[轉錄]為什麼AI尚無法減少工作量(革新力量聯盟)
台灣公務革新力量聯盟
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為什麼現在的 AI 還是沒辦法減少公務員的工作量?
當全球都在討論人工智慧(AI)將如何取代人類工作時,AI 巨頭 Anthropic 最近發佈了
一份經濟研究報告,精準地解釋了這個現象:儘管技術在進步,但 AI 對勞動生產力的實
質貢獻已從樂觀的 1.8% 大幅下修至 0.6-0.8%。
這份報告對公務體系來說尤其具備參考價值,以下我們從三個維度來拆解,為什麼 AI 目
前還無法成為減輕工作負擔的特效藥。
一、效率的瓶頸:行政流程中的「手動環節」
有人可能會說,只要 AI 能自動生成公文或報告,行政效率就會翻倍。但是我們覺得,
AI 的影響力受限於任務互補性。
在公務體系的運作中,絕大多數任務都涉及物理性的手動處理與嚴謹的法定程序。雖然
AI 能在短時間內產出文稿,但後續的實地現勘、跨單位會辦、與民眾溝通協調,到最後
的長官層層蓋章核定,這些環節依然必須由人來執行。
如果這 90% 的實體流程無法自動化,那 AI 節省下來的文書時間,對於縮短整體案件的
處理週期其實幫助非常有限。
二、責任歸屬:從「產出者」變成「糾錯員」
AI 是產出的得力助手,可以幫公務員分擔思考負擔。但是我們發現,在追求「依法行政
」的政府體系中,這反而可能變成另一種壓力。
Anthropic 的研究指出,AI 在複雜任務中的成功率僅約 66%。對於私人企業,這樣的正
確率或許可以接受,但在政府體系中,34% 的錯誤率可能導致嚴重的行政疏失。
為了扛起責任,公務員必須花費數倍的時間進行層層節制與核對。原本以為可以省力,結
果大家反而得花更多力氣去當AI 糾錯員,確保 AI 沒有產生胡言亂語的幻覺。
三、 數位鴻溝:高門檻的建置成本
有人或許會樂觀看待政府的 AI 轉型,認為只要有技術就能改變現狀。但是安全規範與預
算門檻才是基層最大的障礙。
目前指引明確規定,公務機密與個資不能接觸商用模型,這代表機關必須自建「本地 AI
」或「私有雲」。
然而,自建系統背後隱藏著龐大的硬體成本與技術維護人力。在預算分配不均的現實下,
這種技術進步往往只出現在資源豐沛的中央領航單位。至於基層的區公所或小型機關,因
為缺乏經費與專門人才,可能還是只能維持傳統的人工作業。
技術樂觀派追求更強大的 AI 模型,期待技術能解決所有問題。但是我們認為,真正能減
輕公務員負擔的關鍵,其實在於如何打破那些 AI 處理不了的體制與行政瓶頸。
如果法規程序不簡化、行政責任的核對機制不改進,再強大的 AI 進入政府體系後,恐怕
也只是增加了另一道需要人類去「跑公文」的流程罷了。
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