AI會威脅還是幫助人類工作？MIT重量級新研究出爐
麻省理工學院一份針對科學領域AI生產力的新研究指出，AI確實能提高工作效率，但是工作者的幸福感卻降低了，為什麼？ 您的閱讀篇數已達上限 立刻訂閱全閱讀，即可享全站不限篇數閱讀 了解更多 立即訂閱 圖片來源：shutterstock 自從ChatGPT在兩年前帶起AI熱潮，關於「AI究竟會如何影響人類工作」的研究便陸續釋出。近期，麻省理工學院（MIT）一份新研究的結果，特別引起業界專家關注。 研究作者，MIT經濟學院托納羅傑斯（Aidan Toner-Rodgers）從2022年5月開始觀察材料科學實驗室的1,080名研究人員如何使用AI。 他的研究發現：使用AI後，科學家發現的材料增加了44%，專利申請量增加了39%，新產品原型增加了17%。 雖然托納羅傑斯只是一名26歲的博士生，但這份研究卻讓他的前輩教授，今年甫獲諾貝爾經濟學獎的阿西莫格魯（Daron Acemoglu），以及長期研究AI勞動力議題的奧托（David Autor）等人重視。他們兩人與托納羅傑斯一同接受《華爾街日報》專訪，為他的研究大力背書。 主因是科學創新的成果可能會帶來其他領域的影響，進而對人類社會造成意想不到的發展。舉例來說，汽油引擎，最初是為汽車提供動力，但用於曳引機時，它改變了整個農業系統——美國農業產出在1930到1960年成長4倍，卻能省下14%的農業勞動力。 業界大佬阿西莫格魯指出，他對科學實驗室的生產力如此顯著提高「感到驚訝」。假如這份研究的情況在整個經濟體中重複出現，將會大幅影響他過去的研究發現——在阿西莫格魯最近的一份研究中，他估計AI在未來十年只會讓美國GDP提高約1%而已。 不過，長期對AI應用持悲觀主義的阿西莫格魯仍擔心，AI會擴大收入差距，這在托納羅傑斯的研究也彰顯出來。 研究發現，原本就最擅長發現新材料的科學家，使用AI工具後更加成功，排名前十的科學家甚至能讓產出增加81%；相對來說，排名倒數三分之一的科學家及使用了AI，也幾乎沒有任何進步。 然而，長期對AI協助勞動市場持樂觀見解的奧托認為，只要能對工作者提供適當培訓，就能提高生產力的同時減少收入不平等。他舉例，充分接受培訓的律師助理，現在可以透過AI執行許多原本經驗豐富律師才能做的任務，而這能為他們賺取更多收益。 值得一提的是，這篇新論文也探究了科學家應用AI工具後的心理：82%的人表使用AI，他們的工作滿意度下降了。 科學家們認為，AI剝奪了他們最喜歡的工作部分，也就是憑空發想新的材料。「我不禁感覺我所受的大部分叫教育現在都沒有意義了，」一位參與研究的科學家評論道。 因此，這份研究也凸顯了即使AI能有效在至少材料領域提升了生產力，但考量「奪去了創造性」的部分，也許科學家永遠也不會真的非常樂意使用它。 過往的AI勞動研究 在托納羅傑斯這份新研究以前，從生成式AI大舉進入白領人士的辦公室開始，學界已有幾項廣受引用的生產力研究，值得綜合參考。例如： 史丹佛大學的一份研究〈工作中的生成式人工智慧〉，研究電話客服中心的工作者，發現採用生成式AI後，效率提高了14%。 MIT的另一份研究〈生成式人工智慧對生產力影響的實驗證據〉，將中級寫作任務分配給一半有AI的大學生，和一半沒有AI的學生，發現使用ChatGPT的參與者完成任務的速度平均提高40%，產出品質則提高18%。 〈人工智慧對工程師生產力的影響：來自GitHub Copilot的證據〉則發現，使用AI工具的工程師完成任務的速度比對照組快55.8%，並且經驗不足、年齡較大、工作時間較長的工程師受益最多。 〈將人類專業知識與人工智慧結合：來自放射學的實驗證據〉研究指出，理論上，AI系統和放射科醫生的結合可以改善診斷結果，但實際上並非如此。當AI系統的診斷表現出更多的不確定性時，放射科醫生往往會低估AI系統提供的訊息。 從這些過往研究可以得出一些普遍的結論，像是AI工具通常可以在有限的研究任務中提高網路工作者的生產力、寫作力、程式設計能力、客服能力等等。此外，在技能和生產效率最低的工作者中，生產力的提高尤為明顯。 然而，當涉及醫療或其他複雜的專業顧問時，融入AI的表現不一定會更好。對於中小型公司的企業家來說也沒有太多績效幫助。 過去這些研究也存在限制，首先，每份研究都只能關注到經濟領域中的一小部分，通常是現存的白領工作，但AI事實上可能影響的是目前還不存在的工作。再者，研究通常是短期、受控的環境，和真實世界的情況不完全相符。 最後，通常研究僅與生產力相關，但是人們在意的薪酬與收入不平等，其實與更多因素連動，像是工會的存在等等，因此面對這些AI勞動力研究時，應避免過度直線地推論。（延伸閱讀：我們過得比祖先好，功臣是一群凡人） （資料來源：WSJ, Bipartisan policy, OMFIF, Brookings）
麻省理工學院一份針對科學領域AI生產力的新研究指出，AI確實能提高工作效率，但是工作者的幸福感卻降低了，為什麼？
您的閱讀篇數已達上限
立刻訂閱全閱讀，即可享全站不限篇數閱讀
自從ChatGPT在兩年前帶起AI熱潮，關於「AI究竟會如何影響人類工作」的研究便陸續釋出。近期，麻省理工學院（MIT）一份新研究的結果，特別引起業界專家關注。
研究作者，MIT經濟學院托納羅傑斯（Aidan Toner-Rodgers）從2022年5月開始觀察材料科學實驗室的1,080名研究人員如何使用AI。
他的研究發現：使用AI後，科學家發現的材料增加了44%，專利申請量增加了39%，新產品原型增加了17%。
雖然托納羅傑斯只是一名26歲的博士生，但這份研究卻讓他的前輩教授，今年甫獲諾貝爾經濟學獎的阿西莫格魯（Daron Acemoglu），以及長期研究AI勞動力議題的奧托（David Autor）等人重視。他們兩人與托納羅傑斯一同接受《華爾街日報》專訪，為他的研究大力背書。
主因是科學創新的成果可能會帶來其他領域的影響，進而對人類社會造成意想不到的發展。舉例來說，汽油引擎，最初是為汽車提供動力，但用於曳引機時，它改變了整個農業系統——美國農業產出在1930到1960年成長4倍，卻能省下14%的農業勞動力。
業界大佬阿西莫格魯指出，他對科學實驗室的生產力如此顯著提高「感到驚訝」。假如這份研究的情況在整個經濟體中重複出現，將會大幅影響他過去的研究發現——在阿西莫格魯最近的一份研究中，他估計AI在未來十年只會讓美國GDP提高約1%而已。
不過，長期對AI應用持悲觀主義的阿西莫格魯仍擔心，AI會擴大收入差距，這在托納羅傑斯的研究也彰顯出來。
研究發現，原本就最擅長發現新材料的科學家，使用AI工具後更加成功，排名前十的科學家甚至能讓產出增加81%；相對來說，排名倒數三分之一的科學家及使用了AI，也幾乎沒有任何進步。
然而，長期對AI協助勞動市場持樂觀見解的奧托認為，只要能對工作者提供適當培訓，就能提高生產力的同時減少收入不平等。他舉例，充分接受培訓的律師助理，現在可以透過AI執行許多原本經驗豐富律師才能做的任務，而這能為他們賺取更多收益。
值得一提的是，這篇新論文也探究了科學家應用AI工具後的心理：82%的人表使用AI，他們的工作滿意度下降了。
科學家們認為，AI剝奪了他們最喜歡的工作部分，也就是憑空發想新的材料。「我不禁感覺我所受的大部分叫教育現在都沒有意義了，」一位參與研究的科學家評論道。
因此，這份研究也凸顯了即使AI能有效在至少材料領域提升了生產力，但考量「奪去了創造性」的部分，也許科學家永遠也不會真的非常樂意使用它。
過往的AI勞動研究
在托納羅傑斯這份新研究以前，從生成式AI大舉進入白領人士的辦公室開始，學界已有幾項廣受引用的生產力研究，值得綜合參考。例如：
- 史丹佛大學的一份研究〈工作中的生成式人工智慧〉，研究電話客服中心的工作者，發現採用生成式AI後，效率提高了14%。
- MIT的另一份研究〈生成式人工智慧對生產力影響的實驗證據〉，將中級寫作任務分配給一半有AI的大學生，和一半沒有AI的學生，發現使用ChatGPT的參與者完成任務的速度平均提高40%，產出品質則提高18%。
- 〈人工智慧對工程師生產力的影響：來自GitHub Copilot的證據〉則發現，使用AI工具的工程師完成任務的速度比對照組快55.8%，並且經驗不足、年齡較大、工作時間較長的工程師受益最多。
- 〈將人類專業知識與人工智慧結合：來自放射學的實驗證據〉研究指出，理論上，AI系統和放射科醫生的結合可以改善診斷結果，但實際上並非如此。當AI系統的診斷表現出更多的不確定性時，放射科醫生往往會低估AI系統提供的訊息。
從這些過往研究可以得出一些普遍的結論，像是AI工具通常可以在有限的研究任務中提高網路工作者的生產力、寫作力、程式設計能力、客服能力等等。此外，在技能和生產效率最低的工作者中，生產力的提高尤為明顯。
然而，當涉及醫療或其他複雜的專業顧問時，融入AI的表現不一定會更好。對於中小型公司的企業家來說也沒有太多績效幫助。
過去這些研究也存在限制，首先，每份研究都只能關注到經濟領域中的一小部分，通常是現存的白領工作，但AI事實上可能影響的是目前還不存在的工作。再者，研究通常是短期、受控的環境，和真實世界的情況不完全相符。
最後，通常研究僅與生產力相關，但是人們在意的薪酬與收入不平等，其實與更多因素連動，像是工會的存在等等，因此面對這些AI勞動力研究時，應避免過度直線地推論。（延伸閱讀：我們過得比祖先好，功臣是一群凡人）
（資料來源：WSJ, Bipartisan policy, OMFIF, Brookings）
