Science：ChatGPT 缩小了打工人的差距

主刊刊登了调查报告《生成式人工智能对生产力影响的实验证据》。

对于某些文书任务，它不仅节省了 40% 的时间，同时提高了 18% 的性能，而且还减少了不同人之间的性能差异。

麻省理工学院的官员也报告了研究结果。

对照组也偷窃

本次实验共邀请453名受试者，分为实验组和对照组。

研究对象是来自不同领域的受过高等教育的专业人士。 两组人员的薪资水平、职业等信息如下表所示：

在为期一个月的实验中，他们被要求完成与职业相关的写作任务。

这些任务包括撰写新闻稿、简短报告、分析计划和电子邮件，可能需要大约 20 到 30 分钟。 评价指标包括效率和质量两部分，每项结果均交由三位相关领域专业人士进行盲评（1-7分）。

结果显示，实验组花费的时间减少了0.75个标准差（约11分钟），分数增加了0.41个标准差。

换算成百分比，时间减少了40%，质量提高了18%。

具体来说，实验组首先被分配完成一项任务，然后进行注册（3.5版）。 他们被告知，如果他们发现它有用，就应该在第二个任务中使用它。

对照组被要求注册一个LaTex编辑器（注册复杂度与之相当），但没有类似的通知。

结果，在第二个任务中，实验组有 80% 的人使用了 LaTex 工具，而对照组只有不到 5% 的人使用了 LaTex 工具。

对于第二项任务，实验组平均耗时 17 分钟，比对照组少了 10 分钟。 在质量方面，实验组的平均分为4.53，而对照组的平均分为3.802。

除了提高质量和效率之外，还减少了不同人之间工作质量的差异。

根据第一项任务的执行情况，研究人员对个人对第二项任务的评分进行了线性拟合。 结果显示，实验组得分的拟合斜率为0.414，比对照组低0.272。

那么这些人是怎么利用的呢？ 您是直接使用输出还是仅用于微调或仅用于绘图？

追踪结果显示，33%的受试者提交了原始结果，而53%的受试者进行了修改。 但这些修改可能很小，比如只是调整格式等等。

得出这个结论的原因是，他们产生响应后的平均活动时间仅为 3.3 分钟，其中大多数落在 0-2 分钟之间。

需要注意的是，在实验开始之前，70%的受试者听说过它，32%的受试者使用过它。 因此，在实验过程中，研究人员发现10-20%的对照组也使用它。

这种现象对实验结果有一定的影响，研究人员利用统计方法对其进行了修正。

实验结束后，研究人员还对这些受试者进行了两次跟踪访谈，分别有92%和83%的人做出网了回应。

第一次回访是在实验结束两周后，实验组有34%的人、对照组有18%的人仍在使用。 六周后，即实验结束两个月后，这些数字分别上升至 42%网 和 27%。

综上所述，研究人员认为，它确实对于提高工作质量和效率有显着效果，但是否能够取代人类目前还不清楚。

关于作者

该研究由中国博士生张教授共同完成。 麻省理工学院经济学学生和他的同学诺伊。

张自2017年起在麻省理工学院学习，目前的研究领域包括行为经济学等经济学子领域。 张还是波士顿华人社区学院首次入学支持项目的导师。

Noy来自新西兰，将于2022年进入麻省理工学院攻读博士学位。 在经济学中。

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