人工智能确实加快了正确的任务：写作、支持、结构化草稿。但在实际应用中，收益缩小至您工作时间的约3%，在错误的任务上效果适得其反，几乎没有收入或利润。这是研究所显示的内容，以及如何真正实现这些收益。经济学家安德斯·赫姆隆(Anders Humlum)和艾米莉·维斯特加德(Emilie Vestergaard)做了一件大多数人工智能生产力研究忽视的事情：他们将约25,000名员工的人工智能采用调查与7000个丹麦工作场所的实际工资记录联系起来。节省的时间是真实且微小的，约为工作时间的2.8%，可以说是每周节省一个小时。让您停下来的部分是接下来的事情。聊天机器人对任何职业的收入或记录的工作时长没有显著影响，只有3%到7%的生产率提升体现在任何人的工资上。将这一点与演示和实验室研究进行对比，在这些研究中，人工智能使人们的效率提高了15%、40%，甚至55%。这两者都是真实的，因为它们测量的是不同的东西。在一个控制的二十分钟任务中，人工智能是火箭; 在真实工作、真实一个月、真实工资表的场景中，它只是一个微小的、泄漏的收益，通常在达到工资或利润之前就蒸发了。值得问的问题不是“人工智能是否让知识工作更快”，因为在正确的任务上，它确实做到了。这是“您节省的时间是否转化为金钱”，到目前为止，答案是：只有您自己去创造。一句话总结：收益是真实的，特定于任务且容易丢失。如果您使用人工智能来赚钱：将其专注于它真正擅长的任务。初稿、摘要、结构化写作、客户回复、模版。这是有效收益所在，并且它们是巨大的。避免让人工智能处理它无法胜任的任务。在其强项之外，人工智能不仅不再提供帮助，而且会产生自信的错误答案，捕捉这些错误的成本往往高于节省的时间。每个任务的收益很大； 现实生活中的收益很小。在一个任务上提高40%效率，在您计算人工智能未接触的所有方面之后，您的每周收益仅为几个百分点。将其应用于高频、可重复的工作上，否则会变得无足轻重。专心捕捉节省的时间。节省的时间不会自行转化为金钱。开具发票、发货更多、接收另一个客户或削减成本。如果您不转换这些时间，它又会回流到您的日常工作中。不要期待它会为您提高工资或利润。研究结果很明确：收益归谁主动获得，通常没有人这样做。接下来的内容是证据。收益是真实的，适用于正确的任务。从胜利开始，因为它们是真实的。在一项针对453名专业人士的随机实验中，为中级写作任务、新闻稿、简短报告、敏感电子邮件提供ChatGPT，使他们的时间减少了40%，质量评分提高了18%。在一项针对5,179名客户支持代理的实地研究中，获得人工智能助手的访问权限使解决问题的每小时数量平均提高了14%，对新入职、经验最少的代理的提高约为34%。这些结果是真实的、经过测量和重复的。如果您的工作与这些任务相似，结构化文字密集、高产量，那么人工智能值得充分利用，提升速度并非夸大其词。然而，要注意这些研究所实际测量的内容：一个任务，而不是工资。一项二十分钟的写作任务完成得更快。一个问题更快地解决。它们都没有衡量节省的时间是否转化为收入，而这种差距正是本文的核心问题。前沿是 jagged捕捉的地方是人工智能能力形状奇特，脱离时代会非常昂贵。哈佛和波士顿咨询公司在758名顾问中进行了一项实地实验。在人工智能能力范围内的任务上，使用GPT-4的人员完成任务的数量多了12.2%，工作速度提高了25.1%，产生的工作质量评分高出40%以上。然后研究人员给每个人布置了一项刚好超出人工智能范围的任务。在那个任务中，使用人工智能的顾问比没有使用人工智能的顾问更不太可能得出正确答案，减少了19个百分点。这是一个数字里面的陷阱。人工智能并不会在任务超出其边界时发出警告。它也同样流利、同样自信地回答问题，但可能是错误的，且自信的错误答案比节省的正确答案更难捕获。值得付费的技巧不是提示，而是知道您站在哪一侧的前沿。在实际运用中，收益在缩小。实验室数据和工资数据出现分歧是有原因的。研究通常测量的是一个清晰的任务，人工智能直接对准它。真实工作是一堆会议、切换上下文、大部分工作人工智能无法处理，以及检查其所产生内容的开销。因此，在丹麦的工资数据中，15%到40%的任务提速缩减为约2.8%的总工时。这并不是实验室研究的对立，而是在整份真实工作中稀释后的某个大任务的胜利的样子。并且钱在流失。即使这个小小的真实收益大部分也没有转化为收入，这对任何想要通过人工智能赚钱的人来说是最重要的发现。与2.8%节省时间相关的同一丹麦研究并没有发现可测量的收入增长。