人工智能将如何改变职场 - 《华尔街日报》

新兴的人工智能形态蕴含着重塑工作方式的巨大潜力。插图：米克尔·贾索人工智能影响我们的工作方式已有时日——从协助撰写招聘启事、筛选简历，到评估工作效率，乃至为零工工作者分配任务和薪酬。

但在过去一年，尤其是最近六个月，生成式AI将技术助力、干扰或重构工作的可能性提升到全新高度。DALL·E 2和Midjourney等视觉工具或将彻底改变平面设计领域。自ChatGPT发布为始，基于大语言模型的文本生成技术必将深刻影响所有键盘输入场景。

为深入探究工作与AI的融合趋势，我们采访了计算机科学、人力资源、招聘、企业领导力、心理学等领域的专家。以下是他们的部分预测。

创意自动化

AI将持续推进现有工作环节的自动化进程。与当前主要应用于工厂仓库搬运等枯燥、肮脏或危险任务的自动化不同，生成式AI带来了新范式：它通过生成文档、邮件、演示文稿、图像、视频、产品设计等内容的初稿，为知识型工作提供核心支持。

因此，知识工作者或将投入更多时间在编辑而非创作上，尤其是当生成式AI全面嵌入现有办公软件后。例如电子邮件系统不再只是预测几个单词，而是能起草完整段落；客户关系管理软件可推荐销售线索的讨论话题甚至对话脚本；销售人员用自然语言描述需求，系统就能调用企业数据与图像自动生成演示文稿初稿。

但确实存在一些真正能展现变革潜力的生成式AI应用：例如在研发领域，某些使用生成式AI辅助编写软件代码的实验已显示出显著提升生产力的效果。但这并不意味着我们将大幅减少软件工程师需求，因为全球对软件的需求仍在增长。生成式AI还有望提升客服中心的生产力。虽然已有技术能实现客户交互自动化，但生成式AI能让这些交互体验更加自然流畅。

——麦肯锡全球研究院合伙人麦可·崔

扁平化的组织架构

人工智能很可能通过工作自动化能力使众多组织趋于扁平化。当前多数企业存在执行常规任务的初级员工、负责监督的中层管理者，以及制定战略的高层领导者。

这种组织结构将不再必要。AI可以自动化初级员工承担的多数工作。财务核算、采购订单和招聘申请已实现自动化，企业不再需要人工整理分析信息的人员。

随着生成式AI更广泛应用，更多任务将被自动化。此外，工作监督与评估所需的人力监管也将减少。客户可直接对员工基础服务进行评分，让人们自主获取所需服务。借助数据分析与AI，企业能据此淘汰低效员工并奖励顶尖人才。最终结果将是管理层级减少，组织整体规模精简。

——达雷尔·韦斯特，治理研究高级研究员，布鲁金斯学会

我们有多人性化？机器将告诉我们答案

过去，管理者依赖软件评估员工的技术表现——比如统计击键次数或离屏时间。如今企业开始用机器衡量员工展现的同理心程度。

最近我收到一条"每日管理建议"，指导如何准备人工智能面试——这种流程如今已司空见惯。要获得高分，我必须对机器表现得"自然"，即展现"面试中的真诚与人性"。这简直是镜中世界的荒谬要求：一台机器竟要评判只有人类才能展现的特质。

AI的评判远不止于面试。企业使用AI程序监测员工工作中的同理心表现正日益普遍。例如在呼叫中心，AI程序会以同理心量表对员工进行指导和评分，评估他们与来电者的互动质量。

随着ChatGPT被整合进全套办公软件，文本、邮件和通话——所有可能被伪同理心机器评判的互动将无所不包。这些机器将假装理解嫉妒、竞争、抑郁和不安，理解企业生活中涌现的所有复杂人类情感。

当机器测试我们对这些人类复杂情感的反应时，高分往往会给予那些展现机器最看重特质的人——行为一致且倾向于梳理混乱。而那些不符合标准的人可能会失去工作。

这是一种倒退的思维：技术将人类同理心重新定义为机器能够理解的东西。既然已经建造了将评判我们的机器，现在我们将训练自己去取悦这些机器。

——雪莉·特克尔，作家兼麻省理工学院社会科学与科技研究艾比·洛克菲勒·莫兹教授

对伦理的威胁

我们已经看到数字助手的兴起，它们能以人类的声音说话，并利用人类的外表和社会智能来调解纠纷、头脑风暴商业策略或进行面试。但我们的研究表明，人们通过人工智能协作时，可能会表现出较低的道德水平。

传统上，团队成员会建立情感纽带，关心彼此的目标，并在同事越界时提出批评。但当人们通过虚拟助手间接互动时，这些对道德行为的社会约束就会减弱。相反，互动变得更加功利和自私。

例如，在典型的面对面谈判中，大多数人遵循公平和礼貌的规范。他们在占对方便宜时会感到内疚。但当人们使用人工智能来制定回应和策略时，情况就发生了变化：我们发现，在这些情况下，人们更倾向于指示AI助手在代表他们谈判时使用欺骗和情感操纵手段，以获取不公平的交易。

理解这些伦理风险将成为商业政策和人工智能研究的重点。

——乔纳森·格拉奇，计算机科学教授，南加州大学

银发族的优势

人工智能将让年长员工重获青春形象，即便是戴着年龄歧视眼镜的人也会改变看法。

年轻员工通常在需要流体智力的工作中表现突出，这类工作涉及快速分析和解决独立问题。而年长员工则被认为展现出更强的晶体智力——能够利用多年积累的经验和知识快速识别模式、细微差别和情感洞察，并判断哪些问题值得解决、哪些只是干扰。

人工智能很可能为年长员工提供一种增强型智能，使经验丰富的专业人士能充分发挥其才能和技能。

例如，AI将成为医生的得力助手，加速收集整理关键信息，包括患者症状史、基因图谱、药物相互作用，以及既往类似病症的成功治疗方案等。这些系统能让各年龄段医生快速获取信息，但资深医师更能运用多年经验验证AI的诊断和治疗建议。

对年长员工而言，AI不仅是协作助手，更是宝贵导师。知识与技术的爆炸式增长使得持续培训至关重要。遗憾的是，许多雇主不愿投资年长员工教育。如今AI应用正被部署到职场教育中，针对个人学习盲区进行补强，帮助银发族保持竞争力。

—约瑟夫·F·考夫林，麻省理工学院AgeLab实验室主任

驾驭新技术

当今大多数机构都面临"数字敏捷性缺口"问题，员工队伍普遍难以跟上快速变化的技术步伐。机构拥有的技术远超员工能熟练使用的范围，这成为效率和生产力提升的障碍。

人工智能服务能消除复杂性。通过对话界面和自然语言处理技术，AI消除了员工掌握复杂计算机功能和菜单的需求。人们只需用非技术语言描述需求，并优化请求以获得更好的输出。

例如，员工可以向AI提供历史数据并说：“找出并排序决定这款新产品市场潜力的所有变量。“在对话界面出现前，获取这些信息需要一系列冗长复杂的操作。

——马特·凯恩，Gartner副总裁兼杰出分析师

AI将能承担越来越多知识工作，可能辅助部分员工，取代另一些。插图：米克尔·贾索### 培养人才的机遇

随着AI接管常规工作，企业可能倾向于裁减整个初级员工层级：总结文档、回复常规邮件、编写基础代码和解决简单物流问题等任务，AI都能像缺乏经验的人类一样完成，且成本更低。

但雇主仍需要为新员工提供入门途径。如果停止招聘初级员工，你将不得不全部从中层外部招聘。而如果每个组织都削减初级岗位招聘，那么在任何地方找到经验丰富的中期职业人才都会变得越来越困难*。*

这就是为什么通过雇佣新人来培养自己的长期人才库是值得的，但要重新思考如何分配任务和培训他们。与其让初级员工埋头苦干并指望他们通过观察学习，不如分配给他们更具挑战性的任务，比如起草报告而不仅仅是总结报告——人工智能研究和写作工具的爆发意味着这类工作现在完全在缺乏经验的员工能力范围内。通过更积极的指导和辅导，这些新人可以更快地成长为有价值的同事。

——亚历山德拉·塞缪尔，数字职场演讲者、《远程公司》合著者

盲目跟风的危险

许多工作涉及撰写标准回复——给客户的感谢信、对求职者的回复，以及不幸的是学期论文——以至于人工智能几乎可以立即且轻易地应用于每个白领岗位。

问题不在于这些回复缺乏原创性或创造性。一份绩效评估需要多高的创造性呢？关键在于，如果由ChatGPT撰写报告，“作者"实际上并未思考内容，没有权衡论点并在文本中得出自己的结论。他们无法向他人解释报告为何如此表述，却不得不接受其结论。

当ChatGPT的报告未能包含本可通过自行搜索获取的专有信息，并因此改变结论时，会发生什么？我们该如何向下属解释，尽管他们的表现看似与去年相同，但由ChatGPT撰写的评估却给出了更低的评分？未经深思熟虑就使用它，可能导致重大错误。

——彼得·卡佩利和桑尼·坦贝，教授和副教授，宾夕法尼亚大学沃顿商学院

宏观思维

员工已经在使用ChatGPT来制作完美的Facebook广告，或使用Descript等工具编辑视频，但AI将更多地融入上游工作。AI将进入董事会、头脑风暴会议和规划会议。

想象一个AI系统为5000种不同的预算计划运行全球模拟和影响分析。或者一个AI在发现你的销售计划存在瓶颈时，主动为你编写新代码。或者一个基于客户研究训练的代理AI，让你可以与目标市场进行模拟对话。我们正从任务导向的AI转向目标导向的AI，企业正寻求安全、可靠且合乎道德地利用它。

——艾莉·K·米勒，AI企业家、顾问和投资者

资金管理与人文关怀

许多资产管理公司现在向客户提供混合咨询服务——既有人类顾问也有算法参与。但这些新服务不太可能减少对人类顾问的需求。

相反，自动化正通过降低服务低净值客户的成本，扩大理财顾问的市场。由于处理简单客户咨询和构建投资组合等特定任务可实现自动化，人类顾问现在能服务更多客户。因此，资产管理公司正在增聘而非裁减人力顾问。

此外，理财顾问成功的要素正在发生变化。随着更多投资组合管理交由算法处理，技术性资产配置技能变得不那么重要。但顾问们更需擅长解释算法运作原理，并帮助投资者应对动荡市场环境。我们的研究表明，人类顾问对客户满意度和留存仍至关重要，因为他们能缓解客户与算法互动时的不适感，并降低客户对其性能的不确定性。

——阿尔贝托·罗西，乔治城大学金融学教授、人工智能分析与未来工作倡议主任

破解企业福利迷局

AI驱动的"礼宾"系统将减少或消除当今员工向雇主寻求服务时常遭遇的 frustrating 信息搜寻过程。这些系统能帮助员工充分利用福利、遵守政策，或轻松查询在大企业中往往难以获取的同事信息、组织架构或客户资料。我的健康福利何时续期？当前免赔额是多少？纽约的餐费报销政策是什么？

此外，在混合办公环境中，人工智能驱动的行政助手工具将自动预订会议室、优化同事在办公室的工位分布以促进协作，并协助行政人员管理空间使用和服务调配。

——乔·阿特金森，普华永道美国首席产品与技术官

勿忘人类判断力的价值

人工智能最理想的状态是促进协作并提升效率，它能将会议纪要转化为文档，再把文档转换成演示文稿。但人类判断力才是释放AI潜能的关键。我们的数据显示，仅约半数员工自信能判断何时需要质疑自动化或AI的产出结果，而另一半员工则不具备这种能力。众所周知生成式AI存在"幻觉”（编造虚假信息）问题，盲目采信其输出的员工可能铸成大错。

因此企业必须培养员工正确使用AI的能力与意识。员工需要明白：不能仅凭AI生成的会议摘要行事，与参会同事直接沟通不可或缺；必须学会校对AI生成的文本，通过外部信源核验引用事实；治理架构必须确保所有AI产出的内容在投入使用前都经过人工审核。

——J·P·冈德，弗雷斯特副总裁兼首席分析师

人工智能进军人力资源领域

AI工具与数据分析技术的出现正在重塑企业发现、评估和筛选人才的方式。若使用正确数据训练，AI模型能将候选人资料与企业最优秀员工进行比对，识别有成功履历的专业人士，并判断哪些人最可能考虑跳槽。

例如，对于某些职位，高绩效者的履历往往涵盖与多个岗位相关的广泛技能；而对于其他职能，最佳技能组合则更为专精。我们的数据显示，将候选人技能与高绩效者进行对比，能最有效地预测其未来表现，尤其在合同制岗位中。

此外，通过整合曾与雇主合作过的员工或合同工的个人绩效数据，可以进一步增强AI模型。对于每年雇佣数十万合同工的人才解决方案公司而言，这类数据资源极为丰富。

但归根结底，必须将AI视为招聘艺术的辅助工具而非替代品。评估和选拔人才需要洞察候选人的沟通能力、态度、决心水平以及成功所需特质。

——M·基思·沃德尔，总裁兼首席执行官，罗致恒富

生产力提升

早期研究表明，虽然生成式AI可能提升所有员工的生产力，但对低技能员工助益更大。微软的一项随机实地实验显示，生成式AI使软件开发者的平均任务完成时间缩短55%，其中年长开发者和编程经验较少者获益最多。类似地，麻省理工学院的研究指出，ChatGPT在专业写作中的应用，对低能力工作者生产力与质量的提升幅度高于高能力者。

在一项针对MBA学生撰写商业报告的持续实验研究中，我发现ChatGPT的使用不仅提高了生产力，还提升了学生满意度。当类似ChatGPT的工具可用时，更多学生表现出写作意愿。简而言之，生成式AI的影响可能不仅是生产力的普遍提升，还能缩小低技能与高技能工作者之间的生产力差距。

——卡蒂克·霍桑纳格，约翰·C·霍华教授，宾夕法尼亚大学沃顿商学院

黑客的工具

这是经典的邮件骗局：员工收到伪装成上级的虚假邮件，要求将资金转入某个账户。为使骗局可信，攻击者需要入侵公司计算机系统以获取企业及目标人物的详细信息。

人工智能让这种骗局更容易实施——也更危险。

通过获取公司内部邮件和非公开报告，黑客可利用AI生成极具说服力的信息。例如，邮件可能这样开头：“弗雷德，上周三与你和你夫人共进晚餐很愉快，我们应该再聚。同时我需要你…”

或者冒充上司打来电话或视频会议？深度伪造技术已能模仿管理者的声音甚至形象。

AI还可能使诈骗目标越来越微小。如果制作定制化鱼叉式钓鱼邮件需要大量人工，黑客不会为骗取100美元大费周章。但当AI让伪造邮件变得轻而易举时，任何人都可能成为目标。

所有这些都大大提高了我们必须保持的怀疑水平。需要建立程序来验证你所打交道的人的真实性。在许多情况下，一个电话可能就足够了。稍微深入一点的方法可能是除了给老板打电话外，再给老板的行政助理打个电话——有点像在电脑上进行多因素认证。在极端情况下，可能需要进行面对面的会议。

——斯图尔特·马德尼克，信息技术教授，麻省理工学院斯隆管理学院

发现技能差距

人工智能通过自动检测员工、团队和整个组织的技能，帮助组织为未来做好准备，并在管理层意识到之前找出解决差距的方法。

对于护士、软件开发人员和市场营销人员等职位，必要的技能在不断变化，组织很难跟踪所需的内容。例如，护士必须熟悉越来越多的技术平台，以及帮助患者结果的数据分析。

随着这些需求的发展，人工智能可以帮助跟踪组织需要的技能，并预测他们下一步可能需要什么。例如，企业可以使用人工智能扫描其行业中的职位描述，以寻找趋势。人工智能可能会注意到，现在许多营销工作都要求员工了解新型分析技术——而你的员工也必须了解这些技术，否则就会错过重要的战略洞察。

—马赫·巴伊雷迪, CEO兼联合创始人, Phenom公司

卡普顿先生是北卡罗来纳州阿什维尔的一位作家。可以通过[email protected]联系到他。

刊登于2023年5月15日印刷版，标题为《人工智能将如何改变职场》。