案例研究表明AI對(duì)勞動(dòng)力和經(jīng)濟(jì)的現(xiàn)實(shí)影響

長(zhǎng)期以來，人工智能(AI)對(duì)經(jīng)濟(jì)，勞動(dòng)力和社會(huì)的影響一直是決策者，商業(yè)領(lǐng)袖和廣大公眾之間爭(zhēng)論的話題，尤其是在過去的十年中。目前和即將到來的勞動(dòng)和生產(chǎn)力影響的估計(jì)值 差異很大，常常得出矛盾的結(jié)論。

對(duì)于研究人員，管理人員和經(jīng)濟(jì)分析師來說，一個(gè)突出的問題是，是否有必要在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)上進(jìn)行大量投資。人工智能的承諾能否實(shí)現(xiàn)，如果能實(shí)現(xiàn)，它們對(duì)所涉各個(gè)利益相關(guān)者的潛在影響是什么?

為了幫助闡明這些不確定性的各個(gè)方面，AI伙伴關(guān)系(PAI)正在發(fā)布由PAI的AI伙伴關(guān)系“ AI，勞動(dòng)力和經(jīng)濟(jì)”工作組(AILE)進(jìn)行的一系列案例研究。

AILE案例研究綱要 通過一系列跨不同應(yīng)用程序，地區(qū)和部門的案例研究，調(diào)查了AI實(shí)施對(duì)勞動(dòng)力的影響和生產(chǎn)率的影響。使用基于訪談的方法，我們研究了AI應(yīng)用對(duì)三家公司的影響：Axis Bank，Tata Steel Europe(TSE)和Zymergen。

出現(xiàn)了三個(gè)共同的主題：

成功采用新的AI系統(tǒng)需要管理層和員工的支持。為此，擁有可理解的機(jī)器學(xué)習(xí)模型至關(guān)重要。

在Zymergen，一家以AI / ML為創(chuàng)立使命的核心年輕公司，通常從一開始就假設(shè)員工愿意接受。但是，在TSE和Axis，團(tuán)隊(duì)需要與相關(guān)內(nèi)部利益相關(guān)方一起積極應(yīng)對(duì)文化變化并更積極地進(jìn)行實(shí)踐。

在這三種情況下，高管的支持以及對(duì)員工培訓(xùn)和意識(shí)建設(shè)的早期投資都有助于在內(nèi)部建立信任，這對(duì)于成功采用AI至關(guān)重要。例如，TSE意識(shí)到將工廠運(yùn)營(yíng)商引入ML模型開發(fā)的價(jià)值，并開始舉行“辦公時(shí)間”，在此期間，他們和項(xiàng)目經(jīng)理可以與數(shù)據(jù)科學(xué)家討論分析模型。Zymergen的數(shù)據(jù)科學(xué)家還發(fā)現(xiàn)，物理科學(xué)家在機(jī)器學(xué)習(xí)模型中的前期和頻繁參與對(duì)于建立成功實(shí)施的信任至關(guān)重要。

在這三個(gè)組織中，人工智能系統(tǒng)的可解釋性在與員工，客戶和監(jiān)管機(jī)構(gòu)建立這種信任方面起著至關(guān)重要的作用。每個(gè)公司都在短期內(nèi)報(bào)告了生產(chǎn)率或財(cái)務(wù)收益。

TSE報(bào)告稱，它通過提高產(chǎn)量，減少了原材料費(fèi)用并提高了產(chǎn)品質(zhì)量而獲得了生產(chǎn)率的提高。Axis Bank報(bào)告說，由于從人工支持的客戶服務(wù)向自動(dòng)客戶服務(wù)渠道的遷移，它能夠以更少的客戶服務(wù)代理來應(yīng)對(duì)不斷增長(zhǎng)的客戶服務(wù)量。

最后，在Zymergen案例中，與傳統(tǒng)的RD實(shí)驗(yàn)室相比，在濕實(shí)驗(yàn)室中高度的自動(dòng)化和加速的項(xiàng)目工期的驅(qū)動(dòng)下，管理層報(bào)告了更高的勞動(dòng)生產(chǎn)率。

但是，在所有情況下，這些影響都不能僅歸因于AI，因?yàn)槠渌^程更改總是伴隨著AI技術(shù)的引入。