麻省理工学院斯蒂芬A.施瓦茨曼计算学院为七个项目提供了种子基金，这些项目正在探索如何利用人工智能和人机交互来增强现代工作空间，以实现更好的管理和更高的生产力。

该项目由Andrew W. Houston ' 05和Dropbox Inc.资助，旨在跨学科，将计算机、社会科学和管理领域的研究人员聚集在一起。

种子基金可以使项目团队进行研究，从而在这个快速发展的领域做出更大的努力，并围绕与人工智能增强管理相关的问题建立社区。

入选的七个项目和研究方向包括:

“LLMex:使用大型语言模型实现Vannevar Bush的Memex愿景”，由媒体实验室的Patti Maes和电气工程与计算机科学系(EECS)以及计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的David kanger领导。受Vannevar Bush的Memex的启发，该项目提出使用大型语言模型(llm)设计、实现和测试记忆假肢的概念。基于人工智能的系统将通过自动记录他们的工作动作和会议，支持基于元数据和模糊描述的检索，并根据用户当前关注的焦点和上下文主动建议相关的个性化信息，智能地帮助个人跟踪大量信息，加快生产力，减少错误。

“使用人工智能代理来模拟社会场景”，由麻省理工学院斯隆管理学院的约翰·霍顿和EECS和CSAIL的雅各布·安德烈亚斯领导。该项目设想了在实施之前与AI代理轻松模拟策略、组织安排和通信工具的能力。利用现代法学硕士的能力作为人类的计算模型，使这种社会模拟的愿景更加现实，并且可能更具预测性。

《人工智能时代的人类技能:我们能鱼与熊掌兼得吗?》由麻省理工学院斯隆管理学院和EECS的Manish Raghavan以及EECS和信息与决策系统实验室的Devavrat Shah领导。机器学习、人工智能和算法决策辅助方面的进步使算法可以在各种各样的环境中补充人类的决策。在这个项目中，人工智能和算法决策辅助工具并没有取代人类专业人员，而是在未来发挥对人类专业知识的补充作用。

“在美国医院实施生成式人工智能”，由航空航天部和CSAIL的Julie Shah，麻省理工学院斯隆管理学院和运筹学中心的Retsef Levi，麻省理工学院斯隆管理学院的Kate Kellog和工业绩效中心的Ben Armstrong领导。近年来，研究发现，美国医生和护士职业倦怠的增加，与电子健康记录和其他技术带来的行政负担增加有关。该项目旨在开发一个整体框架，研究生成式人工智能技术如何提高组织的生产力，并改善医疗保健机构工人的工作质量。

“生成人工智能增强软件工具使编程民主化”，由EECS和CSAIL的Harold Abelson，媒体实验室的Cynthia Breazeal和比较媒体研究/写作的Eric Klopfer领导。过去一年，生成式人工智能的进展正在引发人们对软件行业未来职业的设想发生剧变，并贬低编码的作用。这个项目将通过创建一个软件工具，消除学习者在创建应用程序时处理代码的大部分需要，为那些没有事先接受过技术培训的人激发类似的计算机教育转型。

“在人工智能世界中获取专业知识和社会生产力”，由经济系的David Atkin和Martin Beraja以及麻省理工学院斯隆管理学院的Danielle Li领导。生成式人工智能被认为可以增强工人执行认知任务的能力。该项目旨在更好地了解人工智能技术的到来如何影响技能获取和生产力，并探索互补的政策干预措施，使社会能够最大限度地从这些技术中获益。

“人工智能增强的入职和支持”，由EECS和CSAIL的Tim Kraska和物理系的Christoph Paus领导。虽然法学硕士课程近年来取得了巨大的飞跃，并准备从根本上改变学生和专业人士学习新工具和系统的方式，但为了充分利用这些资源，人们往往必须攀登陡峭的学习曲线。为了帮助缓解这个问题，该项目建议开发新的llm驱动的入职和支持系统，这将对支持团队的运作方式产生积极影响，并改善用户体验。

作者：麻省理工施瓦茨曼计算机学院

原文链接：https://news.mit.edu/2023/artificial-intelligence-augmentation-and-productivity-0818

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