9月27日 部分打工人用AI之后能力提升43%，可另一些只提升17%！区别在哪？

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你好，我是王煜全，这里是王煜全要闻评论。

不少人认为生成式AI是很好的生产力工具，但是，它真的能帮人们提升工作效率吗？到底能帮到什么程度呢？

9月18日，哈佛商学院、沃顿商学院以及麻省理工三家顶尖院校的专家，与波士顿咨询公司一起发表了一份论文，题目是《在参差不齐的技术前沿航行：人工智能对知识工作者的生产效率和质量影响的数据分析》。

题目看起来非常复杂，但内容其实很简单，就是让758位波士顿咨询公司的顾问用GPT-4来干活，目的是测试AI提升工作能力的量化结果。

他们设计了18个任务，分为创意能力、分析能力、写作能力、说服能力四大类，比如分析鞋类行业细分市场，为产品起草营销文案等等。并且，在使用AI和不使用AI的情况下做了对比测试。

测试结果如何呢？使用人工智能的顾问平均多完成12.2%的任务，完成任务的速度快了25.1%，成果质量高了40%，也就是说，在工作效率和工作质量上都有不小的提升。

虽然这只是在波士顿咨询这一家公司做的小范围测试，但仍然可以视为AI提升工作效率的一个佐证，至少在咨询行业具有代表性，可以说是一项极具价值的阶段性研究成果。

不过，在他们的研究中，也呈现出了一个有意思的结果：人工智能对低水平顾问和高水平顾问的提升程度是不同的。

具体来说，他们把参加测试的顾问分为低于平均水平和高于平均水平两组，在使用GPT-4后，低水平顾问给出结果质量提高了43%，而高水平顾问只提高了17%。

以前，两组顾问之间的平均绩效差距为22%，用了GPT-4之后，这一差距缩小到4%。

也就是说，AI让低水平员工与高水平员工之间的差距缩小了，参与论文写作的沃顿商学院教授Ethan Mollick还为这一现象取名为“AI as Leveler”，暂且叫AI的技能均衡器作用。

其实，也有其他研究得出了类似结论，麻省理工学院的Shakked Noy和Whitney Zhang对444名参与者做过写作测试，当参与者使用GPT时，好作家和坏作家之间的水平差距会缩小50%。

看起来，这并不是偶尔出现的个别现象，人工智能有可能让人们的能力逐渐平均化，这对担心被AI替代的年轻人来说是个好消息，但问题是，这是一个长期趋势吗？

专家们在论文中只呈现了结果，并没有做出更多分析，这从学术研究的角度看也无可厚非。

但是，如果从技术与产业发展的角度来看，这很可能只是一个阶段性的表象，人工智能对高水平人才也可能提供更大的助力。

我们都知道，生成式AI的发展还处于起步阶段，从OpenAI发布GPT-4到现在也才6个多月时间，刚刚进入技术展开期。

专家们在测试中使用的是默认版的GPT-4，并没有针对测试中的咨询业务做专门的技术调优，而越来越多的企业正在做创新和探索，他们会针对自己的业务需求，利用专有语料库开发专属的AI应用工具。

比如波士顿咨询的对手麦肯锡，就基于自有知识储备开发了AI工具Lilli，能够将研究和规划的时间从几周缩短到几个小时，而四大会计师事务所之一安永也投资14亿美元，开发了人工智能应用EY.ai。

这样的垂直领域AI应用，虽然不一定全面超越GPT-4，却有可能在特定专业领域有更好的表现，对高水平员工的帮助也可能更大。

而且，GPT模型自身也有进一步技术调优和更新迭代的空间。更进一步说，还有不少公司试图打造AI Agent，拓展大模型自身的推理、记忆与工具调用的能力边界，帮助人们完成更加复杂的任务，而高水平员工与低水平员工的差异有可能再次拉大。

如果拿跑步比赛来类比的话，以往只靠双腿来跑步，水平自然参差不齐，有一天用上了同款的汽车，那差距可能会缩小，但汽车本身也会逐渐分化和更新迭代，车手的水平也会分出高下，这时候就可能再次拉开差距。

但是，这次拉开差距所要求的能力可能就和以往不同了，不是看谁的腿更有力，而是看谁能更好地利用工具。

同样的道理，AI工具的进化能够为高水平人才创造能力提升的基础条件，但同时也会产生新的能力差异，那就是使用AI的能力，我把这称为“人的机器智商”！

在波士顿咨询的测试中，专家们发现人们在使用AI时有两种不同的模式：一种是“Centaur半人马式”，就是接收到任务之后，先分清楚哪些有自己做，哪些交给AI做，然后分工执行；另一种是“Cyborg赛博人式”，在执行任务时不做分工，每一步都和AI互动和交流。

但是，两者并没有明确的界限，甚至可以交叉使用，比如分工之后，再做实时的互动交流。其实，这两种方式只是说明人们在使用AI的方式上，也可以做出各种探索和创新。

这就意味着，在AI时代，即使是高水平人才，也需要与时俱进，在使用AI的过程中提升自己的机器智商，才能保持领先。对相对低水平的人们来说，更需要抓住这次机会，利用AI工具提升自己的能力，争取实现赶超。而真正被淘汰的，可能就是躺平或者拒绝使用AI的人。

那么，你会在工作中使用AI工具吗？欢迎在评论区留言交流。

以上是今天的内容，更多详细的产业分析和底层逻辑，我会在科技特训营里分享。欢迎关注全球风口微信号，报名加入！

王煜全要闻评论，我们明天见！