Michael Wooldridge指出，即便人工智能领域的商业最前沿已经来到了大语言模型可以自主对话和解决问题的时代，但生产出具备真实人类智能的机器还是一个遥远的梦想。
在三十余年的职业生涯中，我始终向人们传递一个观点：无需对人工智能(AI)过度焦虑。然而，过去五年，AI领域的进展确实令人瞩目。人工智能的快速崛起将开启新一轮的机遇，届时聊天机器人将能够通过相互对话探寻解决方案、生成新内容，开辟出前所未有的商业前景。
尽管人们普遍认为AI已经非常先进，它至今仍难以精准复现许多基础人力工作。即使是最出色的大语言模型在实际使用时也会有局限性。其中存在的风险和缺陷仍然不可忽视，亟待解决。
对我来说，AI最显著的突破在于：通过对海量数据的解析，它已能应对复杂问题并提供切实解决方案。由此，“人工智能助手”的开发为企业和消费者带来了重大机遇。它们不仅能帮助你规划前往瑞士洛桑的旅行，还能利用互联网服务自主预订机票、地面交通和酒店。
目前值得关注的人工智能助手有三类，其复杂程度与经济价值呈阶梯式上升形态，且均可应用于商业领域：
- 第一类是客户服务助手，能够处理银行咨询并根据客户指示修改账户设置。
- 第二类是自动化流程助手，能够利用大型语言模型（LLMs）为用户提供个性化度假方案并完成全流程预订。
- 第三类是协作型助手，能够通过会话解决问题，例如优化需遵循严苛规章的申请流程。
如何将AI融入商业战略？
人工智能（AI）的显著优势
随着这些技术创新的落地，每位企业高管都应将生成式AI（GenAI）纳入工作流程，起到节省工作时间，提升工作效率的效果。尤其是在处理基础性任务（如创建演示文稿）时。以我个人经验为例，我就通过将大语言模型（LLMs）整合到日常工作中，大大提升了生产力。如果你还没开始这样做的话，你可能就要错过职业生涯中一个唾手可得的提升机会，不仅如此，这个机会也影响你所在公司的绩效表现。
大语言模型的价值远不止于此。人工智能可以释放一系列隐藏的潜力，挖掘企业各类计算机系统中积累的大量非结构化数据的价值。试试将所有邮件、文档、会议记录和广告手册输入大语言模型，这将让企业的数据档案焕发新生，并给你带来惊喜。
在支持我们的创意工作方面，大语言模型也展现出令人期待的潜力。如果你是一位广告主管，正在为一款香蕉味牛奶饮料寻找新口号，大语言模型可以生成几乎无限的创意。虽然质量会参差不齐，但仍可以激发你的创造力，让你想到更好的点子。
如同所有新兴信息技术浪潮，大语言模型无疑将催生全新的内容。这些内容将进一步孵化我们难以想象的新业务与服务。我们也许不是它的造物主，但它们将像社交媒体之于我们这一代人般，成为未来世代的习惯的普遍现实。
但也要注意，在将大语言模型（LLMs）引入企业运营或个人工作实践时，为 AI 提供正确的输入内容非常重要。无论 AI是否依赖训练输出，高质量且具有连贯性的数据都将导向更好的输出效果。因此，如果你希望制定一套行之有效的AI 策略，首先应自问以下几个问题：我们的数据来源在哪里？呈现形式是什么？术语是否统一？输入标准是否在各部门之间保持一致？
“尽管AI已经取得了令人惊叹的成就——经过训练后，能在数秒内解出复杂的数学题，但它们还远远达不到能够真正复制人类智慧和行为范式的水平。”
复杂数学？不在话下。基础劳动？无能为力。
尽管AI已经取得了令人惊叹的成就——经过训练后，能在数秒内解出复杂的数学题，但它们还远远达不到能够真正复制人类智慧和行为范式的水平。
即便今天的AI 已能在几秒钟内解出博士级别的数学难题，我们依然没有看到能走进陌生房子、清理厨房、把碗盘放进洗碗机的机器人。换句话说，AI还做不到一位最低时薪的工人所能完成的工作。
这正是技术演进中令人着迷的悖论之一，也是创新常常面临的一个挑战：科技在飞速发展，功能却依然不够完善，发展质量也参差不齐。
大语言模型的潜在问题
更严重的情况是，人工智能的使用包含着一些重大缺陷和风险，这是企业高管在应用它们时需要特别注意规避的。以下仅列举其中几点：
- 真假难辨的输出信息：大语言模型（LLMs）经常输出以假乱真的错误信息。像ChatGPT这样的模型其实并不了解事实真相，会犯下难以察觉的错误。这种错误的危害性在于它看起来非常真实可信，因此具有极强的误导性。
- 偏见与有害输出：大语言模型非常强大，但这力量对所有人都触手可及，包括用心险恶的人。虽然明显带有恶意的请求在经过训练之后可以被模型拒绝，但它很难识别一些看似无害却能导致有害结果的请求，例如用户请求撰写关于如何逃脱杀害亲属罪行的诗歌。
- 版权与知识产权归属不明：生成式人工智能基于公开数据进行训练，能够模仿音乐、艺术和写作等创作风格，为此引发了一系列有关版权归属的争议，目前仍未出现明确的解决措施。
- 就业困难：当今社会正面临着生成式人工智能带来的严重社会和经济影响，尤其是在替代可被自动执行的工作中，例如写代码或处理重复性事务。
- 互联网内容污染：越来越多的内容不仅将由 AI 生成，还将继续被用于AI模型的训练。这不禁令我们担忧能否区别出人类生成内容和机器生成的内容。
- 不受控的未来发展：人工智能还会继续掌握在少数科技巨头和政府机构手中吗？这种权力的集中已经对经济和民主的健康运转产生了影响。
除此之外，还有隐私的问题。如果AI将我们在网上的所有活动和言论都吃进它贪得无厌的训练数据库，我们应该如何划分享数据的界限，又会剩下多少秘密？我的第一原则是永远不向AI倾诉那些我不好意思告诉邻居或者写成标语挂在我家外面的事情。听起来可能有点极端，但小心行事总好过事后懊悔。
尽管我们尚未找到解决以上困境的答案，但人工智能的下一代技术将毋庸置疑地改变我们的世界和工作方式。问题不在于你是否应该使用它，而在于如何使用它。
本文灵感来源于瑞士IMD国际管理发展学院年度旗舰项目「Orchestrating Winning Performance（OWP致胜项目）」的一场主题演讲。该项目每年召集来自不同国家和行业的高管，开展为期一周的深度学习与交流，由IMD教授及商业专家共同主持。
本文翻译自I by IMD，中文版本仅供参考。
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瑞士IMD国际管理发展学院（International Institute for Management Development，IMD）已有75年以上历史，始终致力于培养能够推动世界更加繁荣、可持续与包容的领导者与组织。IMD由一支专业且多元化的教师队伍领导，在瑞士洛桑和新加坡设有校区，并在中国深圳设有管理发展中心，致力于成为全球有志个人和组织最值得信赖的学习伙伴。IMD的高管教育和学位项目长期位居全球领先地位。这一持续领先源于IMD独特的“真实学习，真实影响（Real Learning, Real Impact）”教育理念。通过高管教育课程、工商管理硕士（MBA）、高级管理人员工商管理硕士（EMBA）项目及专业咨询服务，我们助力商业领袖找到更新更好的解决方案，挑战现状，启迪未来。
