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于1月初舉辦的ZIBS 2024學(xué)術(shù)論壇以“責(zé)任與機(jī)遇：構(gòu)建ESG驅(qū)動(dòng)的全球商業(yè)新生態(tài)”為主題，深入探討了數(shù)據(jù)智能、環(huán)境科學(xué)、金融科技、數(shù)字創(chuàng)新和企業(yè)革新等領(lǐng)域的前沿議題。論壇旨在分享最新的研究成果、創(chuàng)新理念和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，為全球商業(yè)、科技和教育的可持續(xù)發(fā)展提供深刻的見解和策略。

本期《ZIBS視界》欄目聚焦學(xué)者論壇環(huán)節(jié)中ZIBS助理教授王一葦?shù)姆窒?。其圍繞生成式人工智能對(duì)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)的影響展開主題演講，以下為其觀點(diǎn)摘要。

生成式人工智能及其應(yīng)用

作為一種能夠自主生成如文本、圖像和視頻等新內(nèi)容的人工智能技術(shù)，生成式人工智能（Gen AI）將在商業(yè)運(yùn)營(yíng)中發(fā)揮重要作用。以ChatGPT和Gemini為例，這些工具通過(guò)提高客戶服務(wù)的質(zhì)量和速度，從而助力企業(yè)降本增效。生成式AI通過(guò)學(xué)習(xí)大型數(shù)據(jù)集中的模式，生成新的、擬人化的內(nèi)容。這些系統(tǒng)使用先進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。例如，ChatGPT可以生成自然語(yǔ)言回復(fù)，DALL-E可以生成圖像，StyleGAN可以生成視頻。這些技術(shù)被廣泛應(yīng)用于客戶服務(wù)、市場(chǎng)營(yíng)銷、軟件工程和產(chǎn)品研發(fā)等多個(gè)領(lǐng)域。

研究目標(biāo)與方法

研究的主要目標(biāo)是分析生成式AI對(duì)服務(wù)速度和質(zhì)量的影響，探索其背后的作用機(jī)制，并考察對(duì)不同用戶群體的異質(zhì)性影響。實(shí)驗(yàn)涉及6000名淘寶人工客服，我們隨機(jī)給其中約50%的客服配置了生成式AI助手。該工具通過(guò)大語(yǔ)言模型算法，為真人客服提供問(wèn)題識(shí)別和解決方案的文本建議。實(shí)驗(yàn)組的真人客服可以選擇直接采納，修改后采納，或者不采納生成式AI所提供的文本建議，而對(duì)照組的客服則無(wú)法使用生成式AI助手。分析指標(biāo)包括服務(wù)速度、問(wèn)題識(shí)別時(shí)間、客戶評(píng)分等。此外，我們還詳細(xì)記錄了人工客服與客戶的互動(dòng)過(guò)程，包括響應(yīng)時(shí)間、消息數(shù)量和打字時(shí)間等。實(shí)驗(yàn)設(shè)置包括超過(guò)250萬(wàn)次的客服與客戶互動(dòng)和38萬(wàn)次的客戶評(píng)分。參與實(shí)驗(yàn)的客服大多數(shù)工作時(shí)間不到12個(gè)月，大多數(shù)在4-5個(gè)月前開始工作。

主要發(fā)現(xiàn)與研究意義

據(jù)課題組所知，本項(xiàng)目是最早在商業(yè)環(huán)境中探索生成式AI對(duì)員工績(jī)效影響的大規(guī)模隨機(jī)實(shí)驗(yàn)研究。研究重點(diǎn)關(guān)注智能客戶服務(wù)——生成式AI的一個(gè)關(guān)鍵應(yīng)用領(lǐng)域。研究結(jié)果顯示，生成式AI顯著提高了客服服務(wù)速度和質(zhì)量。具體來(lái)說(shuō)，在100%使用率下，使用生成式AI助手的人工客服問(wèn)題識(shí)別時(shí)間減少了32%，總聊天時(shí)長(zhǎng)減少了4.2%。與此同時(shí)，在100%使用率下，使用生成式AI助手的人工客戶評(píng)分提高了5.3%。有趣的是，使用生成式AI的客服變得更加積極，表明人機(jī)協(xié)作中存在積極的互動(dòng)效應(yīng)。此外，研究還發(fā)現(xiàn)，生成式AI對(duì)低績(jī)效員工的提升效果更為明顯，縮小了低績(jī)效與高績(jī)效員工之間的差距。低績(jī)效員工在使用生成式AI工具后，服務(wù)速度與服務(wù)質(zhì)量均顯著提升，而高績(jī)效員工在使用生成式AI工具后，服務(wù)速度提升，但是服務(wù)質(zhì)量下降。這一發(fā)現(xiàn)對(duì)于理解和優(yōu)化企業(yè)內(nèi)部的績(jī)效管理具有重要意義。

研究挑戰(zhàn)與未來(lái)方向

盡管生成式AI帶來(lái)了顯著的優(yōu)勢(shì)，但也存在一些挑戰(zhàn)，例如員工對(duì)AI建議的抵觸情緒和對(duì)AI的過(guò)度依賴。未來(lái)的研究將探索增強(qiáng)人機(jī)協(xié)作中信任和效率的策略，以及激勵(lì)和留住頂尖人才的方法。此外，研究還將關(guān)注生成式AI對(duì)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)和員工福利的長(zhǎng)期影響，以及如何改進(jìn)生成式AI以適應(yīng)員工的使用行為。例如，如何通過(guò)培訓(xùn)和激勵(lì)措施提高員工對(duì)AI建議的接受度，以及如何設(shè)計(jì)更有效的AI系統(tǒng)以減少員工的抵觸情緒。

結(jié)論

生成式AI在提高客戶服務(wù)運(yùn)營(yíng)效率和客戶滿意度方面具有巨大潛力。本研究為如何將AI融入到企業(yè)實(shí)際應(yīng)用中提供了見解。隨著企業(yè)繼續(xù)采用AI技術(shù)，理解其對(duì)人類績(jī)效的影響將是企業(yè)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)增長(zhǎng)的關(guān)鍵。研究還指出，盡管生成式AI在提高生產(chǎn)力方面具有巨大潛力，但也需要關(guān)注其對(duì)員工激勵(lì)和企業(yè)長(zhǎng)期發(fā)展的影響。例如，如何平衡AI的自動(dòng)化優(yōu)勢(shì)和人類員工的創(chuàng)造力，以及如何在提高效率的同時(shí)保持員工的積極參與度。

*以上內(nèi)容由王一葦在ZIBS 2024學(xué)術(shù)論壇上的演講發(fā)言整理而成。文章僅代表學(xué)者個(gè)人觀點(diǎn)，不代表ZIBS立場(chǎng)。