银行首席信息官表示，我们需要大胆的头脑来挑战人工智能，而不是懒惰的提示编写者

诚聘：具有批判性思考者，具有解读人工智能生成结果的视角和技能。 （过度依赖ChatGPT者无需申请。）

领先公司波士顿咨询集团 (Boston Consulting Group) 的 2023 年报告发现，他们的 IT 顾问使用 Open AI 的 GPT-4 工具提高了工作效率后，该公司和其他行业巨头遭到了一些评论员的强烈反对，认为人们应该简单地免费使用 ChatGPT，而不是为数百万用户保留咨询服务。美元。

他们的理由是：无论如何，高薪顾问只会从 ChatGPT 获得答案或建议，因此他们应该避免第三方并直接访问 ChatGPT。

对于任何正在招聘或寻求人工智能密集型工作的人来说，无论是开发人员、顾问还是商业用户，这都是一个宝贵的教训。这一批评传达的信息是，任何人，即使技能有限或不足，现在都可以使用人工智能来取得成功，或者看起来他们掌握了一切。正因为如此，竞争环境已经变得公平。我们需要的是能够对人工智能提供的信息和结果提供观点和批判性思维的人。

即使是熟练的科学家、技术专家和主题专家也可能陷入过度依赖人工智能来获取成果的陷阱，而不是他们自己的专业知识。

《自然》杂志发表的有关该主题的研究表明：“人工智能解决方案还可以利用我们的认知局限性，使我们容易产生理解错觉，认为自己对世界的了解比实际情况要多。”

耶鲁大学的研究人员 Lisa Messer 和普林斯顿大学的 M. J. Crockett 警告说，即使是经过严格审查信息训练的科学家也会被机器生成的见解所吸引。

他们的研究称：“这种幻想掩盖了科学界看到科学单一文化形成的能力，在这种文化中，某些类型的方法、问题和观点开始主导替代方法，使科学缺乏创新性，更容易出错。”

梅塞尔和克罗克特表示，除了对人工智能道德、偏见和工作取代的担忧之外，过度依赖人工智能作为专业知识来源的风险才刚刚开始为人所知。

在主流商业环境中，用户过度依赖人工智能会导致生产力下降和信任错位。例如，微软的 Samir Passi 和 Mihaela Vorvoreanu 在该主题的研究概述中观察到，用户“可能会改变、改变和切换他们的操作以符合人工智能建议”。此外，用户将“发现很难评估人工智能的性能并理解人工智能如何影响他们的决策。”

这是 Esquire Bank 首席创新官 Kyall Mai 的想法，他将人工智能视为客户参与的关键工具，同时警告不要过度使用人工智能来替代人类经验和批判性思维。 Esquire Bank 为律师事务所提供专业融资，并需要了解业务以及人工智能如何推动业务发展的人才。我最近在 Salesforce 的纽约会议上见到了 Mai，他分享了他对人工智能的经验和观点。

麦本人从程序员晋升为多面手的首席信息官，他并不认为人工智能可能是最有价值的提高生产力的工具之一。但他也担心，过度依赖生成式人工智能——无论是内容还是代码——会降低人们思维的质量和敏锐度。

“我们意识到，拥有出色的大脑和成果并不一定像那些愿意进行批判性思维并就人工智能和生成式人工智能在建议方面给你带来的回报提出自己的观点的人一样好，”他说。 “我们希望人们有情感和自我意识，‘嗯，这感觉不太对劲，我有足够的勇气与某人交谈，以确保有人参与其中。’”

Esquire Bank 正在利用 Salesforce 工具来拥抱人工智能的两个方面——生成性和预测性。 Mai 表示，预测性人工智能为银行决策者提供了“哪些律师正在访问他们的网站，并根据这些访问帮助提供个性化服务”的见解。Mai 的首席信息官角色包括客户参与和 IT 系统。

作为一家全虚拟银行，Esquire 在营销团队中使用了许多人工智能系统，将生成式人工智能交付的内容与后端预测性人工智能算法融合在一起。

“每个人的经历都是不同的，”麦说。 “因此，我们正在使用人工智能来预测下一组交付给他们的内容应该是什么。它们基于系统背后和系统中的所有分析，以确定我们可以针对该特定潜在客户做什么。”

在与人工智能的密切合作中，麦发现了人性中一个有趣的转折：当人们越来越依赖这些系统时，他们往往会忽视自己的判断和勤奋。 “举个例子，我们发现有些人变得懒惰——他们提示一些东西，然后决定，‘啊，这听起来真是一个很好的回应’，然后继续发送。”

当麦意识到对人工智能的过度依赖程度时，“我会让他们走进我的办公室，说‘我付钱给你是因为你的观点，而不是你要让我得到的人工智能提示和回应阅读结果并返回给我并不是我想要的，我期待着您的批判性想法。”

尽管如此，他仍然鼓励他的技术团队成员将平凡的开发任务转移到生成式人工智能工具和平台上，并腾出自己的时间来与业务进行更密切的合作。 “程序员发现，他们过去花在编写管理代码上的时间有 60%，这些代码不一定具有开创性。人工智能可以通过语音提示为他们做到这一点。”

因此，他看到“经典编码员和业务分析师之间的界限更加融合，因为编码员不会花费大量时间做那些真正没有增值的事情。这也意味着业务分析师可以成为软件开发人员。”

“当我可以坐在平台前说，‘我想要一个可以做这个、这个、这个、这个的系统’，然后它就做到了，那会很有趣。”