最近幾個月來，幾乎每天都有關(guān)于生成式人工智能或ChatGPT的頭條新聞。突然之間，人工智能又變得炙手可熱，每個人都想加入這個技術(shù)潮流：企業(yè)家想創(chuàng)辦人工智能公司，企業(yè)高管想把人工智能應(yīng)用到他們的業(yè)務(wù)中，投資者想投資人工智能。
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作為大型語言模型的倡導者，相信生成式人工智能具有巨大的發(fā)展?jié)摿Α＿@些大型語言模型在提高個人生產(chǎn)力方面已經(jīng)展示了它們的實用價值。例如，在工作中加入大型語言模型生成的代碼，以及使用GPT-4來校對文章。
生成式人工智能是企業(yè)開展業(yè)務(wù)的靈丹妙藥嗎?現(xiàn)在最緊迫的問題是：沒有參與大型語言模型創(chuàng)建的企業(yè)，無論其規(guī)模大小，如何利用生成式人工智能的力量來提高他們的收入?
不幸的是，大型語言模型在個人生產(chǎn)力提高和商業(yè)利潤之間存在著鴻溝。就像開發(fā)任何商業(yè)軟件解決方案一樣，還有很多事情要做。僅以使用GPT-4創(chuàng)建聊天機器人解決方案為例，創(chuàng)建一個聊天機器人可能花費數(shù)月的時間，并花費數(shù)百萬美元。
本文概述了利用生成式人工智能獲得商業(yè)收益的挑戰(zhàn)和機遇，為希望釋放該技術(shù)商業(yè)價值的企業(yè)家、企業(yè)高管和投資者揭開了人工智能領(lǐng)域的秘密。
對人工智能的業(yè)務(wù)期望技術(shù)是當今企業(yè)開展業(yè)務(wù)的重要部分。當企業(yè)采用一項新技術(shù)時，通常期望能提高運營效率并推動更好的業(yè)務(wù)成果。企業(yè)希望人工智能也能做到這一點，無論其類型如何。
另一方面，企業(yè)的成功并不僅僅取決于技術(shù)。運營良好的企業(yè)將繼續(xù)繁榮發(fā)展，而管理不善的企業(yè)仍將舉步維艱，無論是否采用生成式人工智能或ChatGPT等工具。
就像實施任何商業(yè)軟件解決方案一樣，人工智能在業(yè)務(wù)中的成功應(yīng)用需要兩個基本要素：技術(shù)必須按預(yù)期提供具體的商業(yè)價值，企業(yè)必須知道如何管理人工智能，就像管理任何其他成功的業(yè)務(wù)運營一樣。
生成式人工智能的炒作周期和幻滅像每一項新技術(shù)一樣，生成式人工智能必然會經(jīng)歷Gartner公司所謂的炒作周期。隨著ChatGPT等流行應(yīng)用程序引發(fā)大眾對人工智能的興趣，如今幾乎達到了預(yù)期的頂峰。隨著興趣減弱、實驗失敗、投資的消失，生成式人工智能很快將會出現(xiàn)“幻滅的低谷”。
雖然“幻滅的低谷”可能由多種原因造成，例如技術(shù)不成熟和不適合的應(yīng)用，但兩種常見的人工智能幻滅可能會讓許多企業(yè)家、企業(yè)高管和投資者感到失望。如果認識不到這些幻滅，人們或者低估了將這項技術(shù)應(yīng)用于業(yè)務(wù)的實際挑戰(zhàn)，或者錯過了及時而謹慎地進行人工智能投資的機會。
生成式人工智能能夠創(chuàng)造公平的競爭環(huán)境是一個常見的誤區(qū)隨著數(shù)以百萬計的用戶與生成式人工智能工具進行互動，以執(zhí)行各種各樣的任務(wù)，從獲取信息到編寫代碼——似乎生成式人工智能為每個業(yè)務(wù)創(chuàng)造了公平的競爭環(huán)境：任何人都可以使用它，并且英語成為新的編程語言。
雖然這可能適用于某些內(nèi)容創(chuàng)作用例(例如營銷文案)，但畢竟，生成式人工智能關(guān)注的是自然語言理解(NLU)和自然語言生成(NLG)。鑒于該技術(shù)的性質(zhì)，它很難處理需要深入領(lǐng)域知識的任務(wù)。例如，ChatGPT生成了一篇很不準確的醫(yī)學文章，并且未能通過CFA考試。
雖然行業(yè)專家擁有深入的知識，但他們可能不精通人工智能或IT技術(shù)，也不了解生成式人工智能的工作原理。例如，他們可能不知道如何有效地提示ChatGPT以獲得所需的結(jié)果，更不用說能夠使用人工智能API來生成解決方案。
人工智能領(lǐng)域的快速發(fā)展和激烈競爭也使大型語言模型越來越成為一種商品。任何支持大型語言模型的業(yè)務(wù)解決方案的競爭優(yōu)勢都必須存在于其他地方，或者是擁有某些高價值的專有數(shù)據(jù)，或者是掌握某些特定領(lǐng)域的專業(yè)知識。
企業(yè)員工更有可能已經(jīng)積累了此類特定領(lǐng)域的技術(shù)和專業(yè)知識。雖然擁有這樣的優(yōu)勢，但他們也可能有阻礙快速采用生成式人工智能的遺留流程。這些人從一開始就能夠充分利用技術(shù)力量的好處，但他們必須迅速啟動業(yè)務(wù)，以獲得關(guān)鍵的領(lǐng)域知識。兩者都面臨著本質(zhì)上相同的根本挑戰(zhàn)。
關(guān)鍵的挑戰(zhàn)是使業(yè)務(wù)領(lǐng)域的專家能夠訓練和監(jiān)督人工智能，而不需要他們成為專家，同時利用他們的領(lǐng)域數(shù)據(jù)或?qū)I(yè)知識。
成功采用生成式人工智能的關(guān)鍵考慮因素雖然生成式人工智能擁有先進的語言理解和生成技術(shù)，但它不能做所有事情。重要的是要利用這項技術(shù)，但要避免它的缺點。以下是為正在考慮投資生成式人工智能的企業(yè)家、企業(yè)高管和投資者強調(diào)的幾個關(guān)鍵的技術(shù)考慮因素。
人工智能專業(yè)知識： 生成式人工智能遠非完美。如果企業(yè)決定構(gòu)建生成式人工智能解決方案，需要確保擁有真正了解人工智能內(nèi)部工作原理的專家，并可以在需要時對其進行改進。如果企業(yè)決定與外部公司合作創(chuàng)造解決方案，需要確保這些公司擁有深厚的專業(yè)知識，可以幫助企業(yè)從人工智能中獲得最大的收益。軟件工程專業(yè)知識：構(gòu)建生成式人工智能解決方案就像構(gòu)建任何其他軟件解決方案一樣，它需要專門的工程努力。如果企業(yè)決定構(gòu)建內(nèi)部解決方案，則需要軟件工程人才來構(gòu)建、維護和更新這些解決方案。如果企業(yè)決定與外部公司合作，需要確保他們將為企業(yè)完成繁重的工作，例如可以為企業(yè)提供一個無代碼平臺，以便輕松構(gòu)建、維護和更新解決方案。行業(yè)領(lǐng)域?qū)I(yè)知識：構(gòu)建生成式人工智能解決方案通常需要吸收行業(yè)領(lǐng)域知識，并使用這些領(lǐng)域知識定制技術(shù)。確保企業(yè)擁有能夠提供并知道如何在解決方案中使用這些知識的領(lǐng)域?qū)I(yè)知識，無論企業(yè)是在內(nèi)部構(gòu)建生成式人工智能解決方案還是與外部合作伙伴合作。對于企業(yè)(或其解決方案提供商)來說，讓并不是IT專家的其他行業(yè)專家能夠輕松地攝取、定制和維護生成式人工智能解決方案，而無需編碼或額外的IT支持，這一點至關(guān)重要。結(jié)語隨著生成式人工智能繼續(xù)重塑業(yè)務(wù)格局，對這項技術(shù)需要具有公正的看法。重要的是要記住以下幾點：
生成式人工智能主要解決與語言相關(guān)的問題，但不是所有問題。實現(xiàn)一個成功的業(yè)務(wù)解決方案不僅僅是看起來那么簡單。生成式人工智能并非對每個人都有平等的好處。招募或與那些擁有人工智能專業(yè)知識和IT技能的人員合作，以更快、更安全地利用技術(shù)的力量。隨著企業(yè)家、企業(yè)高管和投資者進入快速發(fā)展的人工智能世界，了解相關(guān)的挑戰(zhàn)和機遇、誰在利用這項技術(shù)方面占據(jù)上風，以及如何快速決定并謹慎投資人工智能以最大限度地提高投資回報率是至關(guān)重要的。
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