ECI@HiTech | Gartner專家詳解：企業生成式AI的頂級問題解答（下）

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舉報 2023-08-01

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ECI @HiTech開欄語

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在當今數字化時代，人工智能技術的發展和應用已經越來越廣泛，其中生成式AI更是成為了一個熱門話題。然而，對于企業而言，如何理解和應用生成式AI，如何解決其中所涉及的頂級問題，卻是需要深入探討的。Gartner專家針對這一話題，詳細解答了企業在應用生成式AI時所面臨的頂級問題，為我們提供了一份寶貴的參考。

有關生成式AI的相關問題

Q9：應該制定生成式AI的使用政策嗎？

您的員工可能已經在使用生成式AI，無論是實驗性使用還是為了支持他們與工作相關的的工作任務。為了避免“暗箱操作”和一種虛假合規感，Gartner建議制定使用政策，而不是頒布全面禁令。

保持簡要政策——如果使用ChatGPT或其他現成模型，可以將政策簡化為三條禁令和兩條行動準則：

不得輸入任何可識別身份的個人信息。
不得輸入任何敏感信息。
不得輸入任何公司知識產權。
如果使用外部工具（如ChatGPT），可以啟用歷史記錄。
要密切監視輸出內容，因為輸出內容有時會出現微妙但有意義的幻覺、事實錯誤和有偏見或不恰當的陳述。

如果公司正在使用自己實例的大型語言模型，則不再需要因輸入限制而擔心隱私問題。但是，仍然需要密切關注輸出內容。

Q10：生成式AI將對未來工作產生哪些影響？

在商業領域中，許多人都是某種形式的內容創作者。生成式AI將通過創造文本、圖片、硬件設計、音樂、視頻或其他東西，極大地改變他們的工作。因此，工作者將需要成為內容編輯，這需要與內容創作不同的技能。

同時，勞動力與應用交互的方式也將改變，因為應用變得會話、主動和交互，需要重新設計用戶體驗。在不久的將來，生成式AI模型將超越響應自然語言查詢，開始主動提供并未要求的建議。例如，對于數據驅動的條形圖的要求，模型可能會提供它認為可能會使用的其他圖形。至少在理論上，這將提高工作人員的生產力，但這也挑戰了傳統的認為人類需要主導發展的想法。

勞動力網絡的變革將因行業、位置、規模和企業的產品而異。

Q11：可以從哪里開始使用生成式AI？

許多企業正在開展生成式AI試點項目，用于代碼生成、文本生成或視覺設計。要建立試點，您可以從以下三種路線中選擇：

1.現成方案。通過輸入提示直接使用現有的基礎模型。例如，您可以要求模型創建軟件工程師的職位描述或為營銷電子郵件提供替代主題行。

2.提示工程。編程并連接軟件以利用基礎模型。這種技術是三種中最常見的一種，它允許您使用公共服務，同時保護知識產權并利用私有數據創建更精確、具體和有用的響應。構建解答員工關于公司特定政策的HR福利聊天機器人就是提示工程的一個例子。

3.定制。建立新的基礎模型超出了大多數公司的能力范圍，但調整模型是可能的。這包括以一種顯著改變基礎模型行為的方式添加一層或專有數據。雖然成本高昂，但定制模型可提供最高級別的靈活性。

Q12：使用生成式AI需要購買什么？

生成式AI的成本因使用案例、公司規模和要求而異，從微不足道到數百萬不等。中小企業可能會從公共、公開托管的免費應用程序（如ChatGPT）中獲得重大商業價值，或通過支付較低的訂閱費用。例如，OpenAI目前是每個用戶每月20美元。然而，免費和低成本選項只提供最低的企業數據保護以及相關的輸出風險保護。

大型企業和那些希望更好地分析或使用自己的企業數據、提供更高水平的安全性和知識產權和隱私保護的企業，將需要投資一系列定制服務。這可以包括利用數據和機器學習平臺構建經許可的、可定制的專有模型，并且需要與供應商和合作伙伴協作。在這種情況下，成本可能會達到數百萬美元。

還值得注意的是，生成式AI能力將越來越多地內置于您每天可能使用的的主流軟件產品中，例如Bing、Office 365、Microsoft 365 Copilot和Google Workspace。雖然廠商最終會將其成本轉嫁給客戶，作為產品捆綁增量價格上漲的一部分，但實際上這是“免費”級別。

Q13：Gartner對生成式AI的未來使用做出了哪些預測？

在未來五年內，生成式AI將在企業中產生越來越大的影響。Gartner預測：

到2024年，40%的企業應用程序將嵌入會話AI，高于2020年的不到5%。
到2025年，30%的企業將實施人工智能增強開發和測試戰略，高于2021年的5%。
到2026年，生成設計AI將使新網站和移動應用的設計工作自動化達到60%。
到2026年，超過1億人將與機器人同事互動以幫助他們的工作。
到2027年，近15%的新應用將由人工智能自動生成，無需人工介入。這在當下是完全不可能發生的。

Q14：生成式AI市場的主要科技提供商都有哪些？

生成式AI市場非常火爆。除了大型平臺提供商，還有數百家得到充足風投支持的專用提供商，以及一大波新的開源模型和功能。企業應用提供商（如Salesforce和SAP）正在將LLM功能構建到其平臺中。微軟、谷歌、亞馬遜網絡服務（AWS）和IBM等組織已經投入了數億美元和大量計算能力，來構建ChatGPT和其他服務所依賴的基礎模型。

Gartner認為目前的主要玩家如下：

谷歌擁有兩個大型語言模型（Palm、T5）、一個多模態模型（Palm）和一個純語言模型（Bard）。他們將生成式AI技術嵌入到其辦公套件應用中，這將使數百萬人立刻掌握這項技術。
微軟和OpenAI齊頭并進。與谷歌一樣，微軟將生成式AI技術嵌入到其產品中，但他們擁有先行者優勢和ChatGPT的人氣。
亞馬遜與Hugging Face合作，后者提供基于開源的多個大型語言模型，以構建解決方案。亞馬遜還擁有Bedrock，通過AWS提供生成式AI的云訪問，并且已經宣布了Titan計劃，這是一組用于創建文本、改進搜索和個性化的兩個AI模型。
IBM擁有多個基礎模型，可以通過注入數據、重新訓練以及采用該模型，從而對其和第三方模型進行微調。

Q15：這個時代是人工通用智能的開端嗎？

通用人工智能（AGI）是指機器智能可以與人類智能相媲美，并解決在訓練過程中從未遇到過的問題。AGI的崛起引起了激烈的辯論，同時也引發了對未來世界的擔憂。當然，人工智能（AI）正在變得更加強大，并展示了人類從未編程過的意外緊急行為。

模仿人類智能并幫助人類解決復雜問題的機器智能的演變是一個可能的發展方向。這需要廣泛的社會參與、新的法規和治理。

注：本文內容轉載于Gartner網站文章：

Gartner Experts Answer the Top Generative AI Questions for Your Enterprise（https://www.gartner.com/en/topics/generative-ai）

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