为什么整体方法是利用这种快速变化技术的颠覆性潜力的关键
ChatGPT 于 2022 年 11 月推出后仅两个月，就吸引了超过 1 亿活跃用户，超越了近期的创新成果，并帮助生成式人工智能技术民主化。
大型科技公司以及各行业的企业和初创企业都在争先恐后地分享转型机遇。尽管人们对生成式人工智能的潜力达成了广泛共识，但人们也有责任开发和部署它的共同责任感。
支持生成模型的最新功能可以根据用户的提示创建独特或情境化的内容，包括文本、艺术、音乐甚至整个虚拟世界。生成类人输出的能力需要更深入的理解和创造性思维，这增强了生成式人工智能的颠覆性潜力。
与前几代人工智能相比，生成能力将拓宽和深化应用领域。 其中许多用例有可能彻底改变我们的工作方式，并通过将自动化引入以前认为需要人工参与的任务来创造巨大的生产力提升。仅在加拿大，生成式人工智能就有可能对大约 40% 劳动力的日常活动产生重大影响。
此外，生成式人工智能快速扩展并在劳动力中传播的先决条件已经具备。凭借云的强大渗透力和轻松获得低成本计算能力，可以拨号技术基础设施以支持增加的使用。此外，生成式人工智能的内置强化效应将加速测试和学习周期，从而更快地提供更多用例。用例的增加加上使用该技术的强烈感知价值将促进人类的采用。 这种转变将是广泛而深刻的，而且会发生得很快。
生成式人工智能与其他企业技术的主要区别
生成式人工智能与组织必须集成的其他技术不同。它带来了具体的挑战和机遇，要求领导者以不同的方式行动和动员其团队，同时关注价值、敏捷性和责任：
追求用例的机会似乎是无限的。这就产生了组织追逐错误用例或分散自身的风险，从而延迟了从最具影响力的机会实现价值的道路。
组织需要适应一个没有单一技术解决方案能够满足所有要求的世界。事实上，不同的用例将需要不同的生成模型，以及开发和部署它们的支持技术和数据功能。
无论追求何种用例，对劳动力的影响都可能是广泛而深刻的。新的大量工人需要适应。许多人将成为技术工人（例如软件工程师、法律文员、财务顾问），从事人工智能过去无法取代的工作。
通过开发定制的语言模型并将专有数据集成到其中，创新组织将产生新的知识产权资产，这些资产需要主动保护、管理，最好是商业化或货币化，以提供商业价值。
大规模利用生成式人工智能功能需要新的基础，例如可以集成不同来源数据的现代数据架构、灵活高效的基于云的基础设施以及将用例转化为现实的新技能集。
生成模型正在扩大风险范围，需要对模型输入和输出进行额外控制，并加强网络安全、数据保护和隐私协议。风险管理人员需要加强并在防线中融入敏捷性，以适应不断变化的风险形势。
专注于特定用例的孤立实验将不再足以发挥生成式人工智能的真正潜力。基础模型在整个组织中支持多个用例的能力要求跨职能团队之间采取更加协调的方法来探索可能性并共同测试和学习。
为了长期创造价值，领导者应采取整体方法
我们相信获胜的组织将采用基于四个关键支柱的整体方法。
第一个支柱包括通过生成人工智能使组织走上一条清晰的价值之路，使用价值指南针来指导用例选择
投资应重点关注优先应用程序组合，旨在通过基于专有数据区分用例来提高生产力并推动竞争优势。领导者需要主动评估并准备应对采用生成式人工智能来释放价值对劳动力的影响。这包括调整劳动力规划以考虑所需的新技能以及潜在的裁员，投资于技能提升和再技能计划以支持生成式人工智能集成，以及创建奖励实验和持续学习的文化。
第二个支柱旨在促进基于信任和责任的生成式人工智能的开发和使用。
领导者应从一开始就定义和社会化指导原则，将责任嵌入到所有开发和部署活动中并防止滥用。例如，原则可以涵盖访问权限、模型迭代的批准流程以及对某些类型数据的使用的限制。然后，这些护栏可以用作框架，以增强网络安全、数据保护和隐私的风险控制，创建流程来监督模型输入和输出，并检查偏差和可解释性。
第三个支柱侧重于面向未来的技术和数据能力，以便它们能够有效地推动转型。
组织需要开发或获取能力，例如快速工程和微调，以满足生成模型的特定要求。技术领导者还需要通过正确的基础设施和足够的资源（例如计算能力）来增强其技术和数据环境来处理模型组合，每个模型都经过定制以满足不同用例的特定要求。已经在多云环境中运营的组织可能会寻求利用多个提供商的功能来最佳地满足其需求。
第四个支柱涉及与（在某些情况下是多个）合作伙伴的生态系统合作以实现转型。
他们应该定义自己的能力最适合支持他们的雄心壮志，并规划出与供应商（超大规模提供商和专业解决方案提供商）合作将更有效或资源效率更高的领域。
领导者可以采取哪些行动来启动他们的旅程？
释放生成式人工智能的全部潜力需要时间，但组织迫切需要采取行动。那么如何开始你的旅程呢？ 回顾前八个月的市场活动以及我们自己在加拿大普华永道的历程中吸取的重要经验教训，我们就领导者应如何定义其组织的生成人工智能方法提出了自己的观点。下载完整文章以了解更多信息并探索帮助组织入门的七个关键行动。
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