探討生成式人工智慧的價值創造和價值摧毀
1. 更新的研究報告：生成式人工智慧的最佳化和影響
根據波士頓諮詢集團（BCG）的最新研究，90% 的參與者在使用生成式人工智慧（gen AI）進行創意產品創新時，表現得更好，其效能水平在沒有生成式人工智慧的情況下提升了 40%。然而當參與者將這一技術應用於商業問題解決時，他們的表現比沒有使用 GPT-4 的人差了 23%。這一結果顯示，即使被提醒工具可能給出錯誤答案，參與者仍不會對其輸出提出質疑。結論：
生成式人工智慧能夠顯著提升業績，但人們可能不信任這項技術在能夠帶來巨大價值的領域，同時在能力其無法勝任的領域，人們可能過度依賴該技術。2. 如何最佳化生成式人工智慧應用案例的優先線序
結合來自優秀企業（Wendy's、Mayo Family Foundation、Walmart、Wayfair 和 Bloomberg）和 BCG、麥肯錫等機構的研究成果，本文提出了 MT-CAC 這一選擇企業生成式人工智慧應用案例的縮寫。 MT-CAC 的全稱是 Multi-Modal（多模態）、Trusted（可信）、Current（最新）、Applied（應用）、Contextual（有情境）。本文中，我們討論了資料質量在實際應用中的重要性以及生成式人工智慧執行中的 FOMO（失去機會恐懼症）和 FOMU（失去益處恐懼症）之間的平衡關係。結論：
在選擇生成式人工智慧應用案例時，應考慮多模態、可信、最新、應用和有情境等因素。同時應重視資料質量的重要性，並在應用生成式人工智慧時保持平衡。3. 資料領導者面臨無法成功的困境嗎？
只有 20.6% 的高管表示他們的公司已建立了資料文化，相較於 2019 年建立資料文化的公司佔 28.3%。這一資料顯示，我們似乎沒有在這方面取得進展。那麼，到底發生了什麼？我們的特別嘉賓將為您解讀。結論：
僅有僅有 20.6%的高管表示他們的公司已建立了資料文化。這一結果顯示，資料領導者面臨著困境，需要解決建立資料文化的問題。生成式人工智慧的未來展望和企業生成式人工智慧的價值
在本期 CarCast 中，我們還提供了其他額外的內容，包括 "最新的網路安全圖"、"15 張生成式人工智慧的未來展望" 以及 Netflix 共同創辦人 Marc Randolph 對一家公司的定義的洞察。 這一期 CarCast 的特別嘉賓是 Bruno Aziza，他是一位科技企業家，也是 Alphabet 獨立增長基金 CapitalG 的合作夥伴。歡迎加入 VentureBeat 社群！DataDecisionMakers 是專門為資料工作的技術人員提供分享資料相關見解和創新的平臺。如果您想閱讀前沿觀點和最新資訊、最佳實踐以及資料和資料技術的未來，請加入 DataDecisionMakers。您甚至可以考慮撰寫一篇自己的文章！ArtificialIntelligence-生成式人工智慧,資料演變,人工智慧,價值創造,價值摧毀
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