1 คะแนน โดย GN⁺ 2023-10-02 | 1 ความคิดเห็น | แชร์ทาง WhatsApp
  • งานวิจัยว่าด้วยผลกระทบของ AI ต่อผลิตภาพและคุณภาพของแรงงานความรู้
  • ดำเนินการร่วมกันโดย Digital Data Design Institute และ Boston Consulting Group (BCG)
  • ประเมินผลงานของที่ปรึกษา 758 คน ซึ่งคิดเป็น 7% ของพนักงานสายผู้มีส่วนร่วมรายบุคคลของบริษัท
  • งานที่นำมาประเมินครอบคลุมความคิดสร้างสรรค์ การคิดเชิงวิเคราะห์ ทักษะการเขียน และการโน้มน้าวใจ
  • ข้อค้นพบหลักคือ สำหรับงานที่อยู่ภายในขอบเขตความสามารถแนวหน้าของ AI นั้น ChatGPT-4 ช่วยยกระดับประสิทธิภาพอย่างมาก โดยเพิ่มความเร็วมากกว่า 25% ปรับปรุงผลการประเมินโดยมนุษย์มากกว่า 40% และเพิ่มอัตราการทำงานเสร็จมากกว่า 12%
  • งานวิจัยนี้นำเสนอแนวคิดเรื่อง "พรมแดนเทคโนโลยีที่แหลมคม" ซึ่งหมายถึง AI ทำได้ยอดเยี่ยมในงานบางประเภท แต่ยังบกพร่องในอีกบางประเภท
  • งานวิจัยระบุรูปแบบการใช้ AI ที่ชัดเจน 2 แบบ ได้แก่ "Centaurs" ที่แบ่งงานและมอบหมายระหว่างตนเองกับ AI และ "Cyborgs" ที่ผสานเวิร์กโฟลว์ของตนเข้ากับ AI
  • บทความเสนอว่า การอภิปรายควรขยับจากการตัดสินใจแบบสองทางว่าจะรับหรือไม่รับ AI มาเป็นการประเมินคุณค่าของรูปแบบและการผสมผสานที่แตกต่างกันระหว่างมนุษย์กับ AI สำหรับงานหลากหลายประเภทภายในเวิร์กโฟลว์ของงานความรู้

1 ความคิดเห็น

 
GN⁺ 2023-10-02
ความคิดเห็นจาก Hacker News
  • บทความเกี่ยวกับผลกระทบของการใช้ ChatGPT-4 ต่อการยกระดับประสิทธิภาพของที่ปรึกษาธุรกิจ
  • ผู้เข้าร่วมตอบโจทย์ 18 งานในหลายด้าน เช่น ความคิดสร้างสรรค์ การคิดเชิงวิเคราะห์ ทักษะการเขียน และความสามารถในการโน้มน้าวใจ
  • คำตอบของ GPT ต่อโจทย์ต่าง ๆ แทบแยกไม่ออกจากเอกสารที่ใช้กันทั่วไปในวงการที่ปรึกษาด้านการจัดการ
  • ผู้ใช้บางส่วนพบว่าความสามารถของ AI ในการขยายงานเขียนแบบกระชับให้กลายเป็นเอกสารที่ยาวและละเอียดมากขึ้นนั้นมีประโยชน์
  • การใช้ Language Learning Models (LLMs) ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในงานทั่วไป แต่มีประสิทธิผลน้อยกว่าในงานวิเคราะห์เฉพาะทาง
  • LLMs มีความเชี่ยวชาญมากในงานด้านภาษา เช่น การสรุป Q&A และการวิเคราะห์อารมณ์ความรู้สึก
  • ผู้ใช้บางส่วนพบว่า GPT-4 มีประโยชน์ในการเขียนโปรแกรม และมักขอให้ช่วยเขียนโค้ด
  • มีการคาดการณ์ว่า GPT-4 อาจเข้ามาแทนที่ที่ปรึกษาได้ทั้งหมด โดยทำงานให้ลูกค้าโดยตรง
  • ผู้ใช้บางส่วนชี้ว่า GPT-4 สามารถทำงานสำนักงานที่ซ้ำ ๆ ได้โดยอัตโนมัติ ช่วยประหยัดเวลาได้มาก
  • งานวิจัยนี้คัดเลือกงานที่ GPT-4 สามารถทำได้เป็นพิเศษ ดังนั้นการเพิ่มขึ้นของประสิทธิภาพจึงใช้ได้กับงานเหล่านี้เท่านั้น
  • แม้แต่ในงานที่ GPT-4 เหมาะสมอย่างมาก ประสิทธิภาพของผู้ที่ทำผลงานได้สูงกว่าค่าเฉลี่ยก็เพิ่มขึ้นเพียง 17% เท่านั้น