生成式人工智能可否為您帶來好處，很視乎您本身是不是一個聰明伶俐、案無留牘的人。

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在2025年伊始、即將迎來乙巳蛇年到臨的時候，一股「神秘的東方力量」在「神秘的東方大國」爆發，引發了技術、市場和政治的共振！平地一聲雷，中國人工智慧新創公司「深度求索」（DeepSeek）的人工智能模型DeepSeek-R1在中國橫空出世，它以相對較低的訓練成本達致優異的性能，為全球帶來巨大的震撼。在多項測試中，該模型的表現甚至優於現時的國際人工智能行業領頭羊，例如OpenAI的ChatGPT，美國的算力和電力股票價格應聲下挫。「深度求索」不僅觸動國際社會的神經，令各國社會熱議中國的生成式人工智能 (Generative AI) 技術是否已經趕超美國等西方列強，亦再一次拉滿國內部分民眾對飯碗的憂慮，擔心自己的工作終有一天會被這種突飛猛進的技術搶走。

或者事情並沒有想像中那般壞。當我們就職場上的具體情境作出分析，可能會發現科技的進步反而令不少勞工過得更好。但有趣的是，如果一個人覺得生成式人工智能工具非常有用的話，很可能表示他或她在職上並不算特別出色。

三位美國學者曾於2023年冬季發表了一篇工作論文，探討生成式人工智能工具在職場上產生的效應。他們之所以聚焦於生成式人工智能，原因是這種以大型語言模型 (Large language model, LLMs) 為核心的機器學習技術擁有相當前所未見的強大威力，它好像人類工作者一樣捕捉和利用到那些只能從經驗獲得、難以明確表達出來的隱性知識 (Tacit knowledge)，可以在沒有明確指令的情況下執行複雜的任務，僅僅通過分析現成數據中的模式便足以生成千變萬化、符合特定上文下理的新內容，例如文本、圖像、音樂或視頻等等。企業近年在實際工作環境中大規模部署生成式人工智能工具，很可能會大幅改變員工的工作方式、學習過程和溝通技巧。故此，三位學者走進了工作場所檢驗相關假說，看看生成式人工智會對客戶支援人員的生產力和工作經驗產生甚麼影響。

研究團隊從一家公司提供的人工智能客戶服務支援軟件中採集了5,179名客戶支援人員的數據。這些客戶支援人員主要在位於菲律賓的辦公室工作，也有少部分則在美國和其他國家工作。他們專門負責解決客戶問題和提供技術支持的工作人員，日常職務主要是與美國小型企業人員聊天，一般會通過電話、聊天或電子郵件與客戶互動，幫助解決各種技術問題或回答客戶的查詢，平均溝通的時間長度約為40分鐘。由於不滿的客戶經常向這些客戶支援人員施加壓力和發洩情緒，所以相關工作環境可謂充滿挑戰性。公司近年利用人工智能客戶服務支援軟件輔助員工回應客戶。研究遂利用差異中的差異 (difference-in-differences, DID) 回歸模型分析了300萬次聊天紀錄和結果，當中包括1,636名客戶支援人員在配置人工智能工具後的120萬次聊天，來觀察企業員工在不同時間段的生產力變化。

結果發現，客戶支援人員在接觸生成式人工智能工具之後，每個小時裡能夠解決的問題顯著增加，其生產力平均提高了14%！而且，這種正面影響似乎比較持久，並不會因為時間推移或環境轉變而迅速消散殆盡，就算生成式人工智能工具由於各種各樣的因原暫時無法使用，接觸過生成式人工智能工具的員工始終保持較高生產力。三位學者認為，這些現象證明生成式人工智能工具能夠促進「最佳實踐」(best practice) 的傳播，讓員工獲得寶貴的學習機會，能夠輔助他們逐步改善自身與客戶的溝通方法，更快地適應工作環境、更好地滿足工作需求。員工的進步將會從客戶在言語之間表達的情緒反映出來。由於客戶支援人員提供的資訊和解決方案愈來愈契合客戶的需要，客戶的滿意程度自然會有所上升，惡言相向的頻率則略為減低，員工的流失率亦隨之而下降。

然而，生成式人工智能工具並非雨露均沾，不同類型的員工所享受到的好處並不相等。可能出乎部分人的意料，缺乏經驗、生產力較低的「菜鳥」其實是比較受惠的一群！新手和低技能的員工在接觸過生成式人工智能工具之後能夠獲得新的解決方案，故其生產力提升的幅度高達34%，超出平均水平一倍有餘。對於一早掌握了有效工作方法的公司老手而言，生成式人工智能工具則像食之無咮、棄之可惜的「雞肋」，非但對提升他們的工作效率、縮短處理問題的時間沒有明顯的幫助，反而有機會在工作質量方面產生適得其反的作用。也許，這是由於這些高技能員工被生成式人工智能工具分散了注意力，導致他們減少了思考回應的時間，日益傾向遵循生成式人工智能工具的建議進行對話，他們與客戶溝通的質量便打了折扣，問題解決率和客戶滿意度均呈下跌趨勢。

由此可見，生成式人工智能主要依靠大幅收窄高技能和低技能勞工的距離，來提高公司整體的生產力，至少在客戶服務支援公司是如此。儘管有人認為人工智能模型生成的文本只不過是一種「精緻的平庸」，但實際上其質量已足以打敗絕大部分人的出品，讓人難以甄別文本出自誰人之手，這就打破了高技能勞工以前對大部分知識和技能的壟斷。本身表現遜色的員工，就有較大的機會獲得的好處。

那麼問題來了：如果人人配置了生成式人工智能工具就有不俗的表現，是否意味著低技能勞工在未來一段日子會步步高陞，獲得原本高技能員工才享有的工資水平和機遇呢？這仍然是未知之數。一種可能性是：當高生產力的勞工不再稀缺，便會令勞動力市場的競爭變得白熱化，整體工資水平有下行的壓力，勞工需要不停「內卷」才能覓得立足之地。當然，原本的高生產力員工也可有機會在壓力下實現轉型，結合新技能和技術提供更多元化的服務，繼續在勞工市場上鶴立雞群。事實上，論文並沒有剖析人工智能在勞動力中的廣泛影響，例如對就業和工資結構的潛在影響，這些問題都需要進一步研究才能得出比較可靠的結論。

註：相關研究刊載於美國全國經濟研究所 (National Bureau of Economic Research, NBER) 網站。