生成性人工智慧在企業中的應用潛力和風險
引言
生成性人工智慧（generative AI）的應用正呈現出爆炸性增長，從先進的聊天機器人到 ChatGPT 等技術的引領，吸引了人們的廣泛關注。然而這些聊天工具只是生成性人工智慧的冰山一角。更大的價值將在企業開始代表客戶和員工應用這種技術時體現出來。從產品設計到客戶服務、供應鏈管理等領域，生成性人工智慧有著廣泛的企業應用場景。現在像 AWS 等的新模型、晶片和開發者服務正在開啟這一領域在各行各業的廣泛應用之門。
理解生成性人工智慧的潛力和風險
對於希望利用生成性人工智慧為企業帶來優勢的首席訊息官（CIO），理解生成性人工智慧的潛力和風險至關重要。下面是我為開始使用生成性人工智慧的五個建議。
1. 整理好資料基礎
生成性人工智慧已經現世，它將對我們的世界產生轉型性影響。利用它在業務中的潛力過大，成為滯後者所面臨的風險也太大，因此現在是開始行動的時候了。然而這一旅程的起點是確保你企業擁有適合 AI/ML 訓練的高質量統一資料。例如，全球軟體公司 Autodesk 在 AWS 上構建了一個生成性設計流程，幫助產品設計師建立數千種方案並選擇最優設計。這些機器學習模型依賴於強大的資料策略，包括使用者定義的效能特徵、製造工藝資料和生產量訊息等。
2. 根據資料構想潛在應用案例
生成性人工智慧可以用於為企業開發預測模型，自動化內容建立等方面。例如，企業可以利用它生成財務預測和情景規劃，以便對資本支出和儲備進行更明智的建議。或者，生成性人工智慧可以作為臨床醫生的助手，為診斷、治療和後續護理提供建議。飛利浦公司就正在做這件事情，他們將使用亞馬遜的 Bedrock 平臺開發影像處理能力，並透過語音識別來簡化臨床工作流程。我們還看到 AWS 的客戶利用生成性人工智慧來最佳化產品生命周期，比如零售公司希望更精確地管理庫存放置、缺貨問題、交付等，或者使用生成性人工智慧建立、最佳化和測試商店的佈局。透過早期識別這些場景，並利用您已有的資料探索可能性，可以確保您對生成性人工智慧的投資具有針對性和戰略性。
3. 充分發揮開發者生產效益
生成性人工智慧可以大大提高開發者的生產效益。它可以成為減少重複編碼任務（如測試和偵錯）的強大助手，使開發者能夠專注於需要人類解決問題技能的更複雜任務上。CIO 應該與他們的開發團隊合作，確保生成性人工智慧可以提高生產效率和減少開發時間的領域。
4. 對生成結果懷有懷疑
生成性人工智慧的效果取決於其訓練的資料的質量，存在偏見或不準確性的風險。有時生成的輸出是一種幻覺，看起來很合理，但實際上是虛構的。因此引導開發人員、工程師和業務使用者將生成性人工智慧輸出視為指導性而非規定性的，管理好對準確性的業務期望，並思考與負責任的生成性人工智慧相關的特殊挑戰。這些模型和系統仍處於初期，無法替代人類的智慧、判斷和審視。
5. 嚴謹考慮安全、法律和合規性
與所有技術一樣，安全和隱私至關重要，生成性人工智慧引入了新的考慮因素，包括智慧財產權。CIO 應該與安全、合規性和法律團隊密切合作，確保並減輕這些風險，確保生成性人工智慧以安全和負責任的方式部署。此外需要在合規和法規範圍內規劃計劃，並對您使用的資料的所有權進行深思熟慮。生成性人工智慧具有改變形成，處理有趣問題，增強人類效能和最大化生產力的潛力。現在下水，嘗試不同的應用案例，發揮其優勢，並理解風險，您將為企業有效利用生成性人工智慧做好準備。
結論
生成性人工智慧具有巨大的潛力，既可以解決有趣的問題，又可以提高人類的績效和生產力。但同時也伴隨著風險和挑戰。對於希望運用生成性人工智慧為企業帶來優勢的 CIO 來說理解這些潛力和風險至關重要。透過整理好資料基礎、構想潛在應用案例、最大化開發者生產效益、懷抱懷疑態度對待生成結果、嚴謹考慮安全、法律和合規性, 您將為利用生成性人工智慧的企業應用做好準備。
（以上文中所提到的公司和平臺僅為例子，並非推廣或贊同之意）
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