我们的生成式人工智能之旅

在一个行业中耕耘几十年的一大好处，就是能够在动荡时期借鉴历史经验。面对新的挑战或机遇时，我们可以构思新的想法，或者选择过去的成功之路。

正是在这种背景下，我们决定记录我们在生成式人工智能方面的历程。自互联网和移动技术发生巨变以来，还没有一项技术创新拥有如此巨大的变革潜力，同时也具有如此大的风险。

例如，在环境、社会和治理（ESG）领域，生成式人工智能的优点和缺点同样引人注目。一方面，生成式人工智能可以提高效率，减少浪费；另一方面，它也需要大量能源消耗。虽然它在推动医疗保健方面很有希望，但也存在引入新偏见和不平等的风险。同样，虽然它可以加强治理程序，但同时也可能掩盖透明度。

开源之旅

拥抱生成式人工智能，并非一朝一夕之功；它需要投入、研究和深刻理解。这就是为什么我们公开记录我们使用这项技术的历程。我们的目标是分享自己的构思过程，以及我们战略选择背后的原因——无论我们决定追求还是放弃它们。

我们都在生成式人工智能的未知领域中探索，寻求取得成功的正确策略——无论是内部工作流程、工业环境、客户互动，还是尚未发现的领域。

这些战略的核心是理念本身。在即将发布的一系列介绍文章中，我们将追溯生成式人工智能的发展历程，分享我们团队取得的成功和面临的挑战。现在是关键时刻，掌握人工智能（尤其是生成式人工智能）是一件至关重要的事项。

《我们的生成式人工智能之旅》系列文章有一个简单目标：展示我们的创新之路。我们想要激发更多人参与和思考这个话题。读者会尝试模仿一些选择，也会尝试避免一些选择。无论如何，我都希望将其打造成一个互动性强、引人入胜的系列。

生成式人工智能并非一项可以委托的技术

要开始这段旅程，让我们先来看看其起源。对我们来说，当谈到生成式人工智能时，要从领导力开始。与过去的创新技术不同，生成式人工智能不是一个可以委托给他人的技术领域。领导层必须亲身参与，了解生成式人工智能的结构性影响和风险。如果未能实现这一初始概念，企业内对该技术的采用和发展就会减缓，甚至停滞。更糟糕的是，可能会将其使用推向错误的方向。这就是我所努力避免的，也是我要求领导层努力避免的。

在牢牢掌握技术后，我们就进入了需求评估阶段。为此，我们首先确定了可以组建团队推进项目的关键人选。这些人有能力和权力制定战略、分析和执行计划。团队知道要咨询哪些利益相关者以了解需求，然后将这些需求与现有的可用资产进行比对。这样一来，他们便可以开始进行成本效益分析等工作，以确定最有效的后续步骤。

对于生成式人工智能，监管合规、道德规范、法律审查等问题不仅必须添加到流程中，还必须从构思之初就融入其中。生成式人工智能是一个全新的世界。所有这些工作都必须在进行任何开发测试之前开始。

这段旅程错综复杂，值得记录。从我们的规划和进展中产生的对话和见解有望提供引人入胜的故事。我相信您会在这些故事中找到价值——采纳引起共鸣的部分，忽略那些对您没有触动的部分。

因此，当我们在社交媒体上不断传播这一旅程时，我希望您能在LinkedInopens in a new tab上关注我和Hitachi Vantaraopens in a new tab。关注我们关于这个系列的更新，分享您的评论以及您自己旅程中的趣闻。让我听到您的声音。可以说，这样的分享将引发一种共同创造的氛围，我们都将从中受益。

下周请同样关注我们的公司新闻室，继续生成式人工智能之旅。

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