與普遍看法相反，人工智能不會讓你失業
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新研究揭示了人類與人工智能交互的復雜本質：人工智能有利于初級員工，但原因并非你所期望的
INFORMS 期刊管理科學新研究要點：
雖然人工智能有利于具有更多基于任務的經驗的員工，但由于對人工智能的信任度較低，高級員工從人工智能中獲得的收益較少。
較低的信任度可能是由高級員工更廣泛的工作職責引發的。
雇主在評估需要與人工智能合作的職位的工作績效時，應考慮不同的員工經驗水平和經驗類型。
馬里蘭州巴爾的摩，2023 年 11 月 2 日——《INFORMS》雜志《管理科學》上的新研究為企業者提供了關于工作體驗如何影響員工與人工智能互動的見解。
該研究“朋友還是敵人？人工智能和經驗不同的工人之間的團隊合作”著眼于兩種主要類型的人類工作經驗（基于特定任務量的狹義經驗和基于資歷的廣泛經驗）對人類-人工智能團隊動態的影響。
該研究的主要作者、羅徹斯特大學的 Weiguang Wang 表示：“我們為一家上市公司的醫療圖表編碼開發了一種人工智能解決方案，并對知識工作者進行了實地研究。” “我們對研究中的發現感到驚訝。工作經驗的不同維度與人工智能有著不同的相互作用，并在人類與人工智能的合作中發揮著獨特的作用。”
“雖然人們可能認為經驗不足的員工應該從人工智能的幫助中受益更多，但我們發現事實恰恰相反——人工智能有利于具有更多基于任務的經驗的員工。與此同時，高級員工盡管經驗豐富，但從人工智能中獲得的收益卻比初級同事少。”約翰霍普金斯大學凱里商學院的高國棟（Gordon）高說道，他也是該研究的合著者。
進一步的調查顯示，人工智能帶來的生產力提升相對較低并不是資歷本身的結果，而是他們對人工智能不完美的敏感度更高，這降低了他們對人工智能的信任。
“這一發現提出了一個兩難境地：經驗豐富的員工能夠更好地利用人工智能來提高生產力，但承擔更大責任并關心組織的高級員工往往會回避人工智能，因為他們看到依賴人工智能的風險協助。因此，他們沒有有效地利用人工智能，”該研究的合著者、約翰·霍普金斯大學凱里商學院的 Ritu Agarwal 說道。
研究人員敦促雇主在將人工智能引入工作時仔細考慮不同員工的經驗類型和水平。任務經驗較少的新員工在利用人工智能方面處于不利地位。與此同時，擁有更多組織經驗的資深員工可能會擔心人工智能帶來的潛在風險。解決這些獨特的挑戰是的人類與人工智能團隊的關鍵。
