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生成式AI時代，誰是主角？

在過去的7個多月里，清華大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院李寧教授團隊投入了巨大的努力，完成了一項開創(chuàng)性的實證研究論文，深入探討了人與生成式人工智能（AI）在協(xié)作中的互動對任務(wù)績效的影響及其內(nèi)在機制。這項研究通過兩個精心設(shè)計的隨機控制實驗，匯聚了近500名參與者的實驗數(shù)據(jù)，為我們提供了全面而系統(tǒng)的分析視角。

我們深知，生成式AI技術(shù)的迅猛發(fā)展正在重新定義人機交互的邊界，對職場乃至整個社會的影響日益顯著。因此，我們致力于探索這一新興技術(shù)領(lǐng)域，旨在為學(xué)術(shù)界和實踐界提供有價值的見解和指導(dǎo)。在此，我們將研究的主要發(fā)現(xiàn)和內(nèi)容整理如下，以饗各位。我們誠摯地歡迎大家的批評指正，希望能夠與廣大讀者共同探討和深入理解人機合作的未來趨勢。

對于有興趣深入了解本研究的讀者，您可以通過以下SSRN鏈接下載全文：

https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4738829

超越技術(shù)：生成式AI背后的人類才智挖掘

再次感謝大家的關(guān)注和支持。我們特別感謝所有參與實驗的參與者和貢獻者，他們的參與和努力使我們能夠更深入地探索生成式AI與人類協(xié)作的奧秘，為揭示人機合作的科學(xué)原理做出了寶貴貢獻。讓我們一起迎接智能時代的挑戰(zhàn)與機遇。

超越技術(shù)：生成式AI背后的人類才智挖掘

在過去一年中，生成式人工智能（AI）引發(fā)了全球范圍內(nèi)各行各業(yè)的廣泛關(guān)注，其創(chuàng)新能力的展現(xiàn)令人矚目。這一趨勢不僅標志著人工智能技術(shù)進入一個新紀元，也引發(fā)了對其在職場中角色的深入討論。以ChatGPT 4.0為代表的生成式AI，在超過90%的標準化任務(wù)上展現(xiàn)出的性能已經(jīng)超越了人類。近期的研究進一步強化了這一觀點。根據(jù)Haase & Hanel (2023)以及Guzik, Byrge, & Gilde (2023)的研究，生成式AI在不同的創(chuàng)新任務(wù)上顯示出的能力已經(jīng)超越了90%至99%的人類參與者。這些成果不僅彰顯了生成式人工智能在多項任務(wù)上的卓越表現(xiàn)，還暗示了人工智能將成為未來工作環(huán)境中不可或缺的合作伙伴。

哈佛大學(xué)和麻省理工學(xué)院的學(xué)者們通過兩項研究為這一命題提供了堅實的實證證據(jù)，凸顯了引入生成式人工智能所引發(fā)的根本性變革。這些研究結(jié)果表明，應(yīng)用該技術(shù)的個體在處理各種復(fù)雜任務(wù)時的表現(xiàn)顯著提高，這一進步不僅提高了工作效率，還促進了創(chuàng)新思維的發(fā)展，使個人和組織能夠更好地適應(yīng)快速變化的需求和挑戰(zhàn)。在當前不確定性和競爭日益加劇的環(huán)境中，將生成式AI融入工作流程成為了搶占先機的核心策略。這種轉(zhuǎn)變不僅是技術(shù)上的升級，更為那些在傳統(tǒng)評估中可能未得到充分認可的人們提供了翻身的機會，成為展現(xiàn)其真正潛力的工具和助手。人工智能的介入使每個人都有機會在這場技術(shù)變革中找到自己的位置，重新定義自己的價值和能力。

近期由清華大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院李寧教授團隊進行的一項研究進一步揭示了人機合作及其對知識員工工作績效影響的更多細節(jié)。該研究通過2個隨機對照試驗，涵蓋了近500名實驗參與者。

Figure 1 | Research Design

研究結(jié)果一方面支持了先前的發(fā)現(xiàn)，即和獨立完成任務(wù)的對照組相比，與生成式人工智能合作可以顯著提高創(chuàng)新和產(chǎn)出質(zhì)量。另一方面，一個更加引人注目的觀點浮現(xiàn)了：對于人工智能技術(shù)在提升工作績效方面的作用，我們有了新的理解。與常規(guī)思維相反，當人與人工智能攜手合作時，那些在技術(shù)上更先進的AI模型，例如ChatGPT 3.5向ChatGPT 4.0的飛躍，并沒有表現(xiàn)出預(yù)期中的優(yōu)勢。雖然ChatGPT 4.0在各種標準化測試的較量中可能會勝過它的前身，但當涉及到與人類共同完成任務(wù)時，它的技術(shù)優(yōu)勢卻似乎黯然失色。更具體地說，這種所謂的高級AI對成績的提升只是微不足道的不到2%。這一發(fā)現(xiàn)對于那種認為擁有更先進工具自然能在專業(yè)領(lǐng)域帶來更大優(yōu)勢的舊有看法提出了質(zhì)疑。

Figure 2 | Overall Performance in Study 1

既然在人機協(xié)作的背景下，更先進復(fù)雜的AI模型的微小優(yōu)勢并非決定性因素，那么真正起到關(guān)鍵作用的是什么呢？答案雖然簡單但意義深遠：在對比有無人工智能協(xié)助完成任務(wù)的情形中，簡單地引入AI使用本身便成了績效差異的決定因素，相對于其他解釋變量，在任務(wù)過程中是否使用生成式的影響程度為81%。而那些我們習(xí)以為常的人力資本因素，比如學(xué)歷、智商和性格，在這種對比中所占的比重甚至不足20%

Figure 3 | Determinants of Performance Variances in Study 1

然而，當人工智能的使用變得普遍，每個人都在使用AI完成任務(wù)的情況下，那些技術(shù)層面的因素，比如AI模型的先進程度，其影響力竟降至只有10.9%。換言之，如果所有人都使用AI完成任務(wù)，在這個前提下，人的因素——智商以及使用AI的經(jīng)驗——成為了主角。智商獨自就貢獻了33%，之前使用AI的經(jīng)驗也貢獻了15.9%。

Figure 4 |Factors in the Context of Pervasive Use of AI

AI training

更為引人注目的是，當我們將AI培訓(xùn)——一種旨在精煉人機協(xié)作能力的有意識努力——引入實驗，技術(shù)進步因素的影響進一步縮水至8.5%。

Figure 5 | Overall Performance in Study 2

此時，人的因素依舊是不可或缺的支柱，智商的影響力保持在20.5%，而培訓(xùn)的效果也十分顯著，占比達到了15.8%。這一系列發(fā)現(xiàn)顛覆了我們對技術(shù)進步與工作績效關(guān)系的傳統(tǒng)認知，揭示了在人工智能時代，人的角色和能力的不減反增的重要性。

Figure 6 |Determinants of Performance Variances in Study 2

這一發(fā)現(xiàn)意味著，人工智能素養(yǎng)（即使用AI的能力）成為了一門獨立于傳統(tǒng)技能和知識之外的新興必備技藝。值得注意的是，研究中提出的“技能一致性”的新觀點進一步驗證了該項能力的客觀存在性。在實驗中，我們觀察到一個有趣的現(xiàn)象：人們在獨立完成任務(wù)時表現(xiàn)出的技能一致性，在利用人工智能輔助時也能體現(xiàn)出來。換句話說，如果某人在沒有AI輔助的情況下表現(xiàn)良好，他們在隨后的獨立任務(wù)中仍然能維持這種良好表現(xiàn)。同樣，那些在AI輔助任務(wù)中表現(xiàn)出色的人，在同樣與AI合作的任務(wù)中也往往能保持這種優(yōu)勢。

然而，這種一致性并不跨越這兩種場景，也就是說，那些在獨立任務(wù)中表現(xiàn)出色的人，并不一定能在利用AI的任務(wù)中同樣表現(xiàn)出色，反之亦然。這表明，在人工智能輔助的任務(wù)中表現(xiàn)有效所需的技能集可能與獨立完成任務(wù)所需的技能集有所不同。這種技能差異的出現(xiàn)要求我們進一步探索在人工智能時代是否存在獨特的能力。

既往研究表明，那些在常規(guī)工作中表現(xiàn)欠佳的人群，一旦融入人工智能的輔助，他們的工作效率和成果便會顯著提升。但該研究成果為我們帶來了更加深入的理解：盡管人工智能的加持確實能夠普遍提高工作的平均水平，卻并沒有縮小人與人之間的表現(xiàn)差異。這一現(xiàn)象深刻地提示我們，與人工智能的深度合作遠超出了簡單技術(shù)應(yīng)用的范疇，它實際上是對個體能力的一次重新探索和定義。這一點不僅打破了我們對于專業(yè)領(lǐng)域中“佼佼者”傳統(tǒng)定義的認知，而且還預(yù)示著在未來與人工智能共同成長的過程中，人類將迎接一系列全新的技能需求和能力構(gòu)架的形成。

系統(tǒng)化AI能力培訓(xùn)的關(guān)鍵作用

正如上述所知，要最大限度地挖掘與人工智能合作的潛能，精確而有效的培訓(xùn)至關(guān)重要。我們的研究強調(diào)了系統(tǒng)化AI能力培訓(xùn)對于優(yōu)化人機交互模式和提升成果效率的關(guān)鍵作用。深入分析人機互動日志——既包括人類向人工智能發(fā)出的命令（Prompt），也包括人工智能的反饋響應(yīng)（Response）——使我們深入理解了促成高效合作的主要機制。這種詳盡的文本分析不僅為我們提供了成功交流策略的全新視角，還展示了如何巧妙操控人工智能以提升工作效率。

具體來說，接受AI培訓(xùn)改變了人們與人工智能的互動方式。接受過培訓(xùn)的個體更傾向于給出精確而清晰的命令，并通過反復(fù)的交互來實現(xiàn)更深層次的人機協(xié)同。我們的研究通過對互動文本數(shù)據(jù)中抽取的交互特征進行聚類分析，辨別出三類不同的使用群體。其中一類使用者，被我們稱為AI新手，他們在所有交互特征上的得分普遍較低，暴露出他們在提供明確指令或采納高效互動策略上的不足。與此同時，另外兩個群體雖然策略各異，卻都能有效地引導(dǎo)人工智能完成既定任務(wù)。這一發(fā)現(xiàn)不僅凸顯了針對性培訓(xùn)的必要性，也為未來的人機協(xié)作模式提供了寶貴的策略洞見。

同時，我們?nèi)匀话l(fā)現(xiàn)培訓(xùn)極大地降低了所謂的“新手”使用者的比例，這揭示了培訓(xùn)在提升人們的人工智能素養(yǎng)和應(yīng)用能力方面具有根本性的變革作用。這種轉(zhuǎn)變凸顯了與人工智能相關(guān)技能的可塑性以及為了配合技術(shù)進步而在人力資本發(fā)展上進行投資的重要性。隨著我們深入探索人工智能融合的復(fù)雜性，通過精心設(shè)計的培訓(xùn)計劃培育出一支能夠熟練掌握人工智能技術(shù)的勞動力，對于在專業(yè)領(lǐng)域持續(xù)實現(xiàn)卓越表現(xiàn)將變得至關(guān)重要。

在這場人與人工智能協(xié)作的探索旅程中，我們不僅窺見了技術(shù)進步的無限潛能，更重要的是，我們認識到了人的不可替代性。生成式人工智能的興起雖然為我們的職業(yè)生涯帶來了翻天覆地的變化，但這場變革的核心并不僅僅在于技術(shù)的先進性。我們的研究強調(diào)了一個根本性的規(guī)律：釋放人工智能合作的全部潛力，關(guān)鍵在于培養(yǎng)人的能力——了解人工智能、與之有效互動的方式，以及最關(guān)鍵的，系統(tǒng)性的培訓(xùn)和教育。

人工智能的力量確實能夠提升我們的表現(xiàn)，尤其是對那些在傳統(tǒng)環(huán)境下可能會處于劣勢的人。但它同時也為我們的工作環(huán)境引入了新的技能要求，這些要求正在重新定義什么是職場中的“贏家”。培訓(xùn)在這一過程中顯得尤為重要，它不僅能夠幫助初學(xué)者成長為能夠熟練與人工智能協(xié)作的專家，還能確保在人工智能普及的時代，個體間的能力差異不會因技術(shù)的進步而加劇。

因此，當我們走向一個人工智能技術(shù)如同日常生活?？桶銦o處不在的未來時，我們必須記?。宏P(guān)鍵不在于你選擇了哪種人工智能模型，而在于是否主動地擁抱生成式AI以及你如何利用和與之互動。在這個新時代，對人力資本的培養(yǎng)和人工智能技能的訓(xùn)練，可能成為通往成功最關(guān)鍵的要素之一。畢竟，在人與技術(shù)的較量中，保持人性和增強人的能力，可能是我們最強大的也是最不可替代的優(yōu)勢。

論文引用：

Li, Ning and Zhou, Huaikang and Deng, Wenming and Liu, Junyuan and Liu, Fengxian and Mikel-Hong, Kris, When Advanced AI Isn't Enough: Human Factors as Drivers of Success in Generative AI-Human Collaborations (February 26, 2024). Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=4738829orhttp://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4738829