ChatGPT助力提高生产力:实验证明其对专业写作的影响

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文章主题:Science, ChatGPT, 人工智能, 生产力

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Science:ChatGPT缩小了打工人的差距

克雷西 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

Science正刊发表对ChatGPT的调查报告,《生成式人工智能对生产力影响的实验证据》

对于一些文书任务,ChatGPT不仅能 在节省40%时间的同时提高18%的绩效,还 降低了不同人之间的绩效差异

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MIT官方也对这一研究成果进行了报道。

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对照组也会偷用

这场实验一共邀请了453名受试者,分为实验组和对照组。

这些受试者是来自不同领域、受过高等教育的专业人士。

两个组中人员的薪资水平、职业等信息如下表所示:

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在为期一个月的实验中,他们被要求完成与职业相关的写作任务。

这些任务包括撰写新闻稿、简短报告、分析计划和电子邮件,时长约为20到30分钟。

评估的指标包括效率和质量两部分,每份成果分别交由三名相关领域的专业人士进行盲评(1-7分)。

结果显示,实验组所用时间减少了0.75个标准差(约11分钟),评分则提高了0.41个标准差。

如果换算成百分数,时间缩短和质量提高的比例分别是40%和18%。

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具体而言,实验组首先被安排完成一项任务,之后注册ChatGPT(3.5版本)。

他们被告知,如果觉得ChatGPT好用,那么就要在第二个任务中使用。

而对照组则被要求注册一款LaTex编辑器(注册复杂度与ChatGPT相当),但没有类似的告知。

在研究结果中,我们发现实验组的参与者在第二个任务中,有高达80%的人采用了ChatGPT,相比之下,对照组中使用LaTeX工具的人数不到5%。这一数据差异显著地反映出ChatGPT在提高文本处理效率方面的显著优势。

对于第二个任务,实验组平均耗时为17分钟,比对照组少了10分钟。

质量方面,实验组的平均成绩为4.53,对照组的平均成绩则为3.802。

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除了提质增效,ChatGPT还降低了不同人之间工作质量的差异。

根据第一个任务完成情况的不同,研究人员将这些人第二次任务的评分进行了线性拟合。

结果显示,实验组评分的拟合斜率为0.414,比对照组低了0.272。

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那么这些人又是如何使用ChatGPT的呢?是直接使用输出结果或仅做微调,还是只用来打草稿?

跟踪结果显示,有33%的受试者提交的是原汁原味的ChatGPT结果,而53%进行了修改。

但这些修改可能十分微小,比如只是调整一下格式等等。

为了得出这个结论,我们主要依据的是ChatGPT生成回复的时间数据。根据分析,这些用户在ChatGPT生成回复后的平均活动时间仅为3.3分钟,而且大部分的 activity 时间都集中在0-2分钟范围内。这充分说明,ChatGPT 的回复生成速度相当快,能够迅速地响应用户的需求。

需要说明的是,在实验开始之前,70%的受试人员已经听说过ChatGPT,32%曾经使用过。

所以,在实验过程中,研究人员发现,对照组中也有10~20%的人使用了ChatGPT。

这一现象对实验结果存在一定影响,研究人员利用了统计学方法进行修正。

实验结束后,研究人员还对这些受试者进行了两次回访,分别有92%和83%的人给出了回复。

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第一次回访是在实验结束后两周,实验组和对照组分别有34%和18%的人仍在使用ChatGPT。

六周之后,也就是实验结束后两个月,这组数字分别提升到了42%和27%。

综上所述,研究人员认为,ChatGPT在提升工作质效方面确实有显著作用, 但其能否取代人类仍不明确

作者简介

该研究由MIT华裔经济学博士生Whitney Zhang和同学Shakked Noy共同完成。

Zhang从2017年开始一直在MIT就读,目前的研究领域包括行为经济学等经济学分支领域。

Zhang还是波士顿华人社区大学初入者帮扶项目导师。

Noy则来自新西兰,2022年进入MIT攻读经济学博士。

论文地址:

在现代生物学领域,基因编辑技术的发展已经取得了显著的成果。其中,CRISPR-Cas9系统是目前最为广泛应用的基因编辑工具之一。该系统的核心部分是 Cas9 蛋白,它可以识别并切割特定的DNA序列。近年来,研究人员一直在努力改进 CRISPR-Cas9 系统,以便能够更加精确、高效地进行基因编辑。值得注意的是,尽管 CRISPR-Cas9 系统具有很高的效率,但它也存在一定的局限性。例如,在处理某些复杂的基因组时,该系统可能会出现非预期的错误。为了克服这些限制,科学家们开始探索其他基因编辑技术,如 Zinc Finger Nucleases(ZFNs)和Base Editing technologies(如S Base editing)。与此同时,研究人员也在研究如何将不同类型的基因编辑技术结合起来,以实现更高效、精确的基因修改。这种综合性的方法被称为“Multi-component Genome Editing”。在这个领域的研究中,科学家们正在尝试开发出更为精确和可靠的基因编辑工具,以满足不断增长的基因编辑需求。总之,基因编辑技术在过去几年中取得了巨大的进展,但仍然存在一些挑战和限制。为了克服这些问题,研究人员需要继续探索新的基因编辑技术和开发更为精确、可靠的基因编辑工具。

参考链接:

在是一项针对聊天机器人ChatGPT的研究中,研究人员发现ChatGPT可以显著提高工人的生产力,尤其是在写作方面。该研究结果表明,通过利用ChatGPT的智能辅助,工人的写作效率得到了显著提升。

Whitney Zhang是一位经济学博士候选人,目前在麻省理工学院(MIT)担任经济学系博士生。她的研究方向主要是国际经济学,尤其是贸易政策与贸易关系方面的问题。同时,她也对全球经济发展、经济增长与发展中国家的经济改革等领域感兴趣。Whitney Zhang在撰写她的论文过程中,致力于运用最新的理论工具与实证方法来深入探讨这些重要议题。此外,她还积极参与各类学术交流活动,与同行学者分享她的研究成果,共同推动经济学领域的发展。

Shakked Noy是一位在经济学领域具有潜力的年轻学者。他目前在麻省理工学院(MIT)担任博士研究生。尽管他的年龄尚轻,但他在研究领域的贡献却不容小觑。Shakked Noy的研究方向主要是行为经济学,尤其是决策制定与风险评估方面。他的研究成果在学术界已引起广泛关注,为未来经济学的发展做出了巨大贡献。

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