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生成式人工智能（Generative AI）減少了內容創(chuàng)作所需的資金和時間，從而提高了生產力和盈利能力。

生成式人工智能的興起也催生了創(chuàng)新，為新的商業(yè)模式和應用發(fā)展鋪平了道路。

【資料圖】

然而，生成式人工智能可能會導致編程和文案等領域的人工工作被取代。

此外，生成式人工智能還涉及版權問題和數據安全風險，特別是在涉及客戶秘密的情況下。

什么是生成式人工智能？

生成式人工智能指的是一種人工智能算法，它可以根據訓練過的數據生成新的內容，其輸出的內容包括文本、圖像、視頻、音頻等——通常類似于人類生成的內容。

生成式人工智能有什么應用實例？

ChatGPT是一個人工智能聊天機器人，它是基于文本的生成式人工智能的應用。其他受關注的案例還包括DALL-E 2，它可以從自然語言描述中生成數字圖像。

生成式人工智能將產生怎樣的影響？

生成式AI減少了內容創(chuàng)造所需的資金和時間，它還有助于培育創(chuàng)新，為新的商業(yè)模式和應用奠定基礎。然而，這項技術也可能會取代人工工作崗位，并導致版權問題和數據安全等相關風險。

首先，澄清一下，本文不是使用生成式人工智能撰寫的，因為人工智能所撰寫的研報并不具有人類所特有的理智和直覺。

生成式人工智能——這是一種可以根據現有數據生成新內容的人工智能算法——從科技到銀行再到媒體等多個行業(yè)，這種技術都被譽為下一個新興的前沿領域。事實上，我們已經看到了這項技術被采用的多種方式。

2022年，一個名為DALL-E 2的深度學習模型能夠根據文本提示而生成數字圖像，這使得它成為當時的頭條新聞。就在不久前，ChatGPT憑借其先進的會話功能風靡全球。這款人工智能聊天機器人是OpenAI的創(chuàng)意產品，而OpenAI及其ChatGPT得到了包括微軟在內的投資者的支持。

微軟將這項技術整合到其必應（Bing）搜索引擎以及Edge瀏覽器中，并計劃最終將其融入微軟更多的產品，正如該公司首席執(zhí)行官Satya Nadella所宣布的那樣。

2023年3月，OpenAI發(fā)布了其ChatGPT軟件的最新版本GPT-4，該軟件目前可供用戶和開發(fā)者使用。

與此同時，競爭對手們也希望推出類似的工具：例如，Alphabet正在推出一種名為Bard的對話式人工智能服務。

摩根大通（J.P. Morgan）美國企業(yè)軟件研究主管Mark Murphy表示，將ChatGPT的全部功能整合到搜索和瀏覽中，將為消費者創(chuàng)造切實的價值，使查詢搜索相應的內容更豐富，而不僅僅是反饋一堆鏈接列表。

他還表示，“這也創(chuàng)造了一個良性循環(huán)，在讓消費者更好地參與其中的同時，也讓廣告商的廣告價值更高，最終有助于減少廣告總量，對雙方都非常有利?！薄半m然微軟的人工智能計劃顯然仍處于早期階段，但我們相信，一種重大變化正在發(fā)生?！?/p>

除了增強消費者的搜索體驗外，生成式人工智能對企業(yè)也能產生很大的影響，其中既包括積極的影響，也將產生一定消極的影響。下面我們將詳細分析，看看這項技術將如何改變公司們的工作方式。

生成式人工智能的優(yōu)勢是什么？

摩根大通亞太地區(qū)技術、媒體和電信研究主管Gokul Hariharan表示，“從根本上說，生成式人工智能減少了內容創(chuàng)作所需的資金和時間——其創(chuàng)作的內容包括文本、代碼、音頻、圖像、視頻及其組合。”有了生成式人工智能，企業(yè)可以快速、大規(guī)模的產出更多內容，從而提高自身的生產率和盈利能力。

生成式人工智能可以徹底改變內容創(chuàng)作

到2030年，生成式人工智能在文本、代碼、圖像和視頻方面的輸出預計將呈指數級增長，甚至超過人類人工的生產能力。

生成式人工智能的興起也能催生創(chuàng)新，為新的商業(yè)模式和應用鋪平道路。

雖然ChatGPT等工具是在通用數據上進行訓練的，但我們認為，無論是在市場信息或是醫(yī)學研究等領域，很快就會出現為特定垂直領域和數據集設計的生成式人工智能系統。

Hariharan表示，“ChatGPT正在為其他公司提供動力，數百家新興創(chuàng)業(yè)公司正在爭相開發(fā)基礎模型、構建人工智能原生應用程序及其支撐基礎設施?！薄坝捎跐撛诘木薮笥绊懀@種積極的情緒周期很可能會導致相關股票的估值產生大量泡沫?！?/p>

硬件公司，尤其是那些生產存儲芯片的公司，也將受益于生成式人工智能技術。換句話說，人工智能再厲害也仍受限于芯片性能。

數據顯示，自2012年以來，人工智能計算工作量每三到四個月就會翻一番，而且可能會進一步加速。我們預計，在未來幾年，生成式人工智能的日益普及將同樣會刺激對人工智能計算硬件的需求。

生成式人工智能的弊端是什么？

從另一方面來看，隨著機器開始取代人類工人，生成式人工智能的興起可能會影響到人類的就業(yè)。Hariharan表示，“人工智能的興起可能會導致那些受影響的人們失業(yè)，在某些情況下，部分公司及其商業(yè)模式可能會過時?！?/p>

例如，生成式人工智能處理數字和編寫代碼的能力可能會影響到科技行業(yè)的程序員工作，而大型科技公司現在已經在縮減員工規(guī)模，以優(yōu)化成本。

Murphy表示， “盡管企業(yè)裁員新聞不斷，但目前軟件開發(fā)人員仍然短缺，所以如果能讓生成式人工智能幫助編寫代碼，那就解決了企業(yè)的一個主要發(fā)展瓶頸。”

現在，生成式人工智能這項技術已被證明能夠熟練地生成文本，這可能會使文案和客戶服務等相關工作面臨風險。例如，微軟正在推出一款名為Dynamics 365 Copilot的新人工智能助手，它將能夠針對客戶的提問反饋響應，為電子商務網站編寫產品清單等等。

但無論如何，生成式人工智能工具并不是100%準確——至少目前是這樣。ChatGPT容易產生“幻覺”，或者無法輸出偏離其訓練內容的數據?！罢驗槿绱?，生成式人工智能現在還不能完全取代工作。但與此同時，它可以完成自動化、重復的任務，這樣一來可以為工作人員騰出時間做其他事情。

此外，生成式人工智能有抄襲和侵權的風險，因為它經常重復或改寫來自互聯網的數據。該技術還涉及數據安全風險，特別是在涉及客戶機密的情況下。當新信息輸入到生成式人工智能系統中時，這些信息將成為其數據存儲庫的一部分，并公開向其他用戶發(fā)布。

Murphy認為，“公司們將會對此持謹慎態(tài)度，因此生成式人工智能提供商將需要創(chuàng)建有保護的產品，確保每個組織的所有信息都是獨立的，不會與其他信息混雜在一起?！?/p>

從另一個角度來看，生成式人工智能的部署成本很高，這可能會影響該技術的普及?，F在，很多關于生成式人工智能的討論都是由好奇心推動的。但問題的關鍵挑戰(zhàn)在于，這些工具非常昂貴，因為運行算法需要大量的云計算和硬件?！薄俺悄臣夜居蟹浅姶蟮目捎枨篁寗右蛩?，否則生成式人工智能不是那么容易商業(yè)化的?！?/p>

摩根大通美國企業(yè)軟件研究主管Mark Murphy認為，生成式人工智能是過去幾十年最重要的技術發(fā)展。它正在迅速實現人們曾經認為不可能實現的事情，而且它只會變得更加強大、更加智能。負責任地使用、適當地管理生成人工智能，這是至關重要的，這樣這項技術才能幫助放大人類的潛力，而不是產生很大的破壞性。

總的來說，盡管存在多重障礙，但生成式人工智能很可能會改變整個商業(yè)游戲規(guī)則，并重新定義公司和人們的工作方式。

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