企業需求：生成式人工智慧技術在企業中的影響
調查結果顯示，資料科學家們對於生成式人工智慧技術的潛力持樂觀態度
根據企業的資料科學家們在紐約市參加 Domino Data Lab 最近的 Rev 大會時的回答，調查結果顯示，90%的資料科學家領導者相信生成式人工智慧技術的炒作是合理的。超過一半的受訪者認為在未來 1 到 2 年內，生成式人工智慧技術將對他們的企業產生重大影響。
然而僅僅利用軟體供應商提供的人工智慧功能將不足以實現生成式人工智慧技術的成功。94%的調查受訪者認為他們的組織必須建立自己的生成式人工智慧技術產品。超過一半的企業計劃利用第三方開發的基礎模型，並在其上建立差異化的客戶體驗；而超過三分之一的企業認為組織必須開發自己的專有生成式人工智慧技術模型。
根據 Domino Data Lab 的資料科學策略負責人 Kjell Carlsson 的說法，調查結果確認了資料科學家領導者對生成式人工智慧技術轉變性力量的信心，但他們反對僅僅透過類似 Salesforce、SAP 或 Microsoft Office 等第三方應用程式使用生成式人工智慧技術的想法。他表示：“他們徹頭徹尾地否定了這一觀點。”企業需要對超大型語言模型進行微調，或者構建自己的專有模型。他還指出，除了資料安全外，智慧財產權保護也是另一個問題：“如果某項技術非常重要並且帶來價值，企業希望擁有更大程度的控制權。”
如何應對生成式人工智慧技術的挑戰
生成式人工智慧技術的發展為企業帶來重大機遇，但同時也帶來了挑戰。如何在這一領域中取得成功，需要企業關注以下幾個方面：
1. 自主性與控制權
調查顯示，企業希望對生成式人工智慧技術擁有更大的控制權，這也導致了他們更多地關注自主開發專屬模型，以滿足其獨特的業務需求。企業應該在選擇生成式人工智慧技術解決方案時，重視自主性和控制權，以確保技術的應用能夠真正融入其業務和價值主張。
2. 安全性和智慧財產權保護
在生成式人工智慧技術應用的過程中，資料安全性和智慧財產權保護也是企業必須關注的重要問題。生成式人工智慧技術使用的大量資料涉及到企業的業務機密和客戶隱私，而企業開發的專有模型更需要保護智慧財產權。企業應該制定相應的安全策略，以確保資料的保密性和合規性。
3. 專業能力和人才培養
生成式人工智慧技術的開發和應用需要專業的能力和人才。企業應該加固對資料科學和人工智慧相關領域的培訓和招聘，以確保自身在這一領域的競爭力。同時企業還應該在內部建立良好的團隊合作和知識分享機制，以推動生成式人工智慧技術的應用與創新。
總結
生成式人工智慧技術在企業中的應用將對業務帶來巨大影響。根據調查結果，資料科學家們對於生成式人工智慧技術的潛力持樂觀態度，但他們也強調企業需要在自主性、安全性和專業能力等方面做好準備。
這一調查結果為企業提供了有價值的參考，使他們能夠更好地理解和應對生成式人工智慧技術的挑戰和機遇。企業應該根據自身的業務需求和發展戰略，選擇適合自己的生成式人工智慧技術解決方案，並加固相關能力的培養和團隊合作，以實現在這一領域的成功。
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