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UC Berkeley Study: AI Tools Aren’t Reducing Work, They’re Intensifying It

The Artificial Intelligence Show Podcast7:33

Transcription

因此,研究人员在美国一家科技公司进行了一项为期八个月的研究,发现人工智能工具“持续地加剧了工作,而不是减轻了工作”。一些新的研究正在挑战人工智能在工作场所最普遍的承诺之一,即它将通过提高生产力来减少你需要做的工作量。因此,加州大学伯克利分校哈斯商学院的研究人员在美国一家拥有约200名员工的科技公司进行了一项为期八个月的研究,发现人工智能工具“持续地加剧了工作,而不是减轻了工作”。因此,他们识别出了人工智能使用中的三种模式。第一种是任务扩张,员工承担了他们以前外包的工作。例如,产品经理自己编写代码,因为他们现在可以通过人工智能做到这一点。第二种是界限模糊,因为提示的对话式感觉显然让工作蔓延到了晚上。随时可以轻松启动并随意进行。第三种是多任务处理的增加,这造成了隐藏的认知负担。例如,在人工智能、Windows、聊天机器人或代理之间切换不同的任务。因此,作者们在这里警告说,人工智能的使用可能会导致一个自我强化的循环,即更快的产出提高了速度期望,这驱动了对人工智能的更大依赖,从而进一步扩大了任务范围。所以保罗,我很好奇你在 Smarter X 的工作中是否看到了与此相关的任何事情,或者从其他人那里听到了什么,你是否正在经历这些问题?我不知道他们进行这项研究时的假设是什么,但我无法想象这些对任何人来说都是新闻。对吧?>> 我是的。我的意思是,当然,所有这些,是的,我从未见过一个在工作中表现出色的人或领导者,他们每天都有一些事情没有完成,对吧?所以,除非一家公司已经注入了一些政策,比如我们要给你这些人工智能工具,你会更有效率,但你现在每周只工作35小时,因为我们获得了30%的利润率而不是20%,我们就满足于此。谁他妈会这么做?就像你只是因为这可能明天就会消失。就像,好的,我们看到了这些收益,但我们需要坚持下去,我们需要推动增长。所以,是的,100%。我看到对增长和营业利润率的期望正在提高,比如在2026年。如果以软件公司为例,对增长和营业利润率的期望都有显著提高。过去被称为“40法则”,现在是“60法则”、“70法则”。所以你被期望以不同的速度增长。嗯,我想说,迈克,就像,你知道的,只是随便想想,我确实发现自己不得不给自己更多的宽容。意思是,>> 你知道,比如成功分数就是一个很好的例子。所以,我在旅行,我在做一个演讲。这是一个相当重要的团体,一个相当重要的演讲。我完成了演讲,其中有一部分。我当时想,我想去游泳两个小时,什么都不做。去做个锻炼,去游泳,然后享受它。>> 我确实做了,我实际上休息了一个小时。我去健身房。我去游泳池。>> 然后是那部分,我觉得那天够了。你应该放松一下。我想,我能建立一个成功分数吗?>> 然后,本来可以轻松的夜晚,也许看看Netflix或者放松一下,我却花了三个小时建立了一个成功分数。>> 然后我醒来,早早起床,继续研究。我实际上做了相当于一个月的工作,这可能对公司价值数百万美元。然后我登上飞机,应该会想,好吧,伙计,放松一下。我放了一个播客,所以我想说,我仍然在学习如何在这样一个世界里生活,你可以快速创造不成比例的价值,并且能够接受,比如,我下午3点就下班,我要去健身房。>> 对。而且我确实感到有必要,因为现在有很多事情可以做,而且我想做。我喜欢它,我不是在工作,而且很痛苦,对吧?>> 我想做下一件事。就像我做不够一样。>> 但同时,我通常,就像我以前在P里说过的,我每天都送我的孩子上学。当我回家时,我经常去学校接他们。我下午5点到9点不工作。而且我实际上也不怎么在晚上工作了。远不如我以前那样。周末我工作一点,通常是在孩子们醒来之前,但他们的眼里,我并不总是看手机,我并不总是工作,而这对我来说已经足够了,因为我喜欢我所做的事情。所以我觉得人们需要,随着你变得越来越有效率,我认为组织需要允许员工有一些时间上的宽容,把时间还给他们,鼓励他们把时间还回来。>> 是的。>> 而不是不断地增加工作量,但再次,这又回到了变革管理和转型。这就是为什么我们要把咨询纳入,>> 我们认为我们所做的是变革管理咨询,作为你账户的一部分,因为我认为这是需要的。仅仅上课和获得工具是不够的。我们将继续提高生产力,而且永远不会获得人工智能的好处。所以,是的,我完全同意,这里没有什么是我不会假设为真的。我认为这只是突显了一个事实,即我们需要作为商业领袖做得更多,以确保我们为自己和我们的人民争取回一些时间。你知道,我在这里的最后一个想法,它在非常实际的层面上引起了我的共鸣,就是当他们谈论这种上下文切换时,因为在我职业生涯的很长一段时间里,我一直试图设计或构建我的日程表,以优先考虑纯粹的单任务处理和深度工作,因为这是我唯一发现能够真正完成任何事情的方式。我太糟糕了,一旦我切换上下文,我就完蛋了。所以,我花了多年时间,并且成功地以这种方式构建了我的日程表,而且非常有益。但现在我必须扭转它,因为实际上代理编排,人工智能编排奖励上下文切换。仍然有很多领域我需要单任务处理和深度工作,而这些只能由人类来做,或者只能由我来做。>> 但我确实发现自己不得不重新构建我花了多年时间建立起来的东西,因为我需要有这样的时期,比如,一天开始的时候,我们将设置>> 代理。然后我们将对这件事进行一些深度工作,但然后我需要重新介入。所以,如果你不刻意去做,你可能会有点迷失方向。这很艰难,但你知道,我认为我正在努力。但这种变化很有趣。我昨晚睡前就做了这件事。是的。我进入了ChatGPT,我说,“嘿,你能为我做这个分析吗?”我不记得提示是什么了。>> 然后我今天早上醒来,我说,“等等,我昨晚睡觉时运行了一个项目吗?”我说,“那是什么?”我回去看,那是一个深度研究项目,而且由于某种原因失败了。>> 是的。>> 我说,“哦,真有趣。”因为,是的。你只是,你有了想法,你就开始。你说,“哦,让我们在做这件事的同时在云端运行它。”然后你就开始忘记你甚至在>> 做这些事情。>> 所以,哇。这太迷人了。