許多企業期望生成 AI 工具能夠顯著提升工作效率,尤其是減少繁瑣工作量。然而一個調查顯示,AI 工具未達預期減少工作量的效果,反而增加員工的負擔,甚至可能導致員工出現倦怠現象。
位處於美國加洲的自由工作者平台「Upwork」所做的一份調查結果指出,超過 2,500 名全職及自由工作者中,約 80% 的受訪者表示生成 AI 增加了工作壓力,並影響他們的生產力。
許多員工發現他們需要花更多時間審查和修改 AI 生成的內容,還得投入大量時間學習如何使用這些工具。這與管理層對生成 AI 提升生產力的期望形成鮮明對比。Upwork 的數據顯示,約 96% 的高層管理者認為 AI 能提高效率,然而 40% 的員工對這一說法持懷疑態度,並不清楚如何實現這樣的目標。
Gartner 的資深分析師 Emily Rose McRae 認為,現時對 AI 的期待已經遠超過其實際效用。McRae 指出,部分企業的董事會甚至認為透過生成 AI 可以減少 20% 的人力需求,但實際上幾乎沒有公司達到這一目標。她強調,AI 並非如企業所期望的那樣能夠輕易取代大量人力。
生成 AI 的另一個問題在於其不完美性。這些工具有時會生成看似合理但實際錯誤的答案,因此需要人類進行審查和確認。雖然 AI 能夠幫助加快資料整理,但最終仍需人手來確保內容的準確性,這使得工作流程未必如預期般加快,有時甚至會延緩。
雖然如此,生成 AI 在某些特定領域的確展現出提升效率的潛力。例如律師可以利用 AI 來快速檢索和分析大量案例法,從而節省時間。AI 驅動的聊天機械人幫助員工快速掌握新軟件,並協助解決問題,從而減輕人力資源部門的負擔。但無論在何種情況下,AI 生成的結果仍需經過人工審查,這一過程本身也可能耗費大量時間並存在風險。
Upwork 研究所主管 Kelly Monahan 指出,生成 AI 僅在「人類介入」的情況下才能發揮最佳效能,這表明目前的 AI 技術依然需要人類監督和判斷。因此企業要真正實現生產力提升,首先應該釐清具體的業務問題,並重新審視工作流程,而不是盲目依賴 AI 解決問題。
現實是許多員工在使用生成 AI 工具時感到孤立無援。調查顯示約 40% 員工認為公司對他們「活用 AI」的要求過高,而且要求太多。McRae 建議,企業應舉辦小組,了解員工遇到的問題,並提供針對性的培訓來幫助他們更好地適應新技術。
McRae 強調,企業若希望員工有效運用生成 AI,應確保這些工具能解決具體問題,並提供足夠的學習資源與時間。同時企業必須對員工的回饋保持開放,尤其是那些認為 AI 工具未如預期般有效的意見。
展望未來,McRae 預測企業可能會開始教授員工如何辨識 AI 生成的錯誤,並透過資訊懷疑訓練提升員工的警覺性。這有助於員工判斷何時應該信任 AI 生成的內容,何時需要進一步審查,從而更好地運用這些技術。
近年投資了不少金錢於電影和劇集製作的 Apple,其影視串流服務平台 Apple TV+ 現時提供大量原創電影和電視節目,亦有體育項目的直播,當然亦不少得動畫。為了慶祝冬季的三大節日:萬聖節、感恩節和聖誕節,Apple 日前宣佈將會安排三齣《Peanuts》花生動畫於 Apple TV+ 免費播放,就連非訂戶都可以串流欣賞。
Correction 服務能自動偵測 AI 生成內容中潛在錯誤,例如公司季度財報摘要中出現的錯誤引用,並利用外部真實資料如上傳的會議紀錄進行事實核查,從而修正錯誤內容。新功能暫時仍為 Microsoft Azure AI Content Safety API 的一部分,處於預覽階段,可適用於多種 AI 生成模型,包括 Meta Llama 和 OpenAI GPT-4。
微軟發言人表示:「Correction 結合了小語言模型和大語言模型來協調輸出內容與參考資料的一致性。我們期望新功能能為醫療等對內容準確性要求高的領域提供幫助,讓應用開發者能確保 AI 回應的準確度。」有專家提醒這類技術仍未解決 AI 生成錯誤的根本原因。華盛頓大學研究新興技術倫理影響的博士候選人 Os Keyes 指出:「要消除生成 AI 中的幻覺,就像要從水中移除氫元素一樣困難。」