為什麼人工智慧將會被迅速廣泛採用
從去年底開始，人工智慧的發展勢如破竹。從大型語言模型（LLMs）如 GPT-4（它能夠進行卓越的認知表現，如在統一考試中得分在 90%以上），到能夠實現 98.25%準確率的 ASR 平臺 ASAPP（自動語音識別），進步之快讓人驚嘆。這個領域的改進非常迅速，以至於有一份要求對訓練 AI 系統實行停止命令的請願書已經收到了超過 27,000 個簽名，其中包括許多領先的 AI 研究者、知識分子和企業家。當然當涉及到像人工智慧這樣強大的技術時，需謹慎對待，但這些系統的潛在好處如此之大，以至於我們很快就會看到越來越多公司在各個行業和部門迅速採用 AI。而 AI 提供的競爭優勢將加快其採用速度，這項技術將越來越因其應用領域和用例而有所區分，這意味著越來越多的公司將深度嵌入到公司的日常運營中，這將從根本上改變市場份額的分配方式，可提供給顧客的產品和服務以及公司在世界的立場。
人工智慧採用之迅速且普及
智力是我們擁有的最強大和最動態的資源，它是創新的引擎，可以實現無限的目的，而在人工智慧的情況下，它甚至有可能被遞迴地自我改進。人工智慧產生如此多的焦慮是因為它表現出了人類最珍貴的能力：創造力、問題解決能力和以清晰和有說服力的方式表達觀點的能力。然而忽視人工智慧和人類智慧互補的方式是一種錯誤。近幾個月來，大多數媒體關注的是 LLMs，因為數百萬人正在嘗試並主要公司如 Google 和 Microsoft 正在將技術整合到其產品中。但是 AI 定將在無數其他領域引發革命，如金融領域最近的 Gartner 報告中的前五個用例：需求/收入預測、異常和錯誤檢測、決策支援、 POC 收入預測和現金收集。這些用例使人們更有效地完成工作。例如，收入預測使公司領導者能夠進行更具戰略性的規劃。錯誤檢測可以幫助員工避免繁瑣的手動分析和倒退。 McKinsey 報告指出，在 2017 年到 2022 年期間，人工智慧採用量增加了一倍以上。Gartner 發現，45%的高管表示 ChatGPT 的宣傳導致了人工智慧投資的增加，而 70%的公司正在探索生成式人工智慧。隨著越來越多的資源流入人工智慧研究，用例也越來越多，這種趨勢沒有放緩的跡象。
擴大人工智慧業務案例之根本線索
業務案例：業務案例的不斷擴大是人工智慧應用日益普及的必然結果。根據 PwC 最近的一項調查，已經被譽為“人工智慧領袖”的公司正在許多領域從技術中獲得顯著的價值，包括：透過自動化提高生產率，改善決策和客戶體驗，開發更具創新性的產品和服務，提高員工體驗和技能習得（這個列表僅涵蓋前五個結果）。 例如，自然語言處理（NLP）：人工智慧現在能夠無瑕地將語音轉換為文字，從大量的消費資料中提取情感和含義，並立即為客戶的問題提供可信的回答。全球呼叫中心市場預計將從 2020 年的近 3400 億美元增長到 2027 年的 4960 億美元。由於主要金融機構、航空公司和電信公司在這些中心上花費了數十億美元，因此這一點並不奇怪。ASR 平臺（如 ASAPP）大幅改善了自動化通訊，這將帶來更好的客戶體驗、效率提升和成本降低（因為公司不需要花費太多人力資本）。公司對於可以從人工智慧中獲得的投資回報（ROI）的預測越來越自信 - 72%的人工智慧領袖表示可以自信地評估當前人工智慧專案的 ROI，而 59%的人則對於明年計劃的專案表示同樣自信。業務案例的進一步擴大要素可見一斑。
人工智慧的全面應用預期
儘管我們距離滿是自動駕駛車輛和人工智慧動力未來的道路仍有幾年的時間，但僅在過去的六個月中取得的突破已經證實了這一領域的發展有多麼迅速。隨著人工智慧和機器學習與機器人技術和自動化的大規模進步同步發展，其經濟影響將是地殼級的。除了人工智慧在各行各業和部門中的廣泛採用外，公司將越來越發現人工智慧已成為越來越多功能的必要組成部分。AI 將影響從產品開發、運營、會計、銷售到定價的所有方面。例如招聘-85％使用 AI 進行人力資源相關工作的公司表示這有助於提高效率，而超過三分之二的公司則表示其已經改善了申請審核的質量。講到人力資本，現在全球正在熱捧 AI 招聘，這將為某些公司在未來幾年中帶來嚴重的競爭優勢，而其他公司則會落後。人工智慧將作為業務各個方面的增壓器，但如果公司繼續使用繁瑣和過於複雜的遺留系統，則無法利用這種效能提升。正如在馬車上安裝渦輪增壓器不合理一樣，在沒有正確的支援技術堆疊的情況下部署 AI 也是不合理的。人工智慧創新和採用的加速度將促進對人工智慧技術的巨額投資以及估值覆蓋的數十億美元的轉移，有些公司將使用人工智慧來推動競爭差異化，而其他公司則無法跟上。採用人工智慧的公司將找到新的且生產效率的整合方式，並將其與其現有的工作人口、產品和運營相結合 - 今天的領先優
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