員工與AI拍檔到底是好是壞？

隨著我們對人工智能（AI）能做什麼和不能做什麼有了更深入的了解，我們可能愈發有一種感覺，即它將增強人類所做的工作，而不是取代人類。要使這種增強有效，我們需要重新思考工作中所使用的流程，才能充分利用該技術的潛能。然而，喬治亞大學（University of Georgia）的研究發現，這種與人類一起高效工作的可能性，可能會受到我們對工作場所好壞的看法的阻礙。該研究認為，人們在工作中通常看重的特徵（如認真負責）也是人工智能大力發展的品質，優勢重疊並無益處。幫助或阻礙人們通常認為，認真負責的員工在工作中表現出色，是因為他們關注細節，通常有很強的職業道德。這些員工還得到20世紀發展起來的各種工具的支持，比如電腦和互聯網。這種良性循環的結果是在招聘、發展還是晉升方面，組織機構、招聘人員和人力資源經理都重視那些高度盡責的員工。研究人員認為，這些特徵可能不太適合人工智能時代的發展。他們認為，技術只有在與人的能力互補時，它們在工作場所才是有益的。即使當我們選擇人類搭檔時，我們也傾向於選擇那些與我們自身特徵互補，而不是和我們具有相同特質的人。縱觀歷史，這一點再明顯不過。例如Steve Jobs的背後有史蒂夫·沃茲尼亞克（Steve Wozniak）；馬丁·路德·金（Martin Luther King）的背後有拉爾夫·阿伯納西（Ralph Abernathy）；列儂（Lennon）的背後有麥卡錫（McCarthy）；文森特·梵高（Vincent van Gogh）的背後有他的弟弟提奧（Theo）。雖然在每對搭檔中，有魅力的那個人往往會獲得更多關注，但如果沒有“捧哏”與他們並肩工作，他們的成功是不可能的（反之亦然）。.Altilia是一家基於人工智能的平台，幫助企業實現複雜任務的自動化。該平台的創始人兼CEO馬西莫•魯弗洛（Massimo Ruffolo）表示：「當我們選擇與我們拍檔的人類夥伴時，我們往往不會選擇與我們相同的人，因為這將是時間和人才的浪費。技術也是如此，如果我們要實現真正的智能自動化，那麼我們需要考慮哪些事情是人工智能等技術可以做好的，哪些事情是人類可以做好的。」我們對技術工具的選擇也不例外。正如Ajay Agrawal、Avi Goldfarb和Joshua Gans所言，人工智能目前主要是一種預測機器，可以進行精確和注重細節的工作。喬治亞大學的研究表明，這些特質也是我們在優秀員工身上最看重的特質，而這二者可能會重疊，而不是互補的融合。 .成為冗餘因此研究人員假設，由於人工智能驅動技術的到來，工作中的認真負責可能會變得多餘。這顯然對具備這一品質的個人會產生影響，但對我們組織的生產力也會有影響，因為我們引入的技術可能不會實現我們所預期的好處。研究人員在美國、馬來西亞和中國台灣做多項研究，他們發現盡責的人與人工智能工具一起工作時，他們的表現實際上比不盡責的同齡人更差。業績下降的主要原因是，人工智能工具的能力與盡責的員工對工作保持高度控制和自主權的強烈願望相衝突。這不僅導致員工產生敗感，也降低他們的信心。更重要的是，員工不清楚自己的責任是甚麼。管理上的變化這顯然對管理者有相當重要的影響，無論是圍繞如何將技術引入工作場所，還是圍繞與新技術一起工作時我們對員工的技能和特徵的要求。很有可能的是，圍繞僱傭盡責員工的舊規範已經不再適用，這些規範可能還會對他們個人和更廣泛的組織的生產力構成風險。一個淺顯的方法是減少講究盡責性，但這可能既不可行也不可取。也許值得思考的是，人與機器如何融合，又如何不融合。例如Accenture的研究表明，人類在與人工智能和機械人一起工作時，最重要的技能可能是軟技能，如創造力、情商和批判性思維。因此對於那些與人工智能合作很重要的職位來說，也許這些技能會脫穎而出。如果工作任務不那麼需要與AI技術合作，那麼在盡責性方面得分高的人就會脫穎而出。為了確保盡責的員工保持積極性，確保他們對自己的工作有足夠的自主權和控制權也是必要的。這項研究未必是對管理規範的重大突破，但它也及時提醒我們，我們的許多標準管理實踐都是基於20世紀的工具和技術而形成的。如果我們想從第四次工業革命的各種技術中獲益，我們的管理方式很可能也需要調整。文/ Adi Gaskell / 福布斯中國

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