Только время может победить ваших офисных сотрудников, любящих ChatGPT

GPT-4 — джокер в корпоративной карточной игре. Это может существенно повысить производительность и привести к повышению или снижению качества работы в зависимости от поставленной задачи и того, как она используется. Вообще говоря, мы можем занять оптимистическую или пессимистическую позицию в отношении быстрого внедрения GPT-4 в офисную среду по всему миру.

Оптимистичная позиция заключается в том, что помощь ИИ приведет к повышению качества и производительности труда работников. Дальнейшая работа будет выполняться быстрее и лучше. Помощь ИИ поможет с рутинными задачами, обеспечит жизненно важную поддержку в нерутинных задачах и высвободит время и ресурсы для сотрудников, чтобы они могли сосредоточиться на критически важных для бизнеса вещах, которые «двигают иглу».

Пессимистическая позиция заключается в том, что дар помощи ИИ — это троянский конь. Автоматизация будет проникать в компании и медленно поглощать человеческие знания, кусочек за кусочком, в пользу сверхбогатой технологической элиты и за счет бесправных наемных работников. Офисные сотрудники, любящие ChatGPT, страдают своего рода стокгольмским синдромом, заигрывая со своими заменителями.

Моё личное мнение больше склоняется к пессимистической позиции. Я понимаю, насколько полезен GPT-4 в качестве инструмента поиска информации, по сути, это более умная и персонализированная версия Google Search. Но если бы я полагался на помощь чат-бота, скажем, при написании черновика статьи или мозговом штурме новых идей для публикации, зачем вообще выполнять эту работу? С таким же успехом вы могли бы полностью передать эту работу ИИ или, желательно, вообще не выполнять эту работу.

Сегодня мы рассмотрим статью Гарвардской школы бизнеса, которая проливает свет на влияние помощи GPT-4 на интеллектуальную работу: « Навигация по неровной технологической границе: полевые экспериментальные данные о влиянии ИИ на производительность и качество работников умственного труда ». , опубликовано в сентябре 2023 г.

Документ Гарвардской школы бизнеса – Эксперимент и результаты

Группа социологов провела эксперимент по проверке навыков 758 консультантов Boston Consulting Group (BCG) при выполнении различных задач с доступом к GPT-4 и без него.

Примерно половина участвующих консультантов (385) выполнили 18 задач, связанных с творческой разработкой продукта, а другая половина (373) занималась решением бизнес-задач, опираясь на внешние данные и другие источники. Более подробно конкретные задачи мы рассмотрим в следующем разделе.

Все участники провели первоначальный тест без помощи ИИ, чтобы исследователи могли сравнить эффективность работы отдельного консультанта без посторонней помощи с их работой с GPT-4. Участники также были распределены в одну из трех подгрупп в рамках двух экспериментов: одна контрольная группа без доступа к GPT-4, вторая группа с доступом к GPT-4 и третья группа с доступом к GPT-4 и учебным материалам. о том, как эффективно подсказать GPT-4.

Результаты розыгрыша заголовков показали, что консультанты, имеющие доступ к ИИ, в целом справляются с творческими задачами по разработке продуктов заметно лучше. Здесь консультант выполнил в среднем на 12,2% больше задач, выполнил задачи на 25,1% быстрее и на 40% более качественно, по данным оценщиков, которые слепо оценивали тесты.

Вторая группа консультантов, которые работали над решением бизнес-задач, имели на 19% меньшую вероятность получения правильных результатов при доступе к GPT-4. В среднем GPT-4 помог консультантам выполнить задачи на несколько минут быстрее: на шесть минут быстрее для «Только GPT» и на одиннадцать минут для «GPT + Обзор».

Основываясь на результатах эксперимента, исследовательская группа представляет себе «зубчатую границу».

Внутри «зубчатой границы» помощь ИИ повышает качество и производительность человеческой деятельности. За пределами границ его сдерживает помощь ИИ. Граница «неровная», потому что трудно предсказать, какие задачи попадут внутрь или за пределы границы, и иногда это кажется нелогичным. Например, GPT-4 может успешно сдать большинство экзаменов в колледже , но при этом он не справляется с базовыми математическими задачами .

Навигация по зубчатой границе

Концепция «зубчатой границы» вполне уместна. Однако, на мой взгляд, статья значительно переоценивает возможности GPT-4. Самое главное, это связано со строгими временными ограничениями, в которых консультантам BCG пришлось работать в ходе эксперимента.

В части эксперимента, посвященной творческой разработке продукта, где было показано, что помощь GPT-4 значительно повышает производительность и качество, консультантам пришлось выполнить 18 задач всего за 90 минут. Вот несколько примеров задач, на которые консультантам пришлось ответить в течение 90 минут:

• «Генерируйте идеи для новой обуви, ориентированной на конкретный рынок или вид спорта, который недостаточно востребован. Проявите творческий подход и предложите как минимум 10 идей».

  
  

• «Составьте список шагов, необходимых для запуска продукта. Будьте краткими, но всеобъемлющими».

  
  

• «Придумайте название для продукта: рассмотрите не менее 4 названий, запишите их и объясните то, которое вы выбрали».

  
  

• «Напишите своему начальнику записку из 500 слов, в которой объясните свои выводы».

• «Напишите маркетинговый текст для пресс-релиза».

  
  

• «Пожалуйста, обобщите выводы, которые вы получили из предыдущих вопросов, и создайте план статьи в стиле Harvard Business Review объемом примерно в 2500 слов».

Выполнение одной из этих задач по отдельности может занять дни, а то и недели. Даже от самого элитного консультанта в мире нельзя ожидать, что он выполнит все эти задачи с удовлетворительным уровнем качества и точности за 90 минут. Это по-человечески невозможно.

В эксперименте с задачами «за пределами границ» участники должны были проанализировать эффективность бренда гипотетической компании на основе результатов интервью и финансовых данных и подготовить записку объемом 500–750 слов для вымышленного генерального директора. Ограничение по времени в этой части эксперимента составляло 60 минут, что, опять же, далеко не соответствует времени, которое консультанты фактически потратили бы на решение подобной задачи в реальной жизни.

Моя гипотеза : чем больше времени вы даете людям на выполнение задачи, тем менее значимой будет помощь ИИ. Если бы, например, консультантам BCG дали недели или месяцы на выполнение тех же 18 творческих задач по разработке продукта – что лучше отражало бы то, как на самом деле работают консультанты – улучшения от использования GPT-4 были бы в лучшем случае незначительными. В целом, конечный результат также будет значительно более высокого качества, чем человек может произвести с помощью GPT-4 за 90 минут.

На мой взгляд, преодоление неровной границы заключается не в понимании того, с какими задачами GPT-4 может эффективно вам помочь, а в изучении того, какие навыки вы можете предложить, которые автоматизация не может легко заменить.

Кентавры и киборги на рабочем месте

Авторы проанализировали различные подходы участников к работе с ИИ и выделили две преобладающие модели: «поведение кентавра» и «поведение киборга»:

«Понимание характеристик и поведения этих участников может оказаться важным, поскольку организации думают о способах выявления и развития талантов для эффективного сотрудничества с инструментами ИИ .

Мы определили две преобладающие модели, отражающие их подход.

Первое — поведение кентавра. Названный в честь мифического существа, получеловека-полулошади, этот подход предполагает аналогичное стратегическое разделение труда между людьми и машинами, тесно слитыми воедино. Пользователи с этой стратегией переключаются между задачами искусственного интеллекта и человеческими задачами, распределяя обязанности на основе сильных сторон и возможностей каждого объекта. Они определяют, какие задачи лучше всего подходят для вмешательства человека, а какими можно эффективно управлять с помощью ИИ.

Вторая модель, которую мы наблюдали, — это поведение киборгов. Этот подход, названный в честь гибридов человека и машины, представленных в научно-фантастической литературе, предполагает сложную интеграцию. Пользователи-киборги не просто делегируют задачи; они объединяют свои усилия с искусственным интеллектом на самом переднем крае возможностей. Эта стратегия может проявляться в виде чередования обязанностей на уровне подзадач, например, инициирования предложения для завершения ИИ или работы в тандеме с ИИ».

Я не большой поклонник использования GPT-4 в качестве партнера по сотрудничеству. Прежде всего по двум причинам:

1. В партнерстве человека и ИИ ИИ может выполнять большую часть работы, однако полная ответственность за работу лежит на человеке.

   
   

Я предпочел бы потратить свое время на создание новой работы с нуля, чем на проверку и редактирование результатов, созданных ИИ, на наличие ошибок, неточностей и предвзятости. Во-первых, просматривать автоматически сгенерированный контент не очень весело. Во-вторых, несмотря ни на что, я остаюсь ответственным за любые ошибки, которые могут быть. Если я слишком сильно полагался на данные GPT-4 для выполнения задачи, я не могу объяснить, почему я допустил те ошибки, которые совершил, и я также не могу на них учиться или расти. В какой степени мы можем сказать, что работа по-прежнему является результатом уникального творческого усилия человека, когда работник «сотрудничает» с генеративным ИИ?

«Профессиональное суждение юриста не может быть делегировано генеративному искусственному интеллекту и всегда остается обязанностью юриста».

- «Практическое руководство по использованию генеративного искусственного интеллекта в юридической практике », Постоянный комитет адвокатов штата Калифорния по профессиональной ответственности и поведению (ноябрь 2023 г.).

2. Преимущества «кентавров» и «киборгов» лишь временные

Как я писал в своем последнем посте , после победы Deep Blue в 1997 году над действующим чемпионом по шахматам Гарри Каспаровым прошел короткий промежуток времени, когда казалось, что люди, сотрудничающие с ИИ, могут победить даже самые сильные шахматные движки. Каспаров популяризировал термин «кентавры» для описания этих смешанных команд человека и искусственного интеллекта.

Однако в нынешнем виде люди не могут внести большой вклад в игры, проводимые между ведущими шахматными программами. Фактически, все, чему могут способствовать люди, — это увеличение частоты ошибок. Оказывается, играть в шахматы — это то, что ИИ умеет делать гораздо лучше, чем люди.

Я считаю, что мы можем извлечь важный урок из эволюции ИИ на шахматной доске: «кентавры» и «киборги» в конечном итоге терпят поражение благодаря большей автоматизации. По аналогии, офисные работники, которые в значительной степени полагаются на помощь ИИ, должны начать глубоко задумываться о том, какие уникальные навыки они могут предложить, чего не может предложить модель ИИ. Скорее всего, основная функция кентавров и киборгов — кормить своих заменителей дополнительным учебным материалом, особенно для задач, которые можно легко автоматизировать и не требуют большого социального взаимодействия, адаптации, гибкости и общения.

Подведение итогов

Как можно победить кентавров и киборгов на современном рабочем месте? Просто вы победите их, затратив больше времени. Если людям будет предоставлено больше времени для выполнения сложной и творческой работы, помощь GPT-4 будет излишней.

С другой стороны, некоторые задачи, которые сегодня люди выполняют «в сотрудничестве» с генеративным ИИ, в обозримом будущем будут полностью автоматизированы. Предположим, что человек-работник не может в течение длительного периода времени добиться существенно лучшего результата, чем будущие поколения GPT-4 смогут добиться за несколько секунд. В этом случае действительно нет причин продолжать передавать такого рода задачи на аутсорсинг людям.

В моей интерпретации преодоление неровной границы на самом деле означает вопрос: какой уникальный навык я могу предложить, который невозможно заменить автоматизацией через несколько лет?

Подпишитесь на мою бесплатную рассылку The Gap: www.futuristiclawyer.com