關於企業對於生成式人工智慧的信任問題
引言
近期，生成式人工智慧 (generative AI) 的釋出引發了對於人工智慧在科技領域的革命性影響的討論，但同時人們也關注到這項技術的缺陷。這也引發了有關於生成式人工智慧對社會可能造成的危害性、其潛在負面應用以及其發展所帶來的重大倫理關切的熱烈辯論。然而在資訊科技和軟體開發的領域中，人們一直在討論一個問題：企業究竟能夠多少信任這項技術來處理他們的關鍵性和創意性任務？
當前狀況
答案是，至少現在來看，並不是很信任。這項技術存在著準確性問題、可靠性問題，也缺乏現實世界的內容，使得企業無法完全依賴它。同樣，人們對於其安全漏洞也有合理的擔憂，即不法分子使用這項技術來製造和傳播具有誤導性的深度僞造內容。
企業的責任
所有這些擔憂確實需要企業質疑他們是否能夠確保生成式人工智慧的負責使用。但這些問題不應該讓他們產生恐懼。當然企業在利用這項技術時必須始終平衡謹慎態度與技術的無限可能性。但企業的決策者，特別是科技專業人員，應該已經習慣於在面對能夠顛覆他們整個行業的創新時負責任地行動。
從過去的創新中學習
雲端運算的例子
生成式人工智慧並不是第一個引起人們恐懼和懷疑的技術。就拿雲端運算來說雲端運算在遠端執行革命開始時也引起了企業界的警鐘，對於資料安全、隱私和可靠性等問題產生了擔憂。許多組織最初都猶豫不決是否採用雲端解決方案，擔心未經授權的存取、資料洩露和潛在的服務中斷等問題。隨著雲端提供商改進了安全措施，實施了強大的資料保護協議，並展示了高可靠性，組織逐步接受了雲端運算。
開源軟體的例子
開源軟體 (OSS) 是另一個例子。最初，人們擔心開源軟體的質量、安全性和支援會不如專有軟體。懷疑主要出於對程式碼上的未受監管修改和缺乏責任感的恐懼。但開源運動逐步崛起，開發出了高度可靠且廣泛被接受的專案，如 Linux，Apache 和 MySQL。如今開源軟體在各個 IT 領域普及，提供了具有成本效益的解決方案、快速創新和社區驅動的支援。
換言之，在一輪謹慎的評估後，企業接受和擇偶了這些技術。
生成式人工智慧的獨特挑戰
這並不是要低估人們對於生成式人工智慧的擔憂。事實上關於這項技術有一長串獨特且合理的擔憂。例如，公平性和偏見問題是必須解決的問題，才能使企業真正信任它。生成式人工智慧模型從現有資料中學習，這意味著它可能會無意中延續所用資料集中存在的偏見和不公平慣例。這些偏見可能導致出現歧視性或有偏差的結果。事實上當我們最近對 400 位 CIO 和 CTO 進行關於他們對於生成式人工智慧的採用和觀點的調查時，"確保公正和避免偏見"是他們最重視的倫理考量。
不準確性或微小的「幻覺」是另一個問題。這些可能不是致命的錯誤，但仍然是錯誤。例如，當筆者最近要求 ChatGPT 談談我公司的情況時，它錯誤地列出了三家特定公司作為過去的客戶。這確實是需要解決的問題。
另外有些關於生成式人工智慧將會取代人類才能的猜測可能有些誇大。只需快速搜尋一下 Google，就會看到關於前十個可能受到威脅的工作的標題，或者關於 AI 焦慮的原因。這個問題在軟體開發中特別受到關注。但是如果你問資訊科技專業人士，他們實際上並不擔心這個問題。工作損失在上述調查中是 CIO 和 CTO 倫理考慮中的最後一項。此外超過 88%的人表示他們相信生成式人工智慧無法取代軟體開發人員，有一半的人認為這將增加 IT 領導者的戰略重要性。
透視生成式人工智慧的未來
謹慎態度和技術的無限可能性
企業需要意識到，他們必須謹慎對待生成式人工智慧，就像他們對待其他新興技術一樣。但同時他們可以在慶祝這項技術提供的改變潛力並推動資訊科技行業及其他領域進步時，這樣做。事實上這項技術已經在重塑 IT 和軟體開發領域，企業將永遠無法阻止它的發展。他們也不應該想阻止，因為它有能力增強他們最優秀的技術人才的能力，提高軟體的品質。
這些是他們不應該害怕的能力。同時這些能力只有在解決生成式人工智慧的缺陷之後，他們才能充分體驗到。只有這樣，他們才能最大程度地發揮生成式人工智慧的力量，支援 IT 和軟體開發，提高效率，建立更高級別的軟體解決方案。
結論
總而言之，企業必須在保持謹慎態度的同時認識到生成式人工智慧的潛力以推動 IT 行業及其他領域的發展。這項技術將帶來業務的優勢，並改進技術人才的能力和軟體的品質。與此同時隨著技術的不斷發展，可以預見到生成式人工智慧的準確性和可靠性都將得到改善，進一步增加企業對它的信心。
成果報告的人： ，紐約時報時事評論員
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