Current and Future Use of Large Language Models for Knowledge Work

主要内容

1. 研究背景
   大型语言模型（LLM）通过自然语言交互改变了知识工作方式，但系统性研究其在知识工作中的应用尚少。本文通过两次调查（2023年n=216，2024年n=107）分析知识工作者的LLM使用现状与未来需求。

2. 当前使用情况

   • 工作场景：24.5%（2023）和34.6%（2024）的参与者使用LLM生成代码、文本草稿、总结信息或获取建议。任务集中在内容生成（如代码、邮件草稿）、信息检索与学习（如技术文档总结）和质量改进（如语法优化）。
   • 个人场景：27.8%（2023）的参与者用于旅行规划、育儿建议等高风险任务。
   • 探索阶段：26.9%（2023）的参与者尝试LLM但未实际应用。

3. 未来需求

   • 自动化：70%参与者希望LLM自动处理日程安排、数据分析等任务。
   • 集成化：与企业数据和工具（如Jira、Slack）结合，支持复杂工作流（如代码审查、项目管理）。
   • 协作支持：在团队协作中提供可靠建议，解决重复输出和信任问题。