小型公司部署生成式AI大模型的比例是中型公司的3倍，調查揭示

在過度炒作了Web3、虛擬世界和區塊鏈等一系列技術之後，企業高管們正在準備迎接生成式人工智慧的浪潮。有人認為，人工智慧帶來的改變將與網路的誕生或桌上型電腦的出現相媲美

但能力越大，責任越大。生成式人工智慧帶來的風險與回報一樣多。這項技術正在挑戰版權和智慧財產權的法律制度，創造新的網路和資料治理威脅，並在勞動密集的活動中引發了「自動化焦慮」。

為了滿足利害關係人的期望，公司需要迅速採取行動，但必須謹慎行事，以確保在資料隱私和偏見等領域不違反法規或道德標準

在營運方面，企業需要重新配置人力資源，並與科技公司建立合作夥伴關係，以設計安全、有效、可靠的生成式人工智慧

為了評估重要商業決策者目前的想法，《麻省理工科技評論》的Insights小組對1000名企業高管進行了調查，詢問他們對當前和預期的人工智慧應用案例、實施障礙、技術策略和勞動力規劃的看法

根據專家訪談小組的意見，這項調查反映了當前企業在面對生成式人工智慧時的主流策略思考因素和觀點，可以幫助高階主管推理和解釋制定重大決策的過程

以下是調查和訪談的主要結果：

高階主管們很清楚生成式人工智慧的變革潛力，但他們在部署方面非常謹慎。幾乎所有的公司都認為，生成式人工智慧將影響他們的業務，只有 4% 的公司認為它不會影響它們。但在這一點上，只有 9% 的人在他們的組織中完全部署了生成式人工智慧用例。

這一數字在政府部門低至 2%，而金融服務（17%）和 IT（28%）是用例部署比例最高的兩個行業。部署人工智慧的最大障礙是理解生成式人工智慧的風險，59% 的受訪者將其列為前三大挑戰之一。

（來源：見浮水印）

同時，公司們也不會單打獨鬥。與新創公司和大型科技公司的合作，對於人工智慧技術的順利擴張至關重要。大多數高階主管（75%）計劃與合作夥伴合作，共同將生成式人工智慧大規模引入其組織，很少有人（10%）認為合作是技術實施的首要挑戰。這表明我們有強大的技術供應商和服務生態系統可用於協作和共同創造。

作為生成式人工智慧模型的開發者和人工智慧軟體的提供者，大型科技公司擁有生態系統優勢，但新創公司在幾個專門的小眾領域擁有優勢。與大型科技公司（32%）相比，高階主管更有可能計劃與專注於某個方向的人工智慧技術的小型公司（43%）合作。

生成式人工智慧的應用將在整個經濟中實現民主化。根據我們的調查，公司規模與公司嘗試使用生成式人工智慧的可能性無關。小型公司（年收入低於 5 億美元）部署生成式人工智慧的案例比例是中型公司（5 億美元至 10 億美元）的三倍（前者為 13%，後者為 4%）

事實上，這些小公司在人工智慧技術上的部署和試驗比例，與那些最大的公司（收入超過 100 億美元的公司）相似。

可負擔得起的生成式人工智慧工具，可以像雲端運算一樣促進小型企業的發展，雲端運算使企業能夠獲得更多工具和運算資源，而這些工具和運算資源曾經需要在硬體和技術方面進行巨額投資。

四分之一的受訪者預計，生成式人工智慧的主要影響是減少他們的勞動力。在能源和公用事業（43%）、製造業（34%）以及運輸和物流（31%）等工業領域這一比例更高。這數據最低的是 IT 和電信業（7%）

總的來說，與人類被人工智慧取代相比，這個數據（比例）是可以接受的。在專注於操作人工智慧模型的技術領域，以及處理包括道德和風險在內的管理職位，對相關技能的需求正在增加。

人工智慧正在普及技術技能，可能帶來新的就業機會和提高員工滿意度。但專家警告稱，如果不正確部署且缺乏有意義的諮詢，生成式人工智慧可能會降低人類工作的品質體驗

監管問題緊迫，但不確定性是目前最大的挑戰。隨著美國等國的立法者試圖規避風險，生成式人工智慧引發了一系列政策制定活動，但真正有影響力的監管將以政府立法的速度推進（緩慢）

同時，許多商業領袖（40%）認為，應對監管或監管不確定性是採用生成式人工智慧的主要挑戰。這一比例因行業而異，從政府部門的 54% 到 IT 和電信業的 20%。

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