人工智能能為你預(yù)訂假期，卻暫時無法幫你打掃廚房……

即便人工智能商業(yè)前沿已發(fā)展到大語言模型可自主對話和解決問題的階段，但制造出擁有真正人類智能的機器仍是遙遠的夢。

Michael Wooldridge指出，即便人工智能領(lǐng)域的商業(yè)最前沿已經(jīng)來到了大語言模型可以自主對話和解決問題的時代，但生產(chǎn)出具備真實人類智能的機器還是一個遙遠的夢想。

在三十多年的職業(yè)生涯里，我一直向人們傳達一個觀點：不必對人工智能（AI）過度擔(dān)憂。不過，過去五年AI領(lǐng)域的進步著實驚人。人工智能的迅速崛起將帶來新機遇，屆時聊天機器人能通過對話探尋解決方案、生成新內(nèi)容，開創(chuàng)前所未有的商業(yè)前景。

盡管大家普遍覺得AI很先進了，但它至今仍難以精準完成許多基礎(chǔ)人力工作。哪怕是最優(yōu)秀的大語言模型在實際運用中也存在局限，其風(fēng)險和缺陷不容忽視，亟待解決。

對我而言，AI最突出的突破是：通過解析海量數(shù)據(jù)，它能應(yīng)對復(fù)雜問題并給出切實可行的解決方案。“人工智能助手”的開發(fā)為企業(yè)和消費者帶來了重大契機。它們不僅能幫你規(guī)劃去瑞士洛桑的旅行，還能借助互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)自主預(yù)訂機票、地面交通和酒店。

目前值得關(guān)注的人工智能助手有三類，復(fù)雜程度和經(jīng)濟價值呈階梯式上升，且都可用于商業(yè)領(lǐng)域：

• 第一類是客戶服務(wù)助手，能處理銀行咨詢并按客戶指示修改賬戶設(shè)置。
• 第二類是自動化流程助手，可利用大型語言模型（LLMs）為用戶提供個性化度假方案并完成全流程預(yù)訂。
• 第三類是協(xié)作型助手，能通過會話解決問題，比如優(yōu)化需遵循嚴苛規(guī)章的申請流程。

如何將AI融入商業(yè)戰(zhàn)略？

人工智能（AI）的顯著優(yōu)勢

隨著這些技術(shù)創(chuàng)新的實現(xiàn)，企業(yè)高管應(yīng)將生成式AI（GenAI）融入工作流程，以節(jié)省時間、提高效率，特別是在處理基礎(chǔ)性任務(wù)（如創(chuàng)建演示文稿）時。以我個人為例，我把大語言模型（LLMs）整合到日常工作中，極大地提升了生產(chǎn)力。如果你還沒這么做，可能會錯過職業(yè)生涯中一個容易獲得的提升機會，這也會影響你所在公司的績效。

大語言模型的價值不止于此。人工智能能挖掘企業(yè)各類計算機系統(tǒng)中大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的隱藏價值。把所有郵件、文檔、會議記錄和廣告手冊輸入大語言模型，會讓企業(yè)的數(shù)據(jù)檔案重?zé)ㄉ鷻C，給你帶來驚喜。

在支持創(chuàng)意工作方面，大語言模型也展現(xiàn)出潛力。如果你是廣告主管，為香蕉味牛奶飲料找新口號，大語言模型能生成大量創(chuàng)意，雖然質(zhì)量不一，但能激發(fā)你的創(chuàng)造力。

像所有新興信息技術(shù)浪潮一樣，大語言模型必將催生全新內(nèi)容，進而孵化出我們難以想象的新業(yè)務(wù)和服務(wù)。我們或許不是其創(chuàng)造者，但它們會像社交媒體對我們這代人一樣，成為未來世代的日?，F(xiàn)實。

不過，將大語言模型（LLMs）引入企業(yè)運營或個人工作時，為AI提供正確的輸入內(nèi)容很重要。無論AI是否依賴訓(xùn)練輸出，高質(zhì)量且連貫的數(shù)據(jù)都能帶來更好的輸出效果。所以，若想制定有效的AI策略，應(yīng)先自問：我們的數(shù)據(jù)來源在哪？呈現(xiàn)形式如何？術(shù)語是否統(tǒng)一？各部門的輸入標準是否一致？

“盡管AI已經(jīng)取得了令人驚嘆的成就——經(jīng)過訓(xùn)練后，能在數(shù)秒內(nèi)解出復(fù)雜的數(shù)學(xué)題，但它們還遠遠達不到能夠真正復(fù)制人類智慧和行為范式的水平。”

復(fù)雜數(shù)學(xué)？不在話下?；A(chǔ)勞動？無能為力。

盡管AI成就驚人，訓(xùn)練后能在幾秒內(nèi)解出復(fù)雜數(shù)學(xué)題，但它遠不能真正復(fù)制人類智慧和行為模式。

即便如今的AI能在幾秒內(nèi)解出博士級數(shù)學(xué)難題，我們?nèi)詻]看到能走進陌生房子、清理廚房、把碗盤放進洗碗機的機器人。也就是說，AI做不到最低時薪工人能完成的工作。

這是技術(shù)演進中有趣的悖論，也是創(chuàng)新常面臨的挑戰(zhàn)：科技飛速發(fā)展，但功能不完善，發(fā)展質(zhì)量參差不齊。

大語言模型的潛在問題

更嚴重的是，人工智能的使用存在重大缺陷和風(fēng)險，企業(yè)高管應(yīng)用時需特別注意規(guī)避。以下列舉幾點：

• 真假難辨的輸出信息：大語言模型（LLMs）常輸出以假亂真的錯誤信息。像ChatGPT這類模型并不了解事實，會犯不易察覺的錯誤，且因其看似真實，誤導(dǎo)性極強。
• 偏見與有害輸出：大語言模型強大，但所有人都能使用，包括居心不良者。雖訓(xùn)練后模型可拒絕明顯惡意請求，但難識別看似無害卻有有害結(jié)果的請求，如用戶請求撰寫逃脫殺害親屬罪行的詩歌。
• 版權(quán)與知識產(chǎn)權(quán)歸屬不明：生成式人工智能基于公開數(shù)據(jù)訓(xùn)練，能模仿創(chuàng)作風(fēng)格，引發(fā)了一系列版權(quán)歸屬爭議，目前尚無明確解決辦法。
• 就業(yè)困難：生成式人工智能給社會和經(jīng)濟帶來嚴重影響，尤其在替代可自動執(zhí)行的工作方面，如寫代碼或處理重復(fù)性事務(wù)。
• 互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容污染：越來越多內(nèi)容由AI生成并用于訓(xùn)練，我們擔(dān)心難以區(qū)分人類和機器生成的內(nèi)容。
• 不受控的未來發(fā)展：人工智能會一直掌握在少數(shù)科技巨頭和政府機構(gòu)手中嗎？這種權(quán)力集中已影響經(jīng)濟和民主的健康運行。

此外，還有隱私問題。如果AI將我們網(wǎng)上的所有活動和言論納入訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫，我們該如何劃分享數(shù)據(jù)的界限，還能有多少隱私？我的原則是，絕不向AI說那些不好意思告訴鄰居或?qū)懺谧约彝饷娴氖?。聽起來極端，但謹慎總比后悔好。

盡管我們還沒找到解決上述困境的辦法，但人工智能的下一代技術(shù)必將改變我們的世界和工作方式。問題不在于是否使用它，而在于如何使用。

本文靈感來源于瑞士IMD國際管理發(fā)展學(xué)院年度旗艦項目「Orchestrating Winning Performance（OWP致勝項目）」的一場主題演講。該項目每年召集來自不同國家和行業(yè)的高管，開展為期一周的深度學(xué)習(xí)與交流，由IMD教授及商業(yè)專家共同主持。

本文翻譯自I by IMD，中文版本僅供參考。

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瑞士IMD國際管理發(fā)展學(xué)院（International Institute for Management Development，IMD）有75年以上歷史，致力于培養(yǎng)推動世界更繁榮、可持續(xù)和包容的領(lǐng)導(dǎo)者與組織。IMD由專業(yè)多元的教師團隊領(lǐng)導(dǎo)，在瑞士洛桑和新加坡設(shè)有校區(qū)，在中國深圳設(shè)有管理發(fā)展中心，是全球有志個人和組織信賴的學(xué)習(xí)伙伴。IMD的高管教育和學(xué)位項目長期位居全球前列，這得益于其“真實學(xué)習(xí)，真實影響（Real Learning, Real Impact）”的教育理念。通過高管教育課程、工商管理碩士（MBA）、高級管理人員工商管理碩士（EMBA）項目及專業(yè)咨詢服務(wù)，助力商業(yè)領(lǐng)袖找到更好的解決方案，挑戰(zhàn)現(xiàn)狀，啟迪未來。

本文來自微信公眾號“瑞士IMD國際管理發(fā)展學(xué)院深圳”，作者：IbyIMD，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

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