探讨生成式 AI：启用 AI 的劳动力是生产力游戏规则的改变者？
做者：Brent Dykes
来源：福布斯
编译：巴比特
图片来源：由无界 AI 东西生成
创做内容可能是一个复杂的过程，因为它可能逾越多个步调，例如规划、研究、写做、编纂和发布。每周将新内容通过所有那些阶段，往往是一个乏味和耗时的过程。固然企业已经可以将一些内容创做的使命外包给外部承包商，但手艺处理计划不断无法显着减轻内容创做的承担——曲到比来。
进进生成式人工智能（AI）
生成式人工智能（AI）是人工智能手艺的一种形式，能够根据用户的提醒生成文本、图像、音频和其他媒体等各类类型的内容。跟着 OpenAI 的 ChatGPT 于 2022 年 11 月向公家发布，AI 的力量变得普通化，全世界都感触感染到了震荡。推出后仅五天，该——Instagram 用了两个半月和 Spotify 用了五个月的时间才完成同样的工作。如今，无数草创公司和软件利用法式已经起头鼓吹他们本身的生成 AI 功用和集成。
许多企业也起头愈加存眷生成式 AI 必需供给的功用。 比来发布的一项研究中，57% 的高级 IT 指导者认为生成式 AI 是“游戏规则改动者”。虽然三分之一的受访者（515 名 IT 指导者）认为它被过度炒做，但但那些思疑论者中的 80% 仍然认为生成式 AI 能够搀扶帮助他们的企业更好地为客户办事。
揣测，生成式 AI“能够在 10 年内鞭策全球 GDP 增长 7%（或近 7 万亿美圆），并将消费率增长进步 1.5 个百分点。”
在中，研究人员揣测，生成式 AI 可能会影响大约 80% 的美国劳动力及其至少 10% 的工做使命。19% 的员工认为至少 50% 的使命遭到影响。固然生成式 AI 的呈现可能最末会代替一些工人，但它将从底子上改动大大都人造造内容的体例，出格是处置日常、反复和普通的使命时。 揣测，到 2030 年，常识工做者将通过操纵 AI 手艺将消费力进步四倍以上。
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生成式 AI 将若何改动劳动者的消费力？
我们起头瞥见生成式 AI 带来的消费力提拔。研究阐发师 Joachim Klement 分享了一些显示其前景的早期研究。第一项研究要求一组法式员完成一项编程使命。一半的参与者获得了生成式人工智能（GitHub Copilot）的拜候权限，而且可以在 71 分钟内完成使命，那比没有利用人工智能辅助的法式员（161 分钟）节约了大约 56% 的时间。
在第二项研究中，200 名受过大学教导的专业人士被分配了一项写做使命，此中一半能够利用 ChatGPT 来完成。人工智能辅助的参与者可以在更短的时间内完成使命——17 分钟，而不是 27 分钟（消费力进步 37%）。
他们不只创做速度更快，并且当功课由独立评委停止评分时，启用 AI 的参与者获得了更高的均匀分数（B 对 C+）。研究人员还发现，较弱的参与者从利用生成式 AI 手艺中受益最多，因为它根本上处于表示欠安和表示更好之间的平衡位置。
通过将算法的强大处置才能与其操练数据中包罗的寡包常识和专业常识相连系，生成式 AI 可搀扶帮助员工缩短完成使命所需的时间并进步产出量量。每个工人都能够从小我助理中受益，该助理能够搀扶帮助施行手动使命、群策群力、校对草稿、开发样本设想等。最末，生成式 AI 手艺将为员工供给一系列专门的 AI 助手，以施行各类常见使命。与它们的人类同业差别，它们随时待命，情愿供给搀扶帮助，而且不会关心你若何操纵它们的定见。
生成式 AI 带来的消费力收益将很快从多个范畴闪现出来。领会那些效率提拔的一个有用办法是从内容创做的关键阶段的角度：
生成式 AI 能够协助完成内容创做过程中的所有五个步调。
1.方案。为你需要什么内容以及若何处置那些内容造定战略是该过程中重要的第一步。生成式 AI 能够为造定内容创做、构建和摆设方案供给批示。例如，企业家能够提醒她的贸易方案纲领，或者在设想内容日历方面获得搀扶帮助，并就目标主题和渠道提出定见。
2.研究。到目前为行，研究次要涉及利用搜刮引擎在互联网上搜刮相关且可信的信息。如今，基于简单的提醒，生成式 AI 能够处置大量信息，并生成关于某个主题的总结性关键发现。例如，一个产物司理能够利用生成式 AI 研究与其新产物概念相关的顶级消费者痛点，并获得与该问题相关的综合成果。
3.编写/设想。开发任何内容的初稿凡是是最耗时的步调。生成式 AI 能够简化创建初稿的过程，以你想要的任何写做风气和格局。例如，一个高级司理能够向一个生成式 AI 东西供给包罗一组关于差别市场趋向的要点，并让它写出一篇完全的长篇营销博客文章，并围绕特定 SEO 关键字停止优化的相关示例。
4.编纂/润饰。创建初稿后，你凡是需要进一步修改、稳固和改进它。固然生成式 AI 不会免去人工编纂的责任——以至可能需要更多的监视，但它也有助于简化你的编纂过程。例如，销售代表能够利用生成式 AI 来校对 RFP 回复中的句子构造和用词抉择，并测验考试利用差别的语气或风气以更好地婚配销售时机。
5.发布。完成内容后，你可能需要对其停止差别的格局化，以即可以跨差别渠道分发。生成式 AI 可用于快速重构内容以适应差别的格局。例如，设想师能够利用该手艺在多个社交媒体渠道中快速创建和分发单个设想的变体。
从内容的起头到交付，生成式 AI 能够在简化和精简内容创建过程的每个阶段方面发扬不成或缺的感化。当你汇总所有那些阶段节约的时间时，你就会起头意识到那项手艺供给的浩荡价值。然而，在其开展的早期阶段，企业仍然需要隆重看待它在其营业中的利用体例。
在 生成式 AI 被完全摘用之前，道路上有一些障碍
比来，微软开创人比尔·盖茨表达，人工智能是他一生中继 1980 年图形用户界面之后的第二大固然早期成果很有期看而且十分有目共睹，但还需要对以下问题赐与更多存眷和重视：
1.准确性问题。生成式 AI 其实不老是可以区分事实和虚构。它能够自信地狡辩说，。假设没有恰当的事实核查，用户可能会收到听起来连接但完满是乱说八道的错误信息。
2.隐私和平安问题。不该与公共生成式 AI 东西共享灵敏（HIPAA）或专有信息。等公司发现他们的员工已将奥秘源代码和战术会议笔录上传到非私有的生成式 AI 东西中。
3.成见问题。目前，生成式 AI 东西次要是根据从互联网搜集的数据停止操练。网上疯狂的人类成见在那些算法中根深蒂固，最末进一步强化了基于性别、种族、国籍和政治的成见。微软的 Tay（一个 Twitter 聊天机器人）和 Meta 的 Galactica（一个基于科学文章的大型进修模子（LLM）），在被发现模仿性别鄙视和种族主义语言后都被敏捷封闭（别离为 16 小时和 3 天）。
4.道德问题。当生成式 AI 的操练数据依靠于其别人的文本和图像时，会引发对回属和常识产权的担忧。Getty Images 比来告状 Stable Diffusion 进犯版权，因为该艺术生成式 AI 东西在未经艺术家答应或未说明艺术家姓名的情状下复造了 1200 万张图像用于操练目标。此外，生成式 AI 可用于造造深度造假、错误信息和鼓吹。
在企业能够完全承受那项有前途的手艺之前，赐与商、政府和客户组织必需在原则、政策和指南方面做更多的工做，以搀扶帮助缓解那些问题。生成式 AI 将在我们将来的工做体例中发扬重要但具有倾覆性的感化。固然你的企业能够抉择期待，曲到一切问题都被处理，但基于人工智能立异的加速程序，那可能不是更好的战略。
测验考试生成式 AI
在拥有多年贸易智能征询体味后，Nick Kelly 起头了本身的阐发培训和征询营业，专门处置仪表板设想和摘用。和许多其他企业家一样，他对人工智能的才能感应骇怪——但那项手艺也让他对本身的将来感应焦虑。
Kelly 没有坐等事态开展，而是倡议了一项斗胆的尝试。他向 ChatGPT 提出挑战，要求复造他在创建企业仪表板需求方面的专业常识。他利用他的书中和其他培训素材中的 50,000 多个单词来操练生成式 AI 东西。
随后，他的发现令人震动。利用 ChatGPT，他可以快速生成特定于行业的问题和一组合理的初始需求，以与客户一路审查，那大大缩短了数小时的发现过程。此外，通过 ChatGPT，他发现他能够为他的仪表板线框生成样本目标，那些目标在很大水平上与行业原则连结一致，只需要稍做修改。
虽然那些成果给他留下了深入的印象，但 Kelly 仍然对生成式 AI 能否也能搀扶帮助仪表盘 UI 设想持思疑立场。总的来说，他发现专业人士在设想方面碰着的困难更大。然而，利用 Midjourney（一种以图像为中心的生成式 AI），Kelly 发现他可以造造出视觉上令人赞颂的模仿设想，所用时间仅为之前的一小部门。那些 AI 生成的模子的颜色抉择和设想提醒为他的仪表板供给了更具吸引力的界面。
在尝试之前，Kelly 感应遭到了生成式 AI 的威胁，并对它若何搀扶帮助他的营业持思疑立场。如今，他正在调整本身的技能以适应那种变化性手艺，并将 AI 东西集成到他的新流程中。成果令人印象深入——效率更高，客户赞颂不已，而且他愈加专注于若何供给更多价值。
做家 Frank Herbert 说，“手艺既是搀扶帮助人类的东西，也是扑灭人类的东西。那是我们不能不面临的时代悖论。”
固然你的企业必需隆重利用生成式 AI，但跟着手艺的不竭成熟，你将从团队如今学到的体味教训中受益。消费力风险太高，不克不及固守现状而不摸索生成式 AI 若何加强你现有的工做流程。就小我而言，我很兴奋能在我本身的数据故事营业中测试那项手艺——我期看也是如斯。