在过去的几年里，我们了解到人工智能可以提高从顾问到律师再到程序员等个体知识工作者的生产力。但大多数知识工作并不纯粹是个人活动；而是纯粹的个人活动。它发生在团体和团队中。团队不仅仅是个人的集合，它们提供个人通常无法提供的关键优势，包括更好的绩效、专业知识的共享和社会关系。
那么，当人工智能充当队友时会发生什么呢？去年夏天，我们对消费品巨头宝洁公司的 776 名专业人士进行了一项预先注册的随机对照试验，以找出答案。
我们准备在新的工作论文中分享结果：控制论队友：生成式 AI 重塑团队合作和专业知识的现场实验。考虑到该项目的规模，本文是由哈佛大学数字数据设计研究所协调、 Fabrizio Dell’Acqua 、 Charles Ayoubi和Karim Lakhani以及Hila Lifshitz 、 Raffaella Sadun 、 Lilach Mollick 、我以及我们在宝洁公司的合作伙伴Yi Han 、 Jeff Goldman 、 Hari Nair和Stewart领导的大规模团队成果也就不足为奇了。 陶布。
我们希望这个实验成为对现实世界人工智能使用的测试，因此我们能够复制宝洁公司的产品开发过程，这要归功于该公司的合作和帮助（该公司无法控制结果或数据）。为此，我们举办了为期一天的研讨会，来自欧洲和美国的专业人士必须为他们真正工作的业务部门实际开发产品创意、包装、零售策略和其他任务，其中包括婴儿产品、女性护理、美容和口腔护理。拥有最佳想法的团队将其提交给管理层批准，因此涉及到一些真正的利害关系。
我们的实验也有两类专业人士：商业专家和技术研发专家。他们普遍经验丰富，仅在宝洁公司就工作了 10 多年。我们随机创建了每个专业由一人组成的团队。一半接受了 GPT-4 或 GPT-4o 治疗，另一半则没有接受治疗。我们还随机挑选了一组这两类专家单独工作，并让其中一半人接触人工智能。分配到人工智能条件的每个人都接受了培训课程以及一组他们可以使用或修改的提示。这种设计使我们能够独立或组合地隔离人工智能和团队合作的影响。我们从多个维度衡量结果，包括解决方案质量（每个解决方案由至少两名专家评委确定）、花费的时间和参与者的情绪反应。我们的发现很有趣。
人工智能提升性能
在没有人工智能的情况下工作时，团队的表现明显优于个人，达到 0.24 个标准差（这让每一位推动团队合作价值的教师和经理松了一口气）。但当我们观察支持人工智能的参与者时，惊喜出现了。使用 AI 的个人表现与未使用 AI 的团队一样好，比基线提高了 0.37 个标准差。这表明人工智能有效地复制了人类队友的性能优势——一个拥有人工智能的人可以与以前需要的两人协作相媲美。
使用人工智能的团队总体表现最好，提高了 0.39 个标准差，尽管使用人工智能的个人和使用人工智能的团队之间的差异在统计上并不显着。但在寻找真正卓越的解决方案时，我们发现了一个有趣的模式，即那些质量排名前 10% 的解决方案。使用人工智能的团队更有可能产生这些顶级解决方案，这表明让人类团队解决问题的价值超出了单独使用人工智能的价值。
两个支持人工智能的团队的工作速度也快得多，比非人工智能团队节省了 12-16% 的时间，同时生成的解决方案比非人工智能团队的解决方案更长、更详细。
专业知识界限消失
如果没有人工智能，我们就会在人们处理问题的方式上看到明显的专业孤岛。研发专家始终提出以技术为导向的解决方案，而商业专家则提出以市场为中心的想法。当这些专家在没有人工智能的团队中一起工作时，他们通过跨职能协作产生了更平衡的解决方案（团队合作再次获胜！）。
但这是人工智能发挥巨大作用的另一个地方。当与人工智能结合使用时，研发和商业专业人士无论是团队还是单独工作，都能产生融合技术和商业视角的平衡解决方案。正如您在图中看到的那样，在人工智能辅助的条件下，专家之间的区别几乎消失了。我们在团队中看到了类似的效果。
对于不太熟悉产品开发的员工来说，这种影响尤其明显。如果没有人工智能，这些经验不足的员工即使在团队中表现也相对较差。但在人工智能的帮助下，他们的表现突然达到了与包括经验丰富的成员的团队相当的水平。人工智能有效地帮助人们弥合了功能性知识差距，使他们能够超越专业训练进行思考和创造，并帮助业余爱好者更像专家。
与人工智能合作带来更好的情感体验
一个特别令人惊讶的发现是人工智能如何影响工作的情感体验。技术变革，尤其是人工智能，通常与工作场所满意度下降和压力增加有关。但我们的结果却恰恰相反，至少在本例中是这样。
与没有使用人工智能的人相比，使用人工智能的人报告的积极情绪（兴奋、活力和热情）明显更高。他们还报告称，焦虑和沮丧等负面情绪水平较低。与人工智能一起工作的个人的情感体验与在人类团队中工作的人相当或更好。
虽然我们进行了一项涉及预先注册的随机对照试验的彻底研究，但此类研究总是有一些注意事项。例如，较大的团队在使用人工智能时可能会显示出截然不同的结果，或者使用人工智能进行较长的项目可能会影响其价值。我们的结果也可能代表了一个下限：所有这些实验都是使用 GPT-4 或 GPT-4o 进行的，这些模型的能力比当今可用的模型要差；参与者没有太多的提示经验，因此他们可能没有得到那么多的好处；聊天机器人并不是真正为团队合作而构建的。论文中有关于所有这些的更多细节，但除了局限性之外，更大的问题可能是：为什么这一切都很重要？
为什么这很重要
组织主要将人工智能视为另一种生产力工具，例如更好的计算器或电子表格。这最初是有道理的，但随着模型变得更好，而且最近的数据发现，用户最常使用人工智能来进行批判性思维和复杂问题的解决，而不仅仅是日常生产力任务，这变得越来越受到限制。仅仅关注人工智能效率提升的公司不仅会发现员工不愿意分享他们的人工智能发现，因为担心自己被裁员，而且还会错过对工作未来进行更广泛思考的机会。
为了成功使用人工智能，组织需要改变他们的类比。我们的研究结果表明，人工智能有时更像是一个队友，而不是一个工具。虽然它不是人类，但它复制了团队合作的核心优势——提高绩效、分享专业知识和积极的情感体验。这种队友的观点应该让组织以不同的方式思考人工智能。它表明需要重新考虑团队结构、培训计划，甚至专业之间的传统界限。至少通过当前的人工智能工具集，人工智能增强了人类的能力。它还使专业知识民主化，使更多员工能够为专业任务做出有意义的贡献，并有可能开辟新的职业道路。
最令人兴奋的含义可能是人工智能不仅使现有任务自动化，它还改变了我们思考工作本身的方式。工作的未来不仅仅是个人适应人工智能，还涉及组织重新构想团队合作和管理结构本身的基本性质。这是一个挑战，不仅需要技术解决方案，还需要新的组织思维。
原文： https://www.oneusefulthing.org/p/the-cybernetic-teammate