最近，几乎每天都会遇到有关生成式 AI 或 ChatGPT 的头条新闻。突然之间，人工智能再次火热起来，每个人都想跟上这股潮流：企业家想创办一家人工智能公司，企业高管想在业务中采用人工智能，投资者想投资人工智能。 

作为大型语言模型（LLM）力量的倡导者，我相信人工智能具有巨大的潜力。这些模型已经证明了它们在提高个人生产力方面的实用价值。例如，我在工作中融入了法学硕士生成的代码，甚至使用 GPT-4 来校对这篇文章。

生成式人工智能是商业的灵丹妙药吗？

现在紧迫的问题是：没有参与创建法学硕士的企业，无论大小，如何利用人工智能的力量来提高他们的利润？

不幸的是，使用法学硕士来提高个人生产力与商业利润之间存在鸿沟。就像开发任何商业软件解决方案一样，事情远比表面上看到的要多。仅以使用 GPT-4 创建聊天机器人解决方案为例，创建一个聊天机器人很容易需要数月时间并花费数百万美元！

本文将概述利用新一代人工智能实现商业收益的挑战和机遇，为寻求释放该技术商业价值的企业家、企业高管和投资者揭开人工智能领域的面纱。

商业对人工智能的期望

技术是当今商业不可或缺的一部分。当企业采用新技术时，它期望它能够提高运营效率并带来更好的业务成果。企业希望人工智能能够做到同样的事情，无论其类型如何。

另一方面，企业的成功不仅仅取决于技术。无论新一代人工智能或 ChatGPT 等工具的出现，经营良好的企业将继续繁荣，而管理不善的企业仍将陷入困境。

就像实施任何商业软件解决方案一样，人工智能的成功企业采用需要两个基本要素：技术必须能够按预期提供具体的业务价值，采用组织必须知道如何管理人工智能，就像管理任何其他业务运营以取得成功一样。

生成式人工智能炒作周期和幻灭

与每项新技术一样，新一代人工智能必然要经历 Gartner 技术成熟度曲线。随着像 ChatGPT 这样的流行应用程序引发大众对新一代人工智能的认识，我们几乎已经达到了夸大期望的顶峰。很快，随着兴趣减弱、实验失败、投资付诸东流，“幻灭的低谷”就会到来。  

尽管“幻灭低谷”可能是由技术不成熟和应用不合适等多种原因造成的，但以下两种常见的人工智能幻灭感可能会让许多企业家、企业高管和投资者心碎。如果不认识到这些幻灭，人们可能会低估将该技术应用于商业的实际挑战，或者错过进行及时、审慎的人工智能投资的机会。

一种常见的幻灭：生成式人工智能创造了公平的竞争环境

随着数百万人与 gen AI 工具交互以执行各种任务（从访问信息到编写代码），gen AI 似乎为每个企业提供了公平的竞争环境：任何人都可以使用它，英语成为新的编程语言。

虽然对于某些内容创建用例（营销文案）来说可能是这样，但 gen AI 毕竟专注于自然语言理解 (NLU) 和自然语言生成 (NLG)。鉴于该技术的性质，它很难完成需要深厚领域知识的任务。例如，ChatGPT 生成的医学文章存在“严重错误”，并且未能通过 CFA 考试。

虽然领域专家拥有深入的知识，但他们可能并不精通人工智能或 IT，也不了解新一代人工智能的内部运作方式。例如，他们可能不知道如何有效提示ChatGPT以获得想要的结果，更不用说使用AI API来编写解决方案了。  

人工智能领域的快速发展和激烈竞争也使得基础法学硕士越来越成为商品。任何支持法学硕士的业务解决方案的竞争优势都必须存在于其他地方，要么拥有某些高价值的专有数据，要么掌握一些特定领域的专业知识。 

企业中的现任者更有可能已经积累了此类特定领域的知识和专业知识。虽然拥有这样的优势，但他们也可能存在阻碍新一代人工智能快速采用的遗留流程。新贵的好处是从头开始，充分利用技术的力量，但他们必须迅速开展业务，以获得关键的领域知识。两者都面临着本质上相同的根本挑战。 

关键的挑战是让业务领域专家能够训练和监督人工智能，而无需他们成为专家，同时利用他们的领域数据或专业知识。请参阅下面我的主要考虑因素来应对这一挑战。 

成功采用生成式人工智能的关键考虑因素

虽然 gen AI 拥有显着先进的语言理解和生成技术，但它并不能包揽一切。重要的是要利用该技术的优势，但避免其缺点。我向考虑投资新一代人工智能的企业家、企业高管和投资者强调了几个关键的技术考虑因素。 

人工智能专业知识：Gen AI 远非完美。如果您决定构建内部解决方案，请确保您拥有真正了解人工智能内部运作原理并可以在需要时对其进行改进的内部专家。如果您决定与外部公司合作创建解决方案，请确保这些公司拥有深厚的专业知识，可以帮助您充分利用新一代人工智能。  

软件工程专业知识： 构建新一代人工智能解决方案就像构建任何其他软件解决方案一样。它需要专门的工程工作。如果您决定构建内部解决方案，则需要复杂的软件工程人才来构建、维护和更新这些解决方案。如果您决定与外部公司合作，请确保他们会为您完成繁重的工作（为您提供无代码平台，以便您轻松构建、维护和更新解决方案）。 

领域专业知识：构建新一代人工智能解决方案通常需要吸收领域知识并使用这些领域知识定制技术。确保您拥有领域专业知识，可以提供并知道如何在解决方案中使用这些知识，无论您是内部构建还是与外部合作伙伴合作。对于您（或您的解决方案提供商）来说，让通常不是 IT 专家的领域专家能够轻松获取、定制和维护新一代 AI 解决方案，而无需编码或额外的 IT 支持，这一点至关重要。 

要点

随着人工智能不断重塑商业格局，对这项技术保持公正的看法是有帮助的。记住以下几点很重要：

  • Gen AI 主要解决与语言相关的问题，但不是所有问题。
  • 实施成功的业务解决方案不仅仅是表面上看起来那么简单。
  • Gen AI 并不能平等地惠及每个人。招募具有人工智能专业知识和 IT 技能的人员或与他们合作，以更快、更安全地利用技术的力量。

当企业家、企业高管和投资者在快速发展的新一代人工智能世界中前行时，了解相关的挑战和机遇、谁在利用该技术方面占据上风，以及如何快速决策和谨慎投资人工智能，至关重要最大化投资回报率。

杨华海是巨机科技的联合创始人兼首席技术官，也是 IBM Watson Personality Insights 的发明者。