企业中生成式人工智能不断扩展的影响
德勤人工智能研究所发布了第二份季度《企业中生成式人工智能现状报告》，揭示了企业如何迅速采用生成式人工智能来实现真正的价值并加速增长。这份报告根据来自六个国家的超过1900名业务领导者（从经理到C级高管）的反馈，揭示了采用情况的情景。
拥抱生成式人工智能以提高效率和创新
组织正在向生成式人工智能转变，以实现成本效率和创新再投资等目标。德勤的领导者Costi Perricos指出，除了财务绩效外，创新和战略定位对于多方面效益至关重要。
为生成式人工智能时代调整工作力量策略
近37%的领导者承认他们的组织在解决工作力量对生成式人工智能采用的担忧方面准备不足。然而，正在采取具体措施，大约四分之三的人计划在两年内改变他们的工作力量策略，以拥抱新的工作流程和技能发展。此外，39%的组织打算在未来一年内因为生成式人工智能倡议而增加劳动力，而38%的目标是维持当前的员工数量。
增加对生成式人工智能的信任并优先考虑透明度
尽管信任问题仍然是广泛采用生成式人工智能的一个实质性障碍，但组织报告显示，过去一年来人工智能系统的可靠性越来越受到信任。调查发现，72%的参与者自2022年生成式人工智能引入以来更加信任各种形式的人工智能。现在更重要的是专注于透明度和员工参与，以减少信任和风险方面的担忧。
提高生产力和效率是最渴望的好处的榜单上位列前茅
与之前的调查结果一致，组织希望从生成式人工智能中获得生产力和效率提升。在生成式人工智能学习曲线上进一步的组织报告显示，经验最丰富的受访者更多地实现了他们的目标 – 最有经验的受访者已经增强了现有产品和服务（70%）并大大鼓励了创新和发展（63%）。许多人准备将生成式人工智能倡议的节省投资于创新机会，45%计划重新投资，43%计划改进整个企业的运营。
生成式人工智能的采用速度是迅猛的，如果组织不够灵活跟上步伐，它们有落后的风险。将近一半的受访者正在快速采用生成式人工智能，专家们越来越依赖这项技术来保持竞争力。这份报告基于2024年初进行的研究，涉及了六个国家的六个行业领导，他们正在直接在自己的大型组织内试点或实施生成式人工智能。
最重要的问题与答案
问：什么是生成式人工智能？
答：生成式人工智能（Generative AI）指的是一类能够根据从现有数据中学到的内容生成新内容的人工智能技术子集，包括自然语言处理、深度学习和神经网络等技术。
问：企业中与生成式人工智能相关的主要挑战是什么？
答：生成式人工智能的整合面临一些挑战：
1. 确保生成内容的质量和可靠性。
2. 处理伦理意义，包括生成内容的偏见和滥用。
3. 缓解就业影响，因为一些工作可能会被自动化取代。
4. 管理数据隐私和安全问题，因为生成式人工智能在很大程度上依赖数据。
问：与生成式人工智能相关的一些争议是什么？
答：争议包括：
1. 深度伪造和不实信息的潜在风险：生成式人工智能可以创建逼真但虚假的内容，引发了其在传播虚假新闻方面的使用的担忧。
2. 知识产权问题：确定对人工智能生成内容的所有权权利可能会非常复杂。
优势与劣势
优势：
– 通过自动化重复任务提高效率和生产力。
– 通过生成新的思路和内容增强创意过程。
– 通过实现快速原型设计和模拟推动创新。
劣势：
– 可能导致工作岗位流失，特别是在依赖生成式任务的领域中。
– 引发了伦理关注，因为该技术可能被用于制造虚假信息。
– 需要大量的数据输入，可能引发隐私和安全问题。
欲了解更多关于人工智能领域的最新见解和信息，您可以通过此链接访问德勤人工智能研究所的网站：Deloitte。
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