隨著人工智慧 (AI) 的進步，全球都在推動人類學習與其一起工作，以跟上其在個人和專業環境中快速採用的步伐。
然而，麻省理工學院集體智慧中心（CCI）最近的一項研究發現，雖然人類與人工智慧的協作可能很有用，但某些任務在獨立處理時可能會產生更好的結果。
該研究的主要作者、麻省理工學院的博士生米歇爾·瓦卡羅(Michelle Vaccaro) 在聲明中表示：「人們普遍認為，將人工智慧融入流程總是有助於提高績效，但我們證明事實並非如此。
「在某些情況下，將一些任務完全留給人類，而將一些任務完全留給人工智慧是有益的，」她補充道。
為了更清楚地了解人類和人工智慧何時最有效地協同工作，研究人員分析了 100 多項涉及不同任務的人類與人工智慧組合的實驗研究中得出的 370 項結果。
這些研究涵蓋了三種處理任務的方法，其中包括單獨人類、單獨人工智慧系統以及人類人工智慧團隊。
研究人員發現，雖然人類人工智慧團隊的表現往往優於人類獨立工作，但他們並沒有超過人工智慧系統單獨工作所取得的成果。
人機協作並不總是最好的
發表於期刊自然人類行為該研究還沒有發現「人類與人工智慧協同作用」的證據，這意味著對於某些任務，僅依靠人類或人工智慧可以產生比協作更好的結果。
但薈萃分析發現，在一些具體案例中，人類與人工智慧的協作可能比人類或單獨的人工智慧更有效。
作者在論文中寫道：“儘管我們的主要結果表明，平均而言，人類和人工智慧的結合會導致性能損失，但我們並不認為這意味著人類和人工智慧的結合是一個壞主意。”
「相反，我們認為這只是意味著未來的工作需要更具體地專注於尋找整合人類和人工智慧的有效流程。我們的其他結果表明了有希望的進展方式」。
研究人員發現，與獨立工作的人工智慧相比，人類人工智慧團隊在諸如檢測深度偽造品和診斷醫療病例等決策任務中表現不佳。
相較之下，他們還發現人類和人工智慧在創造性任務上可以更好地合作，例如產生新的視覺或書面內容。
在這些情況下，人類人工智慧團隊的表現甚至超過了表現最好的個人或人工智慧系統。
研究人員推測，這可能是由於創造性工作本身的性質所致。
他們解釋說，創造性任務需要創造力、知識和洞察力的結合，這些都是人類固有的品質，而人工智慧很難完全複製。然而，這些任務也需要重複的例行流程，而人工智慧在這些流程中非常有效。
因此，人類和人工智慧優勢的結合可以在創造性工作中取得更好的成果。
該研究的合著者、麻省理工學院CCI 主任 Thomas Malone 在一份聲明中表示：「讓人工智慧處理背景研究、模式識別、預測和數據分析，同時利用人類技能來發現細微差別並應用情境理解。
他總結：「隨著我們繼續探索這些合作的潛力，很明顯，未來不僅在於用人工智慧取代人類，還在於尋找讓他們有效合作的創新方式」。
