美通社消息，基于其年度企业人工智能状况报告，德勤AI研究所(Deloitte AI Institute)发布《企业中的生成式AI状况：现在决定未来》(The State of Generative AI in the Enterprise: Now decides next)调查，该调查探讨了当前采取的行动将如何引导生成式AI(Gen AI)的发展，以及它的好处是否能够充分实现。结果基于对来自16个国家、6个行业的2800多名董事到首席层级高管的调查得出。qisesmc
早期人工智能专家如何创造价值
调查显示，四分之三（79%）的受访者预计生成式AI将在不到三年的时间内推动组织的重大转型。然而，目前大多数受访者更关注一些更具体的好处，比如提高效率和降低成本，而不是像增长和提高创新。与许多新技术一样，提高效率和生产率是组织表示正在寻求的主要利益（56%）。像鼓励创新（29%）和发现新的想法和见解（19%）这样被认为更具战略性的领域目前的优先级较低。qisesmc
超过四成（44%）的受访者认为他们在生成式AI方面拥有“高”或“非常高”的专业知识。在这一群体中，9%的人表示自己的专业水平“非常高”(被称为早期的新一代人工智能专家)，这表明领导者对生成式AI的看法和对待方式有所不同。近四分之三(73%)的早期人工智能专家表示，他们已经将生成式AI整合到产品开发和研发中，这表明他们开始将其用于创新和增长相关目的。他们也更有可能在业务职能中以更高的比例使用生成式AI。qisesmc
人才管理、治理和风险是采用生成式AI面临的最大挑战
受访者报告在战略和技术基础设施方面感到总体上做好了准备，但他们对与人才、治理和风险相关的信心较低，认为这是采用生成式AI的重要障碍。qisesmc
事实上，受访者将缺乏技术人才和技能视为采用生成式AI的最大障碍。只有22%的受访者认为他们的组织在解决与生成式AI采用相关的人才问题方面“高度”或“非常高度”准备就绪。而且很多人尚未专注于教育和再培训——只有47%的组织同意他们正在充分教育员工有关生成式AI的能力、好处和价值。然而，早期的新一代人工智能专家更有可能专注于教育和重新培训他们的员工，并专注于招聘和雇用技术人才来推动生成式AI计划。例如，拥有“非常高”人工智能专业知识的受访者中有74%表示他们正在教育员工，而拥有“一些”专业知识的受访者中只有27%。qisesmc
同样，治理和风险是采用生成式AI的障碍。只有四分之一（25%）的领导者认为他们的组织在解决与采用相关的治理和风险问题方面“高度”或“非常高度”准备就绪。受访者对治理的最大关切是：对结果缺乏信心（36%）；知识产权问题（35%）；客户或消费者数据的滥用（34%）；能否遵守法规（33%）生成式AI；以及缺乏解释能力/透明度（31%）。qisesmc
领导者担心生成式AI将加剧经济不平等
尽管接受调查的领导者普遍对生成式AI的潜在商业利益感到兴奋和热情，但他们对其更广泛的社会影响并不那么乐观。超过一半的受访者预计，生成式AI的广泛使用将使全球经济的权力集中(52%)，加剧经济不平等(51%)。此外，49%的受访者认为，生成式AI/应用程序的兴起将削弱对全球机构的整体信任水平。为了帮助解决这些问题，大多数受访者认为需要更多的全球监管(78%)和合作(72%)来管理负责任地广泛采用生成式AI。qisesmc
责编：Momoz
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