AI也不一定就能提高工作效率 有時還可能拖後腿

面對即將到來的人工智慧時代，僱主們對新技術所能帶來的工作效率提升抱有很大期望，而員工們卻在計算著他們還有多少時日就將被R2-D2取代。

哈佛商學院助理教授Choudhury說：「Jacques Bughin和合作者們的研究預計，目前需要人來完成的所有工種，未來將有一半將通過機器和人工智慧來完成」。總體而言，這可能會導致全球生產力提升1％甚至更多。

機器大規模取代人力之前，人們將會使用基於人工智慧的工具來開展工作。比如放射科醫生運用人工智慧技術解讀X光片，律師通過機器學習來發掘開創了立案先例的案例。

Choudhury卻意識到，對於工人們完全使用人工智慧工具所需具備的技能的研究卻少之又少，而這正是公司在考慮是否投資AI科技時所需的關鍵信息。諮詢公司埃森哲曾預測，到2035年，美國將有35萬億美元投放於認知技術。如果人們不能正確地使用這項技術，光是增加AI工具並不會自動帶來生產水平的提高。

Choudhury說：「AI工具可能擅長於預測，但如果使用不當，投資這些工具就沒有價值」。因此，他希望通過一份新的研究報告來填補這項空白。他和馬里蘭大學的Evan Starr、 Rajshree Agarwal三人共同撰寫了論文《因人而異：在人力資本與機器學習之間的互補性論證》。研究建議，如果企業想要從AI技術中獲取最大回報，就必須認真考慮員工需要哪些必要的技能並對他們進行培訓。

Choudhury長期致力於人力資本的研究，他進入微軟、印孚瑟斯和麥肯錫這樣的公司做深度觀察，分析如何才能使知識工作者的效率最大化。幾年前，他開始關注美國專利商標局（USPTO），專利局為了員工遠程辦公的便利採取了不少創新實踐。

Choudhury說：「我發現美國專利局很有意思，它不僅是一個擁有逾萬人的大型組織，而且是一個塑造創新體系的組織。他們做了什麼將對整個美國經濟產生重要影響。」

在撰寫關於專利局的哈佛商學院案例過程中，他發現該機構正在實施一項名為Sigma-AI的複雜的機器學習計劃，目的是縮短審查專利申請所需的時間。

專利審查員可以使用Sigma-AI來確保專利申請的原創性和創新性，而不是以往在其他專利中使用過的設計或技術。「這意味著要搜索成千上萬的文件」，Choudhury說。

該辦公室的目標是至少在10個月內為申請人提供初步答覆。專利申請正以五年近20％的速度增長，目前已經積壓了50萬份申請，這將導致延誤六個月甚至更長時間。

過去，員工使用類似Google的布爾搜索工具（Boolean）進行查詢，通過特定關鍵字來檢索過去的案例。 Choudhury說，新的機器學習工具使這一過程自動化。 文件被輸入到這個工具中，然後相關文件就可以被檢索出來。

計算機科學背景是必要的嗎？

具有計算機科學與工程專業背景是否有助於專利工作人員使用AI技術從提升生產力呢？Choudhury和他的研究助理對此十分感興趣。

為了確保辦公室的工作經驗不會影響研究結果，研究人員「招募」了專利審查員，這些專家審查員基本上沒有任何經驗，他們只是哈佛商學院的MBA學生。實驗中，他們給221名學生每人一份專利申請，其中有五份是針對現有技術但比較模糊的申請。一半學生被隨機分配使用布爾搜索工具，一半學生使用機器學習工具。

此外，實驗讓每個小組的一半學生能獲得專家意見，在專家的幫助下更好地進行搜索。這一建議，令研究人員十分意外的，成為這對於學生獲得正確答案至關重要。

Choudhury說：「沒有專家建議的情況下，沒有人有高招。無論使用布爾搜索還是機器學習都不重要，這是對真正的專利審查員的專業知識的驗證，這是從多年的經驗中形成的。」

對於那些得到建議的人來說，研究人員發現，效率的高低取決於他們的背景。有計算機科學與工程專業背景和經驗的人在機器學習方面表現更好，而沒有該背景和經驗的人則用布爾工具做得更好。

對於這個實驗，研究人員沒有看到哪種方式更好，然而，Choudhury說，這是不言而喻的。現實情況是，許多公司已經採用人工智慧技術，希望能夠提高生產力。在絕大多數情況下，它將被沒有計算機科學經驗的人使用。這類似於讓一個人文學科背景的人在Excel中使用宏指令。

你會發現，這些文科背景的人不會像擁有統計背景的人那樣富有成效。如果企業不能彌補員工在計算機科學方面的短板，他們將會有失敗的風險。

Choudhury說，「如果一個人過去的經歷完全屬於舊技術領域，並突然出現機器學習工具，那麼即使該工具是一個很好的工具，他們的效率也會降低。」

這並不是說公司必須僱用計算機科學家。通過廣泛的培訓，沒有這種背景的員工可以學習如何有效地使用機器學習工具。 Choudhury目前正準備在今年秋季進行一項更宏大的實驗，其中有1000個科目，給那些沒有計算機科學與工程背景的人提供實踐培訓，看看是否提高了他們的生產力。

Choudhury說，一旦對這些人進行培訓，工作效率的差距會顯著縮小。

來源：哈佛商學院

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