判断力是资深专业人士区别于初级同行的关键。培养判断力需要数千小时的在职学习，通常是通过在指导下完成繁琐但具有形成性的常规工作。但AI已经在改变在职学习的方式。一方面，实证研究表明，当AI工具被深思熟虑地嵌入培训流程时，经验较少的员工可以提升其独立表现。另一方面，最近的实验表明，虽然AI充当了提升即时产出的临时外骨骼，但这些收益在工具移除后往往无法持续。
在由美国国家经济研究局发表的《AI辅助是增强还是削弱专业知识？来自专利撰写三个月实地实验的证据》中，我们描述了一项实地实验，捕捉了在知识产权法领域使用AI所带来的短期生产率和长期技能建设的变化。我们随机分配了当时尚未发布的Google Labs AI专利撰写助手工具的使用权限，涉及133名律师，来自十一家知识产权律师事务所。每家律所三分之二的律师（“实验组”）获得了该工具的早期访问权，而其余律师（“对照组”）在研究结束前被禁止使用该工具。
在AI辅助10天后，我们向所有律师发送了一份假设发明的发明人材料包，要求他们撰写一份专利。我们在90天后重复了这一过程，使用了不同的模拟发明人材料。AI工具访问在10天后将撰写分数提高了0.34个标准差，相当于在对照组分数中百分位排名上升了10个百分点；到90天时，这一改善增加到0.38个标准差，意味着百分位排名上升了11个百分点。更好的表现来自于低分频率的降低和良好分数频率的提高，而优秀分数频率没有变化。这一模式在初级律师中尤为明显，他们的改善还伴随着显著的时间节省。
但专利律师还会互相审查工作中的关键错误，这些错误可能导致专利在法庭上无法执行。我们在90天时增加了另一项任务，要求受试者对一份包含许多错误的现有假设专利进行红笔标注。这项任务模拟了更资深员工应具备的专业判断力，测试AI辅助是增强还是削弱了更深层次的专业知识。
来源: Google AI Blog · 由HeadlinesBriefing整理摘要