根據來自哈佛商學院的一項新研究，GPT-4語言模型可以顯著提高員工的工作質量，提高超過40%。然而，研究也發現，不熟練地使用人工智能可能會導致工作績效下降高達19個百分點。

　　研究對波士頓咨詢集團(BCG)的咨詢師進行了比較，分別考察了使用AI和不使用AI的兩組咨詢師。研究人員發現，使用GPT-4的咨詢師的工作質量提高了40%，速度提高了25%，任務完成率提高了12%。研究還表明，無論咨詢師的技能水平如何，都會受益于使用AI，但績效最低的咨詢師獲益最大，工作質量提高了43%，而績效最高的咨詢師僅提高了17%。

　　然而，盡管工作質量得到顯著提高，研究結果也顯示出更少的多樣性。研究人員指出，雖然GPT-4有助于生成更出色的內容，但可能導致產出更同質化的結果。

　　這些研究結果適用于GPT-4“技術邊界內”的任務，這意味著這些任務可以輕松由AI完成。在實驗中，咨詢師被要求進行創意產品創新和開發，包括頭腦風暴新的飲料概念，選擇最可行的產品并制定上市計劃。

　　研究人員還測試了“技術邊界外”的任務，即AI模型可能難以完成的任務。在實驗中，咨詢師被要求提出可行的策略，幫助提升一家公司的業務。他們的任務是通過采訪和財務數據分析公司的渠道績效，然后向CEO提出建議。績效的衡量標準是是否提出了正確的策略。在這方面，使用AI的咨詢師的成功率要低19個百分點。

　　這項研究強調了專業人士必須熟練地使用AI技術，以使其真正發揮作用。否則，將AI用于其不擅長的任務可能會損害員工的績效。研究人員將這種不均勻的績效稱為“技術邊界的崎嶇”。

　　哈佛的研究涵蓋了758名咨詢師，占BCG員工總數的約7%。分析的任務涵蓋了咨詢師的日常工作，包括創造力、分析思維、寫作能力和說服力。

　　研究還將AI用戶分為兩組 - “半人半馬”和“半機械人”。半人馬的方法以半人半馬的神話生物命名，研究人員認為人工智能也可能是人類和機器的混合體。于半機械人——以科幻小說中設想的混合人機生物命名——這種方法更多的是關于集成，比如讓人工智能完成他們開始的工作。

　　前者將任務分配給AI和人類，根據各自的優勢和能力分配責任，而后者則更側重于整合，例如讓AI完成他們開始的工作。

　　這項研究的發現表明，有效與AI合作有多種途徑，并且根據不同的用例需要采取不同的方式，可以為AI的好處提供更廣泛的應用。不同的用例將需要不同的需求，采用半人半馬或賽博格的方法可能會成為根據業務特定需求和能力量身定制的集成策略的一部分。研究人員認為，了解如何最好地使用AI的方法尚未完全理解，需要深入研究。

　　然而，存在一個即時風險，即雇主將不擅長的工作交給AI，從而“創造出長期的培訓赤字”。專業技能需要通過正規教育、在職培訓和員工提升來培養。