撰文：《麻省理工科技评论》定制内容部门 Insights，与 Adobe、EY、OWKIN 联合制作。
图片来源：由无界 AI工具生成
在经历了 Web3、元宇宙和区块链等一系列被过度夸大的技术之后，企业高管们正准备迎接生成式 AI 的浪潮，一些人认为这一转变可与互联网或台式电脑的出现相媲美。但有权力伴有责任，生成式 AI 带来的风险与回报同样巨大。这项技术正在考验版权和知识产权方面的法律制度，带来新的网络和数据治理威胁，并引发劳动力对自动化的焦虑。
企业需要快速行动，跟上利益相关者的期望，但也必须谨慎行事，确保不会在数据隐私和偏见等领域违反法规或道德标准。在运营方面，企业需要重新配置劳动力，并与科技公司建立合作关系，以设计出安全、有效、可靠的生成式人工智能。
为了了解处于这一十字路口的企业决策者的想法，《麻省理工科技评论洞察》对 1000 名高管进行了调查，了解他们当前和预期的生成式人工智能用例、实施障碍、技术战略和劳动力规划。结合专家访谈小组的见解，这项调查提供了当今对生成式人工智能的主要战略考虑，可以帮助高管们理清他们需要做出的重大决策。
民意调查和访谈的主要结果如下：
高管们认识到了生成式人工智能的变革潜力，但他们正在谨慎部署。几乎所有公司都认为人工智能将影响其业务，仅有 4% 的公司表示不会受到影响。但目前，只有 9% 的公司在其组织中全面部署了生成式人工智能用例。这一数字在政府部门低至 2%，而金融服务（17%）和 IT 部门（28%）则最有可能部署用例。部署的最大障碍是了解生成式人工智能的风险，59% 的受访者将其列为三大挑战之一。
公司不会单打独斗：与初创企业和大型科技公司合作对于顺利扩大规模至关重要。大多数企业高管（75%）计划与合作伙伴合作，将生成式 AI 大规模引入其组织，只有极少数人（10%）认为合作是实施过程中的首要挑战，这表明有一个强大的供应商和服务生态系统可供合作与共创。作为生成式 AI 模型的开发者和人工智能软件的提供者，大型科技公司拥有生态系统优势，而初创企业则在几个专业领域享有优势。与大型科技公司（32%）相比，高管们更倾向于与小型人工智能公司（43%）合作。
在整个经济中，获取人工智能生成技术的途径将实现民主化。我们的调查发现，公司规模并不影响公司尝试使用生成式 AI 的可能性。小公司（年收入低于 5 亿美元的公司）已经部署了生成式 AI 用例的可能性是中型公司（5 亿至 10 亿美元）的三倍（13% 对 4%）。事实上，这些小公司的部署率和实验率与最大的公司（收入超过 100 亿美元的公司）类似。负担得起的生成式 AI 工具可以像云计算一样促进小型企业的发展，云计算为企业提供了工具和计算资源，而这些工具和资源曾经需要在硬件和专业技术方面投入巨额资金。
四分之一的受访者预计，生成式人工智能的主要影响是减少劳动力。这一数字在能源和公用事业（43%）、制造业（34%）以及运输和物流（31%）等工业部门较高。最低的是信息技术和电信业（7%）。总体而言，与流传的更可怕的工作岗位替代情景相比，这一数字并不高。技术领域对技能的需求正在增加，这些领域侧重于人工智能模型的可操作性，而组织和管理岗位则处理包括道德和风险在内的棘手问题。人工智能正在使整个劳动力队伍的技术技能民主化，从而带来新的工作机会并提高员工满意度。但专家提醒，如果部署不当，没有进行有意义的协商，生成式 AI 可能会降低人类工作的质量体验。
监管迫在眉睫，但不确定性是当今最大的挑战。随着立法者努力应对风险，生成式人工智能引发了一系列活动，但真正有影响力的监管将以政府的速度推进。与此同时，许多企业领导者（40%）认为，与监管或监管的不确定性打交道是采用生成式人工智能的主要挑战。不同行业的比例差异很大，政府部门最高，为 54%；IT 和电信行业最低，为 20%。
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