Նրանք գործիքները, որոնք պահանջում են համոզվություն, տրանսպորտային մասնագիտություն, կամ ճշգրիտ քիչական ճշգրիտությունը, ավելի վատ են: Դա ցույց է տալիս, որ AI- ը ոչ միայն անջատում է տղամարդկանց փոխարինման մասին (լուսանկարներ), այլն, այն միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միաս Արդյունաբերական լույսը: Ո՞վ է ազդում Այս գործառույթների մակարդակի տվյալները գործառույթների շուկայական ազդեցության համար, հետազոտողները վերլուծել են այն O*NET- ի, այլն, ԱՄՆ-ի կառավարման մանրամասն աշխատանքի բազանային բազանով: Այսպիսով նրանք կարող են մուտքագրել AI- ի կարողությունները իրական աշխարհում աշխատանքի գործառույթների վրա: Արդյոք, այս թերթի ամենամեծ հավատը այն է, որ AI is disproportionately suited for high-wage, white-collar occupations. Տեսակներ ինչպիսիք են: Marketing մասնագետներ Management Consultants- ը Financial Analyst-ի մասին Հեղինակներ եւ paralegals HR մասնագետները Ծրագրային մշակողները (պատեգորիաների եւ սարքավորումների համար) ...Այս ամենը միասին գործառույթներ են, որոնք AI- ը այժմ կատարում է չափազանց եւ բարձր արդյունավետությամբ: Հիմնականում, գործերը, որոնք ներառում են ֆիզիկական մանրամասնության, անձնական ծառայության, կամ մանրամասն աշխատանքի (մոտիկներ, էլեկտրիկներ, մատակարարների աշխատակիցներ) դեռ մեծ մասով չորված են: Մեր վերջին podcast episode- ում մենք խոսում ենք , որտեղ Steven Bartlett խոսեց Geoffrey Hinton-ին, որը լայնորեն հայտնի է որպես AI- ի հորը: The Diary Of A CEO Ինչպե՞ս կարող եք խոսել մարդկանց մասին, թե ինչպես են իրենց աշխատանքի հնարավորությունները superintelligence- ի աշխարհում: Ինչպե՞ս կարող եք խոսել մարդկանց մասին, թե ինչպես են իրենց աշխատանքի հնարավորությունները superintelligence- ի աշխարհում: Hinton պատասխանել է: Գնացք, որ պետք է լինել plumber Գնացք, որ պետք է լինել plumber Արդյոք, այն ժամանակ է, որ պետք է կանգնեք վերցնել հաջորդ լավագույն կատամիկը, ինժեները կամ բժշկը եւ սկսեք մտածել, թե ինչպես պետք է վերցնել լավագույն կատամիկը կամ էլեկտրիկը: Դա կարող է լինել ավելի անվտանգ ճանապարհը աշխատանքի անվտանգության մեջ مستقبلում: Augmentation vs Automation: A False Binary- ը AI- ի մոտ հայտնի պատմությունը հաճախ binary է: կամ դա ավտոմատում է ձեր աշխատանքը, կամ դա չի: Այս հետազոտությունը կախված է այդ տեսքը: Շատ օգտվողները չեն ցանկանում են AI- ն փոխել իրենց աշխատանքը, բայց արագացնել այն: Հասկած օգտագործման գործիքները ներառում են: Արդյոք, պետք է գրեք, թե ինչպես պետք է վերահսկել հետո Երկրորդ հավատը ստանում է որոշման մասին Brainstorming- ի ցուցահանդեսներ եւ ցուցահանդեսներ Նկարներ կամ տոմսերը ստեղծելու համար repetitive գործիքների համար Այսպիսով, AI- ը աշխատում է որպես co-pilot, ոչ թե pilot: . For now Բայց այստեղ է սխալը: Եթե AI co-pilot- ը կարող է վերցնել 30% ձեր աշխատանքային ծախսերի այսօր, թե ինչպես երկար է, մինչեւ այն կարող է վերցնել 70%: Ի՞նչ է նշանակում աշխատանքի համար Հիմնական հոդվածը, ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են Generative AI- ը այժմ վերլուծում է աշխատանքի սարքավորումը աշխատանքների մեջ: Generative AI is already reshaping the composition of work within jobs. Արդյոք, ինչպիսիք են, ինչպիսիք են, ինչպիսիք են, ինչպիսիք են, ինչպիսիք են, ինչպիսիք են, ինչպիսիք են, ինչպիսիք են, ինչպիսիք են, ինչպիսիք են, ինչպիսիք են, ինչպիսիք են, ինչպիսիք են, ինչպիսիք են, ինչպիսիք են, ինչպիսիք են, ինչպիսիք են, ինչպիսիք են, ինչպիսիք են, ինչպիսիք են, ինչպիսիք են, ինչպիսիք են, ինչպիսիք են, ինչպիսիք են, ինչպիսիք են, ինչպիսիք են, ինչպիսիք են: Աշխատանքային դիզայնը - Գործընթացների միջեւ գծերը կարող են մոռանալ: Մեկ աշխատող կարող է զանգահարել գործիքները, որոնք առաջացել են բազմաթիվ մասերի համար: Կարդալիքային պահանջները - Communication, քիմիական դիզայնը, եւ արագ ինժեներություն են աճում արժեքը. Բարձր վճարների աշխատողները կարող են տեսնել ավելի արտադրանքի բարելավություն ( եւ ճնշման), իսկ ցածր վճարների աշխատողները կարող են տեսնել ավելի արագ սխալներ, բայց ավելի քիչ արտադրանքի գործիքներ: Ethical and Policy Challenge-ը Այս արագ զարգացման գործիքների հետ, քաղաքականության աշխարհը փակում է. Գրառը նշում է, որ պլաստիկ ավտոմատացման սերտիֆիկները (երհարկե, որոնք հավատում են, որ տարիներ կամ decades- ի ընթացքում պլաստիկ լայնացումը) այստեղ չի կիրառվում: Generative AI գործիքները են: Cloud- ի վրա Ուրախ հասանելի Արդյոք օգնություն Նորություններ շաբաթական Դա ստեղծում է չափման խնդիրը: Ինչպե՞ս կարող եք կարգավորել կամ ուղեցնել ինչ-որ բան, որը զարգանում է ավելի արագ, քան տեղադրությունները կարող են պատասխանել: Պլատֆիլմերի մատակարարների հետ ավելի ճշգրիտ ժամանակի, գործառույթային տվյալների փոխանակման համար (լուսանկարներ եւ ինտերնետային պաշտպանություն) պահանջում են: Անհարկե, մենք վտանգում ենք վախենում *: Ապրանքներ եւ աշխատողների համար Այս հետազոտությունների համար AI- ի փոխանակումը դեռ չգիտվում է, դա կատարվում է Live Workflows- ում, ինչպիսիք են հաճախ radar- ում: Audit workflows: Identify high-frequency tasks that overlap with AI's current strengths. Արդյոք, դուք կարող եք սովորել աշխատակիցներին, թե ինչպես աշխատել AI- ի հետ, ոչ թե վերահսկել այն: Redesign աշխատանքներ: Փոխանցելով գործառույթները, կտրեք նրանց AI- ի հետ հարմարավետ եւ մարդային կենտրոնացած դաշտային գործառույթներ: Monitor Equity- ը: Տեղադրեք, որ AI- ի հիմնված արտադրանքի ստանդարտները չեն տեղադրվել վերեւում: Երբ աշխատակիցները միասին աշխատում են, սխալը պարզ է: Adaptability- ը նոր հագուստ է: Հաջորդը կունենա նրանց համար, ովքեր գիտեն, թե ինչպես պետք է հարցնել ճիշտ հարցեր AI- ի մասին, ոչ միայն նրանց համար, ովքեր վախենում են, որ AI- ը փոխարինվի: Հիմնական հոդվածը: Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Microsoft- ի AI- ի հետազոտությունը առաջարկում է մանրամասն, գործառույթների վրա հիմնված հաշվարկը, թե ինչպես generative AI- ը այսօր աշխատանքի ազդեցությունը է: ոչ իմանալով, այլ գործառույթում: Այն չգնում է գործառույթների պոռնոգրաձայնի պոռնոգրաձայնի պոռնոգրաձայնի պոռնոգրաձայնի պոռնոգրաձայնի պոռնոգրաձայնի պոռնոգրաձայնին: Ահա թե ինչ-որ բան ավելի օգտակար է: a map of what’s actually happening and a preview of what’s to come. «Այդ աշխարհում, որտեղ AI-ը ավելի շատ ձեւավորվում է, այս գրասենյակում մենք հավատում ենք, որ աշխատանքը ոչ մի պտուտակային գործառույթների ցուցակն է, այլն, այն է, որ մարդային հինության եւ տեխնոլոգիական հզորության միջեւ մանրամասում է: Մենք չենք տեսնում մի վերցնել, մենք ապրում ենք փոխանակման միջոցով: Եթե այդ փոխանակման վերջը կանգնած է մանրաձայնային բեռնելով կամ ավելի հզոր, ավելի ճշգրիտ աշխատանքային աշխարհում, այն կախված է ավելի քիչ այն մասին, թե ինչ կարող է անել տեխնոլոգիան, քան ավելի շատ այն մասին, թե ինչ ենք ընտրում անել այն հետ: Գիտեք ամբողջ թերթը: Այստեղ
