【程世嘉專欄】AI 不一定會取代你的工作,3 大領域看適用的工作流程

今年 AI 發展大躍進,許多工作者變得焦慮、擔心自己被取代,其實 AI 並不會取代工作,而是取代任務。就現階段觀察而言,AI 對於每個產業影響的程度都不太一樣,AI 的發展就像是兩面刃,工作者處理的任務若跟 AI 高度重疊,就需要擔心 AI 帶來的衝擊,相反地 AI 其實能夠成為互補的工具,提升工作者的生產力。

我們觀察到許多文字工作者的出版量、網路上許多部落格、行銷文案內容都正在大量增加當中,對於純文字工作者而言,原先一天只能張貼一篇文章的社群小編,透過 AI 的協助能夠增加至一天張貼三篇文章,還可以運用 AI 工具偵測外部發展趨勢來豐富文章,AI 加速了工作者產製內容的速度。

AI 不是萬靈丹,可能讓工作流程加速或變慢

如何在日常工作中應用 AI?這是工作者需要反思自身、團隊甚至擴及到企業組織的必要問題,因此研究日常工作流程非常重要。AI 能夠加速任務的部分流程,卻也能讓部分流程變慢,顯然 AI 並不是萬靈丹。當 AI 變成工作的標配,就像是某個語言或技能作為標配一樣,工作者不需要知道 AI 背後是如何運作,但是必須了解如何使用它。

今年七月份,Nielsen Norman Group 發布了一份報告《AI Improves Employee Productivity by 66%》,說明生成式 AI 影響生產力最深的三個領域。

領域 1:ChatGPT 應用在客服,目前進展少

首先在客服方面,一開始大部分人認為,聊天機器人這麼會聊天,客服人員是不是全部要失業了?這件事情並沒有發生,主要是因為客服人員回答的資訊必須非常精準,尤其在處理客訴的時候需要非常小心,並且要懂得安撫客戶的情緒

若將 ChatGPT 應用於這些細部流程,目前是無法預測結果的,也就是說聊天機器人雖然很厲害,上知天文下知地理,但如果明確指使它照著指令來處理事情的時候,它會呈現一定程度的不確定性,所以大家會猶豫將 ChatGPT 應用在客服的場域,畢竟沒有人想要得罪客戶,也因此目前在客服領域得到的進展反而較少,大家還在嘗試規範聊天機器人。

領域 2:內容生成工時可減少 4 成!但 ChatGPT 難協助細節

第二是在內容生成的領域,生產力明顯提升超過五成。美國麻省理工學院 MIT 研究人員於今年三月發布了一篇論文〈Experimental Evidence on the Productivity Effects of Generative Artificial Intelligence〉,量化生成式 AI 對於內容生成工作的影響。

在這個人們幾乎離不開數位工具的時代,這些工具與交換資訊、產生內容相關,例如產出文案、翻譯、報告、整理簡報及會議記錄,這是數位工作者幾乎每天都會做的事情,在工作流程中 ChatGPT 能夠協助發想與草稿,但是對於編修,研究人員發現它反而會耗費工作者更多時間,當工作者收到一篇冗長的報告,可能會想自己全部重寫,因為編修它比你重寫還要花時間。

經過研究,ChatGPT 適用於大範圍地提供意見、方案作發想,以及給予框架作簡單的草稿,但同時較難協助撰寫詳細的內容,工作者必須自行處理這個部分。整體來說,使用 ChatGPT 還是能夠縮短任務的處理時間,研究人員發現採用 AI 工具,生產力能夠提升 37%,等同於減少大約四成的工時,且品質提升將近兩成,顯示生成式 AI 能夠同時優化品質與效率。

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領域 3:軟體工程師受益最大,生產力提升逾 125%

最後針對 AI 提升生產力最多的領域,結果表示軟體工程師寫程式的生產力能夠提升超過 125%,也就是原先單位時間只能寫一行程式,有了 AI 幫助之後軟體工程師可以寫兩到三行程式,這個結論出乎許多人的意料之外。

不過觀察業界的狀況,今年以來矽谷已經進行約 50 萬位軟體工程師的裁員,科技公司都觀察到了 AI 帶來的加值,進而積極調整人力配置,這也說明了原先 AI 被普遍認為會衝擊非理工科的工作,現在得出的結果反而是相反的

總的來說,AI 的角色應該被視為一個重要的生產力提升工具,但它不會也不應該將一個職位完全取代掉,而是解構工作流程。因此,AI 時代下,人人都必須了解如何在自身工作流程中善用 AI 來增強工作效率和價值。人需要工作,並從中找到意義;而 AI 是輔助工具,不會也不需要變成主角。

 

 

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* 本文經 程世嘉 授權轉載,並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題。首圖來源:Canva

(責任編輯:廖紹伶)