การใช้ AI อาจทำให้งานใช้เวลานานขึ้นตามที่การวิจัยพบ

การวิจัยใหม่แสดงให้เห็นว่า AI สามารถทำให้งานง่ายๆ ใช้เวลานานขึ้น ในขณะเดียวกันก็ทำให้ผู้ใช้คิดว่าตนเองมีประสิทธิภาพมากขึ้น

การศึกษาใหม่จาก Stanford, NYU และ Princeton พบว่าเรามักใช้ AI แม้ว่ามันจะไม่มีประสิทธิภาพ และสำหรับงานเล็กๆ ที่เรามอบหมายให้ AI ทำ เราอาจใช้ความพยายามน้อยลงและประหยัดเวลาได้มากกว่าหากเราทำงานนั้นด้วยตนเอง

ในสามการศึกษาที่ทำกับมนุษย์ ผู้เขียนพบว่าผู้เข้าร่วมมักจะประมาณการผิดว่า AI จะช่วยประหยัดเวลาได้มากเพียงใด และยังประมาณการผิดว่าตนเองพึ่งพา AI มากเพียงใด*

‘ใน [การศึกษาที่สอง] เราพยายามเข้าใจว่าทำไมผู้คนถึงใช้ AI สำหรับงานง่ายๆ แม้ว่า AI จะไม่ช่วยให้ทำงานได้เร็วขึ้น หนึ่งในสมมติฐานคือผู้คนอาจมีความเข้าใจผิดเกี่ยวกับเวลาที่ AI ช่วยประหยัดได้

‘เพื่อทดสอบสมมติฐานนี้ เราเปรียบเทียบการคาดการณ์ของผู้คนเกี่ยวกับเวลาที่ AI จะช่วยประหยัดกับเวลาที่ AI จริงๆ ช่วยประหยัด และพบว่าผู้คนมีความเข้าใจผิดเกี่ยวกับประสิทธิภาพของ AI โดยคิดว่า AI จะช่วยประหยัดเวลาได้มากกว่าที่จริง

‘โดยเฉลี่ย ผู้คนคาดการณ์ว่า AI จะช่วยประหยัดเวลา 55.7 วินาที แต่ในความเป็นจริง AI ช่วยประหยัดเวลาเพียง 7.5 วินาที ความเข้าใจผิดนี้รุนแรงมากขึ้นในงานง่ายๆ ที่ผู้คนคาดการณ์ว่า AI จะช่วยประหยัดเวลา แต่ในความเป็นจริง AI ทำให้ทำงานช้าลง’

รายงานใหม่ รายงานใหม่ ที่มีชื่อเรื่องว่า การเข้าใจผิดเกี่ยวกับประสิทธิภาพของ AI: ผู้คนเข้าใจผิดเกี่ยวกับอัตราการใช้ AI และประมาณการผิดเกี่ยวกับประโยชน์ของ AI ในงานง่ายๆ ซึ่งเขียนร่วมกันโดยผู้เขียนเจ็ดคนจากสามสถาบันพบว่าการใช้ AI ในงานที่แล้วจะทำให้ผู้คนมีแนวโน้มที่จะใช้ AI ในงานที่จะมาถึงในอนาคต แม้ว่าเทคโนโลยีนั้นจะไม่มีประโยชน์จริงๆ ก็ตาม

ภาพรวมของสามการศึกษาที่ทำเพื่อทดสอบว่าผู้คนใช้ AI ในงานง่ายๆ อย่างไร โดยพบว่าผู้คนเข้าใจผิดเกี่ยวกับเวลาที่ AI ช่วยประหยัดและพึ่งพา AI มากเกินไป แหล่งที่มา

ข้อมูลจากสามการศึกษาพบว่าผู้คนมีแนวโน้มที่จะใช้ AI มากขึ้นหลังจากที่ได้ใช้ AI ในงานที่แล้ว*:

‘ไม่เหมือนกับความเป็นไปได้ที่ประสบการณ์จะช่วยให้การประมาณการดีขึ้น เราพบว่ามีผลกระทบจากการใช้ AI ในช่วงแรกที่เพิ่มการ sử dụng AI ในช่วงที่สอง

‘ผู้เข้าร่วมที่ทำงานง่ายๆ ด้วย AI ในช่วงแรกมีแนวโน้มที่จะเลือกใช้ AI ในช่วงที่สองมากกว่าผู้เข้าร่วมที่ทำงานด้วยตนเองในช่วงแรก โดยไม่มีประโยชน์จริงๆ ในด้านเวลาหรือความพยายาม’

ในหนึ่งในสามการศึกษา ผู้เขียนพบว่าผลประโยชน์ที่ได้รับจาก AI เป็นเพียงภาพลวงตาทั้งหมด:

‘AI สามารถทำให้ทำงานช้าลง [เรา] พบว่าผู้คนใช้ AI มากกว่าผู้ที่ทำงานด้วยตนเองและรายงานว่าใช้ความพยายามมากขึ้น’

การศึกษานี้มีข้อจำกัดในงานที่ใช้เวลาไม่เกินห้านาที แต่อาจเกี่ยวข้องกับผู้ที่เคยใช้เครื่องมือค้นหาข้อมูลและตอนนี้ใช้ ChatGPT และ AI ที่เป็นที่นิยมอื่นๆ แทน

กลุ่มการศึกษา

ในสามการศึกษานี้ งานถูกออกแบบตาม Taxonomy of User Needs and Actions (TUNA) ซึ่งครอบคลุมการค้นหาข้อมูล การสรุปข้อมูล การคำนวณ การแก้ไขการเขียน การเขียนใหม่ และงานอื่นๆ ที่ใช้เวลาไม่เกินห้านาที

การศึกษาที่หนึ่ง比较ความเต็มใจที่จะใช้ AI ของผู้เข้าร่วมกับการใช้ AI จริงๆ ในระหว่างการทำงาน โดยทดสอบว่าผู้คนเข้าใจถึงการพึ่งพา AI ของตนเองหรือไม่

การศึกษาที่สองมุ่งเน้นไปที่การเปรียบเทียบระหว่างการคาดการณ์และผลลัพธ์จริงของการทำงานด้วย AI และด้วยตนเอง โดย比较การคาดการณ์ของผู้เข้าร่วมเกี่ยวกับเวลาที่ AI จะช่วยประหยัดและความพยายามที่ลดลงกับเวลาที่ใช้จริงๆ และความพยายามที่ใช้จริงๆ ในระหว่างการทำงาน

การศึกษาที่สามทดสอบว่าการใช้ AI ในช่วงแรกจะส่งผลต่อการตัดสินใจในอนาคตหรือไม่ โดยติดตามว่าผู้เข้าร่วมที่ใช้ AI ในช่วงแรกจะมีแนวโน้มที่จะใช้ AI ในช่วงที่สองมากกว่าผู้เข้าร่วมที่ทำงานด้วยตนเองหรือไม่

การคิดมากเกินไป – การใช้ AI ในงานง่ายๆ

เพื่อทำความเข้าใจว่าผู้คนเข้าใจถึงการพึ่งพา AI ของตนเองหรือไม่ ผู้เข้าร่วมในหนึ่งการศึกษาถูกขอให้ทำงานสี่งานที่มีทางเลือกให้ใช้ AI หรือไม่ และเปรียบเทียบการคาดการณ์ของตนเองเกี่ยวกับการใช้ AI กับการใช้ AI จริงๆ โดยพบว่ามีความแตกต่างที่มีนัยสำคัญระหว่างทั้งสอง*:

ผู้เข้าร่วมมักจะเข้าใจผิดเกี่ยวกับการใช้ AI ในงานง่ายๆ โดยพบว่าช่องว่างระหว่างการคาดการณ์และการใช้ AI จริงๆ ขยายออกไปในงานที่ง่ายกว่า โดยผู้เข้าร่วมคาดการณ์ว่าจะใช้ AI 20% แต่ในความเป็นจริงใช้ AI 38%

ผู้เขียนระบุว่า:

‘เราพบว่า [ผู้คน] ใช้ AI มากกว่าที่คาดการณ์ไว้ โดยเฉลี่ยผู้เข้าร่วมคาดการณ์ว่าจะใช้ AI 33% แต่ในความเป็นจริงใช้ AI 47% (β = 1.07, p < 0.001)

‘ช่องว่างนี้ใหญ่กว่าในงานที่ง่ายกว่า (β = 0.69, p < 0.001): ผู้เข้าร่วมคาดการณ์ว่าจะใช้ AI 20% แต่ในความเป็นจริงใช้ AI 38% (β = 1.42, p < 0.001) ซึ่งมากกว่าสองเท่าของอัตราที่คาดการณ์ไว้’

การศึกษานี้มุ่งเน้นไปที่งานที่ต้องใช้ความพยายามน้อยและสามารถทำเสร็จได้ภายในไม่กี่นาที ผู้เข้าร่วมถูกขอให้ทำงานที่ต้องใช้ความจำ การคำนวณ การแก้ไขการเขียน การเขียนใหม่ และการสรุปข้อมูล และบางงานต้องใช้เพียงไม่กี่คำหรือหนึ่งประโยคในการตอบ

ประโยชน์ของ AI ที่ถูกประมาณการเกินจริง

ในหนึ่งการศึกษา ผู้เข้าร่วมถูกแบ่งออกเป็นสองกลุ่ม โดยกลุ่มหนึ่งคาดการณ์ว่า AI จะช่วยประหยัดเวลาและลดความพยายามได้มากเพียงใด และอีกกลุ่มหนึ่งทำงานจริงๆ ด้วย AI หรือโดยไม่ใช้ AI โดยพบว่าผู้เข้าร่วมมักจะประมาณการเกินจริงว่า AI จะช่วยให้ทำงานได้เร็วขึ้นและลดความพยายามได้มากเพียงใด โดยเฉพาะในงานที่ง่ายกว่า

ผู้เข้าร่วมคาดการณ์ว่า AI จะช่วยประหยัดเวลาได้ประมาณหนึ่งนาที แต่ในความเป็นจริง AI ช่วยประหยัดเวลาเพียงไม่กี่วินาที และในบางกรณี AI ทำให้ทำงานช้าลง

ในบางงานที่ง่ายกว่า ผู้ใช้ AI ใช้เวลานานกว่าผู้ที่ทำงานด้วยตนเอง:

การคาดการณ์และผลลัพธ์จริงของการทำงานด้วย AI และโดยไม่ใช้ AI โดยพบว่าผู้เข้าร่วมมักจะเข้าใจผิดเกี่ยวกับเวลาที่ AI จะช่วยประหยัด

การศึกษานี้ยังตรวจสอบความพยายามที่ใช้ในการทำงานด้วย AI และโดยไม่ใช้ AI โดยพบว่าผู้เข้าร่วมมักจะเข้าใจผิดเกี่ยวกับประโยชน์ของ AI ในการลดความพยายาม

การใช้ AI ทำให้เข้าใจผิดมากขึ้น

การศึกษาที่สามทดสอบว่าการใช้ AI ในช่วงแรกจะส่งผลต่อการตัดสินใจในอนาคตหรือไม่ โดยพบว่าผู้เข้าร่วมที่ใช้ AI ในช่วงแรกมีแนวโน้มที่จะใช้ AI ในช่วงที่สองมากกว่าผู้เข้าร่วมที่ทำงานด้วยตนเอง

ผู้เข้าร่วมที่ใช้ AI ในช่วงแรกมีแนวโน้มที่จะเลือกใช้ AI ในช่วงที่สองมากกว่าผู้เข้าร่วมที่ทำงานด้วยตนเอง โดยไม่มีประโยชน์จริงๆ ในด้านเวลาหรือความพยายาม

ผู้เขียนระบุว่า:

การค้นพบเหล่านี้ชี้ให้เห็นว่าการใช้ AI อาจทำให้ผู้คนเข้าใจผิดเกี่ยวกับประโยชน์ของ AI และทำให้พวกเขามีแนวโน้มที่จะใช้ AI มากขึ้นในอนาคต

สรุป

ความคิดเห็น ผู้อ่านหลายคนอาจรู้สึกคุ้นเคยกับผลการวิจัยใหม่นี้

ส่วนตัวของผม ผมมีความหลงใหลในการใช้ AI ในงานเล็กๆ น้อยๆ มานานก่อนที่ AI จะกลายเป็นที่นิยม และตอนนี้ผมยังคงถามตัวเองว่า “การลงทุนในการใช้ AI จะช่วยให้ทำงานได้เร็วขึ้นและลดความพยายามได้มากเพียงใด”

ผู้ที่รักในการใช้ AI อาจพบว่าตัวเองใช้ AI เพียงเพื่อความสนุกสนาน แม้ว่าจะไม่มีประโยชน์จริงๆ ก็ตาม และสิ่งนี้ทำให้การทำงานเปลี่ยนจาก “การปรับปรุง” เป็น “งานอดิเรก”

ไม่มีอะไรผิดพลาดในเรื่องนี้ ตราบเท่าที่คุณไม่หลอกตัวเองว่าคุณได้รับประโยชน์จริงๆ จากการใช้ AI

สัญญาณที่ทำให้เข้าใจผิด

สิ่งที่รายงานใหม่นี้ไม่ได้กล่าวถึงคือความตึงเครียดระหว่างผลลัพธ์ที่ดีและผลลัพธ์ที่ไม่ดีของ AI ในการทำงาน

ผลลัพธ์ที่ดีเป็นผลลัพธ์ที่ AI ช่วยให้ทำงานได้เร็วขึ้นและลดความพยายามได้จริงๆ

ตัวอย่างเช่น เมื่อผมทดสอบ AI ในการเพิ่มหมายเลขหน้าในเอกสาร PDF ผมพบว่า AI สามารถช่วยให้ทำงานได้เร็วขึ้นและลดความพยายามได้จริงๆ

หมายเลขหน้าที่เพิ่มในเอกสาร PDF โดยใช้ AI

อย่างไรก็ตาม ผลลัพธ์ที่ดีเหล่านี้อาจทำให้ผู้คนเข้าใจผิดเกี่ยวกับประโยชน์ของ AI และทำให้พวกเขามีแนวโน้มที่จะใช้ AI มากขึ้นในอนาคต

ดังนั้น จึงจำเป็นที่จะต้องมีการวิจัยเพิ่มเติมเพื่อทำความเข้าใจถึงประโยชน์และข้อจำกัดของ AI ในการทำงาน และเพื่อช่วยให้ผู้คนเข้าใจถึงประโยชน์ของ AI ได้อย่างถูกต้อง

สุดท้าย การศึกษานี้เป็นข้อพิสูจน์ที่ดีในการแสดงให้เห็นว่า AI อาจไม่ได้ช่วยให้ทำงานได้เร็วขึ้นและลดความพยายามได้จริงๆ และอาจทำให้ผู้คนเข้าใจผิดเกี่ยวกับประโยชน์ของ AI

และนี่คือสิ่งที่เราต้องคำนึงถึงเมื่อใช้ AI ในการทำงานของเรา

* การวางรูปแบบเป็นของผู้เขียน จากเอกสารต้นฉบับ การอ้างอิงแบบอินไลน์ถูกแปลงเป็นลิงก์โดยผม

เผยแพร่ครั้งแรกวันเสาร์ที่ 23 พฤษภาคม 2026