Generacinių AI įrankių, ypač tokių kaip ChatGPT, Bing Copilot, Claude ir Gemini, atsiradimas sukėlė intensyvias diskusijas valdybose, politikos ratuose ir kavinės pokalbiuose. „Ar mes susiduriame su produktyvumo išlaisvinimo ar darbo vietų perkėlimo era? " suteikia duomenų pagrįstą, pagrįstą žvilgsnį į tai, kaip žmonės iš tikrųjų naudoja šiuos įrankius ir ką tai reiškia darbo ateičiai. Darbas su AI: išmatuojant generuojamojo AI profesines pasekmes, Remdamiesi daugiau nei 200 000 anonimiškų pokalbių su „Microsoft Bing Copilot“, autoriai bando išspręsti hype ir atsakyti į vieną svarbų klausimą: ką žmonės daro su generatyviu AI ir kaip jis įtraukiamas į darbo rinką? Daugiau nei spekuliacijos Dauguma antraščių apie AI ir darbo vietas yra utopinės arba distopinės.Jos dažnai remiasi intuicija ar aukšto lygio projekcijomis apie tai, kurios darbo vietos yra „rizikuojamos“ be realių elgesio įrodymų. Vietoj to, kad paklaustų, ką gali padaryti AI, jis nagrinėja, ką žmonės jau daro su generuojamomis AI sistemomis.Tyrėjai analizuoja realias vartotojų sąveikas, kad suprastų, kokias užduotis darbuotojai deleguoja į AI, kaip efektyviai AI atlieka tas užduotis ir ką tai reiškia skirtingoms profesijoms. Rezultatas yra vienas iš pirmųjų empirinių langų į sparčiai besivystančią žmogaus ir AI partnerystę. Pagrindiniai faktai iš pirmo žvilgsnio AI yra plačiai naudojamas užduotims, susijusioms su informacijos rinkimu ir rašymu. Dirbtinis intelektas geriausiai atlieka kalbos intensyvias, pusiau struktūrizuotas užduotis. Yra stiprus ryšys tarp užduočių, kuriose AI yra geras, tipų ir tų, kurie yra pagrindiniai aukšto darbo užmokesčio žinių darbui. Darbuotojai ne tik pakeičia užduotis - jie eksperimentuoja, plečia ir pertvarko, kaip jie dirba. Užduotys, kurias žmonės iš tikrųjų daro su AI Ataskaitoje nustatyta, kad dauguma AI naudojimo atvejų patenka į dvi plačias kategorijas Informacijos rinkimas – pavyzdžiui, tyrimai, apibendrinimai, palyginimai Turinio kūrimas – pvz., elektroninio pašto rašymas, dokumentų rengimas, idėjos kūrimas Šios kategorijos sutampa su daugelio žinių ekonomikos vaidmenų, įskaitant konsultantus, rinkodaros specialistus, analitikus, teisininkus ir mokslininkus, pagrindine veikla. Įdomu tai, kad vartotojai dažniau naudojo AI tyrinėjimui nei vykdymui.Daugelis priminimų buvo atviri arba nukreipti į smegenų audrą, o tai rodo, kad šiuo metu AI naudojamas mažiau automatizavimui ir labiau kaip kognityvinis sparring partneris. Kaip gerai jis veikia? Autoriai peržengia naudojimo dažnį ir įveda naują metriką: „užduočių aprėptį“. Tai matuoja ne tik tai, kaip dažnai užduotis atliekama naudojant AI, bet ir tai, kaip gerai sistema atlieka tą užduotį, remdamasi vartotojų dalyvavimo metrikomis ir pasitenkinimo proxy. Ir rezultatas? Dirbtinis intelektas geriausiai tinka struktūrizuotoms ar pusiau struktūrizuotoms kalbos užduotims. pagalvokite apie el. laiškų rengimą, dokumentų apibendrinimą arba pirmųjų pasiūlymų generavimą. Užduotys, kurioms reikalingas sveikas protas, domeno specifinė patirtis ar tikslus kiekybinis sprendimas, yra blogesnės. Dirbtinis intelektas geriausiai tinka struktūrizuotoms ar pusiau struktūrizuotoms kalbos užduotims. pagalvokite apie el. laiškų rengimą, dokumentų apibendrinimą arba pirmųjų pasiūlymų generavimą. Užduotys, kurioms reikalingas sveikas protas, domeno specifinė patirtis ar tikslus kiekybinis sprendimas, yra blogesnės. Šis niuansas yra svarbus. Tai rodo, kad AI ne tik pakeičia žmones tiesiogiai (dar). Vietoj to, tai yra tam tikrų pogrupių užduočių, kartais toje pačioje darbo vietoje, ir darbo srautų pertvarkymas vienu sluoksniu vienu metu. Profesinis lęšis: kas yra paveiktas? Norėdami išversti šiuos užduočių lygio duomenis į darbo rinkos poveikį, mokslininkai kryžminę nuorodą į O*NET arba JAV vyriausybės išsamią profesinę duomenų bazę. Vienas iš svarbiausių straipsnio įžvalgų yra tai, kad AI is disproportionately suited for high-wage, white-collar occupations. Tokie vaidmenys kaip: Rinkodaros specialistai Vadybos konsultantai Finansų analitikai Advokatai ir paralegalai HR profesionalai Programinės įrangos kūrėjai (kodų generavimui ir dokumentacijai) ... visi dalijasi užduotimis, kurias AI jau atlieka dideliu mastu ir dideliu efektyvumu. Priešingai, profesijos, susijusios su fizine manipuliacija, asmenine paslauga ar rankiniu darbu ( Slaugytojai, elektrikai, pristatymo darbuotojai), kol kas išlieka didžiąja dalimi nepažeistos. Paskutiniame mūsų podcast epizode mes aptarėme , kur Stevenas Bartlettas uždavė pagrindinį klausimą Geoffrey Hinton, plačiai žinomas kaip AI tėvas. The Diary Of A CEO Ką pasakytumėte žmonėms apie jų karjeros perspektyvas superinteligencijos pasaulyje? Ką pasakytumėte žmonėms apie jų karjeros perspektyvas superinteligencijos pasaulyje? Hinton atsakymas: Traukinys tapti plumberis Traukinys tapti plumberis Galbūt atėjo laikas nustoti sutelkti dėmesį į kitą geriausią matematiką, inžinierių ar gydytoją ir pradėti galvoti apie tai, kaip pakelti geriausią vandentiekį ar elektriką. Augmentavimas prieš automatizavimą: klaidingas dvejetainis? Populiarus pasakojimas apie AI dažnai yra dvejetainis: arba jis automatizuoja jūsų darbą, arba jis ne. Vietoj to, mes matome poveikio tęstinumą.Daugelis vartotojų neprašė, kad AI pakeistų jų darbą, bet pagreitintų. Parengti ataskaitą, kuri bus patikslinta vėliau Gauti antrą nuomonę dėl sprendimo Brainstorming pristatymų pavadinimai arba kampai Šablonų ar šablonų kūrimas pasikartojančioms užduotims Kitaip tariant, AI veikia kaip bendras pilotas, o ne pilotas. . For now Bet čia yra trina: jei AI kopilotas gali tvarkyti 30% jūsų darbo krūvio šiandien, kiek laiko, kol jis gali tvarkyti 70%? Ką tai reiškia darbuotojams Autoriai išmintingai susilaiko nuo apokaliptinių prognozių. Generatyvinis AI jau pertvarko darbo sudėtį darbo vietose. Generative AI is already reshaping the composition of work within jobs. Kai kurios užduotys yra atskirtos. Kai kurios yra deleguojamos į AI, kitos yra visiškai persvarstytos. Darbo dizainas – ribos tarp vaidmenų gali būti neaiškios.Vienas darbuotojas gali išspręsti užduotis, kurios anksčiau apėmė kelis departamentus. Įgūdžių reikalavimai - Komunikacija, kritinis mąstymas ir greitas inžinerija didėja. Nelygybė - aukštos darbo užmokesčio darbuotojai gali matyti daugiau produktyvumo (ir spaudimo), o mažesnio darbo užmokesčio darbuotojai gali susidurti su lėtesniu sutrikimu, bet mažiau produktyvumo įrankių. Etikos ir politikos iššūkis Su tokiais sparčiai besikeičiančiais įrankiais politikos pasaulis yra už kreivės.Dokumentas pažymi, kad tradicinės automatizavimo sistemos (kurios priklauso nuo laipsniško sklaidos per metus ar dešimtmečius) čia netaikomos. debesies pagrindu Laisvai prieinama Iš karto naudinga Savaitinis atnaujinimas Tai sukuria matavimo problemą: kaip jūs reguliuojate ar vadovaujate kažkam, kas vystosi greičiau nei institucijos gali reaguoti? Autoriai reikalauja daugiau realaus laiko, elgesio duomenų dalijimosi (anoniminio ir privatumo išsaugojimo) iš platformų teikėjų. Poveikis įmonėms ir darbuotojams AI transformacija nebėra teorinė, ji vyksta tiesioginiuose darbo srautuose, dažnai po radaru. Audito darbo eigos: Nustatykite didelio dažnio užduotis, kurios sutampa su dabartinėmis AI stipriosiomis pusėmis. Mokykite darbuotojus, kaip bendradarbiauti su AI, o ne atsispirti. Perprojektuokite darbo vietas: vietoj to, kad pašalintumėte vaidmenis, suskaidykite juos į AI suderinamus ir žmogiškuosius subtasks. Stebėkite nuosavybę: užtikrinkite, kad dirbtinio intelekto pagrįstas našumo padidėjimas nebūtų sukauptas viršuje. Atskirų darbuotojų požiūris taip pat aiškus: prisitaikymas yra naujas pranašumas.Ateitis priklauso tiems, kurie žino, kaip užduoti teisingus klausimus apie AI, o ne tik tiems, kurie bijo būti pakeisti juo. Išvada: perėjimas, o ne perėmimas... kol kas "Microsoft AI" tyrimas siūlo niuansų, įrodymais pagrįstą ataskaitą apie tai, kaip generuojantis AI daro įtaką darbui šiandien; ne teoriškai, bet veiksmu. Vietoj to, jis siūlo kažką naudingesnio: a map of what’s actually happening and a preview of what’s to come. Pasaulyje, kurį vis dažniau formuoja AI, šis straipsnis mums primena, kad darbas nėra statinis užduočių sąrašas, bet dinamiškos derybos tarp žmogaus išradingumo ir technologinių gebėjimų. Nesvarbu, ar ši transformacija baigiasi masiniu pasenimu, ar protingesniu, teisingesniu darbo pasauliu, priklausys mažiau nuo to, ką technologija gali padaryti, o daugiau nuo to, ką mes nusprendžiame padaryti su ja. Skaitykite visą straipsnį: čia
