新火種
2023-10-18 
要點摘錄丨麻省理工科技評論報告《生成式AI部署：平滑擴展的策略》
撰文：《麻省理工科技評論》定制內容部門 Insights，與 Adobe、EY、OWKIN 聯合制作。
圖片來源：由無界 AI工具生成
在經歷了 Web3、元宇宙和區塊鏈等一系列被過度夸大的技術之后，企業高管們正準備迎接生成式 AI 的浪潮，一些人認為這一轉變可與互聯網或臺式電腦的出現相媲美。但有權力伴有責任，生成式 AI 帶來的風險與回報同樣巨大。這項技術正在考驗版權和知識產權方面的法律制度，帶來新的網絡和數據治理威脅，并引發勞動力對自動化的焦慮。
企業需要快速行動，跟上利益相關者的期望，但也必須謹慎行事，確保不會在數據隱私和偏見等領域違反法規或道德標準。在運營方面，企業需要重新配置勞動力，并與科技公司建立合作關系，以設計出安全、有效、可靠的生成式人工智能。
為了了解處于這一十字路口的企業決策者的想法，《麻省理工科技評論洞察》對 1000 名高管進行了調查，了解他們當前和預期的生成式人工智能用例、實施障礙、技術戰略和勞動力規劃。結合專家訪談小組的見解，這項調查提供了當今對生成式人工智能的主要戰略考慮，可以幫助高管們理清他們需要做出的重大決策。
民意調查和訪談的主要結果如下：
高管們認識到了生成式人工智能的變革潛力，但他們正在謹慎部署。幾乎所有公司都認為人工智能將影響其業務，僅有 4% 的公司表示不會受到影響。但目前，只有 9% 的公司在其組織中全面部署了生成式人工智能用例。這一數字在政府部門低至 2%，而金融服務（17%）和 IT 部門（28%）則最有可能部署用例。部署的最大障礙是了解生成式人工智能的風險，59% 的受訪者將其列為三大挑戰之一。
公司不會單打獨斗：與初創企業和大型科技公司合作對于順利擴大規模至關重要。大多數企業高管（75%）計劃與合作伙伴合作，將生成式 AI 大規模引入其組織，只有極少數人（10%）認為合作是實施過程中的首要挑戰，這表明有一個強大的供應商和服務生態系統可供合作與共創。作為生成式 AI 模型的開發者和人工智能軟件的提供者，大型科技公司擁有生態系統優勢，而初創企業則在幾個專業領域享有優勢。與大型科技公司（32%）相比，高管們更傾向于與小型人工智能公司（43%）合作。
在整個經濟中，獲取人工智能生成技術的途徑將實現民主化。我們的調查發現，公司規模并不影響公司嘗試使用生成式 AI 的可能性。小公司（年收入低于 5 億美元的公司）已經部署了生成式 AI 用例的可能性是中型公司（5 億至 10 億美元）的三倍（13% 對 4%）。事實上，這些小公司的部署率和實驗率與最大的公司（收入超過 100 億美元的公司）類似。負擔得起的生成式 AI 工具可以像云計算一樣促進小型企業的發展，云計算為企業提供了工具和計算資源，而這些工具和資源曾經需要在硬件和專業技術方面投入巨額資金。
四分之一的受訪者預計，生成式人工智能的主要影響是減少勞動力。這一數字在能源和公用事業（43%）、制造業（34%）以及運輸和物流（31%）等工業部門較高。最低的是信息技術和電信業（7%）。總體而言，與流傳的更可怕的工作崗位替代情景相比，這一數字并不高。技術領域對技能的需求正在增加，這些領域側重于人工智能模型的可操作性，而組織和管理崗位則處理包括道德和風險在內的棘手問題。人工智能正在使整個勞動力隊伍的技術技能民主化，從而帶來新的工作機會并提高員工滿意度。但專家提醒，如果部署不當，沒有進行有意義的協商，生成式 AI 可能會降低人類工作的質量體驗。
監管迫在眉睫，但不確定性是當今最大的挑戰。隨著立法者努力應對風險，生成式人工智能引發了一系列活動，但真正有影響力的監管將以政府的速度推進。與此同時，許多企業領導者（40%）認為，與監管或監管的不確定性打交道是采用生成式人工智能的主要挑戰。不同行業的比例差異很大，政府部門最高，為 54%；IT 和電信行業最低，為 20%。
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