我正在浏览这篇探讨 AI 究竟帮助还是阻碍专利律师的新经济学工作论文。
它最有力的发现基本符合我自己的先验判断,也与这一主题的相关文献一致:初级从业者在使用 AI 后出现了明显分化,有的进步很多,有的退步很多。
这似乎是各个学科中逐渐形成的普遍规律,从小学生到律师都是如此,其背后的机制也相当直观。
当有机会将任务中困难的部分交给他人或工具处理时,人自然会减少对这部分内容的练习。
有些人会进一步核查 AI 的输出,并通过编辑来提升质量;有些人则缺乏这样做的动力或领域知识。
这使得 AI 对技能提升的贡献因人而异:一些无需辅助的人类因此获得了技能提升,而另一些人的技能则出现退化,其原因可能更多取决于过程,而非 AI 的能力。
这让我想起国际象棋的“半人马”时代,当时 AI 与人类组成的团队持续击败单独使用 AI 或人类的对手,尽管 AI 与人类的对弈早已经常以 AI 获胜告终。
在国际象棋中,这只是一个过渡阶段。我怀疑“半人马”时代能否持续,将取决于任务本身。国际象棋的结果是有限的(无论这个范围多大),且规则清晰。专利起草则是一个反馈循环,反馈往往要经过很长时间才会出现,如果最终真的出现,可能还会伴随诉讼。
论文还断言,资深员工更经常提升专业能力,但成果的重要性较低。由于各种定性原因以及几个定量原因,我在这里浏览得更快,因为这部分内容似乎较弱,也不太能推广到其他任务,尽管它是标题中更有