生成式人工智能：应对变革带来的风险

对于企业而言，人工智能的商业应用仍处于早期阶段，这是一个风险与回报并存的节点，需要权衡两者并探索最佳方向。很明显，使用人工智能可以带来很多好处。目前，企业正在提供更好的客户服务，通过自然语言输入解析复杂信息，加快工作流程。但这项技术也带来了一系列安全风险，包括但不限于幻觉、个人数据丢失、模型架构缺陷和偏见等。

对企业来说，生成式人工智能之所以具有如此大的风险，原因在于我们只触及了表面问题，我们不知道这项技术究竟会带我们去向何方。尽管ChatGPT在首次发布时就获得了创纪录的普及，但我们仍然没有一款杀手级的企业生成式人工智能应用，在商业用户中获得同样的欢迎。我们也不知道这款改变游戏规则的应用会从何而来。我们处在未知领域，不清楚最终会走向何方。

当领导者努力应对这一变化带来的复杂性时，探索生成式人工智能带来的风险和监管挑战至关重要。这将为制定政策和实施实践的决策者指明前进道路，指导他们走向创新与负责任使用共存的未来。

无论是大型语言模型还是其他生成系统，理解细微差别对于企业在这个变革时代取得成功至关重要。

生成式人工智能的风险与机遇

支持生成式人工智能的基础设施至关重要。变革性用例（如超个性化医疗保健）表明了突破性的可能性。例如，基于生成式人工智能，根据个人需求开药的能力代表了医疗保健领域的潜在突破。

尽管存在这些潜在机会，我们必须承认生成式人工智能面临的挑战。其模型缺乏可解释性是一个重大障碍，这促使人们不断努力提供可追溯性和审计线索。也正因此，我们强调人工智能模型在没有人工训练的情况下无法运行。这对于解决与透明度和问责制相关的问题尤为重要。

协调数据孤岛，尤其是在数据来源各异的情况下，是一项重大挑战。数据协调对于有效部署生成式人工智能应用至关重要。在金融服务等数据敏感性极为重要的行业，人们高度重视数据隐私，以确保负责任和合乎道德地使用数据。

降低风险：战略方针

为了应对生成式人工智能带来的挑战和风险，企业正在积极组建人工智能指导和领导委员会。这些跨职能团队由产品负责人、首席信息官、首席信息安全官和法律团队组成，在指导人工智能的无缝集成方面发挥关键作用。

采取谨慎的人工智能集成方法，强调“先爬-再走-最后跑”的策略。企业从一开始就优先考虑纳入合规性、治理、安全性和负责任的人工智能实践。这种方法可确保坚实基础，并在人工智能成为企业流程的一部分时最大限度减少潜在陷阱。

用纽约Hitachi Vantara Exchange活动上一位小组成员的话来说，企业需要“积极尝试，然后深思熟虑地实施”。这一智慧强调了平衡创新和精心实施生成式人工智能的重要性。

当企业应对采用人工智能的复杂挑战时，利用生成式人工智能带来的机遇，谨慎管理相关风险至关重要。未来具有巨大的变革性进步潜力，而那些深思熟虑应对这一形势的企业将有望从负责任的人工智能使用中获益。