生成式AI备受媒体关注，从Midjourney等图像生成工具到Runway，再到OpenAI的ChatGPT。但企业界对这项技术能否对其利润产生积极影响仍持怀疑态度；至少调查以及我的同事Ron Miller的报道表明如此。
在本月波士顿咨询公司（BCG）对超过1,400名高管进行的民意调查中，66%的人表示他们对所在组织在生成式AI方面的进展感到犹豫不决或明确表示不满，理由是人才和技能短缺、路线图不明确，以及在负责任地部署生成式AI方面缺乏战略。
需要明确的是，这些来自制造业、交通运输和工业品等行业的高管仍然将生成式AI视为优先事项。参与BCG调查的受访者中，有89%的人将该技术列为其公司2024年的“前三大”IT倡议。然而，在1,400名受访者中，只有约一半人预计生成式AI将为其所管理的工作团队带来显著的生产力提升（即10%或更高）。
这些结果与去年晚些时候BCG调查的回应相结合，凸显了企业对任何类型的AI驱动生成工具的极高怀疑程度。在去年针对2,000名高管决策者的调查中，超过50%的人表示他们“不鼓励”采用生成式AI，因为他们担心这会助长不良或非法的决策，并损害雇主的数据安全。
“不良或非法的决策”触及版权侵权问题——这是生成式AI领域的一个热点话题。
生成式AI模型通过示例（例如插图、照片、电子书、电影）进行“学习”，以撰写文章和代码、创作艺术作品、作曲等，但构建这些模型的供应商并不一定向示例创作者提供补偿或告知他们。未经授权使用受版权保护的材料训练模型的合法性正在无数法院案件中受到审视。然而，GenAI用户可能陷入麻烦的是模型对训练数据的机械复述（regurgitation），即生成式模型吐出一段与训练示例镜像复制的内容。
在本周发表于《IEEE频谱》（IEEE Spectrum）的一篇文章中，知名AI评论家加里·马库斯（Gary Marcus）和视觉特效艺术家里德·南森（Reid Southen）展示了包括OpenAI的DALL-E 3在内的AI系统，即使未被明确提示，也会复述数据。他们写道：“目前没有任何公开可用的工具或数据库供用户查询以确定是否存在潜在侵权，也没有任何指导说明用户如何做到这一点。”
或许并不令人惊讶的是，内容治理初创公司Acrolinx对《财富》500强公司进行的一项调查显示，近三分之一的受访者表示，知识产权是他们在使用生成式AI时最大的担忧。
一些企业决策者缓解知识产权担忧的可能方式是生成式人工智能供应商提供的法律保护承诺；包括IBM、Microsoft、Amazon、Anthropic和OpenAI在内的越来越多供应商已承诺，将为客户使用其生成式人工智能工具却最终卷入版权诉讼的情况提供财务及其他方面的辩护。
这些政策并非万能；大多数（如果不是全部的话）对于其实际覆盖范围缺乏清晰界定，《Reworked》的戴维·巴里指出（例如，如果用户撰写的提示词可能导致侵权，那么像OpenAI这样的公司是否会为其提供赔偿尚不明确）。但它们肯定比什么都没有要好，而不久前“什么都没有”才是常态。
至于高管们对生成式AI数据安全的担忧，这些可能更难消除。
担心机密数据可能落入生成式人工智能供应商手中，包括苹果、美国银行、花旗集团、德意志银行、高盛、富国银行、摩根大通、沃尔玛和威瑞森在内的多家公司已限制员工访问ChatGPT等公共生成式人工智能工具。对此，OpenAI等供应商澄清了他们的数据收集政策，明确表示他们不会在企业数据上训练模型——至少在某些情况下不会。这是否能说服潜在的企业客户还有待观察。
由于这些挑战以及其他问题，65%的受访高管认为，生成式AI至少需要两年时间才能走出炒作阶段。这些高管表示，为了充分利用（但负责任地）生成式AI，其员工中相当大比例的人需要接受技能提升培训，并且在其公司运营所在的每个国家都必须制定出人工智能法规。
在欧洲之外，监管措施不太可能很快出台，并可能随着生成式人工智能技术的快速进步而发生变化。然而，令人欣慰的是，BCG在一月份进行的调查突显了尽管存在不确定性，高管们仍欣然接受生成式人工智能的态度。
根据该调查，在计划于2024年投入超过5000万美元用于生成式AI的公司中，有21%已成功对其四分之一的员工进行了生成式AI工具的培训。72%的生成式AI大额支出者已经在为人工智能法规做准备，而68%的工作场所已为使用生成式AI设置了护栏。
BCG CEO Christoph Schweizer在一份电子邮件声明中表示：“今年是让生成式AI的承诺转化为切实商业成功的一年。”“几乎每位首席执行官，包括我自己，都经历了陡峭的学习曲线。当技术变化如此迅速时，人们很容易倾向于观望局势发展。但在生成式AI领域，早期的赢家正在大规模地进行实验、学习和建设。”