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설문조사에 따르면 중소기업은 중견기업보다 대규모 생성 AI 모델을 배포할 가능성이 3배 더 높습니다.

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2023-10-15 17:21:101282검색

Web3, 가상 세계, 블록체인 등 다양한 기술을 과대평가한 후 기업 경영진은 생성 인공 지능(GAI)의 물결을 수용할 준비를 하고 있습니다. 인공지능이 가져올 변화는 인터넷의 탄생이나 데스크톱 컴퓨터의 출현에 비견될 것이라고 믿는 사람들도 있습니다

그러나 더 큰 능력에는 더 큰 책임이 따릅니다. 생성적 AI는 보상만큼 위험도 따릅니다. 이 기술은 저작권 및 지적 재산권에 대한 법적 제도에 도전하고, 새로운 사이버 및 데이터 거버넌스 위협을 일으키며, 노동 집약적인 활동에서 "자동화 불안"을 야기합니다.

이해관계자의 기대에 부응하려면 기업은 신속하게 조치를 취해야 하지만, 데이터 개인 정보 보호 및 편견과 같은 영역에서 규제 또는 윤리 표준을 위반하지 않도록 신중하게 조치를 취해야 합니다.

운영 측면에서 기업은 안전하고 효과적이며 신뢰할 수 있는 생성 AI를 설계하기 위해 인적 자원을 재배치하고 기술 회사와 파트너십을 구축해야 합니다

주요 비즈니스 의사 결정자의 현재 생각을 측정하기 위해 MIT Technology Review의 Insights 패널은 1,000명의 비즈니스 임원을 대상으로 현재 및 예상 AI 사용 사례, 구현 장벽, 기술 전략 및 인력 계획 관점에 대해 질문했습니다.

이 설문조사는 전문가 인터뷰 패널의 의견을 바탕으로 현재 주류의 전략적 사고 요소와 생성 인공 지능에 직면한 기업의 관점을 반영하고, 경영진이 주요 의사 결정을 내리는 과정을 추론하고 설명하는 데 도움이 될 수 있습니다

설문조사 및 인터뷰의 주요 결과는 다음과 같습니다.

임원들은 생성 AI의 혁신적인 잠재력을 잘 알고 있지만 이를 배포하는 데는 조심스럽습니다. 거의 모든 기업은 생성 AI가 비즈니스에 영향을 미칠 것이라고 믿고 있으며, 단 4%만이 영향을 받지 않을 것이라고 믿고 있습니다. 그러나 현시점에서 생성 AI 사용 사례를 조직에 완전히 배포한 비율은 9%에 불과합니다.

이 수치는 정부 부문에서 2% 정도로 낮은 반면, 금융 서비스(17%)와 IT(28%)는 사용 사례 배포 비율이 가장 높은 두 산업입니다. AI 배포의 가장 큰 장벽은 생성 AI의 위험을 이해하는 것이며, 응답자의 59%가 이를 3대 과제 중 하나로 꼽았습니다.

설문조사에 따르면 중소기업은 중견기업보다 대규모 생성 AI 모델을 배포할 가능성이 3배 더 높습니다.(출처: 워터마크 참조)

동시에 기업은 혼자서 싸우지 않을 것입니다. AI 기술이 원활하게 확산되려면 스타트업, 대형 기술기업과의 협업이 중요하다. 경영진의 대다수(75%)는 파트너와 협력하여 조직에 대규모 생성 AI를 도입할 계획이며, 협업을 최고의 기술 구현 과제로 꼽는 임원은 이보다 적습니다(10%). 이는 우리가 협업과 공동 창작에 사용할 수 있는 강력한 기술 제공업체 및 서비스 생태계를 보유하고 있음을 보여줍니다.

대형 기술 기업은 생성 AI 모델 개발자 및 AI 소프트웨어 제공자로서 생태계 이점을 갖고 있지만, 스타트업은 여러 전문 틈새 영역에서 이점을 가지고 있습니다. 경영진은 대규모 기술 기업(32%)보다 AI 기술의 특정 방향에 초점을 맞춘 소규모 기업(43%)과 파트너십을 맺을 가능성이 더 높습니다.

생성 AI의 적용은 경제 전체를 민주화할 것입니다. 설문 조사에 따르면 회사 규모는 회사가 생성 AI를 실험할 가능성과 아무런 관련이 없습니다. 중소기업(연 매출 5억 달러 미만)은 중견 기업(5억~10억 달러)보다 3배 빠른 속도로 생성 AI를 배포합니다(13% 대 4%)

실제로 이러한 소규모 기업은 대기업(매출 100억 달러 이상)과 비슷한 속도로 AI 기술을 배포하고 실험하고 있습니다.

클라우드 컴퓨팅과 마찬가지로 중소기업을 활성화할 수 있는 저렴한 생성 AI 도구로 기업은 하드웨어 및 기술 측면에서 한때 필요했던 더 많은 도구와 컴퓨팅 리소스에 액세스할 수 있습니다. 막대한 투자입니다.

응답자의 4분의 1은 생성 AI의 주요 영향이 인력 감소일 것으로 예상합니다. 에너지 및 유틸리티(43%), 제조(34%), 운송 및 물류(31%) 등 산업 부문에서는 그 비중이 더욱 높습니다. 이 수치는 IT 및 통신 산업에서 가장 낮습니다(7%)

일반적으로 이 데이터(비율)는 인간이 인공지능으로 대체되는 것과 비교하면 수용 가능합니다. 인공지능 모델 운영에 중점을 둔 기술 분야와 윤리 및 리스크를 다루는 관리직에서 관련 기술에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

인공지능은 기술을 대중화하여 잠재적으로 새로운 일자리 기회를 창출하고 직원 만족도를 높이고 있습니다. 그러나 전문가들은 올바르게 배포되지 않고 의미 있는 협의 없이 생성 AI가 인간 업무 경험의 질을 저하시킬 수 있다고 경고합니다

규제 문제도 시급하지만, 현재로서는 불확실성이 가장 큰 과제입니다. 미국과 같은 국가의 국회의원들이 위험을 피하기 위해 노력함에 따라 생성적 AI는 수많은 정책 결정 활동을 촉발시켰지만 실제로 영향력이 있는 규제는 정부 입법 속도에 따라 (천천히) 발전할 것입니다

한편, 많은 비즈니스 리더(40%)는 규제 또는 규제 불확실성을 처리하는 것이 생성 AI 채택의 핵심 과제라고 믿고 있습니다. 이 비율은 산업별로 다양하며, 정부 부문의 54%부터 IT 및 통신 산업의 20%까지 다양합니다.

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