【專訪】Ethan Mollick：大家低估了今天AI能做的事
AI有時比你強，有時不如你，而且你事先猜不到是哪一次。華頓商學院教授Ethan Mollick長期研究AI如何改變工作，經營熱門電子報One Useful Thing。他兩年前那本書還在教人跟聊天機器人相處。新書Coexistence出版當天，他上了紐約大學教授Scott Galloway的Podcast，講這兩年世界變了多少。
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這場有三件事值得記。第一，AI進步極快卻很不平均，人類仍有空間。第二，工作會被改造，不是單純消失，關鍵在主管怎麼選。第三，替你辦事的個人AI代理人正在出現，會衝擊許多靠人嫌麻煩才運作的生意。合起來，他想說的是：大家低估了今天的AI，真正的變化還在後頭。
◎AI進步像火箭，但能力邊界參差不齊
Mollick用三個形狀理解AI。一是能力沿著指數曲線往上衝。二是能力邊界像鋸齒，擅長和不擅長的事難以預測，這正是人類的空間。三是落差：AI能做的遠超過社會實際在用的，因為組織和制度改得慢。
數字很驚人。現在有180個模型勝過GPT-4，其中19個能在手機上跑。研究機構METR測量AI靠單一指令，五成成功率能完成多少工作：他上本書出版時是4分鐘，如今約17週。AI從數錯strawberry裡的字母，進步到能證明千禧年大獎難題，但寫長文仍然很糟。
◎工作會被改造，只裁員還是重建組織，由主管決定
Galloway舉放射科為例：AI教父曾說別再培訓放射科醫師，職缺反而增加。Mollick說，和AI重疊的工作不等於被消滅，而是被轉型。這就像工業革命，最後帶來更多工作，身在其中卻很難熬。他認為自動化是最容易的路，更值得走的是重建組織，把苦差交給AI。
他認識的頂尖工程師已經不碰程式碼，99%由AI寫，工作變成管理代理人；他自己的實驗室反而多請了人。客服已出現危險訊號，資深者也比新人好找工作。他說，個人產出就算多一百倍，組織若仍兩週才開一次會，也沒有用。
◎個人AI代理人上路，靠人怕麻煩賺錢的生意要變了
Meta的Muse和OpenAI的Dots今年秋天竄紅。Mollick說，這類個人代理人會讀你的郵件和檔案，主動找出重要的事，比要自己下指令的聊天機器人好上手。當人人都派代理人打客服，議價，退訂，企業只能派自己的代理人應戰，談判很快會變成代理人對代理人。
他的Muse替他談過信用卡帳單，Dot則抓出他寄給主管機關的郵件裡，許可證號碼寫錯了。他說，很多經濟環節靠摩擦運作。例如一般人把錢放在低利存款，銀行再拿去放貸；代理人讓搬錢幾乎免費，規模一大，就可能撼動整個銀行體系。
回到開頭的處境，Mollick給了三個建議。投資人別只想押哪家公司，要想廉價智慧無所不在之後什麼會改變。個人要大膽什麼都試，摸清鋸齒邊界，再刻意決定哪些能力自己保留。企業主管要選擇擴增人力，而不只是替換。他也提醒，連早已過時的GPT-4，提供建議給肯亞創業者，就帶來18%的獲利提升。機會不必等未來。
提出理解AI的三個形狀：指數曲線，鋸齒狀邊界（jagged frontier），能力落差（overhang）。
說明2024年以來的變化：180個模型勝過GPT-4，19個能在手機上跑；METR的測量從4分鐘增加到約17週的工作量。
解釋手機端模型為何威脅不了前沿模型：步驟數百時，99.5%和99.9%的成功率差距極大。
談放射科與程式設計：AI暴露度不等於工作被消滅；頂尖工程師的程式碼有99%由AI寫。
談組織：個人生產力提高一百倍，若組織運作方式不變就沒有意義；自動化與擴增是管理者的選擇。
Galloway認為AI有意識的說法是替科技主管卸責；Mollick表示同意一半，並主張責任歸屬是AI政策的大缺口。
談Muse與Dots等個人代理人：替他談信用卡帳單，抓出許可證號碼錯誤，以及代理人對代理人的談判。
認為高等教育不會崩潰；真正會崩潰的是實習這類非正式的職場訓練。
看完今天的，讓明天的自己送上門
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