需要细微差别：《经济学人》的安德鲁·帕尔默

在今天的节目中 我、我自己和人工智能 播客，安德鲁·帕尔默 (Andrew Palmer)，高级编辑 经济学人，描述了组织如何在平衡速度、质量和风险的同时尝试生成式人工智能。

作为主持人 经济学人的 老板级 在播客中，安德鲁与领导者以及职业生涯早期的专业人士进行了交谈，并重点介绍了最近有关技能和招聘的对话中的有趣见解。

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成绩单

艾莉森·赖德： 我们如何以高效且安全的方式尝试人工智能？

安德鲁·帕尔默： 我是安德鲁·帕尔默，来自 经济学人，而你正在听 我、我自己和人工智能.

萨姆·兰斯博瑟姆： 欢迎来到 我、我自己和人工智能，来自的播客 麻省理工学院斯隆管理评论 探索人工智能的未来。 麻省理工学院 SMR 自 2014 年以来，包括研究文章、年度行业报告、案例研究，以及现在的 13 季播客节目。

今天，安德鲁·帕尔默也加入了我们的行列。 经济学人，他是“Bartleby”专栏的作者和主持人 老板级 播客。

安德鲁·帕尔默： 嗨，萨姆。

萨姆·兰斯博瑟姆： 我们的一些听众可能不熟悉 经济学人 或 老板级 播客。

安德鲁·帕尔默： 经济学人几乎在其整个历史中，它一直是一份新闻周刊。 老板级 播客是我主持的关于管理和工作场所的连续叙事系列播客。

萨姆·兰斯博瑟姆： 这很棘手，我认为你在探索其中一些棘手问题方面做得很好。经济学人 拥抱变化。

我总是发现支持创新的偏见有点有趣，因为我有计算机安全背景，我们对于是否应该使用技术可能有一些不同的偏见。 经济学人。

安德鲁·帕尔默： 我想说“开放思想的实验”可能是思考这个问题的方式。

同样，记者必须遵守风格指南，即特定的工作方式。

然后我们尝试了诸如人工智能生成的播客转录本之类的东西，这些内容可供我们网站上的人们使用，而且我们还有更隐秘的“如果我告诉你我就必须杀了你”之类的东西，围绕着我们在两到三年内可能做的事情。

萨姆·兰斯博瑟姆： 我认为在几集中出现的想法之一是“锯齿状边界”的想法，人工智能在某些领域确实让你感到惊讶，但在其他领域也出乎意料地造成了灾难。

安德鲁·帕尔默： 我认为这可能会回到谨慎的总体心态，这样你就不会不假思索地接受这项技术，更不用说它是面向公众的了。

这就是将心态转化为实际评估和检查过程的方式。

萨姆·兰斯博瑟姆： 什么让你感到惊讶？

安德鲁·帕尔默： 我将举一个我自己的例子，从最新一季开始，就像坐过山车一样。

我们有一本风格指南，我向你提到过，它基本上是我们关于如何写作的圣经，所有语法，你会惊讶地知道对美国主义的仇恨 - 诸如此类的规则，你可以翻阅一个大 PDF 来了解。

它相对简单，但在一个繁忙的组织中，很多人都有不同的事情要做，这是排在后面的。

然后，你提到的那种失望是，实际上，我们无法在第二天神奇地将其推送给人们。

所以无论如何，在那时，一群真正知道自己在做什么的人接管了它。

实际上，我不知道这是否令人失望，但还有其他例子，这件事只是给了我一些无意义的答案，产生幻觉，以及你在节目中一周又一周谈论的所有内容。

萨姆·兰斯博瑟姆： 软件中有一条不言而喻的真理：如果你问任何软件工程师，“你进展到什么程度了？快完成了吗？”

我认为这可能就是我们通过氛围编码所看到的。

安德鲁·帕尔默： 我可以问你一件事吗，山姆？

萨姆·兰斯博瑟姆： 总的来说，我非常喜欢编码。

但你不能欺骗自己，认为这实际上是生产代码。

安德鲁·帕尔默： 我们采访过的人之一是 Anton Osika，他是 Lovable 的老板，Lovable 是瑞典的大型振动编码平台之一，他有一句很好的短语——“演示，不要备忘录”——作为思考这个问题的一种方式，这对原型设计非常有用。

萨姆·兰斯博瑟姆： 我知道您经常谈论工作，但您提到的其中一件事是您等待风格检查员通过正常的官僚流程出现的延误。

安德鲁·帕尔默： 我想起了与 Indeed 人工智能负责人汉娜·卡尔霍恩 (Hannah Calhoon) 的一次对话。

我想问题是：我想你说过你基本上会进行嗅探测试，但随后你又从头开始编写所有内容。

萨姆·兰斯博瑟姆： 但我们还不必知道这一点。

安德鲁·帕尔默： 我在理论上确实同意这一点，然后系统中有大量的激励措施在起作用，这在实践中限制了你的操作自由。

萨姆·兰斯博瑟姆： 谈论这些激励措施。

安德鲁·帕尔默： 许多董事会都向首席执行官及其同事施加很大压力，要求他们提供非常丰厚的投资回报。

我正在想一个例子。

又是水床吧？

但更重要的是，缺乏优先顺序意味着有大量工作要做。

[听起来]有点 星球大战，[有]一个中央人工智能委员会，一个中央数据委员会签署了一些东西。

萨姆·兰斯博瑟姆： 我更愤世嫉俗的看法是，我认为由于人工智能的发布，我们看到了大量的裁员，我深深怀疑它们正在使用人工智能作为替罪羊。

我想回到你之前提到的事情。 生成式人工智能。 评价性人工智能。

我认为我们在科学中肯定看到了这一点。

提供一些希望。

安德鲁·帕尔默： 我想到的例子，也是我自己刚刚玩过的一个例子，是在招聘领域，候选人方面存在这种不受控制的内容生成，然后在招聘人员方面，你被迫使用人工智能来应对这种轰炸。

我的例子是，我刚刚注册了一个自动应用软件提供商，输入了一些详细信息，但细节很少。

但是，显然，另一方面，您需要这种自动响应。

那么有什么出路呢？

你可以对你的人工智能政策保持透明，说：“使用人工智能很好，但这就是我们希望你使用它的方式”，或者提出一个特定于人工智能的问题，证明你将如何利用你的人工智能熟练程度来获得最佳优势，无论它是什么。

萨姆·兰斯博瑟姆： 给我们梦想。

安德鲁·帕尔默： 好吧，这就是这个世界上的人们所说的：最终人工智能会变得如此优秀，以至于它会寻找候选人。

萨姆·兰斯博瑟姆： 我认为我们可以对正在进行的深度伪造检测进行一些类比。

我想实际上在你的节目中，你有一位应届毕业生，Kat Harrison-Gaze，她正在谈论在就业市场中申请的经历。

安德鲁·帕尔默： 凯特在牛津大学，所以在英国的背景下，[她在一所]非常非常有名望的大学，显然非常聪明，应该是雇主想要的人。

一是申请的过程以及“我该如何应对？”

第二个担忧更为普遍，“如果你考虑几十年后的职业生涯，我到底该把筹码放在哪里？未来有意义的职业是什么？”

因此，给 Kat 的建议是：“使用人工智能，不要回避它。这不是思考问题的方式。”

萨姆·兰斯博瑟姆： 我认为，你所描述的是我们正在走向机器对机器交互……以前，在过去，人们会从一个办公室走到另一个办公室，申请一份工作，也许会投递简历并亲自与某人见面——这变成了在线。

安德鲁·帕尔默： 我有点希望不会。

您可以想象一种由机器主导、基于技能的流程，测试某人是否可以胜任这项工作。

萨姆·兰斯博瑟姆： 也许这只是因为我对与我一起工作的人感到满意……但正如你所说，我们历史上在这方面做得很差。

安德鲁·帕尔默： 这是真的。

我可以问一下军备竞赛吗？

萨姆·兰斯博瑟姆： 是的，那是我当时的论文研究。

安德鲁·帕尔默： 类似的军备竞赛问题——人工智能嗅出弱点，人工智能试图修补它们。

萨姆·兰斯博瑟姆： 我很想知道答案，但它肯定很大。

现在，发生的情况是，当我们明确了激励措施并获得了一套结构化的规则时，机器会将其提升到超精细的水平，但随后有人会提出不同的方法或不同的想法。

我指的是机器，因为只有机器才能做出如此快的反应。

安德鲁·帕尔默： 是的，正是如此。

不过，就你的观点而言，怎样才能阻止人工智能为你提供终生电池呢？

所以那里的治理有很多内容。

这感觉很明显，但它是实施良好管理的基础。

萨姆·兰斯博瑟姆： 是的，这个测量是一件大事。

让我换成你吧。 我、我自己和人工智能。

安德鲁·帕尔默： 我自 2007 年以来一直在该杂志工作，[并且担任过]多个写作和编辑工作，涵盖各种内容，从拉丁美洲到金融，再到[我们的]数据新闻团队、英国[编辑]等。

最近，我一直在写有关管理和工作的文章。 经济学人 是从外到内的视角。这是巨大的非个人力量在起作用，宏观经济、地缘政治、技术。

我这样做已经有一段时间了，很明显，人工智能正在影响工作场所、影响我们作为员工、影响管理者，并提出各种各样的问题。

[这里]有一个小预览，但当它发布时它不会是一个预览：我这周写的是每个人都同意的一件事。

萨姆·兰斯博瑟姆： 我认为这非常有趣。

安德鲁·帕尔默： 再次，你回到激励措施。

我曾经在空中交通管制中心呆过一段时间，他们的工作就是思考“你不希望这些人低于他们的最佳水平的最佳绩效环境是什么？”

萨姆·兰斯博瑟姆： 您提到的一件事是，以前我们没有能力将这些事情自动化，所以我们不必做出任何选择。

安德鲁·帕尔默： 奇怪的是，我用这个词 人为因素，这是它自己的学科，对吗？

所以，基本上，系统思维，所有的管理培训，所有这些都是非常有用的，我认为，在思考这个问题和进行一些内省时。

萨姆·兰斯博瑟姆： 即使为了回答这些问题，我们也需要更多关于人以及他们如何工作的信息，这又回到了你的测量问题。

我认为，总的来说，我认为你在许多不同的情况和许多不同的例子中提出的一件事是对细微差别的需要，这种需要不总是走得太远，也不总是做得太少。

安德鲁·帕尔默： 这真的很难。

萨姆·兰斯博瑟姆： 安德鲁，感谢您抽出时间与我们交谈。 老板级 现在正在进行 经济学人。

安德鲁·帕尔默： 谢谢，萨姆。

萨姆·兰斯博瑟姆： 感谢您今天的聆听。

艾莉森·赖德： 感谢您的聆听 我、我自己和人工智能。

我、我自己和人工智能^® 是麻省理工学院的联邦注册商标。