AI与官僚机构的生产力悖论

Language Log，Language Log 是一个关于语言学的学术博客，由宾夕法尼亚大学 LDC 托管。关注

8月6日经济学家讨论了人工智能对政府官僚体系的威胁：

8月7日，亨利·法雷尔称重，并表示机器人求解主义的弊端：绘制阿贝拉德·斯纳兹反馈回路“（参见给你关于阿贝拉尔·斯纳兹的摘要）。8月10日，科里·多克托罗补充道：”官僚军备竞赛是相互确保毁灭".

这些文章探讨了新型自动化如何通过提高提交、拒绝和申诉的效率，反而反而降低官僚体系的生产力。

[T]在我自己的工作场所中，几项外包创新的主要影响是迫使许多部门和中心不得不招聘新的人类员工来应对这些官僚“帮助”，这些“帮助”通过设计不良的界面和不合适的数据模型，半自动监控大量新追踪的细节。

这并不能很好地模仿19世纪工业自动化的成功......

这似乎出在设计、销售和购买这些系统的人们身上，而不是底层技术的问题。但只要行政生产力由官僚定义，我认为解决这些问题就不容易。

来自大卫·西格尔，所以，人力资源让你很痛苦？“，现今2024年8月3日：

最近《商业内幕》报道，题为“”人人讨厌工作日“被问及为什么有一半财富500强企业使用这款软件——它负责福利和招聘，并促进薪酬公平分析——尽管这为每个人带来了”堆积如山的繁琐工作“。

在Workday，人工智能是我们平台的核心。作为工作流程的一部分，它为智能预测和自动化提供了无人能及的动力。

作为商业内幕报道解释了这一点——正如我认识的所有有WorkDay Experience经验的人都能证明的——这也带来了层层的适得其反的挫败感。

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