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作 者 | BT 财經
生成式人工智能（Generative AI）減少了内容創作所需的資金和時間，從而提高了生産力和盈利能力。
生成式人工智能的興起也催生了創新，爲新的商業模式和應用發展鋪平了道路。
然而，生成式人工智能可能會導緻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，特别是在涉及客戶秘密的情況下。
什麽是生成式人工智能？
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内容，其輸出的内容包括文本、圖像、視頻、音頻等——通常類似于人類生成的内容。
生成式人工智能有什麽應用實例？
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。
生成式人工智能将産生怎樣的影響？
生成式 AI 減少了内容創造所需的資金和時間，它還有助于培育創新，爲新的商業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，并導緻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，因爲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内容的人工智能算法——從科技到銀行再到媒體等多個行業，這種技術都被譽爲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，一個名爲 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，這使得它成爲當時的頭條新聞。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 的創意産品，而 OpenAI 及其 ChatGPT 得到了包括微軟在内的投資者的支持。
微軟将這項技術整合到其必應（Bing）搜索引擎以及 Edge 浏覽器中，并計劃最終将其融入微軟更多的産品，正如該公司首席執行官 Satya Nadella 所宣布的那樣。
2023 年 3 月，OpenAI 發布了其 ChatGPT 軟件的最新版本 GPT-4，該軟件目前可供用戶和開發者使用。
與此同時，競争對手們也希望推出類似的工具：例如，Alphabet 正在推出一種名爲 Bard 的對話式人工智能服務。
摩根大通（J.P. Morgan）美國企業軟件研究主管 Mark Murphy 表示，将 ChatGPT 的全部功能整合到搜索和浏覽中，将爲消費者創造切實的價值，使查詢搜索相應的内容更豐富，而不僅僅是反饋一堆鏈接列表。
他還表示，" 這也創造了一個良性循環，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。"" 雖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生。"
除了增強消費者的搜索體驗外，生成式人工智能對企業也能産生很大的影響，其中既包括積極的影響，也将産生一定消極的影響。下面我們将詳細分析，看看這項技術将如何改變公司們的工作方式。
生成式人工智能的優勢是什麽？
摩根大通亞太地區技術、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内容創作所需的資金和時間——其創作的内容包括文本、代碼、音頻、圖像、視頻及其組合。" 有了生成式人工智能，企業可以快速、大規模的産出更多内容，從而提高自身的生産率和盈利能力。
生成式人工智能可以徹底改變内容創作
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将呈指數級增長，甚至超過人類人工的生産能力。
生成式人工智能的興起也能催生創新，爲新的商業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，但我們認爲，無論是在市場信息或是醫學研究等領域，很快就會出現爲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 正在爲其他公司提供動力，數百家新興創業公司正在争相開發基礎模型、構建人工智能原生應用程序及其支撐基礎設施。"" 由于潛在的巨大影響，這種積極的情緒周期很可能會導緻相關股票的估值産生大量泡沫。"
硬件公司，尤其是那些生産存儲芯片的公司，也将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将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麽？
從另一方面來看，随着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。Hariharan 表示，" 人工智能的興起可能會導緻那些受影響的人們失業，在某些情況下，部分公司及其商業模式可能會過時。"
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的程序員工作，而大型科技公司現在已經在縮減員工規模，以優化成本。
Murphy 表示， " 盡管企業裁員新聞不斷，但目前軟件開發人員仍然短缺，所以如果能讓生成式人工智能幫助編寫代碼，那就解決了企業的一個主要發展瓶頸。"
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爲 Dynamics 365 Copilot 的新人工智能助手，它将能夠針對客戶的提問反饋響應，爲電子商務網站編寫産品清單等等。
但無論如何，生成式人工智能工具并不是 100% 準确——至少目前是這樣。ChatGPT 容易産生 " 幻覺 "，或者無法輸出偏離其訓練内容的數據。" 正因爲如此，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、重複的任務，這樣一來可以爲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，因爲它經常重複或改寫來自互聯網的數據。該技術還涉及數據安全風險，特别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，這些信息将成爲其數據存儲庫的一部分，并公開向其他用戶發布。
Murphy 認爲，" 公司們将會對此持謹慎态度，因此生成式人工智能提供商将需要創建有保護的産品，确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。"
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。現在，很多關于生成式人工智能的讨論都是由好奇心推動的。但問題的關鍵挑戰在于，這些工具非常昂貴，因爲運行算法需要大量的雲計算和硬件。"" 除非某家公司有非常強大的可盈利需求驅動因素，否則生成式人工智能不是那麽容易商業化的。"
摩根大通美國企業軟件研究主管 Mark Murphy 認爲，生成式人工智能是過去幾十年最重要的技術發展。它正在迅速實現人們曾經認爲不可能實現的事情，而且它隻會變得更加強大、更加智能。負責任地使用、适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，而不是産生很大的破壞性。
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遊戲規則，并重新定義公司和人們的工作方式。
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