ChatGPT'yi Seven Ofis Çalışanlarınızı Yalnızca Zaman Yenebilir

GPT-4 kurumsal kart oyununda bir şakacıdır. Üretkenliği önemli ölçüde artırabilir ve eldeki göreve ve nasıl kullanıldığına bağlı olarak daha yüksek veya daha düşük kaliteli işlere yol açabilir. Genel olarak konuşursak, GPT-4'ün dünya genelindeki ofis ortamlarına hızlı bir şekilde uygulanması konusunda iyimser veya kötümser bir duruş sergileyebiliriz.

İyimser duruş , yapay zeka yardımının işçiler için kalite ve üretkenlik artışına yol açacağı yönünde. Daha fazla iş daha hızlı ve daha iyi yapılacaktır. Yapay zeka yardımı, rutin görevlerde yardımcı olacak, rutin olmayan görevlerde hayati destek sağlayacak ve çalışanların "iğneyi hareket ettiren" iş açısından kritik işlere odaklanması için zaman ve kaynak sağlayacak.

Kötümser tutum, yapay zeka yardımının hediyesinin bir truva atı olduğu yönünde. Otomasyon şirketlere sızacak ve süper zengin teknoloji elitlerinin yararına, yetkisiz ücretlilerin aleyhine, insan bilgisini yavaş yavaş yavaş yavaş tüketecek. ChatGPT'yi seven ofis çalışanları bir tür Stokholm sendromu yaşıyor ve kendi yerlerine geçecek kişilerle flört ediyorlar.

Benim kişisel görüşüm daha çok karamsar duruştan yana. GPT-4'ün bir bilgi erişim aracı olarak ne kadar yararlı olduğunun, esasen Google Arama'nın daha akıllı, daha kişiselleştirilmiş bir sürümünün farkındayım. Ancak, örneğin bir makale için taslak yazmak veya bir gönderi için yeni fikirler üzerine beyin fırtınası yapmak için bir sohbet robotunun yardımına ihtiyaç duyuyorsam, neden bu işi ilk etapta yapayım ki? Tamamen yapay zekaya dış kaynak sağlamanız veya tercihen işi hiç yapmamanız da mümkündür.

Bugün, GPT-4 yardımının bilgi çalışması üzerindeki etkisine ışık tutan bir Harvard İşletme Okulu makalesine göz atacağız: " Pürüzlü Teknolojik Sınırda Gezinmek: Yapay Zekanın Bilgi Çalışanı Verimliliği ve Kalitesi Üzerindeki Etkilerinin Saha Deneysel Kanıtı " , Eylül 2023'te yayınlandı.

Harvard Business School Makalesi – Deney ve Sonuçlar

Bir grup sosyal bilimci, Boston Consulting Group'tan (BCG) 758 danışmanın GPT-4 erişimi olan ve olmayan farklı görevlerdeki becerilerini test etmek için bir deney gerçekleştirdi.

Katılımcı danışmanların yaklaşık yarısı (385) yaratıcı ürün geliştirmeyle ilgili 18 görev gerçekleştirirken, diğer yarısı (373) dış verilere ve diğer kaynaklara dayanan bir iş problemi çözme göreviyle meşguldü. Bir sonraki bölümde belirli görevlere daha yakından bakacağız.

Araştırmacıların bireysel danışmanın yardımsız performansını GPT-4'teki performansıyla karşılaştırabilmesi için tüm katılımcılar yapay zeka yardımı olmadan bir başlangıç testi gerçekleştirdi. Katılımcılar ayrıca iki deneydeki üç alt gruptan birine atandılar: GPT-4'e erişimi olmayan bir kontrol grubu, GPT-4'e erişimi olan ikinci bir grup ve GPT-4'e ve öğrenme materyallerine erişimi olan üçüncü bir grup. GPT-4'ün etkili bir şekilde nasıl yönlendirileceği hakkında.

Başlık çizimi sonuçları, genel olarak yapay zekaya erişimi olan danışmanların yaratıcı ürün geliştirme görevlerinde belirgin şekilde daha iyi performans gösterdiğini gösterdi. Testleri körü körüne derecelendiren insan değerlendiricilere göre, danışman burada ortalama %12,2 daha fazla görevi tamamladı, görevleri %25,1 daha hızlı ve %40 daha yüksek kalitede tamamladı.

Ticari sorun çözme görevlerinde çalışan ikinci grup danışmanların GPT-4'e erişimle doğru sonuçlar üretme olasılıkları %19 daha düşüktü. Ortalama olarak GPT-4, danışmanların görevleri birkaç dakika daha hızlı tamamlamasına yardımcı oldu: "Yalnızca GPT" için altı dakika ve "GPT + Genel Bakış" için on bir dakika daha hızlı.

Deneysel sonuçlara dayanarak araştırma ekibi "pürüzlü bir sınır" hayal ediyor.

"Pürüzlü sınır" içinde yapay zeka yardımı, insan performansının kalitesini ve üretkenliğini artırır. Sınırın dışında yapay zeka yardımı onu kısıtlıyor. Sınır "pürüzlüdür" çünkü hangi görevlerin sınırın içinde veya dışında olduğunu tahmin etmek zordur ve bazen mantıksız görünür. Örneğin, GPT-4 çoğu üniversite sınavında başarılı olabilir ancak aynı zamanda temel matematik problemleriyle de mücadele eder .

Pürüzlü Sınırda Gezinmek

“Pürüzlü sınır” kavramı uygundur. Ancak bana göre makale GPT-4'ün yeteneklerini önemli ölçüde abartıyor. En önemlisi, bunun nedeni BCG danışmanlarının deneyde çalışmak zorunda oldukları katı zaman kısıtlamalarıdır.

GPT-4 yardımının üretkenliği ve kaliteyi önemli ölçüde artırdığı gösterilen deneyin yaratıcı ürün geliştirme bölümünde, danışmanların 18 görevi yalnızca 90 dakikada tamamlaması gerekiyordu. Danışmanların 90 dakikalık eşik dahilinde yanıtlaması gereken görevlerden birkaç örnek:

• "Belirli bir pazara veya yeterince hizmet görmeyen bir spora yönelik yeni bir ayakkabı için fikirler üretin. Yaratıcı olun ve en az 10 fikir verin.”

  
  

• “Ürünü piyasaya sürmek için gereken adımların bir listesini hazırlayın. Kısa ama kapsamlı olun.”

  
  

• "Ürün için bir isim bulun: En az 4 isim düşünün, bunları yazın ve seçtiğinizi açıklayın."

  
  

• "Patronunuza bulgularınızı açıklayan 500 kelimelik bir not yazın."

• "Bir basın bülteni için pazarlama metni yazın."

  
  

• “Lütfen önceki sorulardan edindiğiniz içgörüleri sentezleyin ve yaklaşık 2.500 kelimelik Harvard Business Review tarzı bir makalenin taslağını oluşturun.”

Bu görevlerden yalnızca birinin tek başına tamamlanması günler, hatta haftalar sürebilir. Dünyanın en elit danışmanının bile tüm bu görevleri tatmin edici düzeyde kalite ve doğrulukla 90 dakikada yapması beklenemez. İnsani açıdan imkansızdır.

"Sınırların dışındaki" görevlerle yapılan deneyde katılımcılar, varsayımsal bir şirketin marka performansını röportajlardan ve mali verilerden elde edilen bilgilere dayanarak analiz etmek ve hayali bir CEO'ya 500-750 kelimelik bir not hazırlamak zorunda kaldı. Deneyin bu kısmındaki zaman sınırlaması 60 dakikaydı; yine bu süre, danışmanların gerçek hayatta böyle bir görev için gerçekten harcayacakları süreye çok da yaklaşmıyor.

Benim hipotezim : İnsanlara bir görevi yerine getirmeleri için ne kadar çok zaman verirseniz, yapay zeka yardımının önemi o kadar az olur. Örneğin, BCG danışmanlarına aynı 18 yaratıcı ürün geliştirme görevini yerine getirmeleri için haftalar veya aylar verilmiş olsaydı (ki bu, danışmanların gerçekte nasıl çalıştığını daha iyi yansıtırdı), GPT-4 kullanımından elde edilecek ilerlemeler en iyi ihtimalle çok az olurdu. Genel olarak nihai çıktı, bir insanın GPT-4 ile 90 dakikada üretebileceğinden çok daha yüksek kalitede olacaktır.

Benim görüşüme göre, çetrefilli sınırlarda gezinmek, GPT-4'ün size ne tür görevlerde etkili bir şekilde yardımcı olabileceğini anlamak değil, daha ziyade otomasyonun kolayca yerini alamayacağı hangi becerileri sunabileceğinizi keşfetmekle ilgilidir.

İşyerinde Centaurlar ve Cyborglar

Yazarlar, katılımcıların yapay zeka ile çalışırken benimsediği farklı yaklaşımları analiz etti ve iki baskın model belirledi: "centaur davranışı" ve "cyborg davranışı":

"Kuruluşlar yapay zeka araçlarıyla etkili işbirliği için yetenekleri belirleme ve geliştirmenin yollarını düşünürken, bu katılımcıların özelliklerini ve davranışlarını anlamak önemli olabilir.

Yaklaşımlarını özetleyen iki baskın model belirledik.

Birincisi Centaur davranışıdır. Adını yarı insan yarı at olan efsanevi yaratıktan alan bu yaklaşım, insanlar ve birbirine yakın şekilde kaynaşmış makineler arasında benzer bir stratejik işbölümünü içeriyor. Bu stratejiye sahip kullanıcılar, her bir varlığın güçlü yönlerine ve yeteneklerine göre sorumlulukları paylaştırarak yapay zeka ve insan görevleri arasında geçiş yapar. Hangi görevlerin insan müdahalesi için en uygun olduğunu ve hangilerinin yapay zeka tarafından verimli bir şekilde yönetilebileceğini anlarlar.

Gözlemlediğimiz ikinci model Cyborg davranışıdır. Adını bilim kurgu literatüründe tasavvur edilen melez insan-makine varlıklarından alan bu yaklaşım, karmaşık bir entegrasyonla ilgilidir. Cyborg kullanıcıları yalnızca görevleri devretmez; Yeteneklerin sınırında çabalarını yapay zeka ile iç içe geçiriyorlar. Bu strateji, yapay zekanın tamamlaması için bir cümle başlatmak veya yapay zeka ile birlikte çalışmak gibi alt görev düzeyinde alternatif sorumluluklar olarak ortaya çıkabilir."

GPT-4'ü bir işbirliği ortağı olarak çerçevelemenin büyük bir hayranı değilim. Öncelikle iki nedenden dolayı:

1. İnsan-yapay zeka ortaklıklarında işin çoğunu yapay zeka yapabilir ancak işin tüm sorumluluğu insana aittir.

   
   

Yapay zeka tarafından üretilen çıktıları hatalar, yanlışlıklar ve önyargılar açısından gözden geçirip düzenlemek yerine, zamanımı sıfırdan yeni işler yaratarak harcamayı tercih ederim. Öncelikle otomatik olarak oluşturulan içerikleri incelemek pek eğlenceli değil. İkinci olarak, ne olursa olsun olabilecek hatalardan ben sorumluyum. Bir görevi tamamlamak için GPT-4'ten çok fazla girdiye güvenirsem, yaptığım hataları neden yaptığımı açıklayamam ve onlardan gerçekten ders alamam veya onlardan gelişemem. İşçi üretken yapay zeka ile "işbirliği yaptığında", bir çalışmanın hala benzersiz bir insani yaratıcı çabanın sonucu olduğunu ne ölçüde söyleyebiliriz?

"Bir avukatın mesleki muhakemesi üretken yapay zekaya devredilemez ve her zaman avukatın sorumluluğunda kalır."

- “Hukuk Uygulamasında Üretken Yapay Zekanın Kullanımına İlişkin Pratik Rehber ”, California Eyalet Barosu Mesleki Sorumluluk ve Davranış Daimi Komitesi (Kasım 2023).

2. “Sentorların” ve “siborgların” faydaları yalnızca geçicidir

Son yazımda da bahsettiğim gibi , Deep Blue'nun 1997'de son satranç şampiyonu Garry Kasparov'a karşı kazandığı zaferden sonra, yapay zeka ile işbirliği yapan insanların en güçlü satranç motorlarını bile yenebilecek gibi göründüğü kısa bir zaman aralığı vardı. Kasparov, bu karma insan-yapay zeka ekiplerini tanımlamak için "centaurlar" terimini popüler hale getirdi.

Ancak bugün olduğu gibi, insanlar önde gelen satranç programları arasında oynanan oyunlara çok fazla uzmanlıkla katkıda bulunamazlar. Aslında insanların katkıda bulunabileceği tek şey artan hata oranıdır. Satranç oynamanın yapay zekaların insanlardan çok daha iyi olduğu bir şey olduğu ortaya çıktı.

Yapay zekanın satranç tahtasındaki evriminden önemli bir ders çıkarabileceğimize inanıyorum: “centaurlar” ve “cyborglar” sonunda daha fazla otomasyona yenik düşüyor. Benzer şekilde, yapay zeka yardımına büyük ölçüde güvenen ofis çalışanları, bir yapay zeka modelinin sunamayacağı hangi benzersiz becerileri sunabilecekleri konusunda derinlemesine düşünmeye başlamalıdır. Muhtemelen centaurların ve siborgların ana işlevi, özellikle kolayca otomatikleştirilebilen ve çok fazla sosyal etkileşim, adaptasyon, esneklik ve iletişim gerektirmeyen görevler için, yerlerine gelenleri daha fazla eğitim materyaliyle beslemektir.

Kapanıyor

Modern işyerindeki centaurlar ve cyborglar nasıl yenilebilir? Basitçe, onları daha fazla zamanla yenersiniz. Eğer insanlara karmaşık ve yaratıcı çalışmaları yürütmeleri için daha fazla zaman tanınırsa, GPT-4'ün yardımı gereksiz olacaktır.

Öte yandan, insanların bugün üretken yapay zeka ile "işbirliği içinde" yaptığı bazı görevler, öngörülebilir gelecekte tamamen otomatikleştirilecek. Bir insan işçinin uzun bir zaman dilimi içinde, gelecek nesil GPT-4'ün birkaç saniyede ortaya çıkarabileceğinden çok daha iyi bir sonuç üretemeyeceğini varsayalım. Bu durumda, bu tür görevleri insan işçilere devretmeye devam etmenin gerçekten hiçbir nedeni yok.

Benim yorumuma göre, çetrefilli sınırlarda gezinmek aslında şu soruyu sormakla ilgilidir: Birkaç yıl içinde yerini otomasyonun alamayacağı hangi benzersiz beceriyi sunabilirim?

Ücretsiz bültenim The Gap'e kaydolun: www.futuristiclawyer.com