ECI@HiTech | Gartner专家详解:企业生成式AI的顶级问题解答(下)
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通常来说,科技的发展都会交替经历平台期和爆发期。平台期的科技创新更多聚焦于识别并解决客户现在的痛点,而爆发期的科技创新更多聚焦于引领并创造客户未来的需求,划时代的伟大科技创新往往诞生于此。
在当今数字化时代,人工智能技术的发展和应用已经越来越广泛,其中生成式AI更是成为了一个热门话题。然而,对于企业而言,如何理解和应用生成式AI,如何解决其中所涉及的顶级问题,却是需要深入探讨的。Gartner专家针对这一话题,详细解答了企业在应用生成式AI时所面临的顶级问题,为我们提供了一份宝贵的参考。
有关生成式AI的相关问题
Q9:应该制定生成式AI的使用政策吗?
您的员工可能已经在使用生成式AI,无论是实验性使用还是为了支持他们与工作相关的的工作任务。为了避免“暗箱操作”和一种虚假合规感,Gartner建议制定使用政策,而不是颁布全面禁令。
保持简要政策——如果使用ChatGPT或其他现成模型,可以将政策简化为三条禁令和两条行动准则:
不得输入任何可识别身份的个人信息。
不得输入任何敏感信息。
不得输入任何公司知识产权。
如果使用外部工具(如ChatGPT),可以启用历史记录。
要密切监视输出内容,因为输出内容有时会出现微妙但有意义的幻觉、事实错误和有偏见或不恰当的陈述。
如果公司正在使用自己实例的大型语言模型,则不再需要因输入限制而担心隐私问题。但是,仍然需要密切关注输出内容。
Q10:生成式AI将对未来工作产生哪些影响?
在商业领域中,许多人都是某种形式的内容创作者。生成式AI将通过创造文本、图片、硬件设计、音乐、视频或其他东西,极大地改变他们的工作。因此,工作者将需要成为内容编辑,这需要与内容创作不同的技能。
同时,劳动力与应用交互的方式也将改变,因为应用变得会话、主动和交互,需要重新设计用户体验。在不久的将来,生成式AI模型将超越响应自然语言查询,开始主动提供并未要求的建议。例如,对于数据驱动的条形图的要求,模型可能会提供它认为可能会使用的其他图形。至少在理论上,这将提高工作人员的生产力,但这也挑战了传统的认为人类需要主导发展的想法。
劳动力网络的变革将因行业、位置、规模和企业的产品而异。
Q11:可以从哪里开始使用生成式AI?
许多企业正在开展生成式AI试点项目,用于代码生成、文本生成或视觉设计。要建立试点,您可以从以下三种路线中选择:
1.现成方案。通过输入提示直接使用现有的基础模型。例如,您可以要求模型创建软件工程师的职位描述或为营销电子邮件提供替代主题行。
2.提示工程。编程并连接软件以利用基础模型。这种技术是三种中最常见的一种,它允许您使用公共服务,同时保护知识产权并利用私有数据创建更精确、具体和有用的响应。构建解答员工关于公司特定政策的HR福利聊天机器人就是提示工程的一个例子。
3.定制。建立新的基础模型超出了大多数公司的能力范围,但调整模型是可能的。这包括以一种显著改变基础模型行为的方式添加一层或专有数据。虽然成本高昂,但定制模型可提供最高级别的灵活性。
Q12:使用生成式AI需要购买什么?
生成式AI的成本因使用案例、公司规模和要求而异,从微不足道到数百万不等。中小企业可能会从公共、公开托管的免费应用程序(如ChatGPT)中获得重大商业价值,或通过支付较低的订阅费用。例如,OpenAI目前是每个用户每月20美元。然而,免费和低成本选项只提供最低的企业数据保护以及相关的输出风险保护。
大型企业和那些希望更好地分析或使用自己的企业数据、提供更高水平的安全性和知识产权和隐私保护的企业,将需要投资一系列定制服务。这可以包括利用数据和机器学习平台构建经许可的、可定制的专有模型,并且需要与供应商和合作伙伴协作。在这种情况下,成本可能会达到数百万美元。
还值得注意的是,生成式AI能力将越来越多地内置于您每天可能使用的的主流软件产品中,例如Bing、Office 365、Microsoft 365 Copilot和Google Workspace。虽然厂商最终会将其成本转嫁给客户,作为产品捆绑增量价格上涨的一部分,但实际上这是“免费”级别。
Q13:Gartner对生成式AI的未来使用做出了哪些预测?
在未来五年内,生成式AI将在企业中产生越来越大的影响。Gartner预测:
到2024年,40%的企业应用程序将嵌入会话AI,高于2020年的不到5%。
到2025年,30%的企业将实施人工智能增强开发和测试战略,高于2021年的5%。
到2026年,生成设计AI将使新网站和移动应用的设计工作自动化达到60%。
到2026年,超过1亿人将与机器人同事互动以帮助他们的工作。
到2027年,近15%的新应用将由人工智能自动生成,无需人工介入。这在当下是完全不可能发生的。
Q14:生成式AI市场的主要科技提供商都有哪些?
生成式AI市场非常火爆。除了大型平台提供商,还有数百家得到充足风投支持的专用提供商,以及一大波新的开源模型和功能。企业应用提供商(如Salesforce和SAP)正在将LLM功能构建到其平台中。微软、谷歌、亚马逊网络服务(AWS)和IBM等组织已经投入了数亿美元和大量计算能力,来构建ChatGPT和其他服务所依赖的基础模型。
Gartner认为目前的主要玩家如下:
谷歌拥有两个大型语言模型(Palm、T5)、一个多模态模型(Palm)和一个纯语言模型(Bard)。他们将生成式AI技术嵌入到其办公套件应用中,这将使数百万人立刻掌握这项技术。
微软和OpenAI齐头并进。与谷歌一样,微软将生成式AI技术嵌入到其产品中,但他们拥有先行者优势和ChatGPT的人气。
亚马逊与Hugging Face合作,后者提供基于开源的多个大型语言模型,以构建解决方案。亚马逊还拥有Bedrock,通过AWS提供生成式AI的云访问,并且已经宣布了Titan计划,这是一组用于创建文本、改进搜索和个性化的两个AI模型。
IBM拥有多个基础模型,可以通过注入数据、重新训练以及采用该模型,从而对其和第三方模型进行微调。
Q15:这个时代是人工通用智能的开端吗?
通用人工智能(AGI)是指机器智能可以与人类智能相媲美,并解决在训练过程中从未遇到过的问题。AGI的崛起引起了激烈的辩论,同时也引发了对未来世界的担忧。当然,人工智能(AI)正在变得更加强大,并展示了人类从未编程过的意外紧急行为。
模仿人类智能并帮助人类解决复杂问题的机器智能的演变是一个可能的发展方向。这需要广泛的社会参与、新的法规和治理。
注:本文内容转载于Gartner网站文章:
Gartner Experts Answer the Top Generative AI Questions for Your Enterprise(https://www.gartner.com/en/topics/generative-ai)
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