了解生成式人工智慧的優缺點

公平地說：生成人工智慧（AI）不再只是一個流行詞。 這是企業主管和企業家不能忽視的遊戲規則改變者。 許多著名的Gen AI工具推出還不到一年，但工作環境已經發生了很大的變化。

早在2023年8月，麥肯錫就對企業主管進行了一項調查，徵求他們對Gen AI的看法。 結果顯示，三分之一的參與組織已經在至少一項業務職能中使用了生成式人工智慧。 此外，近四分之一受調查的高層表示，他們個人正在使用 Gen AI 工具進行工作，並且已經將 Gen AI 列入了董事會議程。

雖然 Gen AI 為全球企業帶來了巨大的希望，但採用 Gen AI 的道路並非沒有挑戰。 在這篇文章中，我們分享了作為生成人工智慧開發公司的專業知識，並深入研究了生成人工智慧的優缺點，揭示了它的好處，挖掘了它的障礙，並探索了它的邊界和限制性。

生成式人工智慧的好處

增強創造力

生成式人工智慧為創意過程注入了新的能量。 生成式人工智慧的優勢超越了傳統的創意領域，可以在工作場所培養靈感和原創性。 以下是生成式人工智慧如何激發創造力的一些範例。

• OpenAI 的 DALL-E 是生成式 AI 模型的典型範例，能夠根據文字提示建立獨特的圖像。 使用DALL-E，您可以描述一個概念或場景，模型將產生相應的圖像。 該工具可應用於各種創意領域，從概念化設計理念到合成行銷材料的視覺內容。
• IBM 的 Watson Beat 可以與音樂家合作創作原創音樂。 透過分析音樂元素和理解音調，Watson Beat 可以根據人類輸入來產生樂曲。
• 雖然 OpenAI 的 ChatGPT 最初是為自然語言對話而設計的，但它也可用於內容創建。 作家可以使用 ChatGPT 來集思廣益，克服作家的障礙，甚至創造虛構的敘事。

生成式人工智慧也越來越多地應用於產品設計中。 透過輸入設計限制和目標，人工智慧演算法可以產生一系列設計變體。 這不僅加快了設計過程，也引入了新穎且意想不到的概念，激發設計師跳脫傳統界限思考。

提高生產力

生成式人工智慧透過自動化重複性任務來加速流程，使團隊能夠專注於更高價值的工作。 生成式人工智慧在提高效率方面的優勢透過許多例子變得顯而易見。

例如，法律專業人士可以使用 gen AI 更有效地審查和起草法律文件。 LawGeek 等平台可以快速識別相關條款、潛在風險和差異，從而簡化合約審查。

同樣，生成式人工智慧演算法可以簡化金融和銀行業務。 例如，對話人工智慧平台 Kasisto 可以用自然語言理解並回應客戶的查詢。 它可以執行檢查帳戶餘額、轉帳和提供財務見解等任務。

在製造領域，Gen AI 可以促進設計過程。 例如，西門子採用生成式人工智慧來優化複雜組件的設計。 西門子工程師指定重量強度比、材料、溫度、壓力、力範圍和其他參數，而生成式人工智慧演算法則探索無數的設計變化，以得出最佳配置。

個人化和客戶參與

個人化是吸引和留住客戶的關鍵，這就是生成式人工智慧的優勢。 生成式人工智慧可以幫助根據個人喜好客製化推薦、行銷訊息或購物體驗。 這可以增強客戶參與度、建立品牌忠誠度並增加收入。

例如，企業越來越多地整合 ChatGPT 等生成式 AI 聊天機器人，以針對客戶的查詢提供個人化回應。 生成式人工智慧理解用戶輸入，根據上下文調整其回應，並進行更自然和客製化的對話。

該公司還使用生成式人工智慧來幫助客戶滿足線上購物時的需求。 例如，The North Face 使用 IBM Watson 的生成式 AI 功能來了解線上客戶的偏好，並推薦適合他們需求的外套。 該工具充當數位品牌專家，幫助用戶像敏銳的店內銷售助理一樣瀏覽線上體驗。

成本最佳化

生成式人工智慧是一種多方面的解決方案，不僅可以改變流程，還可以顯著節省成本。 企業可以透過生成式人工智慧的各種優勢來優化其利潤，如下所示。

• 工作活動自動化：生成式人工智慧可以自動建立書面內容、圖形設計甚至程式碼片段。 例如，工程團隊越來越多地使用基於人工智慧的編碼助手，75% 的高階主管表示人工智慧已經達到或超越了他們的期望。 這種自動化不僅減少了對體力勞動的依賴，而且還節省了時間，降低了重複性和耗時任務的勞動成本。 根據貝恩公司的研究，大型語言模型和人工智慧工具的整合有可能在不影響品質的情況下加速多達 20% 的工作任務。
• 優化研發：生成式人工智慧可以優化設計流程，減少浪費並提高資源利用率。 雖然生成式人工智慧在研發方面的潛力不如其在其他業務功能方面的潛力得到充分認識，但研究表明，該技術可以提供生產力，其價值佔整體研發成本的 10% 至 15%。
• 大規模個人化：生成式人工智慧可以為用戶大規模創建個人化內容和推薦。 這種個人化方法可以提高客戶參與度和轉換率，從而最大限度地提高行銷投資回報。 麥肯錫估計，生成式人工智慧可以提高行銷團隊的生產力，其價值佔行銷總支出的 5% 至 15%。
• 更好的客戶服務：生成式人工智慧有潛力徹底改變客戶運營，改善客戶體驗和座席工作效率。 該技術已經在客戶服務領域受到關注，因為它能夠使用自然語言自動與客戶互動。 麥肯錫報告稱，在一家擁有 5,000 名客戶服務代理的公司中，生成式 AI 的應用使每小時的問題解決率提高了 14%，並將處理問題的時間減少了 9%。 它還將座席流失率和與經理交談的請求減少了 25%。

生成式人工智慧的挑戰

資料隱私和安全

與生成人工智慧相關的最重要的挑戰之一是敏感資料的處理。 由於生成模型依賴資料來產生新內容，因此這些資料存在包含敏感或專有資訊的風險。 在人工智慧模型中使用此類數據可能會導致隱私洩露，而此類數據的潛在濫用令人擔憂。

早在 2019 年，Clearview AI 就因從社群媒體平台抓取數十億張影像來建立臉部辨識資料庫而面臨訴訟。 該公司的行為引發了人們對資料隱私的擔憂，並引發了關於人工智慧領域以及隨後的生成人工智慧領域資料隱私的討論。

緩解策略：為了解決這些問題，優先考慮資料加密、實施存取控制並遵守資料保護法規至關重要。 透明度是克服生成式人工智慧挑戰的關鍵要素。 確保資料使用的透明度並獲得使用者的知情同意是維護資料隱私的關鍵步驟。

道德考慮

生成式人工智慧的創造潛力延伸到內容生成領域，其中可能會出現道德困境。 人工智慧生成的內容，從深度偽造到捏造的新聞文章，引發了人們對其潛在的錯誤訊息、欺騙和輿論操縱的擔憂。

例如，深度假貨已被用來製作令人信服的視頻，讓公眾人物說出他們從未說過的話。 據報導，當提示某些輸入時，GPT 也會產生引發道德問題的內容。

緩解策略：為了解決與其道德使用相關的生成式人工智慧挑戰，建立人工智慧內容創建的道德準則至關重要。 內容人工智慧起源的透明度和人工智慧道德委員會的實施有助於維持信任並減輕潛在危險。

品質控制和可靠性

人工智慧產生的內容可能包含錯誤和不準確之處，這在醫療保健或法律服務等應用中尤其重要。

例如，在醫療領域，生成式人工智慧系統用於根據醫學影像資料產生初步放射學報告。 此類系統旨在透過提供快速分析來協助放射科醫生。 然而，與人類放射科醫生創建的報告相比，產生的報告有時包含錯誤、誤解或遺漏關鍵細節。

緩解策略：為了解決品質和可靠性等生成式人工智慧挑戰，對人工智慧模型進行嚴格的測試和驗證至關重要。 持續監控和人工監督可以幫助及時識別和糾正問題，降低關鍵應用程式中出現錯誤和不準確的風險。

生成式人工智慧的局限性

有限的創造力和創新

雖然生成式人工智慧是產生創意內容的出色工具，但認識到生成式人工智慧的局限性並承認它不能取代人類創造力至關重要。 它可能缺乏人類創造者帶來的深度情感理解、直覺和文化洞察力。

因此，對於依賴創意輸出的企業來說，有必要使用生成式人工智慧作為產生想法和靈感的支撐工具，而不是僅僅依靠生成式人工智慧進行內容創作。 反過來，人類創作者可以提供情感和文化上的細微差別，使內容真正引人注目。

缺乏複雜的語境理解

生成式人工智慧在理解細微內容方面面臨挑戰，這可能導致誤解和誤用。 它與諷刺、隱喻和文化微妙性作鬥爭，這使得它容易產生上下文不正確或不恰當的內容。

早在2017 年，微軟就發布了人工智慧聊天機器人Tay，該機器人開始透過其Twitter 帳號發布誹謗性和攻擊性推文，引發了隨後的爭議，導致微軟在推出後僅16 小時就關閉了該服務。 同樣，現代生成人工智慧工具可能缺乏上下文理解來辨別適當的溝通和不適當的溝通。

為了克服這些生成式人工智慧的局限性，實施人工監督和內容審查機制至關重要，特別是在上下文理解至關重要的應用程式中，例如社交媒體審核或客戶支援。

有限的適應性和客製化

生成式人工智慧模型很難適應特定的業務需求。 例如，已經採用生成式人工智慧模型的公司表示，他們可能很難理解行業特定的術語和細微差別。

現成的模型可能並不總是符合您公司的獨特要求，需要大量客製化。 這可能既耗時又昂貴。

為了應對客製化挑戰，投資數據管理和廣泛的模型微調非常重要。 與人工智慧專家合作並專注於特定領域的訓練資料可以幫助提高生成式人工智慧模型對特定業務環境的適應性。

企業採用 Gen AI 的注意事項

生成式人工智慧的採用是一趟變革之旅，需要仔細考慮生成式人工智慧固有的挑戰和限制。 隨著企業探索技術的潛在整合並權衡生成式人工智慧的利弊，三個關鍵方面成為最重要的方面：評估業務契合度、制定制勝的實施策略以及滿足合規性和治理要求。

評估業務適合度

確定生成式人工智慧在企業環境中的相關性需要細緻的評估。 實用的框架需要考慮以下因素。

• 營運需求：確定生成式人工智慧可以簡化流程、提高生產力或釋放收入的業務領域。
• 資料準備：評估可用資料的品質和數量。 生成式人工智慧在很大程度上依賴數據，確保擁有強大的數據集對於最佳效能至關重要。
• 可擴展性：評估生成式人工智慧解決方案的可擴展性，以滿足不斷變化的企業需求。
• 技能組合調整：評估組織內現有的技能組合，以確定是否需要提陞技能或增加人才才能成功整合。

實施策略

將生成式人工智慧成功整合到業務運作中需要精心設計的計畫。 為了揭示產生人工智慧的優勢，需要採取的關鍵步驟包括以下內容。

• 試點計畫：啟動小規模試點項目，測試生成式人工智慧解決方案在特定業務功能中的可行性和有效性。
• 協作學習：鼓勵跨職能協作，促進各部門對生成式人工智慧的集體理解。
• 迭代開發：採用迭代開發方法，允許根據使用者回饋和不斷變化的業務需求進行持續改進。
• 可擴展的基礎設施：投資可擴展的基礎設施，以滿足生成式人工智慧隨著其整合在整個企業中擴展而不斷增長的需求。

引導道德使用

隨著企業踏上人工智慧採用之旅，道德考量、法律合規性和治理變得至關重要。 確保人工智慧使用合乎道德的策略包括以下內容。

• 道德委員會：建立道德委員會或委員會，對人工智慧應用的道德影響提供監督和指導。
• 透明度實踐：優先考慮人工智慧決策過程的透明度，確保利害關係人了解生成式人工智慧在企業內的使用方式。
• 遵守監管：隨時了解並遵守與人工智慧相關的不斷發展的法律和監管框架，確保生成式人工智慧的採用符合行業標準和準則。
• 持續監控：實施對生成式人工智慧應用程式進行持續監控的系統，從而能夠快速識別和緩解任何道德或合規相關問題。

底線

生成式人工智慧正在改變我們的工作、溝通和創造方式，帶來前所未有的可能性和考慮。 當我們探索生成式人工智慧的潛在影響時，探索它的優缺點至關重要。 因此，當我們擁抱它的可能性時，我們必須優先考慮它的負責任的使用。 企業作為這種變革性技術的採用者，必須在確保 Gen AI 與道德原則無縫銜接方面發揮關鍵作用。 對於企業和消費者來說，以諮詢方式使用生成式人工智慧工具非常重要，而將最終決策權留給人類。

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