职场中的人工智能应用

人工智能（AI）如今已是热门话题，它无处不在，你可能每天都在使用。比如你咨询丢失包裹时对话的聊天机器人？由会话式 AI 驱动。亚马逊购物页面上你最常购买商品下方的 “推荐” 商品？由 AI/ML（机器学习）算法推动。你甚至可能使用生成式 AI 来辅助撰写帖子或电子邮件。

但界限在哪里？当 AI 能以远超人类的速度处理单调重复的任务，甚至进行研究和创作内容时，我们为何还需要人类？企业运作是否真的需要 “人性化元素”？让我们深入探讨一个核心问题：在工作中，谁（或哪个实体）才是最佳选择 —— 机器人还是人类？以下将分析 AI 的优势、挑战与风险，以及人类不可替代的价值。

AI 的优势

AI 有能力优化业务流程，减少员工在低效率任务上花费的时间，这些任务往往会占用员工的生产力和企业产出。如今，企业已在多个领域采用 AI，从筛选求职简历、识别客户数据集中的异常情况，到撰写社交媒体内容。

更重要的是，AI 完成这些任务的时间仅为人类的一小部分。在需要早期诊断和干预的场景中，AI 的部署能产生广泛的积极影响。例如，据报道，一种 AI 增强的血液检测可在帕金森病症状出现前七年预测病情 —— 而这只是冰山一角。

得益于从海量数据中挖掘模式的能力，AI 技术还能支持执法机构的工作，包括帮助识别和预测可能的犯罪地点及趋势。AI 驱动的工具在打击网络犯罪和其他威胁方面也发挥着作用，并能帮助网络安全专业人员更高效地工作。

AI 为企业节省时间和成本的能力早已不是新鲜事。试想：员工花在扫描文档、上传数据等繁琐任务上的时间越少，就越能专注于业务战略和增长。在某些情况下，企业可能不再需要全职员工，从而降低运营成本。

基于 AI 的系统还能帮助消除人为错误的风险。俗话说 “人非圣贤，孰能无过”，尤其当人们灌下五杯咖啡、只睡三小时却面临紧迫截止日期时，更容易犯错。而 AI 系统可以全天候工作，从不疲倦 —— 从某种程度上说，即使是最注重细节、方法论最强的人类，也无法达到 AI 的可靠性水平。

AI 的局限性

尽管 AI 系统能减少因疲劳和分心导致的错误，但它们并非万无一失。AI 也会犯错或 “产生幻觉”—— 即编造虚假信息并将其当作正确内容输出，尤其是当训练数据或算法本身存在问题时。换句话说，AI 系统的能力取决于其训练数据的质量（而这需要人类的专业知识和监督）。

延续这一主题：虽然人类自称客观，但我们都容易受自身生活经验影响而产生无意识偏见，且很难（甚至不可能）完全消除。AI 本身不会产生偏见，但会放大其训练数据中已存在的偏见。换言之，用干净、无偏见的数据训练的 AI 工具确实能产出纯粹基于数据的结果，纠正人类的偏见决策。但这绝非易事 —— 确保 AI 系统的公平性和客观性，需要在数据管理、算法设计和持续监控上付出持续努力。

2022 年的一项研究显示，54% 的技术领导者表示非常或极其担忧 AI 偏见问题。我们已目睹过使用偏见数据对企业造成的灾难性后果：例如，美国俄勒冈州一家汽车保险公司因使用带有偏见的数据集，导致女性的车险费用比男性高出约 11.4%—— 即使其他条件完全相同。这极易损害企业声誉并流失客户。

当 AI 处理海量数据集时，隐私问题也随之而来。恶意行为者可能找到绕过隐私协议、访问个人数据的方法。尽管可以通过技术手段为这些工具和系统创建更安全的数据环境，但企业仍需对 AI 带来的额外数据安全漏洞保持警惕。

此外，AI 无法像（大多数）人类那样理解情感。与 AI 交互的人可能会感觉缺乏同理心 —— 而这种体验在真实的人际互动中本可获得。这会直接影响客户 / 用户体验，如《魔兽世界》游戏的案例：该游戏将原本会亲自进入游戏演示操作的真人客服团队替换为缺乏幽默感和同理心的 AI 机器人，导致数百万玩家流失。

受限于数据集，AI 在数据解读中可能因缺乏上下文而产生问题。例如，网络安全专家可能具备特定威胁行为者有所了解，从而能识别出机器因算法限制而无法捕捉的警告信号。这些细微差别可能对企业及其客户产生深远影响。

然而，AI 缺乏对输入数据的上下文理解，人类也同样缺乏对 AI 系统运作机制的理解。当 AI 以 “黑匣子” 模式运行时，其输出或决策的过程和原因完全不透明。无法知晓幕后的 “运算逻辑” 会让人们质疑其有效性；此外，若出现问题或输入数据被污染，“黑匣子” 模式也会让问题难以识别、管理和解决。

为何我们仍需要人类？

人类并非完美，但在与人沟通、产生共鸣以及做出重要战略决策时，人类无疑是最佳选择。

与 AI 不同，人类能够适应不断变化的情况并进行创造性思考。无需依赖预设规则、有限数据集和提示词，人类可以利用主动性、知识和过往经验，实时应对挑战并解决问题。

这一点在做出伦理决策、平衡商业（或个人）目标与社会影响时尤为重要。例如，用于招聘流程的 AI 工具可能不会考虑基于算法偏见拒绝候选人的更广泛影响，以及这对职场多样性和包容性可能造成的后续后果。

由于 AI 的输出由算法生成，其内容也存在公式化的风险。以生成式 AI 撰写博客、邮件和社交媒体文案为例：重复的句子结构会让内容生硬，可读性降低。而人类撰写的内容往往更具细节、视角和个性 —— 尤其是在品牌信息和语气方面，AI 难以通过严格的算法模仿企业的沟通风格。

例如，AI 可能能提供一系列潜在的品牌名称，但真正理解目标受众、知晓哪些名称最能引起共鸣的，是品牌背后的人。凭借人类的同理心和 “察言观色” 的能力，人们能更好地与客户、合作伙伴和利益相关者建立联系，这在客户服务领域尤为重要。如前所述，糟糕的客户服务会导致品牌忠诚度和信任度的流失。

最后，人类能快速适应变化的环境。如果需要针对近期事件紧急发布公司声明，或需要调整营销活动的目标信息，你需要的是人类 —— 重新编程和更新 AI 工具需要时间，在某些紧急情况下可能并不适用。

结论：人机协作，而非非此即彼

AI 与人类并非对立关系，而是互补的存在。AI 擅长处理重复性任务、分析海量数据并提升效率，而人类则在创造力、情感理解、伦理判断和战略决策上无可替代。未来的商业成功，很可能取决于如何巧妙融合两者的优势：让 AI 承担 “数字劳动力” 的角色，解放人类去从事更具价值的工作，同时通过人类的监督确保 AI 的公平性与可靠性。毕竟，真正的效率并非用机器取代人类，而是让技术成为增强人类能力的工具。