Skillprint 研究发现人类在团队协作中表现优于 AI 六倍

Skillprint 发布了其人机评估平台 Signal 的最新发现，揭示了一个关键挑战：随着人工智能日益融入职场和日常生活，即使是最先进的人工智能系统，在与人类有效协作所需的沟通、协调和适应能力方面仍存在困难。

该实验测试了包括来自 OpenAI、Anthropic 和 Google 在内的流行 AI 模型，并让人类参与者共同参与一个合作平台游戏。队友之间通过一根虚拟绳索连接，必须共同努力完成挑战。实验并未衡量 AI 独立解决问题的能力，而是探讨了一个更实际的问题：AI 能否有效地与人类协作，适应人类的行为，并帮助团队取得更好的成果？

实验揭示了关于人机协作的三个关键发现：

● 人类在协作方面显著优于人工智能。纯人类团队取得了84%的胜率，而不同AI模型共同合作时胜率仅为14%。这一六倍的差距凸显了AI在协调行动、共同规划以及实现共同目标方面的能力存在显著不足。

● 人类的领导与协作风格会产生可衡量的影响。由两名人类和一名AI智能体组成的团队，在由人类指导团队策略时表现更佳，而在由AI智能体领导时则表现较差。研究结果还表明，队友之间的沟通方式、协调机制和责任分工会影响最终结果，这强调了协作策略的重要性，而不仅仅是个体智能的高低。

● 更多的 AI 代理并不一定意味着更好的团队。随着团队从两个代理扩展到三个和四个，AI 的胜率下降，这凸显了额外的代理可能会带来沟通和协调方面的挑战，而不是自动改善结果。

“AI 在独立解决问题方面表现得非常出色，但这与成为优秀的队友并不是一回事。我们发现，协作是一种根本不同的能力。”Skillprint 联合创始人兼首席执行官 Chethan Ramachandran 在新闻稿中表示。

谁领导、队友如何沟通以及他们如何相互适应，都会对结果产生巨大影响。随着公司在工作场所引入更多AI代理，问题不应仅仅是这些系统有多智能，而是它们是否真的帮助人们更好地协作。”

Skillprint在一个用于衡量沟通、规划和协调的八层合作平台游戏中进行了超过900次实验运行。该实验包括800场纯AI游戏、128场人机混合游戏和25场纯人类游戏，评估了包括Claude Fable 5.1、GPT-6 Astra、Gemini 3.8 Flash和Kimi K3在内的流行AI模型。

Skillprint 比较了不同团队配置下的完成率，发现纯人类团队的胜率为 84%，而纯 AI 团队的胜率仅为 14%。该实验还考察了不同的领导方式和协作风格如何影响团队表现。

玩家们在虚拟绳索的约束下协同移动，穿越障碍、解开谜题并合作抵达终点。Skillprint 追踪游戏进度、重置次数、掉落次数、沟通情况以及总体得分，并比较不同团队配置和领导方式下的表现。

除了完成率之外，实验还发现，与AI协作的人类比纯人类团队等待时间更长、沟通更频繁，且摔倒次数更多。这些行为差异为理解AI队友如何影响人类表现提供了额外的见解，即使团队最终能够完成相同的目标。

随着AI从回答问题演变为与员工共同采取行动，仅评估单个模型的智能已不再足够。组织越来越需要了解AI代理是否能够有效沟通、与同事协调、适应人类行为，并为改善集体成果做出贡献。

传统的 AI 基准测试通常衡量模型完成既定任务的准确性或效率。Skillprint Signal 扩展了这一方法，考察在动态环境中当 AI 必须与人类协作时会发生什么，在这些环境中成功取决于共同决策、沟通和适应能力。

在 https://experiments.skillprint.co/posts/signal/ 阅读完整的实验发现和方法论。

在 https://skillprint.co/ai-labs 了解更多关于 Skillprint Signal 的信息。

文章 Humans outperform AI sixfold in teamwork, a new study from Skillprint finds 首发于 GamesBeat。