来源：世界经济论坛
有报告称，那些率先在员工群体中推行使用生成式人工智能的组织通常具备数据驱动的特点。图片来源：路透社/Dado Ruvic/Illustration/File Photo
David Elliott
论坛议程高级撰稿人
世界经济论坛和普华永道的一份新报告采访了20多家生成式人工智能“早期采用者”企业。
一些先锋组织在将生成式人工智能（GenAI）融入劳动力队伍的过程中，总结了他们洞察到的一些趋势。
本文整理自《利用生成式人工智能赋能岗位并提高劳动力生产力：情景分析、案例研究和行动框架》报告。
1. 数据驱动型组织最适合发挥GenAI的作用
报告称，那些率先在员工群体中推行使用GenAI的组织通常具备数据驱动的特点。这些组织在建立健全的数据质量、基础设施、治理和安全方面有着悠久的历史。虽然他们未必能更快发现GenAI的应用场景，但一旦发现，他们早已具备充分的条件进行快速部署。
2. 各组织正谨慎地推广GenAI
许多早期采用者已经越过了最初的实验阶段。在他们报告中，主要经验包括：不要急于实施，在进行大范围推广之前先在小范围内测试解决方案。这有助于及早发现问题，避免因结果不理想而导致员工失去兴趣。
3. 强烈的风险意识
报告中的大多数组织都对在员工中部署GenAI的风险高度警惕。这些风险包括数据泄露、隐私侵犯、结果偏差以及其他道德伦理问题。为了防止声誉受损，避免与监管机构和当局发生冲突，许多组织都采取了谨慎的方法，优先在组织内相对安全的环境中进行试验和试点。
4. GenAI提高了生产力，但一些组织不清楚该如何利用节省出来的时间
报告称，虽然目前还很难从宏观经济层面评估GenAI提高生产力的情况，但在组织层面，这种提升已有显现。一家公司称，以前需要数周才能完成的请求，现在利用自动化只需几分钟就能完成，这也说明了效率提升在常规重复性工作中能产生的显著效果。报告中频繁提及这种技术赋能，也有超过四分之一的受访者表示，GenAI可以使员工从事更愉快、更有创造力和更有价值的工作。然而，一些受访组织尚未明确如何让员工如何利用节省出来的时间。
5. 提高工作质量是部署GenAI的另一个重要驱动力
提高生产力并不是部署GenAI的唯一驱动力，受访者提到提高工作质量同样重要。如果实施得当，该技术有可能比人类更准确、更稳定，犯的错误也更少，从而提升质量和客户满意度。
6. 人们并不总是对GenAI技术的应用结果感到满意
从对准确性的担忧到可能存在的偏见，以及用GenAI取代人类工作的道德问题，员工对该技术也存在很多疑问。通常情况下，企业内的IT专员是最快接受GenAI的一批人。而那些从事大量行政工作的部门受到的影响则最显著，导致这些团队对自身的职能产生了不确定性。培训可以揭开技术的神秘面纱，通过再培训和技能提升可以让员工具备胜任新岗位的潜力，也能建立信任。在不久的将来，这一点将至关重要：论坛的“就业倡议”（Jobs Initiative）指出，未来五年内，44%的工人的技能将受到技术冲击。“就业倡议”旨在应对这种劳动力市场变动，为所有人争取良好的就业机会。
在组织中部署GenAI时让员工参与的清单。图片来源：世界经济论坛，普华永道
7. GenAI的实施离不开变革管理
报告称，在推行新举措时，必须了解其对组织文化的影响以及对员工心态转变的要求。组织高层的有效领导是关键。中层管理者也发挥着至关重要的作用，他们了解工作流程和过程，也就知道GenAI在哪里能产生最大的影响。
8. 大多数组织并不清楚使用GenAI的员工比例
事实上，受访公司报告的数字从20%到80%不等。有些公司表示，几乎每个人都在使用这一技术，或者至少他们能够使用，因为组织开放了使用GenAI工具的权限。这些工具对员工的开放程度取决于公司的风险偏好，有些受访公司允许所有员工使用，而另一些公司则仅限于特定部门使用，或要求申请许可证。
9. 很少有组织制定了可持续使用人工智能的战略
与较小的、针对特定任务的人工智能模型相比，大型语言模型属于能源密集型人工智能模型，如ChatGPT，每一次提示都需要消耗大量电能进行计算。虽然报告中的大多数组织都承认这一问题，但很少有组织制定了相应的战略，而且环境因素似乎并不是GenAI劳动力部署决策的核心。
10. 去除人类的参与仍被认为是一个错误
受访的大多数组织都设立了内部委员会或理事会，负责制定规则和框架并评估用例，同时监控GenAI的风险、质量和负责任的使用。几乎所有组织都表示，它们已经制定了负责任的使用工具的培训计划。随着歧视性算法丑闻的曝光，以及欧盟《人工智能法案》等立法的出台，公司也敏锐的意识到验证、核查和人工干预的重要性。一位受访者表示：“你可能犯的最大错误就是将人类排除在流程之外。”
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