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一项新的研究显示，工作经验对员工如何与人工智能互动有很大影响。拥有更多特定任务经验的员工从人工智能中获益更多，而资深员工则由于担心人工智能的不完善而不太可能信任人工智能。研究结果强调，在工作场所整合人工智能时，需要采取量身定制的策略，以加强人与人工智能的团队合作。
新的研究揭示了人类与人工智能互动的复杂方面，凸显了一个令人惊讶的趋势：人工智能系统倾向于使初级员工受益，但原因却不尽如人意。
发表在 INFORMS 期刊《管理科学》（Management Science）上的最新研究为企业领导者提供了关于工作经验对员工与人工智能互动的影响的宝贵见解。
这项研究探讨了人类工作经验的两种主要形式--狭义经验（由特定任务量定义）和广义经验（以总体资历为特征）--对人类-人工智能团队内部动态的影响。
罗切斯特大学的王伟光（Weiguang Wang）是这项研究的主要作者。他说："我们在研究中的发现令我们大吃一惊。工作经验的不同维度与人工智能有着截然不同的互动关系，并在人类与人工智能的团队合作中发挥着独特的作用。"
"虽然人们可能会认为经验较少的工人应该从人工智能的帮助中获益更多，但我们发现情况恰恰相反--人工智能让拥有更多任务经验的工人获益。与此同时，资深员工尽管经验更丰富，但从人工智能中获得的好处却少于资历浅的同事，"该研究的合著者、约翰霍普金斯大学凯瑞商学院的高国栋（Gordon）说。
资历与人工智能信任的困境
进一步的调查显示，人工智能带来的生产力提升相对较低，这并不是资历本身造成的，而是他们对人工智能不完美的敏感度较高，从而降低了他们对人工智能的信任度。
"这一发现提出了一个两难的问题：经验丰富的员工更有条件利用人工智能提高生产力，但那些承担更大责任、关心组织的资深员工却倾向于回避人工智能，因为他们看到了依赖人工智能协助的风险。因此，他们无法有效利用人工智能，"该研究报告的共同作者、约翰霍普金斯大学凯瑞商学院的 Ritu Agarwal 说。
研究人员敦促雇主在工作中引入人工智能时，仔细考虑不同工人的经验类型和水平。任务经验较少的新员工在利用人工智能方面处于劣势。同时，组织经验丰富的资深员工可能会担心人工智能带来的潜在风险。应对这些独特的挑战是人类与人工智能团队合作取得成效的关键。