了解生成式人工智能的优缺点

公平地说：生成人工智能（AI）不再只是一个流行词。 这是企业高管和企业家不能忽视的游戏规则改变者。 许多著名的Gen AI工具推出还不到一年，但工作环境已经发生了很大的变化。

早在2023年8月，麦肯锡就对企业高管进行了一项调查，征求他们对Gen AI的看法。 结果显示，三分之一的参与组织已经在至少一项业务职能中使用了生成式人工智能。 此外，近四分之一接受调查的高管表示，他们个人正在使用 Gen AI 工具进行工作，并且已经将 Gen AI 列入了董事会议程。

虽然 Gen AI 为全球企业带来了巨大的希望，但采用 Gen AI 的道路并非没有挑战。 在这篇博文中，我们分享了作为生成人工智能开发公司的专业知识，并深入研究了生成人工智能的优缺点，揭示了它的好处，挖掘了它的障碍，并探索了它的边界和局限性。

生成式人工智能的好处

增强创造力

生成式人工智能为创意过程注入了新的能量。 生成式人工智能的优势超越了传统的创意领域，可以在工作场所培养灵感和原创性。 以下是生成式人工智能如何激发创造力的一些示例。

• OpenAI 的 DALL-E 是生成式 AI 模型的一个典型示例，能够根据文本提示创建独特的图像。 使用DALL-E，您可以描述一个概念或场景，模型将生成相应的图像。 该工具可应用于各种创意领域，从概念化设计理念到合成营销材料的视觉内容。
• IBM 的 Watson Beat 可以与音乐家合作创作原创音乐。 通过分析音乐元素和理解音调，Watson Beat 可以根据人类输入生成乐曲。
• 虽然 OpenAI 的 ChatGPT 最初是为自然语言对话而设计的，但它也可用于内容创建。 作家可以使用 ChatGPT 集思广益，克服作家的障碍，甚至创造虚构的叙述。

生成式人工智能也越来越多地应用于产品设计中。 通过输入设计约束和目标，人工智能算法可以生成一系列设计变体。 这不仅加快了设计过程，还引入了新颖且意想不到的概念，激发设计师跳出传统界限进行思考。

提高生产力

生成式人工智能通过自动化重复性任务来加速流程，使团队能够专注于更高价值的工作。 生成式人工智能在提高效率方面的优势通过许多例子变得显而易见。

例如，法律专业人士可以使用 gen AI 更有效地审查和起草法律文件。 LawGeek 等平台可以快速识别相关条款、潜在风险和差异，从而简化合同审查。

同样，生成式人工智能算法可以简化金融和银行业务。 例如，对话人工智能平台 Kasisto 可以用自然语言理解并响应客户的查询。 它可以执行检查账户余额、转账和提供财务见解等任务。

在制造领域，Gen AI 可以促进设计过程。 例如，西门子采用生成式人工智能来优化复杂组件的设计。 西门子工程师指定重量强度比、材料、温度、压力、力范围和其他参数，而生成式人工智能算法则探索无数的设计变化，以得出最佳配置。

个性化和客户参与

个性化是吸引和留住客户的关键，这就是生成式人工智能的优势所在。 生成式人工智能可以帮助根据个人喜好定制推荐、营销信息或购物体验。 这可以增强客户参与度、建立品牌忠诚度并增加收入。

例如，企业越来越多地集成 ChatGPT 等生成式 AI 聊天机器人，以针对客户的查询提供个性化响应。 生成式人工智能理解用户输入，根据上下文调整其响应，并进行更自然和定制的对话。

公司还使用生成式人工智能来帮助客户满足在线购物时的需求。 例如，The North Face 使用 IBM Watson 的生成式 AI 功能来了解在线客户的偏好，并推荐适合他们需求的外套。 该工具充当数字品牌专家，帮助用户像敏锐的店内销售助理一样浏览在线体验。

成本优化

生成式人工智能是一种多方面的解决方案，不仅可以改变流程，还可以显着节省成本。 企业可以通过生成式人工智能的各种优势来优化其利润，如下所示。

• 工作活动自动化：生成式人工智能可以自动创建书面内容、图形设计甚至代码片段。 例如，工程团队越来越多地使用基于人工智能的编码助手，75% 的高管表示人工智能已经达到或超出了他们的期望。 这种自动化不仅减少了对体力劳动的依赖，而且还节省了时间，降低了重复性和耗时任务的劳动力成本。 根据贝恩公司的研究，大型语言模型和人工智能工具的集成有可能在不影响质量的情况下加速多达 20% 的工作任务。
• 优化研发：生成式人工智能可以优化设计流程，减少浪费并提高资源利用率。 虽然生成式人工智能在研发方面的潜力不如其在其他业务功能方面的潜力得到充分认识，但研究表明，该技术可以提供生产力，其价值占总体研发成本的 10% 至 15%。
• 大规模个性化：生成式人工智能可以为用户大规模创建个性化内容和推荐。 这种个性化方法可以提高客户参与度和转化率，从而最大限度地提高营销投资回报。 麦肯锡估计，生成式人工智能可以提高营销团队的生产力，其价值占营销总支出的 5% 至 15%。
• 更好的客户服务：生成式人工智能有潜力彻底改变客户运营，改善客户体验和座席工作效率。 该技术已经在客户服务领域受到关注，因为它能够使用自然语言自动与客户进行交互。 麦肯锡报告称，在一家拥有 5,000 名客户服务代理的公司中，生成式 AI 的应用使每小时的问题解决率提高了 14%，并将处理问题的时间减少了 9%。 它还将座席流失率和与经理交谈的请求减少了 25%。

生成式人工智能的挑战

数据隐私和安全

与生成人工智能相关的最重要的挑战之一是敏感数据的处理。 由于生成模型依赖数据来生成新内容，因此这些数据存在包含敏感或专有信息的风险。 在人工智能模型中使用此类数据可能会导致隐私泄露，并且此类数据的潜在滥用令人担忧。

早在 2019 年，Clearview AI 就因从社交媒体平台上抓取数十亿张图像来构建面部识别数据库而面临诉讼。 该公司的行为引发了人们对数据隐私的担忧，并引发了关于人工智能领域以及随后的生成人工智能领域数据隐私的讨论。

缓解策略：为了解决这些问题，优先考虑数据加密、实施访问控制并遵守数据保护法规至关重要。 透明度是克服生成式人工智能挑战的关键要素。 确保数据使用的透明度并获得用户的知情同意是维护数据隐私的关键步骤。

道德考虑

生成式人工智能的创造潜力延伸到内容生成领域，其中可能会出现道德困境。 人工智能生成的内容，从深度伪造到捏造的新闻文章，引发了人们对其潜在的错误信息、欺骗和舆论操纵的担忧。

例如，深度假货已被用来制作令人信服的视频，让公众人物说出他们从未说过的话。 据报道，当提示某些输入时，GPT 也会生成引发道德问题的内容。

缓解策略：为了解决与其道德使用相关的生成式人工智能挑战，建立人工智能内容创建的道德准则至关重要。 内容人工智能起源的透明度和人工智能道德委员会的实施有助于维持信任并减轻潜在危害。

质量控制和可靠性

人工智能生成的内容可能包含错误和不准确之处，这在医疗保健或法律服务等应用中尤其重要。

例如，在医疗领域，生成式人工智能系统用于根据医学成像数据生成初步放射学报告。 此类系统旨在通过提供快速分析来协助放射科医生。 然而，与人类放射科医生创建的报告相比，生成的报告有时会包含错误、误解或遗漏关键细节。

缓解策略：为了解决质量和可靠性等生成式人工智能挑战，对人工智能模型进行严格的测试和验证至关重要。 持续监控和人工监督可以帮助及时识别和纠正问题，降低关键应用程序中出现错误和不准确的风险。

生成式人工智能的局限性

有限的创造力和创新

虽然生成式人工智能是生成创意内容的出色工具，但认识到生成式人工智能的局限性并承认它不能取代人类创造力至关重要。 它可能缺乏人类创造者带来的深度情感理解、直觉和文化洞察力。

因此，对于依赖创意输出的企业来说，有必要使用生成式人工智能作为产生想法和灵感的支撑工具，而不是仅仅依靠生成式人工智能进行内容创作。 反过来，人类创作者可以提供情感和文化上的细微差别，使内容真正引人注目。

缺乏复杂的语境理解

生成式人工智能在理解细微内容方面面临挑战，这可能导致误解和误用。 它与讽刺、隐喻和文化微妙性作斗争，这使得它容易生成上下文不正确或不恰当的内容。

早在 2017 年，微软就发布了人工智能聊天机器人 Tay，该机器人开始通过其 Twitter 账户发布诽谤性和攻击性推文，引发了随后的争议，导致微软在推出后仅 16 小时就关闭了该服务。 同样，现代生成人工智能工具可能缺乏上下文理解来辨别适当的沟通和不适当的沟通。

为了克服这些生成式人工智能的局限性，实施人工监督和内容审查机制至关重要，特别是在上下文理解至关重要的应用程序中，例如社交媒体审核或客户支持。

有限的适应性和定制性

生成式人工智能模型很难适应特定的业务需求。 例如，已经采用生成式人工智能模型的公司表示，他们可能很难理解行业特定的术语和细微差别。

现成的模型可能并不总是符合您公司的独特要求，需要大量定制。 这可能既耗时又昂贵。

为了应对定制挑战，投资数据管理和广泛的模型微调非常重要。 与人工智能专家合作并专注于特定领域的训练数据可以帮助提高生成式人工智能模型对特定业务环境的适应性。

企业采用 Gen AI 的注意事项

生成式人工智能的采用是一次变革之旅，需要仔细考虑生成式人工智能固有的挑战和局限性。 随着企业探索技术的潜在集成并权衡生成式人工智能的利弊，三个关键方面成为最重要的方面：评估业务契合度、制定制胜的实施策略以及满足合规性和治理要求。

评估业务适合度

确定生成式人工智能在企业环境中的相关性需要进行细致入微的评估。 实用的框架需要考虑以下因素。

• 运营需求：确定生成式人工智能可以简化流程、提高生产力或释放收入的业务领域。
• 数据准备情况：评估可用数据的质量和数量。 生成式人工智能在很大程度上依赖于数据，确保拥有强大的数据集对于获得最佳性能至关重要。
• 可扩展性：评估生成式人工智能解决方案的可扩展性，以满足不断变化的企业需求。
• 技能组合调整：评估组织内现有的技能组合，以确定是否需要提高技能或增加人才才能成功整合。

实施策略

将生成式人工智能成功整合到业务运营中需要精心设计的计划。 为了揭示生成人工智能的优势，需要采取的关键步骤包括以下。

• 试点项目：启动小规模试点项目，测试生成式人工智能解决方案在特定业务功能中的可行性和有效性。
• 协作学习：鼓励跨职能协作，促进各部门对生成式人工智能的集体理解。
• 迭代开发：采用迭代开发方法，允许根据用户反馈和不断变化的业务需求进行持续改进。
• 可扩展的基础设施：投资可扩展的基础设施，以满足生成式人工智能随着其集成在整个企业中扩展而不断增长的需求。

引导道德使用

随着企业踏上人工智能采用之旅，道德考虑、法律合规性和治理变得至关重要。 确保人工智能使用合乎道德的策略包括以下内容。

• 道德委员会：建立道德委员会或委员会，对人工智能应用的道德影响提供监督和指导。
• 透明度实践：优先考虑人工智能决策过程的透明度，确保利益相关者了解生成式人工智能在企业内的使用方式。
• 遵守监管：随时了解并遵守与人工智能相关的不断发展的法律和监管框架，确保生成式人工智能的采用符合行业标准和准则。
• 持续监控：实施对生成式人工智能应用程序进行持续监控的系统，从而能够快速识别和缓解任何道德或合规相关问题。

底线

生成式人工智能正在改变我们的工作、沟通和创造方式，带来前所未有的可能性和考虑。 当我们探索生成式人工智能的潜在影响时，探索它的利弊至关重要。 因此，当我们拥抱它的可能性时，我们必须优先考虑它的负责任的使用。 企业作为这种变革性技术的采用者，必须在确保 Gen AI 与道德原则无缝衔接方面发挥关键作用。 对于企业和消费者来说，以咨询方式使用生成式人工智能工具非常重要，而将最终决策权留给人类。

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