當全球科技公司高喊「AI 將接管人類工作」的口號時，卡內基美隆大學（Carnegie Mellon University）卻用一場實驗潑了這個論述一大盆冷水。研究團隊打造一間虛構軟體公司「代理公司」（暫譯，原文為 TheAgentCompany），由 Google、OpenAI、Anthropic 和 Meta 等公司開發的 AI 模型模擬員工角色執行任務，範圍涵蓋軟體開發、財務分析，到撰寫人事評估報告等多項日常工作情境。
最強模型僅完成 1/4 的任務
然而結果令人錯愕。表現最好的 AI 模型 —— Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet，也僅完成 24% 的任務，其餘模型如 Google Gemini 2.0 Flash、亞馬遜（Amazon）Nova Pro v1 表現更慘，不僅成功率低，還平均需耗費數十個操作步驟才能完成一項任務，如 Nova Pro v1，在整體任務中僅有 1.7% 成功率。
研究發現，AI 模型在處理複雜任務時，普遍缺乏「常識判斷力」、社交能力與工具應用技巧。舉例來說，一位「新進員工」在執行網頁開發專案時，無法關閉遮蔽檔案的彈出式視窗，轉而請求人資機器人協助，卻未能真正解決問題，最終放棄執行任務。此外，當 AI 被要求將資料複製到 Word 文件中時，它將文件誤認為純文字檔案，導致無法正確輸入結果。
更值得注意的是，部分 AI 還出現「自欺」行為。例如在無法找到同事協助時，有 AI 模型竟自創新用戶名稱來假裝與目標對象互動，顯示其對於工作流程理解極為薄弱。這類「捷徑思維」不僅未解決問題，也突顯 AI 缺乏正確判斷與完整走完任務流程的能力。
為何 AI 工作執行力欠佳？
研究團隊指出，AI 模型在軟體開發任務中的表現雖然優異，主因是網路上充斥大量公開的程式碼與技術資源，為模型訓練提供充足資料；反觀行政管理、財務分析等職務，資料大多屬企業內部機密，訓練資料相對稀缺，使得 AI 在這類任務上的表現顯得特別疲弱。
此外，AI 模型雖能完成簡單且目標明確的任務，但在面對多步驟與變化性高的情境時，容易出錯或中斷任務。像是需要觀看影片、選出最適合辦公室空間的任務，因涉及影像辨識、情境判讀與多變參數，讓多數 AI 模型表現極差。
有研究者指出，目前主流的語言模型 AI 主要依賴「預測下一個詞」的方式運作，並非具備真正的理解與學習能力。因此，當面對需解釋文意、跨部門溝通、整合流程的實際工作情境時，AI 容易陷入「假裝理解」或「假裝完成」的陷阱，進而導致錯誤判斷甚至產出毫無價值的結果。
正如參與實驗的麻省理工學院（MIT）學者史蒂芬·卡斯佩（Stephen Casper）所言：「要 AI 當個溫和的聊天對象很簡單，但要讓它理解複雜工作任務，難度高得多。」
AI 難以全面取代人力，人機協作才是未來趨勢
儘管這次實驗證實 AI 難以完全勝任人類工作，但並不代表它一無是處。像嬌生（Johnson & Johnson）就透過 AI 代理（AI Agents）協助自動化藥物製程，成功縮短 50% 的生產時間；穆迪投資者服務公司（Moody’s）也正訓練 AI 系統分析小企業財務報表，以期提高效率。不同的是，這些應用強調的是「輔助人類」、「協同作業」，而非取而代之。
同樣地，像 LG 集團的 AI 實驗室與約翰霍普金斯大學（The Johns Hopkins University）所開發的 AI 系統，也是在研究、數據查核等過程中提供支援，人類的回饋與修正仍扮演重要角色。
回顧 OpenAI 2 年前一項研究曾預言財務分析師、行政人員與研究員最可能被 AI 取代，然而，這項預測在實際應用中未能完全兌現，實驗顯示 AI 在這些工作上的表現仍存在明顯不足。就連機器翻譯發展多年，也未導致譯者消失，美國翻譯與口譯從業人員在 2020 年至 2023 年間仍成長了 11%。
卡內基美隆大學教授格雷厄姆·紐比格（Graham Neubig）指出：「效率提升反而擴大了市場需求，未來其他產業可能也會走向相同的道路。」
資料來源：Business Insider、Futurism、IFLScience；本文初稿由 AI 協助整理，編輯：支琬清
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