Ученые проанализировали использование генеративного ИИ для решения реальных рабочих задач, связанных с работой с текстом. Исследование опубликовано в журнале Science Advances.
Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) изучили, может ли генеративный искусственный интеллект (модели подобные ChatGPT) повлиять на производительность труда. Анализ показал, что сотрудники, которые использовали чат-боты, справлялись быстрее с некоторыми задачами, связанными с написанием текстов, а их результат получался более качественным.
Для проведения эксперимента исследователи собрали группу профессионалов из 453 человек, которая включала маркетологов, специалистов по грантам, консультантов, аналитиков данных, HR-специалистов и управленцев. Каждый участник получил два задания, связанных с написанием текстов и характерных для его профессии. Например, нужно было написать сопроводительное письмо к заявке на грант, пресс-релиз, рассылку о реструктуризации организации или небольшой отчет.
Первое задание всем необходимо было выполнить самостоятельно, а для выполнения второго — половине разрешили использовать чат-боту ChatGPT-3.5. Исследователи фиксировали время, затраченное на написание текста, а результаты выполнения всех заданий оценивались перекрестно несколькими экспертами в этой области. Оценщики не знали, в каких случаях участники использовали чат-боты.
Время выполнения различных задач без использования нейросети составляло от 20 до 30 мин. (для разных задач, в среднем — 27 мин.). Анализ показал, что при использовании ChatGPT-3.5 работники справлялись с задачей в среднем на 40% (на 11 мин.) быстрее. При этом эксперты оценивали качество таких работ на 18% выше.
Рост наблюдался сразу по трем показателям: качество текста, содержание и оригинальность работы. При этом большее всего от использования языковых моделей выигрывали участники, получившие меньшую оценку при решении задачи без чат-бота.
Исследователи отмечают ограничения эксперимента — задачи в исследовании были максимально приближены к реальным, но не копировали их полностью. Например, от участников не требовали фактологической точности или согласования с контекстом (например, целями или политиками компании). Но ученые уверены, что даже если реальный эффект будет меньше из-за необходимости дополнительной проверки фактов, нейросети могут быть эффективным дополнением для повышения производительности труда.
Читать далее:
Ученые развеяли популярный миф о домашних животных
Камень, выброшенный в космос, вернулся на Землю через тысячи лет
Ученые придумали, как обратить старение вспять без генной инженерии
На обложке: Image by frimufilms on Freepik