自從ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer，是人工智能技術(shù)驅(qū)動的自然語言處理工具，它能夠通過理解和學習人類的語言來進行對話，還能根據(jù)聊天的上下文進行互動，真正像人類一樣來聊天交流，甚至能完成撰寫郵件、視頻腳本、文案、翻譯、代碼，寫論文等任務）問世一年以來，盡管有明顯的好處，IT領(lǐng)導者尚未全力投入生成式人工智能，而是選擇謹慎行事。美國雅保公司前首席信息和數(shù)字轉(zhuǎn)型官湯普森說：“如果您正確地掌握了治理、安全和數(shù)據(jù)采集得當，生成式人工智能可以幫助將一家小公司擴展為一家大公司——一家精簡的公司?！?/span>
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大多數(shù)首席信息官已經(jīng)開始探索生成式人工智能，以確保自己與時俱進。但許多人發(fā)現(xiàn)，市場上的技術(shù)還沒有達到宣傳的效果。Michelin（米其林，法國輪胎品牌，全球輪胎行業(yè)的領(lǐng)導者。）全球首席信息官Yves Caseau（伊夫·卡索）表示：“在對GitHub（是一個面向開源及私有軟件項目的托管平臺，因為只支持Git作為唯一的版本庫格式進行托管，故名GitHub。Github擁有1億以上的開發(fā)人員，400萬以上組織機構(gòu)和3.3億以上資料庫。）副產(chǎn)品和ChatGPT進行了六個多月的實驗后，我對生成式人工智能的發(fā)展速度感到驚訝。但在目前的狀態(tài)下，它僅是一個工具箱。”
關(guān)于最新一波的大型語言模型(LLM/是使用深度學習算法處理和理解自然語言的基礎(chǔ)機器學習模型。這些模型在大量文本數(shù)據(jù)上進行訓練，以學習語言中的模式和實體關(guān)系。LLM可以執(zhí)行多種類型的語言任務，例如翻譯語言、分析情緒、聊天機器人對話等。)和相關(guān)工具，確實有很多炒作，但在喧囂之下，有傳言說這些技術(shù)會變得不可或缺。Caseau（卡索）說：“一旦它成熟了，生成式人工智能將執(zhí)行我們的許多日常任務，這將使我們能夠?qū)Ｗ⒂谛率挛铩?/span>”
一些技術(shù)領(lǐng)袖，包括Albemarle（美國雅保，于1993年成立于弗吉尼亞州，公司是行業(yè)領(lǐng)先的全球精密工程專用化學品的研發(fā)制造經(jīng)銷商。產(chǎn)品領(lǐng)域涵蓋電子消費品、石油煉制、公用事業(yè)、包裝、建筑、汽車/運輸、制藥、作物保護、食品安全和定制化學品服務。）的前首席信息和數(shù)字轉(zhuǎn)型官Patrick Thompson（帕特里克·湯普森），一直表示，生成式人工智能將成為我們有生之年中最具顛覆性的技術(shù)。Thompson（湯普森）說：“這將比蘋果使用iPhone對消費者的影響更具破壞性。對于商業(yè)用戶來說，它將超過微軟在勞動力生產(chǎn)力方面的貢獻?！?/p>
最大的問題是現(xiàn)在該怎么辦。
一、對傳統(tǒng)人工智能的推動
雖然生成式人工智能是新的，但人工智能卻不是。在包括Michelin（米其林）和Albemarle（美國雅保）在內(nèi)的許多公司最早使用人工智能的案例之一是預測性維護，在最基本的層面上，這是一種根據(jù)傳感器收集的數(shù)據(jù)訓練的算法。一旦經(jīng)過培訓，該模型就會尋找導致故障的指標，并提醒操作員，然后操作員可以防止制造中斷。
預測性維護的基本設置的一個常見缺點是，罕見事件在訓練數(shù)據(jù)中的代表性不足。因此，該算法可能對傳感器輸出中的模式了解得不夠多，雖然不常見，但可能預示著故障。為了填補這一空白，許多公司用合成數(shù)據(jù)來補充真實數(shù)據(jù)。
人工智能在企業(yè)中也被用于其他方面，比如提高供應鏈效率，促進客戶互動，以及幫助員工執(zhí)行辦公任務。自最近的疫情封鎖以來，Albemarle（美國雅保）一直在使用人工智能作為虛擬助手。Thompson（湯普森）說：“我們在競賽中有點領(lǐng)先，主要是迫不得已。疫情迫使我們想辦法在家為7000名員工提供自助服務?！?/p>
在Albemarle（美國雅保）開發(fā)的自助聊天機器人隨后發(fā)展成一個幫助公司的其他方面事務的工具，然后發(fā)展成為一個管理聯(lián)合工作流的虛擬個人助理，使員工更容易同時使用多個系統(tǒng)，而無需登錄所有系統(tǒng)。例如，員工可以通過使用自然語言與機器人進行通信，就可以參與工作流程并進行查詢，機器人還可以與企業(yè)業(yè)務系統(tǒng)進行接口。
但在短短幾個月內(nèi)，生成式人工智能開始將傳統(tǒng)人工智能提升到另一個水平，用于預測性維護等應用。Thompson（湯普森）說：“互動變得更具對話性，因此您可以提出問題，并獲得有關(guān)設備狀態(tài)的不同見解。它可以用來管理內(nèi)部和外部行業(yè)數(shù)據(jù)，然后用來訓練傳統(tǒng)算法以交付敏捷結(jié)果?！?/p>
此外，生成式人工智能為尚未使用傳統(tǒng)人工智能領(lǐng)域的公司提供了一個切入點。金融等行業(yè)，大多數(shù)公司多年前就開始開發(fā)數(shù)據(jù)平臺，用于使用分析工具，現(xiàn)在正在使用相同的平臺試驗最新的人工智能技術(shù)。
英美全球資產(chǎn)管理集團Janus Henderson（駿利亨德森集團，是一家全球的資產(chǎn)管理公司。公司總部位于倫敦，并在全球多個地點設有辦公室其提供各種投資策略和產(chǎn)品，包括股票、債券、另類資產(chǎn)、多資產(chǎn)和絕對收益策略。并為個人投資者、顧問和機構(gòu)投資者提供服務，包括退休計劃、財富管理公司和保險公司。）的全球首席信息官Chris Herringshaw（克里斯·赫林肖）說：“生成式人工智能還可以用來解析市場和公司的公開數(shù)據(jù)，以幫助做出投資決策。我們不想花大量時間雇人研究所有這些信息，而是想使用生成式人工智能來總結(jié)現(xiàn)狀，告訴我們喧囂中的信息標記在哪里，并建議我們需要研究的領(lǐng)域。”
二、生成式人工智能早期應用的挑戰(zhàn)和回報
除了底層技術(shù)不夠成熟之外，在企業(yè)進一步接受生成式人工智能之前，還需要克服其他一些障礙。第一個挑戰(zhàn)是在公司內(nèi)部和銷售傳統(tǒng)應用程序的供應商之間都缺乏技能。
內(nèi)部專業(yè)知識的缺乏影響了每個IT領(lǐng)導者必須做出的構(gòu)建與購買決策。Herringshaw（赫林肖）說：“‘買’當然能讓您更快地加速前進。您不需要弄清楚如何將其生產(chǎn)化、規(guī)?；椭С值讓踊A(chǔ)設施?，F(xiàn)在價格如此之低，以至于做探索性工作的成本很低?！?/p>
供應商正在降價，以鼓勵用戶采用。但隨著時間的推移，公司將開始在模型中投入更多數(shù)據(jù)，這將他們鎖定在供應商手中，并開始創(chuàng)建專門針對某些領(lǐng)域的分支機構(gòu)。例如，他們不會使用ChatGPT的通用版本，而是使用特定行業(yè)的版本，比如金融服務。
Herringshaw（赫林肖）說：“一旦您為不同的用例量身定制了不同模型，您就會同時運行多個版本，這會使訂閱價格翻倍。我們希望業(yè)務收入能隨著成本的提高而增長。如果我們真的找到了徹底改變我們投資過程的方法，回報應該遠遠超過成本?！?/p>
從短期來看，訂閱基于云的模型比在內(nèi)部構(gòu)建成本更低——從長遠來看，這一點甚至也可能成立。購買的另一個優(yōu)點是，它使AI得以更快、更容易地應用。但從長遠來看，對于那些需要根據(jù)自己的行業(yè)定制人工智能模型的組織，或者那些想要將人工智能推到邊緣側(cè)（如生產(chǎn)車間），并在未連接到基于云的服務的設備上運行推理的組織來說，內(nèi)部構(gòu)建可能是更好的選擇。
不過，就目前而言，很少有企業(yè)擁有建立人工智能模型或調(diào)整現(xiàn)有模型的熟練員工。大多數(shù)公司甚至都沒有成為一個好用戶所需的專業(yè)知識。為了最大限度地利用您所購買的東西，您需要首先管理企業(yè)數(shù)據(jù)來訓練模型，然后在推理階段，以正確的方式向其提問。最重要的是，您需要知道什么時候該懷疑這個模型。
雖然生成式人工智能可能會增加公司從數(shù)據(jù)中提取的價值，并最終改變業(yè)務的運行方式，但它也會增加精通數(shù)字化程度的公司和數(shù)字化程度落后者之間的差距。因此，無論組織是選擇構(gòu)建還是購買，他們都應該開始發(fā)展某種程度的內(nèi)部專業(yè)知識。Herringshaw（赫林肖）補充說：“我們開始進行正式培訓，以改進我們使用這項技術(shù)的方式。我們首先想做得更好的事情就是如何提出問題。”
缺乏技能不僅影響了人們使用模型的方式，還影響了第三方產(chǎn)品的質(zhì)量，這些產(chǎn)品通常聲稱包括人工智能算法。購買最新版本的企業(yè)應用程序的首席信息官們應該核實這一說法，因為傳統(tǒng)的應用程序供應商對于如何集成生成式人工智能仍然存在困惑。
“傳統(tǒng)技術(shù)供應商正在與開發(fā)生成式人工智能的公司合作，以提供釋放企業(yè)業(yè)務系統(tǒng)價值的虛擬助理，”Thompson（湯普森）說，他是幾家應用程序供應商的顧問委員會成員，“他們必須在安全性和數(shù)據(jù)隱私與實現(xiàn)生成式人工智能價值承諾的速度之間取得平衡。”
雖然許多目前正在試驗生成式人工智能的組織規(guī)模足夠大，有資源來研究新事物，但這項技術(shù)的使用并不必局限于大企業(yè)。
Thompson（湯普森）說：“如果您正確地掌握了治理、安全和數(shù)據(jù)采集得當，生成式人工智能可以幫助將一家小公司擴展為一家大公司——一家精簡的公司。我的預測是，生成式人工智能將是商業(yè)中最具顛覆性的創(chuàng)新。它將有助于鞏固、優(yōu)化和整合行業(yè)，這將帶來新的行業(yè)績效基準，提高標準，創(chuàng)造更大的股東價值。而那些不接受生成式人工智的公司終將被淘汰?！?/p>
作者：Pat Brans（帕特·布蘭斯）
自由撰稿人、作家
Pat Brans（帕特·布蘭斯）是格勒諾布爾管理學院的一名高級教授，著有《Master the Moment: Fifty CEOs Teach You the Secrets of Time Management/掌握時刻：五十位首席執(zhí)行官教您時間管理的秘密》一書。Brans（布蘭斯）是公認的技術(shù)和生產(chǎn)力專家，曾在Computer Sciences Corporation、惠普和賽貝斯擔任高級職位。他的大部分企業(yè)經(jīng)驗都集中在應用技術(shù)來提高員工效率上。現(xiàn)在，他通過寫作和教學將同樣的想法帶給了更多的觀眾。
