麥肯錫于2022年12月發布報告《生成式人工智能：類ChatGPT工具將如何帶來商業改革》，分析了生成式人工智能的商業用途、風險因素及應用建議，指出生成式人工智能是人工智能領域的一大突破，能夠為不同類型企業提供強大和多樣的輔助，但技術發展初期存在的風險仍然值得關注。
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生成式人工智能技術的發展
近期，由OpenAI開發的ChatGPT聊天機器人引發廣泛關注，在發布的前五天就收獲超過100萬用戶，上線以來多次因服務器滿負荷運行而宣布暫停服務。
人工智能正成為推動人類進入智能時代的決定性力量。從工業革命時期生產力的提高，到近年來的數字化和自動化進程加快，類ChatGPT產品憑借著其對自然語言處理的“創造性”，將生成式人工智能技術推向了一個被認為是人類思維獨有的領域。報告稱，生成式人工智能技術通過利用輸入的數據和用戶信息，與用戶進行交互來進行有監督學習和高強度訓練，從而生成全新的原創內容，向世界釋放更多的創造力。例如，生成式人工智能可以開發博客、繪制包裝設計草圖、編寫計算機代碼，甚至對產生錯誤的原因進行理論分析。
報告稱，生成式人工智能系統的訓練路徑是從基礎模型學習，到大規模的深度學習模型，再到基于大量、廣泛、非結構化、不同主題的文本和圖像類數據集學習，開發人員可以通過調整模型以適應不同的應用場景。
基于此，生成式人工智能能夠輔助人類更好更快地完成工作，實現某些創造類工作任務的自動化，提高效率和生產力，降低成本。此外，生成式人工智能將極大地改變與優化企業的運營架構，幫助企業開辟新的增長機會，獲得顯著的競爭優勢。
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豐富的商業用途
報告指出，生成式人工智能應用層的模型開發尚處于擴展初期，但目前已經應用于以下一些創造性的工作領域：
（1）市場和銷售部門：制作個性化營銷、社交媒體和技術銷售內容，包括文本、圖像和視頻形式；創建相關行業的產品用戶指南；通過提取和總結在線文本和圖像中的重要信息來分析客戶反饋；通過確定與客戶互動的最佳方式來提高銷售能力；創建和改進銷售聊天機器人，幫助潛在客戶了解和選擇技術產品。
（2）運營部門：創建和改進客服聊天機器人，以解決用戶的產品相關問題；從圖像中識別產品錯誤、異常和缺陷；通過自動化流程簡化客戶服務；通過比較文件確定利息條款，如罰款或欠款金額啟用。
（3）IT和工程部門：自動編寫、記錄和審查代碼和文檔以提高效率；在提供上下文的情境下自動生成或完成數據表格；利用有限的非結構化輸入生成合成數據，以提高機器學習模型的訓練精度。
（4）風險控制和法律部門：起草和檢查合同、專利申請、年度報告等文件；分析大量常規文件并提取和總結文件差異；解答大量法律文件中的復雜問題。
（5）人力資源部門：在求職候選人評估中幫助創造更有針對性的面試問題；提供自助式人力資源功能，例如關于法律法規、就業條件等的自動化問答。
（6）日常工作優化：利用自動化電子郵件回復等工具優化員工間的溝通；基于文本提示創建業務演示文稿，包括文本分析和數據可視化；支持員工對公司的知識數據進行搜索以解決問題；通過人工智能工具對文檔進行分類和提取，實現自動化辦公。
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潛在的風險因素
報告稱，生成式人工智能技術的現實和道德風險不容忽視，包括以下幾點：
（1）生成式人工智能可能產生錯誤，例如，ChatGPT可能會生成不準確的信息來回答用戶的問題，并且沒有內置機制向用戶發出相關信號或質疑結果；
（2）過濾器可能失效，無法捕捉不適當的內容，目前已有圖像生成應用程序輸出不適當內容；
（3）存在系統性偏差，用于進行模型訓練大量數據本身可能包含不必要的偏差；
（4）個別公司的價值觀沒有得到反映，公司需要使用專業技術知識對模型進行調整，以適應本公司的文化和規范，而某些公司可能缺乏這項技術，導致模型的不適用；
（5）知識產權問題有待討論，生成式人工智能提出的新設計或想法的所有權歸屬問題存疑。
（本文轉載自“長江產經智庫”微信公眾號）
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