哈佛研究发现人工智能实际上使工作更努力而不是更容易

　　《哈佛商业评论》(Harvard Business Review)正在进行的一项案例研究表明，生成式人工智能工具可能会增加而不是减少工作量，挑战该技术最广泛宣传的优势之一。

　　这项研究对一家美国科技公司的大约200名员工进行了为期八个月的跟踪调查，结合了工作场所观察和多个部门的40多次采访。

　　虽然生成式人工智能帮助员工更快地完成任务，但研究人员发现，该技术经常扩大而不是缩小工作范围。

　　根据《哈佛商业评论》的文章，生成式人工智能在几个方面加强了工作，包括提高任务完成的速度和提高对产出的期望。

　　研究人员发现，随着员工使用人工智能工具变得更加高效，经理和团队开始期望更快的周转时间和更高的工作量。这项技术没有消除任务，而是经常产生新的责任和额外的工作。

　　调查结果将这一过程描述为“工作强化” ，即生产率的提高导致更大的需求，而不是减少工作量。员工报告称，随着人工智能工具融入日常工作流程，他们的工作节奏更快，承担的责任范围也更广。

　　研究人员还观察到，人工智能使工人更容易在不同类型的任务之间转换，这进一步增加了处理的工作量。

　　虽然人工智能让员工更有效地完成某些活动，但研究发现，这些收益往往被工作扩展到新领域所抵消。

　　文章指出，采用生成式人工智能的组织可能很难区分真正的生产率提高和研究人员所描述的“不可持续的强度 ”

　　案例研究仍在进行中。