AutoAnalysis：一个自动化、自我更新的人机协作元分析

随着生成式人工智能（AI）能力不断增强且应用日益广泛，理解人类应在何时以及如何与这些系统协作正变得愈发重要。然而，这一领域的实证证据给出了相互矛盾的建议，使个人和组织对于何时应结合人类与AI能力缺乏明确指引。现有的元分析有助于调和这些发现，但它们需要大量人工投入，且无法随时纳入新出现的证据。为应对这一挑战，我们推出 AutoAnalysis：一项自动化、自我更新的元分析，考察人类与AI何时协作更佳、何时单独工作更佳。AutoAnalysis 最近一次运行综合了来自 420 篇论文的 1,955 个效应量。在这一整体研究中，我们发现，平均而言，人机组合的表现显著优于单独的人类，但显著劣于人类或AI单独表现中较好的那一方。这些发现凸显了提升人类表现与实现人机协同之间的重要区别，并强调需要同时对照人类单独表现和AI单独表现来评估协作。随着新研究的出现，AutoAnalysis 将把其发现纳入元分析，提供关于人类与AI何时协作表现更佳、以及人机表现如何随AI代理、任务和过程而变化的累积证据。

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