生成式人工智能:三个使其超越炒作的关键因素

  • 来源:千家网
  • 时间:2023-09-01 10:21:38

最近,Gartner将生成式人工智能(GenAI)定位在其新兴技术炒作周期中的“期望过高的顶峰”。根据Gartner评估一项技术成熟度和潜力的模型,下一步就是陷入“绝望的低谷”。两到五年后,随着技术从“启蒙斜坡”进入“生产力高原”,最终将带来切实的好处。

每当一项新技术在市场上被大力推广,其好处被夸大或夸大时,就会出现炒作。早期采用者仍在确定这项新兴技术是否能够发挥其潜力。根据发生的情况,其可能会变得无关紧要,或成为企业不可或缺的技术。在大多数情况下,Gartner的模型准确地反映了一项新技术如何从纯粹的炒作转变为更加切实和真实的东西。


(资料图片仅供参考)

在Gartner最近的一份报告中,三分之一的受访者表示至少在一项业务职能中经常使用GenAI。AIIA在对1000多家企业进行的调查发现,超过三分之二的企业将GenAI列为2023年剩余时间的首要任务。今年6月,KPMG发现,四分之三的企业领导者将GenAI视为未来12至18个月的三大新兴技术之一。这种早期的重视和使用程度是无与伦比的,暗示了为什么这项技术是革命性的,而不仅仅是创新。

重要的是要记住,GenAI仅代表人工智能的一个子集,但其正在成为一个重要的催化剂或渠道,为更广泛的人工智能计划产生更大的兴趣和投资。本文强调三个原因,说明GenAI独特地不同于其他的技术,这些技术没有得到同样程度的快速采用和探索。

1、对消费者友好

去年11月,OpenAI推出ChatGPT,将GenAI介绍给大众之后,从学生到高级管理人员,各行各业的人都能够直接与这项技术互动,并体验到其潜力。

很多后端技术无法直接交互,对于非专家来说,它们更加抽象,难以处理和理解。另一方面,任何人都可以使用“提示”轻松使用ChatGPT或Midjourney等工具,并对其好处有更深入的了解。在工作和个人生活中直接使用这些工具的能力,使整个组织的人员能够更好地掌握如何在更广泛的环境中利用这些技术。

Gartner报告发现,79%的受访者表示在工作内外接触过这种技术。22%的受访者表示在工作中经常使用到。由于高层领导能够亲自“试驾”GenAI,因此激发了人们对这项技术的更大兴趣和接受度,而其他对消费者不太友好的技术则无法享受到这一点。

2、GenAI支持广泛的场景

许多新技术仅支持在狭窄区域内的有限应用。此外,它们可能只影响组织内的特定角色和部门。GenAI可用于创建各种内容,例如文本、代码、图像、视频、音频、音乐和其他媒体。生产率的提高不仅限于某些内容更加密集的行业,例如媒体和娱乐行业。其涵盖从制药行业的药物发现到银行业的贷款服务和信用评分的各个领域。

从功能角度来看,Gartner的报告发现,GenAI目前在以下三个领域使用最多:营销和销售(14%)、产品和服务开发(13%)以及客户服务运营(10%)。在这些功能领域中,其强调了以下最常报告的用例:

市场营销与销售起草文本文档初稿(9%)个性化营销(8%)总结文本文档(8%)产品和服务开发识别客户需求趋势(7%)起草技术文件(5%)创造新产品设计(4%)服务运营使用聊天机器人(6%)预测服务趋势或异常情况(5%)创建文件初稿(5%)

借助GenAI,无论属于哪个行业或职能,都能找到有意义的用例。作为一项新兴技术,广泛的潜在应用增加了其吸引力和潜力。

Gartner的报告还发现,四分之三的受访者预计GenAI将“在未来三年内对其行业竞争的性质造成重大或颠覆性的变化。”组织必须先于竞争对手找到GenAI最有利的用例。

3、巨大的利益掩盖了潜在的风险

与其他仅关注成本或收入的技术不同,GenAI在这两个领域都有帮助。Salesforce的研究发现,82%的企业领导者表示GenAI将降低总体业务成本,80%的企业领导者表示将增加收入。Gartner估计,GenAI每年可为全球经济增加2.6至4.4万亿美元。

鉴于GenAI提供的巨大优势,组织似乎并不担心其潜在风险。虽然Gartner的研究显示,超过一半的企业认为不准确的数据是最重大的风险,但只有不到三分之一的企业正在努力减轻这一风险。各组织还报告称,针对其他主要风险因素,如网络安全、版权侵权、监管合规性、可解释性和数据隐私,其缓解措施效果不佳。

GenAI不同于区块链和加密货币等其他主要技术趋势。尽管存在与GenAI相关的所有潜在风险,但组织“似乎愿意忽视这些问题,因为其承诺释放的潜在好处以及围绕该技术的紧迫感。”

想要拥有强大的力量,就必须承担更大的责任。每个组织都应该探索如何在其产品、服务和流程中利用GenAI。凭借这项新技术的力量,人们也有同等的责任来减轻其带来的风险。组织必须在人工智能创造价值的动力与尊重价值的创造方式之间取得平衡。

如果GenAI未能发挥其潜力,很可能不是因为过度炒作。这是因为我们忽视了其潜在风险并且管理不当。然而,如果我们负责任地管理它,各种规模的组织都将释放更高的生产力、更大的创新和新的收入来源。

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