帶你看微軟2023未來工作報告:老王賣AI之外,還有什麼細節?

先說結論中的結論。

「不要問AI如何影響工作,而是要問你希望AI如何影響你的工作!」這應該是「微軟2023年未來工作報告」(Microsoft New Future of Work Report 2023)最關鍵的一句話(也有種霸道總裁感)。

去年十二月,微軟發布了這份報告。有別於2022年關注疫情後混合工作模式(Hybrid work)的實踐與研究,2023年報告的關鍵字,除了AI還是AI。報告蒐集了2023年的研究數據,勾勒出去年生成式AI爆發為人們帶來的工作影響,包括型態改變,現階段AI協力流程,人類AI互動趨勢,以及未來辦公場景會變成什麼樣子。

然而閱讀此份報告之前,我們不能忘記微軟作為OpenAI富爸爸,並且已將內嵌GPT-4的Copilot整合進自家的辦公系統Microsoft 365這個大背景。就這點來看,微軟發布AI展望不免有些老王賣瓜。不過閱讀完後,還是有幾點在我意料之外,也值得後續追蹤。

簡單總結這份報告為六點:


1. 人們利用LLMs提高生產力:

微軟強調LLMs在提高資訊任務效率的潛力,但也警告我們需要注重精準性,搭配相應策略解決潛在的不精確。這點可搭配我們之前提過的AI幻覺來看。

報告中研究顯示,使用ChatGPT,寫作效率提高了37%;在與波士頓顧問集團(BCG)合作的實驗中,產出的諮詢品質提高了40%,但某些情形裡,有20%的機率會產生錯誤的解決方案。

而根據微軟Copilot 365的企業使用者調查顯示:

73%的人認為Copilot讓他們工作更快;85%的人表示它能幫助他們更快完成初稿;72%的人同意它減少進行重複或乏味事情的心理負擔。

值得注意的是,LLMs對新手或技能較低者的效益大於較高者。同樣是來自與波士頓顧問集團(BCG)合作的實驗:技能較低的工作者提高了43%,而技能較高的工作者僅提高17%。這點未來對人力資源的控管調配或許會有影響。


2. AI能增加批判性思維:

乍聽之下有些違背常理。研究的切入點是:將AI視為「挑戰者」,而非僅僅是工作助手,這可以促進知識型工作者的批判性思維。也就是說,AI給你的不要照單全收!

此外,隨著AI生成內容增多,知識型工作可能更傾向於分析和關鍵整合,這些能力比搜尋和創造更重要。報告提到,在典型的使用情境中,人類選擇、使用 AI工具制定任務,AI產生初稿,人類再檢查、評估、整合AI的成果,就像一個三明治,AI在中間,人類在兩端。在這種模式下,人的深度思考和分析更是不可或缺。


3. AI協作是動態改變的:

報告強調了人類和AI之間的共生關係,值得注意的是,未來可能有越來越多工作,會需要人類監督AI運作,並在需要時干預。

然而,人類的注意力是有限的,所以也會有越來越多自動化監管和干預系統出現(用AI對付AI?)。這讓我想到《超智慧》一書提到的,美國2010年股市大崩盤,其實是因為演算交易程式出現一連串問題。因此,更有效、更聰明的自動化監管、干預,攸關人類與AI的共生。


4. AI在創意過程中有所發揮,但人類同樣重要:

LLMs在創意任務方面幫助人類,但人類仍需要創造力和保有主導權。報告提到有趣的一點是,使用生成式AI仰賴強力的自我意識與信心來校準。同時,它也可以幫助達到這點。

也就是說,使用者的自我意識與信心與生成式AI相互成就——使用AI,同時也在考驗你是不是合格的詠唱師。


5. AI多樣化應用,並且可能在社會科學方面帶來革命:

報告提到了LLMs在各個領域(包括軟體工程、教育和社會科學)的影響。比較令我意外的是社會科學方面。

報告指出,AI可幫助分析社會科學數據(研究提到的主要是經濟學),人類也可借助其文本能力,達到即時性的理解對話,作為訪問或調查工具。更革命的是,透過AI,沒受過統計訓練的人也能處理數據資料。

不過,這引發新的問題:關於LLMs生成的調查資料意義,又要如何進行統計分析?如何驗證LLMs合成資料的分析有效性?以及如何將來自人類的資料與LLMs的資料結合?這有點像前陣子大家在討論電子投票,許多人會提出的問題,人工計票還能一張張驗票,但電子投票要如何驗證?


6. AI對知識碎片具強大整合能力,或將改變知識傳播:

過往,我們習慣知識儲存在書本或文檔、表格中,但更多時候知識是碎片化的散布在對話裡,而現在越來越多知識以對話形式傳送、接收,無論是人與人之間透過數位媒介的對話,還是人與LLMs之間的對話。這些對話中的知識將可被LLMs利用。

這帶來的革命影響是,過往知識從建立到流通,要經歷一系列龐雜的「加工」,例如將一個發現寫成論文、出版著作,再經由出版社或媒體傳播,但LLMs將縮短整個流程。不過這或許會引發出版社與媒體的焦慮,例如一月中美國參議院聽證會上,媒體專家、學者討論生成式人工智慧對新聞業的影響,新聞媒體聯盟(News/Media Alliance)的Danielle Coffey指出,媒體在目前AI的生態圈中完全沒有商業模式。


從上述可見,這份報告對AI應用於工作、知識運用的評估是樂觀的,但也不能忘記報告產出的背景跟脈絡。在可見的未來,沒人能置身AI之外。套用《超智慧》說的,如果AI發展是一列快車,「不會在人類這一站就停下來,連減速都不會。它很有可能過站不停。」既然被迫上了車,如何努力抓緊,不被甩掉或適應車速,將是我們面臨的課題。

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