草根影響力新視野 夜未央編譯

當生成式人工智慧席捲各大產業時，許多勞工回報生產力有所提升。但在政府部門內，這些效益本可以轉化為更好的公共服務，許多員工卻仍不清楚這項技術如何應用於他們的工作、該如何使用，或是被允許使用嗎。這是非營利學習計畫InnovateUS研究得出的重要結論之一，該計畫已培訓超過二十五萬名政府工作人員掌握人工智慧、數位技術與創新技能。他們的成員遍布美國各州與哥倫比亞特區，職位涵蓋公共安全、福利行政、法律服務以及行政領導。

公務員為何遲遲未用人工智慧

在參與基礎生成式人工智慧課程的公部門受訪者中，有百分之五十有一從未嘗試過這項技術。另有百分之十四曾親自嘗試，但尚未在工作中使用。正當科技公司競相打造自主代理系統時，許多基層員工仍在試圖理解人工智慧與他們的日常工作有何關聯、為什麼被要求使用，以及如何妥善運用。他們同時也不確定自己是否被允許在工作中使用。

這些發現打破了刻板印象中認為政府員工抗拒改變的看法。在未曾使用生成式人工智慧的受訪者中，百分之二十八表示認為它不適用於自己的工作，百分之二十三不知道如何使用，百分之十九則不知道在工作中使用是否被允許。管理階層也面臨類似的不確定性，在未使用人工智慧的主管中，百分之二十四不知道如何操作，百分之二十二不確定是否被允許。員工會向主管尋求指引，但主管本身可能也需要協助。

圖片取自:(示意圖 123RF)

初學者展現出最大的學習成長

其中一項最令人振奮的發現，關於一開始對人工智慧最不熟悉的群體。在前後對照的問卷中，那些一開始回報毫無人工智慧知識的學習者，展現出最高的知識成長幅度。一開始毫無信心的人，其信心也獲得了顯著的提升。這與民間企業的研究不謀而合，史丹佛大學與麻省理工學院學者對民間企業客服人員的研究發現，經驗較少且技能較低的員工從人工智慧助理中獲得的好處最多。這些研究共同表明，組織應特別關注剛起步的人。若將支援過度集中於熱情的早期採用者，可能會忽略那些從基礎介紹中能獲益匪淺的員工。

然而，單靠信心並不足以衡量成功。一個人可能會覺得自己更有能力，但準確度卻未相對提高。培訓必須培養質疑答案、驗證來源、保護敏感資訊以及識別人工智慧何時不適用的判斷力。我們需要在評估信心的同時，也評估這些核心能力。

從日常任務轉化為優質公共服務

當被問及希望如何使用人工智慧時，參與者輕易地列舉了草擬報告、製作簡報以及摘要文件等活動。然而，較少有回應將這些活動與具體成果連結，例如讓公共服務更容易取得或提升公眾參與度。

民間企業的研究突顯了個人學習與組織成果之間存在區別的重要性。麥肯錫二零二六年的全球調查顯示，百分之八十的受訪者表示人工智慧提升了個人生產力，但僅有百分之三十七回報對組織的獲利產生正面影響。幫助個人工作得更快，並不會自動提升組織整體的績效。對於民主機構而言，相對應的考驗在於節省的時間是否能轉化為更好的公共服務、更多與居民的互動以及更有效率的問題解決。

打造值得人民信賴的智慧政府

我們有令人振奮的證據證明，公共專業人員能夠獲得關於人工智慧的知識與信心，包括那些剛開始接觸而感到陌生的人。接下來我們需要持續觀察後續發展，並與各級政府合作推動全新培訓，教導人們如何在各自的特定職位中運用人工智慧並以全新的方式工作。對於政府領導者而言，這意味著將員工培訓視為一項值得持續關注成果的投資，包括提供實務培訓、協助主管支援相關應用、給予員工實踐機會，以及衡量所服務民眾的生活產生了什麼樣的改變。

 

資料來源：https://www.fastcompany.com