要點摘錄丨麻省理工科技評論報告《生成式 AI 部署：平滑擴展的策略》

撰文：《麻省理工科技評論》定製內容部門 Insights，與 Adobe、EY、OWKIN 聯合製作。

圖片來源：由無界 AI工具生成

在經歷了 Web3、元宇宙和區塊鏈等一系列被過度誇大的技術之後，企業高管們正準備迎接生成式 AI 的浪潮，一些人認為這一轉變可與互聯網或台式電腦的出現相媲美。 但有權力伴有責任，生成式 AI 帶來的風險與回報同樣巨大。 這項技術正在考驗版權和智慧財產權方面的法律制度，帶來新的網路和數據治理威脅，並引發工作力對自動化的焦慮。

企業需要快速行動，跟上利益相關者的期望，但也必須謹慎行事，確保不會在數據隱私和偏見等領域違反法規或道德標準。 在運營方面，企業需要重新配置工作力，並與科技公司建立合作關係，以設計出安全、有效、可靠的生成式人工智慧。

為了了解處於這一十字路口的企業決策者的想法，《麻省理工科技評論洞察》對 1000 名高管進行了調查，了解他們當前和預期的生成式人工智慧用例、實施障礙、技術戰略和勞動力規劃。 結合專家訪談小組的見解，這項調查提供了當今對生成式人工智慧的主要戰略考慮，可以説明高管們理清他們需要做出的重大決策。

民意調查和訪談的主要結果如下：

**高管們認識到了生成式人工智慧的變革潛力，但他們正在謹慎部署。 **幾乎所有公司都認為人工智慧將影響其業務，僅有 4% 的公司表示不會受到影響。 但目前，只有 9% 的公司在其組織中全面部署了生成式人工智慧用例。 這一數位在政府部門低至 2%，而金融服務（17%）和 IT 部門（28%）則最有可能部署用例。 部署的最大障礙是瞭解生成式人工智慧的風險，59% 的受訪者將其列為三大挑戰之一。

**公司不會單打獨鬥：與初創企業和大型科技公司合作對於順利擴大規模至關重要。 **大多數企業高管（75%）計劃與合作夥伴合作，將生成式 AI 大規模引入其組織，只有極少數人（10%）認為合作是實施過程中的首要挑戰，這表明有一個強大的供應商和服務生態系統可供合作與共創。 作為生成式 AI 模型的開發者和人工智慧軟體的提供者，大型科技公司擁有生態系統優勢，而初創企業則在幾個專業領域享有優勢。 與大型科技公司（32%）相比，高管們更傾向於與小型人工智慧公司（43%）合作。

**在整個經濟中，獲取人工智慧生成技術的途徑將實現民主化。 **我們的調查發現，公司規模並不影響公司嘗試使用生成式 AI 的可能性。 小公司（年收入低於5億美元的公司）已經部署了生成式 AI 用例的可能性是中型公司（5億至10億美元）的三倍（13% 對4%）。 事實上，這些小公司的部署率和實驗率與最大的公司（收入超過100億美元的公司）類似。 負擔得起的生成式 AI 工具可以像雲計算一樣促進小型企業的發展，雲計算為企業提供了工具和計算資源，而這些工具和資源曾經需要在硬體和專業技術方面投入巨額資金。

**四分之一的受訪者預計，生成式人工智慧的主要影響是減少工作力。 **這一數位在能源和公用事業（43%）、製造業（34%）以及運輸和物流（31%）等工業部門較高。 最低的是資訊技術和電信業（7%）。 總體而言，與流傳的更可怕的工作崗位替代情景相比，這一數位並不高。 技術領域對技能的需求正在增加，這些領域側重於人工智慧模型的可操作性，而組織和管理崗位則處理包括道德和風險在內的棘手問題。 人工智慧正在使整個勞動力隊伍的技術技能民主化，從而帶來新的工作機會並提高員工滿意度。 但專家提醒，如果部署不當，沒有進行有意義的協商，生成式 AI 可能會降低人類工作的質量體驗。

**監管迫在眉睫，但不確定性是當今最大的挑戰。 **隨著立法者努力應對風險，生成式人工智慧引發了一系列活動，但真正有影響力的監管將以政府的速度推進。 與此同時，許多企業領導者（40%）認為，與監管或監管的不確定性打交道是採用生成式人工智慧的主要挑戰。 不同行業的比例差異很大，政府部門最高，為 54%; IT 和電信行業最低，為 20%。

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