得物效率前端微應用推進過程與思考
一、背景效率工程隨著業務的發展，組織規模的擴大，越來越多的企業開始意識到協作效率對于企業團隊的重要性，甚至是決定其在某個行業競爭中突圍的關鍵，是企業長久生存的根本。得物
任何一種工具，都注定要重塑使用者。
「科技是懶人推動的！」
相信所有人在「摸魚」或者「躺平」時候，都曾經用這句話為自己找借口。
從蒸汽機的工業革命，到計算機的數字革命，技術的進步確實讓人類在某些方面，越來越有躺平的資本。
作為有潛力成為下一代平臺的 AI 技術，會讓人類變得「更懶」嗎？
好像確實是的，但這并不是個好消息。
根據發表在《機器人與人工智能前沿》雜志上的一項新研究顯示，當人類與 AI 和機器合作時，真的會「摸魚偷懶」。
該研究的第一作者 Cymek 稱：「團隊合作既可以是一種祝福，也可以是一種詛咒。」
所以，在 AI 時代，人類大的危機不是被機器取代，而是「懶到退化」？
機器助手，讓人類「放松警惕」
當有了機器這樣一個有力幫手時，會讓人類變得比較「心大」。
德國柏林工業大學的研究人員向 42 名參與者提供了模糊的電路板圖像，要求他們檢查是否有缺陷。其中一半的參與者被告知，他們要處理的電路板已由一臺名為「熊貓」的機器人檢查過，并已標記出缺陷。
實驗：模擬電路板質量控制的視覺搜索任務 ｜《機器人與人工智能前沿》研究
實際上，機器人「熊貓」在實驗過程中檢測到了 94.8% 的缺陷。所有參與者都看到了相同的 320 張掃描電路板圖像，當研究人員仔細查看參與者的錯誤率時，他們發現，與「熊貓」一起工作的參與者，在任務后期捕捉到的缺陷較少，因為他們已經看到「熊貓」成功地標記了許多缺陷。
兩組參與者幾乎檢查了整個電路板表面，花時間搜索，自我評價努力程度較高。結果是，與機器人合作的參與者平均發現了 3.3 個缺陷，獨自完成任務的人平均發現了 4.23 個缺陷。
兩組參與者檢測到的缺陷的平均值和標準偏差 ｜《機器人與人工智能前沿》研究
研究稱：「這表明參與者在與機器人伙伴合作時，可能不太專心地檢查電路板。我們研究的參與者似乎保持了檢查電路板的努力，但似乎檢查是在較少的腦力勞動和對采樣信息的關注下進行的?！?span style="display:none">2cA28資訊網——每日最新資訊28at.com
這意味著，如果他們被告知機器人已經檢查了一部分，并體驗到機器人的可靠后，他們就會發現更少的缺陷。在潛意識中，他們假設「熊貓」不太會漏掉缺陷，產生「社會惰化」效應。
這項研究的影響對于依賴嚴格的質量控制的行業尤為重要。作者警告稱，甚至是短時間內對人類注意力的放松，可能是由于過度依賴機器人的準確性，都可能危及安全。
研究人員 Onnasch 提到：「在更長的輪班時間內，當任務變得例行化，并且工作環境提供的性能監控和反饋較少時，動力的喪失往往更大。在制造業普遍存在，特別是在雙重檢查常見的與安全相關的領域，這可能對工作結果產生負面影響?！?span style="display:none">2cA28資訊網——每日最新資訊28at.com
當然，研究者的測試也有一些限制。比如，樣本其實還不夠大，而且在實驗室中難以模擬「社會惰化」，因為參與者知道他們受到監視。Cymek 解釋道：「主要的限制是實驗室環境。要了解人機互動中動力喪失問題的嚴重性，我們需要走出實驗室，在實際工作環境中與經驗豐富的工人一起測試我們的假設，他們通常與機器人一起工作?！?span style="display:none">2cA28資訊網——每日最新資訊28at.com
「人機合作危機」早已發生
事實上，在實驗室之外，人機合作導致的「墮化」早已經在現實世界中出現。
在自動駕駛領域，有一個與「社會惰化」相似的現象，叫做「自動化自滿（Automation complacency）」，典型是由于有了自動化輔助而分心。
2018 年 3 月，在美國亞利桑那州，配有安全員的 Uber 自動駕駛汽車撞死一位騎自行車的人。警方的分析發現，如果安全員一直看著道路，安全員本可以在受害者前方 12.8 米處停下來，并避免悲劇。
2018 年美國自動駕駛致死事件 ｜CNN
特斯拉常常是美國媒體和監管機構重點關注的目標，原因常常是與自動駕駛有關的事故。一個典型的場景是，特斯拉司機在使用自動駕駛功能時睡覺，或玩游戲，并卷入致命車禍。
在當下的 AI 狂潮中，機器取代人類的預言越來越接近現實。一方認為機器會服務于人類，另一方則認為人類會不小心制造出邪惡之物。
在醫療領域，IBM 研發的 AI 系統「Doctor Watson」曾向癌癥患者給出過不安全的用藥建議。今年有論文指出，生成式 AI 已經可以通過美國醫療許可考試的三個部分。一個相似的遷移假設是，如果未來由 AI 對人類進行診治，然后人類醫生進行把關，人類醫生是否又會出現「社會惰化」和「自動化自滿」問題？
前述研究的作者指出：「將人類和機器人的能力結合顯然提供了許多機會，但我們也應該考慮，人機團隊中可能發生的意外群體效應。當人類和機器人在一項任務上工作時，這可能會導致人類團隊伙伴的動力損失，并使社交惰化等影響更有可能發生?！?span style="display:none">2cA28資訊網——每日最新資訊28at.com
還有人擔心，AI 可能會影響人類思維和創造力，并削弱人際關系，從整個現實中分心。硅谷的生成式 AI 明星初創公司 Inflection 推出的聊天機器人 Pi，被設計成一位友善、支持的伴侶。創始人表示，Pi 是幫助人們應對孤獨的工具，可以作為一個傾訴的對象。批評者則認為，這會讓人逃離現實，而不是與真實的人類互動。
現在，人與工具的關系已經進化到一個新的層次。所有工具的誕生，其實都讓人類變懶了，如掃地機讓人免于清掃房屋，手機讓人不用再記下電話號碼。
但 AI 技術和此前的技術區別在于，將更多的思考和選擇工作，都交給了 AI，而后者基本上是一個黑箱，這更像一種思考自主權的讓渡。當人將開車決策完全交給自動駕駛，將醫療診斷都交由 AI 系統，潛在的代價與記不住電話號碼的代價可能完全不同。
開發了歷史上第一個聊天機器人的計算機科學家約瑟夫·維森鮑姆，曾將科學比喻成「一種上癮的藥物」，并由于服用劑量越來越大而成為「一種慢性毒藥」，如將計算機引入一些復雜的人類活動，可能會沒有回頭路可走。
當人把思考、判斷的權力交給機器，作為一種「參考」，「社會惰化」和「自動化自滿」的魔鬼或許也潛伏其中，并可能隨任務的重復成為一種慢性毒藥。
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