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【机器翻译】CRS：生成性人工智能如何改变工作的案例研究（2025） 4页_transResult

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生成式人工智能如何改变工作的案例研究
2025 年 3 月 27 日
生成式人工智能（GenAI）是一种新技术，可以基于机器学习系统生成新的代码、文本、图像和其
他内容，并可以使用大量以前的内容进行训练。在第 118 届国会期间，有多次国会听证会讨论
GenAI 如何
技术可能会影响工作和工人。
GenAI 最近才被广泛使用，很少有案例研究记录它是如何使用的
已经改变了工作的体验。这一见解总结了 CRS 确定的三个此类案例研究。在每一项研究中，一种
新的 GenAI 工具都被有意地推广给了一些工人
其他人，以便研究人员可以将可以使用该工具的员工与尚未使用该工具的类似员工进行比较。
在其中两项研究中，GenAI 工具更多地提高了经验不足的软件的工作绩效
开发人员和客户服务代理，而在第三项研究中，GenAI 工具更多地提高了已经更有效率的科学家的
性能。这些发现的差异可能是由于
所研究的 GenAI 工具的差异。他们强调，关于哪些工人将受到 GenAI 技术的影响最大，还有多少
未知数。
为软件开发人员提供基于人工智能的编码辅助
生成式人工智能对高技能工作的影响：来自三个现场实验的证据
软件开发人员 Kevin Zheyuan Cui 等人描述了 GitHub CoPilot 将于 2022 年向微软的数千名软件开
发人员推出，并于 2023 年向埃森哲和一家匿名大型电子制造公司推出。GitHub CoPilot 是一个
GenAI 工具，可以提出代码建议和
代码文档。并不是每个早期使用该工具的软件开发人员都使用它——60%到 70%的早期使用该工具
的人在研究期间尝试过。总的来说，那些有早期
访问 GitHub CoPilot 比没有早期访问的同行完成了更多的编码任务，并且完成得更成功。在微软
软件开发人员中，新员工尝试该工具的可能性、尝试后继续使用该工具的可能性以及使用该工具
对生产力的提升都更大。
国会研究服务处
hps://crsreports.congress.gov
IN12537
CRS 洞察
为会员及
国会委
资源描述：

这是美国国会研究服务处（CRS）的一份报告，主要探讨生成式人工智能（GenAI）如何改变工作，介绍了三项相关案例研究： 1. **面向软件开发人员的基于人工智能的代码辅助**：2022年GitHub CoPilot被推广至微软数千名软件开发人员，2023年推广至埃森哲和一家匿名大型电子制造公司。该工具能提供代码和文档建议，早期使用它的开发人员比未使用者完成更多编码任务且更成功，新员工使用意愿、继续使用可能性及对生产力的提升更大。 2. **面向客户服务代表的基于人工智能的对话辅助**：2020 - 2

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