מחקר חדש מהאוניברסיטה העברית מצא כי שימוש בבינה מלאכותית בעבודה עולה לעובדים באמון של המנהלים. הפגיעה מתרחשת גם כשהשימוש מותר. רק כשהארגון מעודד אותו במפורש, היא נחלשת עד שאינה מובהקת סטטיסטית.
עובדים רבים נעזרים כיום ב-ChatGPT ובכלים דומים כדי לכתוב, לסכם ולנתח. אולם מחקר חדש מראה שלשימוש הזה יש מחיר חברתי. לפי הממצאים, מנהלים נותנים פחות אמון בעובדים שמשתמשים במודלי שפה גדולים (LLM). הם עושים זאת גם כשאיש לא אסר על השימוש.
את המחקר הובילו הדוקטורנט סמואל מאיירס (Samuel Meyers) וד"ר יוחנן ביגמן (Yochanan Bigman) מהאוניברסיטה העברית בירושלים. לצדם עבד ד"ר רומן בריקר (Roman Briker) מבית הספר לניהול WHU – Otto Beisheim בגרמניה. המאמר ראה אור בכתב העת The Leadership Quarterly.
שישה מחקרים, ממצא עקבי
החוקרים ערכו שישה מחקרים. חמישה מהם היו משחקים כלכליים עם תמריץ כספי אמיתי. במשחקים כאלה המשתתף מחליט אם לסמוך על אדם אחר, ולהחלטה יש השלכה על הרווח שלו. המחקר השישי היה מחקר שדה בקרב מנחים אקדמיים, שהעריכו עבודות אמיתיות של סטודנטים לתארים מתקדמים.
בשני המחקרים הראשונים לקחו חלק 392 ו-601 משתתפים. הממצא חזר על עצמו שוב ושוב. בניסוי אחד, המנהלים נתנו אמון בעובד שעבד בעצמו ב-68% מהמקרים. לעומת זאת, כשהעובד נעזר בבינה מלאכותית, שיעור האמון צנח ל-24% בלבד. כלומר, הפער הגיע כמעט לפי שלושה.
החוקרים מצאו כי המנהלים שופטים את העובד לפי הדרך שבה הפיק את העבודה, ולא לפי איכותה. עם זאת, עבודה בסיוע בינה מלאכותית זכתה ליחס טוב יותר מעבודה מועתקת (פלגיאט). במילים אחרות, המנהלים ממקמים את השימוש בכלי כזה בין עבודה עצמאית לבין העתקה.
המחיר: הערכות ביצועים וקידום
לירידה באמון יש השלכות מעשיות. החוקרים מצאו קשר בין אמון נמוך לבין הערכות ביצועים נמוכות יותר. בנוסף, המנהלים ייחסו לעובדים אלה תרומה קטנה יותר לארגון. הם גם העריכו שהעובדים האלה מתאימים פחות לקידום.
במחקר השדה עלתה תמונה דומה. ככל שהסטודנטים השתמשו בבינה מלאכותית בהיקף רחב יותר, האמון של המנחים בהם ירד.
מתי שימוש בבינה מלאכותית בעבודה לא פוגע באמון?
החוקרים בדקו כמה גורמים שעשויים למתן את הפגיעה. חשיבות המשימה לא ביטלה אותה באופן עקבי. ניסיון אישי של המנהלים עם כלי בינה מלאכותית לא ביטל אותה באופן עקבי. רק גורם אחד שינה את התוצאה: מדיניות הארגון.
כשהארגון עודד במפורש שימוש בבינה מלאכותית בעבודה, הפגיעה באמון קטנה מאוד. במצב כזה היא כבר לא הייתה מובהקת סטטיסטית. לעומת זאת, כשהארגון אסר את השימוש או לא קבע מדיניות כלל, המנהלים נתנו פחות אמון בעובדים שנעזרו בכלים אלה.
לדברי החוקרים, הפגיעה באמון עלולה לעודד "בינה מלאכותית בצל" (shadow AI). הכוונה לעובדים שמשתמשים בכלים אלה בלי לדווח על כך. "הבינה המלאכותית משנה לא רק את הדרך שבה אנחנו עובדים, אלא גם את הדרך שבה אנחנו שופטים את האנשים שאנחנו עובדים איתם", אמר ד"ר ביגמן. לדבריו, "ארגונים צריכים להכיר בכך שאימוץ בינה מלאכותית אינו רק אתגר טכנולוגי".
שאלות ותשובות
האם המחקר מראה שעבודה בעזרת בינה מלאכותית גרועה יותר?
לא. החוקרים מצאו שהמנהלים שפטו את העובדים לפי אופן הפקת העבודה, ולא לפי איכותה. הממצא עוסק באמון ובתפיסה, ולא בטיב התוצר.
איך מדדו החוקרים אמון?
רוב המחקרים התבססו על משחקים כלכליים עם תמריץ כספי. בהם המשתתפים החליטו אם לסמוך על עובד, וההחלטה השפיעה על הרווח שלהם. בנוסף, מחקר שדה בחן מנחים אקדמיים שהעריכו עבודות אמיתיות.
מה יכולים ארגונים לעשות?
לפי הממצאים, מדיניות שמעודדת במפורש שימוש בבינה מלאכותית צמצמה מאוד את הפגיעה באמון. לעומת זאת, כשלא הייתה מדיניות, או כשהשימוש היה אסור, המנהלים נתנו פחות אמון במשתמשים.
מהי "בינה מלאכותית בצל"?
זהו שימוש בכלי בינה מלאכותית בלי לדווח עליו לממונים. החוקרים מזהירים שהפגיעה באמון עלולה לדחוף עובדים להסתיר את השימוש.
המאמר המדעי
Psychological reactions to subordinates' LLM use at work – The Leadership Quarterly