研究报告 | 在生成式AI时代，我们还需要团队吗？

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自古以来，团队合作一直是人类实现伟大成就的基石。无论是企业项目还是学生作业，团队协作都是解决问题的有效途径。然而，生成式AI的出现是否改变了这一逻辑？AI被认为是提升生产力的利器，它能帮助我们完成任务，激发创新思维。那么，当团队中引入AI后，会发生什么变化？AI能否提升团队的整体绩效？个人在AI的辅助下能否替代团队的工作？还是说，团队本身依然具有不可替代的价值？

为了解答这些问题，我们团队在过去9个月里进行了深入研究，完成了一项实验探索，分析团队与生成式AI协作对任务绩效的影响。这项研究通过两个精心设计的随机控制实验，汇聚了574名参与者的数据，为我们提供了全面而系统的分析。感兴趣的读者可以通过文章结尾的链接下载全文。

#01

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Figure 1 Experimental Design

#02

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1.团队中引入生成式AI表现会更好么？

Figure 2 Performance Distribution for Experiment I

尽管如此，我们也发现AI在团队层面的效用并不如个体层面那么显著。个体与AI合作时，AI对个体绩效差异的解释度高达20%到60%，而在团队层面，这一数字降至大约4%。这表明，在团队环境中，AI的潜力可能受到团队动态和协作模式的限制，未能完全发挥。

2.需要在团队中给每个人都配一个AI助手么？

在探索团队与AI合作的奥秘时，一个关键问题浮现：是否需要为团队中的每个人都配备一个AI助手？我们的研究给出了一个有趣的答案：并非如此。

我们的实验数据显示，无论是单AI团队还是多AI团队，它们在整体绩效上并没有显著差异。单AI团队的平均绩效为5.994，多AI团队为5.968，而纯人类团队则为5.591。这表明，简单地增加AI的数量，并不能保证团队绩效的线性提升。

更深入的分析揭示了一个重要现象：多AI团队的绩效波动更大。这意味着，虽然在某些情况下，多个AI助手可能带来更高的绩效，但在其他情况下，它们也可能导致绩效下降。管理多个AI系统的复杂性，可能会增加团队协作的难度，引发成员间的协调问题。

如图所示，多AI团队在任务绩效上的波动性更强，这从它们在最低和最高分之间的广泛分布中可见一斑。这种动态变化表明，多AI团队在任务绩效上的表现更为不稳定。

进一步的分析显示，与团队成员平均地与AI互动相比，当少数成员集中地使用AI助手时，团队的整体成果反而更好。这表明，深度而非广度，可能是AI在团队中发挥作用的关键。

Figure 3 Relative Distribution of Single-AI Team and Multiple-AI Team

从理论上看，给团队配更多的AI助手让团队有了更多的资源和潜力。然而，并非所有团队都能从多AI配置中获得同等的好处。我们的研究揭示了一些特定类型的团队，它们能够更有效地利用多个AI助手，从而提升绩效。

具体来说，团队成员之间的熟悉程度更高、平均智力水平更高以及团队规模更大的团队，能够更有效地利用多个AI助手。这些团队具备更好的协调能力和资源管理能力，能够在复杂的多AI环境中发挥出更高的绩效。例如，团队成员彼此熟悉度高意味着他们在沟通和协作上更具效率，能够更好地整合AI的建议和人类的创造性思维。平均智力水平高的团队则能够更快地理解和应用AI提供的工具和信息，从而提升整体绩效。团队规模较大的团队则拥有更多的资源和更强的分工能力，能够更灵活地分配和利用AI资源。

Figure 4 Heterogeneity effects

(Experiment I, only AI team)

3.AI加持下的个体能达到团队的水平么？

传统团队的建立基于利用多样化思维和协作努力，这引发了一个问题：当生成式AI由单个个体使用时，它能否复制甚至增强这些好处。为了深入了解AI在团队协作中的作用，以及探索AI的整合是否可能减少对传统团队的需求，我们接着比较了AI加持的个体和团队的绩效。

我们的研究发现，尽管AI加持的个体表现已经很接近团队表现了，但整体而言，他们的平均表现仍不如传统没有AI的团队和AI加持的团队。主要原因在于个体表现的分布较为极端，一些表现不佳的个体显著拉低了整体平均水平。然而，值得注意的是，已有相当多的个体在AI的帮助下，其绩效与团队相差无几。

Figure 5 Performance Distribution for Experiment Ⅱ

在任务完成时间上，个体与AI配对表现得更为高效，他们比团队花费更少的时间完成任务。这表明，在特定情况下，个体与AI的配合可以实现较高的任务效率。

为了进一步探讨如果个体在任务上花更多时间，是否能够达到团队的水平，我们在回归分析中控制了任务完成时间。结果显示，个体与AI配对在花费与团队相同时间时，其绩效已经达到了传统没有AI团队的水平，但仍然落后于AI加持的团队。这种等价性表明，在特定情境下，传统团队的需求可能减少，因为AI能够提升个体绩效至足以与团队相匹配的水平。

然而，虽然个体在AI的帮助下可以显著提升绩效，但团队协作带来的整体优势仍然无法完全被个体所替代。AI加持的团队依然在综合表现上优于个体与AI配对，强调了团队协作在充分利用AI效能中的重要性。

Figure 6 Team Performance VS Individual-AI Pair Performance (Experiment Ⅱ)

我们的研究还发现，虽然AI辅助的团队在完成任务的速度上并没有超过纯人类构成团队，但AI的整合显著提升了团队士气。相比于传统的仅由人组成的团队，AI的加入增强了团队成员之间对于信心和满意度的共同感知。这一结果表明，AI的引入不仅仅是提升效率，更重要的是它在提高团队协作质量和成员之间情感联系方面发挥了重要作用。

#03

致谢

再次感谢大家的关注和支持。我们要特别感谢所有参与此次实验的参与者和贡献者，正是他们的投入和努力，使得我们能够更深入地理解生成式AI与人类协作之间的复杂关系，从而为探索人机合作的科学基础做出了重要贡献。

论文下载链接：

Arxiv链接: https://arxiv.org/abs/2405.17924

SSRN链接: 

https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4844976

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