工作中 AI 与人类集成的数学框架
人工智能
2025-06-02 v2 计算机与社会
综合经济学
经济学
摘要
生成式 AI(GenAI)工具的迅速兴起引发了关于其在不同工作情境中是补充还是取代人类工人的争论。我们提出了一个数学框架,对工作、工人和工人-工作匹配进行建模,引入了一种将技能分解为决策级和动作级子技能的新颖方法,以反映人类与 GenAI 的互补优势。我们分析了子技能能力的变化如何影响工作成功率,并确定了成功率发生急剧转变的条件。我们还建立了充分条件,在此条件下,将具有互补子技能的工人组合起来显著优于依赖单一工人。这解释了诸如生产力压缩等现象,即 GenAI 辅助为低技能工人带来更大收益。我们使用来自 O*NET 和 Big-Bench Lite 的数据展示了该框架的实用性,通过子技能划分方法将真实世界数据与我们的模型对齐。我们的结果强调了 GenAI 何时以及如何补充人类技能,而非取代它们。
引用
@article{arxiv.2505.23432,
title = {A Mathematical Framework for AI-Human Integration in Work},
author = {L. Elisa Celis and Lingxiao Huang and Nisheeth K. Vishnoi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.23432},
year = {2025}
}
备注
This paper will appear in ICML 2025