生成式AI滿周年!41位專家預測生成式人工智慧熱潮的第二年將會是什麼樣子?

2024-2-13 62 2/13
生成式AI滿周年!41位專家預測生成式人工智慧熱潮的第二年將會是什麼樣子?

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ChatGPT已經公開亮相一周年紀念日。這款聊天機器人作為一種研究沙箱向公眾發表,幫助催生了矽谷大規模的人工智慧軍備競賽,並相應地推動了人工智慧在各個產品和領域的整合。 

為了紀念ChatGPT誕生滿周年,我們採訪了41位人工智慧專家、商界領袖和其他利益相關者:在接下來的一年裡,像ChatGPT 和Midjourney這樣的生成式人工智慧工具將如何應用,才能更好地幫助企業更高效地運作或為個人消費者提供幫助?以下是他們的發言,為了篇幅和清晰度,以下內容經過了編輯。 

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班·巴加林(Ben Bajarin)
創意策略首席分析師

目前,我們的大部分對話都圍繞著企業如何利用生成式人工智慧來提高員工的整體工作效率。我們一直在與首席資訊長/首席營運長展開討論,以瞭解他們是如何看待這一點的,我相信大多數組織將在特定領域的大型語言模型/代理中使用GenAI,這些模型/代理是圍繞特定部門的資料進行培訓的。智慧呼叫中心和客戶支援則是人工智慧技術的應用領域之一,它自動辨識客戶的語音資訊並將其轉化為文本,極大地提高了呼叫中心人員的工作效率,提高了客戶滿意度。但歸根結底,我們相信每個企業的工作流程都將受益於人工智慧,並為其注入活力。 

傑瑞米亞·歐陽(Jeremiah Owyang)
Blitzscaling風險投資公司合夥人

到2024年底,我們的數位生活將發生巨變,首先是日常通信。每個人在家裡或公司都將有一個人工智慧代理來管理他們的電子郵件。一開始,它將過濾、篩選郵件資訊,並將重要且緊急的郵件標注和匯總。隨著人工智慧代理分析我們的歷史記錄、瞭解上下文並給與回饋,慢慢地我們將信任它,讓它使用一套定義好的準則和規則代表我們做出回應。當你想真正引起別人的注意時,你可以注明這是一封由AI代為回復的電子郵件! 

克拉拉·施(Clara Shih)
Salesforce人工智慧首席執行長

2024年將是生成式人工智慧在許多公司從實驗走向標準操作程式的一年。首批使用案例將是客戶服務、銷售、行銷和軟體發展。要做到這一點,企業需要具備三個基本要素:第一,為所有結構化和非結構化資料提供安全的資料雲;第二,在大型語言模型之上提供資料安全、隱私、道德和監管防護的生成式人工智慧信任層;第三,建立和定制提示、操作和模型的協同駕駛平臺。 

喬·阿特金森(Joe Atkinson)
普華永道首席產品與技術長

更快樂的員工團隊會帶來更好的業績,我對GenAI將在促進更個性化的員工體驗方面發揮的作用感到樂觀,這將提高員工的參與度、滿意度和生產力。毫無疑問,明年我們將繼續看到各公司更積極地推出人工智慧培訓和實驗專案,同時最實用的 GenAI使用案例也將增加,進而為企業節省時間和金錢,這些使用案例包括更個性化的客戶支援和建議、高品質內容生成和工作流程自動化。 

格蕾絲·伊斯福德(Grace Isford)
勒克斯資本合夥人

生成式人工智慧工具已經在許多功能中發揮了高效的輔助作用,包括編碼、客戶支援和搜尋。我們正在見證知識檢索、資訊匯總和任務自動化等日常任務的顯著加速。隨著人工智慧副駕駛變得越來越複雜,並演變成能夠執行全面業務功能並增強多步驟工作流程的長期代理,這一趨勢預計將會增長。我們還將看到多模式人工智慧應用程式在日常業務營運中變得司空見慣。這包括語音、影片和影像處理能力的整合。 

布倫丹·伯克(Brendan Burke)
PitchBook新興技術分析師

今年,由於GitHub Copilot的成功,風險投資公司對用於編碼的生成式人工智慧的投資增長了357.4%,達到近4億美元。軟體發展自動化的能力已開始從目前的軟體發展人員擴充到產品設計師和營運團隊。明年,人工智慧編碼工具將在這些職能部門中得到廣泛應用。明年即將推出的新基礎模型將從整個軟體發展過程中學習,使任何人都能從頭到尾部署應用程式,進而進一步推動這一勢頭。 

奧德·奈澤(Oded Netzer)
哥倫比亞商學院教授

生成式人工智慧在醫學領域有很好的應用。研究表明,醫生將大量時間花在更新電子記錄和案頭工作上。醫生經常抱怨,他們很難抽出時間與病人深入交流病情。如果聊天機器人能創建醫生與患者之間的對話記錄(包括醫生提供的口頭指導)並將其輸入患者記錄,醫生就能有更多時間與患者在一起,也就有可能為更多患者看病。

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卡拉·斯布拉格(Kara Sprague)
F5執行副總裁兼首席產品長

生成式人工智慧帶來的效率和生產力的最大受益者之一將是工作過度的安全團隊。由於網路安全技能缺口已造成350萬人的缺口,這些團隊的工作已捉襟見肘。人工智慧可以實現流程自動化,提高工具的效率,使安全團隊能夠更好地保護當今複雜網路和應用程式的安全,同時在人工智慧日益驅動的威脅環境中更快地檢測、分析和應對威脅。 

巴布羅·阿布魯(Pablo Abreu)
Socure首席產品和分析官

生成式人工智慧技術催生了更複雜的詐騙,如發送看似真實的網路釣魚電子郵件、製作無懈可擊的偽造政府簽發文件。明年,我希望企業能夠創造性地調整生成式人工智慧解決方案,以快速幫助阻止這些深度偽造和更複雜的身份欺詐攻擊,以免造成任何傷害。生成式人工智慧必須成為人們提高效率和降低風險的工具之一。 

大衛·哈伯(David Haber)
akera聯合創始人兼首席執行長

隨著人工智慧培訓成本的不斷降低,我們將看到一個重大的轉變:各種規模的企業都在定制ChatGPT等模型,以應對其營運中的獨特挑戰。無論是工程、行銷還是人力資源,人工智慧模型都將發展成為專業化的助手。除此之外,這些人工智慧還將協助戰略決策。這不僅僅是提高效率,而是開始編寫新的業務手冊,就像網際網路的誕生一樣。 

蒂莫西·楊(Timothy Young)
人工智慧初創公司Jasper首席執行長

今年,企業開始嘗試使用生成式人工智慧來提高工作效率。這是一個良好的開端,但我相信,到2024年,隨著企業更全面地採用人工智慧,並使用將分析和自我最佳化內容納入其中的協同機器人,故事將從更快的產出轉向更好的結果。 

約翰·布萊文斯(John Blevins)
康乃爾大學商學院兼職教授

明年,人工智慧浪潮將繼續呈上升趨勢,而人工智慧的投資回報對許多企業來說仍將遙不可及。眼下,幾乎每家企業都在討論調查和確定人工智慧戰略,有些企業還為自己的計畫投入了實際預算。然而,大多數企業沒有足夠的資料來快速訓練有效、可信的演算法,因此無法在2024年看到這些計畫的投資回報。但是,終有一天會看到回報的。 

凱蒂·加德納(Katie Gardner)
Gunderson Dettmer 律師事務所合夥人

專業服務提供者(包括律師)將需要重新思考他們的業務模式,尤其是如果他們嚴重依賴於在人工智慧可以可靠、高效地替代的領域(如檔審查和盡職調查)創造收入。傳統的金字塔模式,即由大量初級律師來完成這些任務,在經濟上可能不再可行。由於許多工不再需要人類來執行,因此將出現廣泛的技能提升。與之前的工業革命類似,大多數組織現有的必要職能都將發生巨大的實質性轉變。 

蘇布泰·艾哈邁德(Subutai Ahmad)
Numenta 公司首席執行長

一年的時間發生了如此多的變化!ChatGPT讓人工智慧大放異彩,引起了巨大的反響,但很顯然,這只是剛剛開始。透過與將LLM模型投入生產的公司直接合作,我們看到了潛力和挑戰。展望未來,要彌合人工智慧應用與炒作之間的差距,需要簡單、可擴充、具有成本效益的解決方案,並使公司能夠完全控制其資料和模型。 

提姆·戴維斯(Tim Davis)
Modular(前Google大腦)聯合創始人兼總裁

我預計,GenAI的應用將加速,並將深入滲透到銷售、行銷、客戶營運、工程和產品等高成本職能部門。隨著GenAI在內容製作、客戶與聊天機器人的互動、搜尋引擎最佳化、產品知識發現、工程程式碼生成以及產品設計和測試等眾多領域帶來革命性的變化,你已經看到了這種情況的發生。這些都是真實而直接的使用案例,而不是技術炒作,它們正在帶來令人難以置信的商業價值,而且在未來數月和數年內只會迅速加速。 

安娜·瑪麗·瓦格納(Anna Marie Wagner)
銀杏生物工程人工智慧的負責人

面向消費者的人工智慧工具在一些明顯的判斷領域(例如,清理資料庫中不匹配的姓名,或分析書面調查結果)變得異常強大,而這些領域在歷史上曾給金融分析師、銷售代表或戰略顧問等高技能員工帶來大量的時間浪費。大型語言模型將不斷改進其能力,以將原始資料準確地合成為可用格式,進而使這些專業人員能夠將更多時間用於洞察而非分析。 

阿倫·錢德拉塞卡蘭(Arun Chandrasekaran)
Gartner人工智慧分析師

生成式人工智慧可以透過各種方式(如文本、圖像、程式碼、音訊、影片)創造新的、獨特的輸出,這可能是一個變革性的機遇。機器創造力正處於早期階段,可以透過多種方式來加快新產品的開發和建立差異化競爭優勢。 

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基蘭·拉吉(Kiran Raj)
GlobalData 公司顛覆性技術業務主管

對於個人消費者來說,生成式人工智慧為個性化服務打開了大門,從購物推薦到教育幫助,無所不能。ChatGPT可以充當虛擬家教,而 Midjourney則可以在藝術和音樂等創造性活動中提供幫助。在金融和醫療保健指導、生活方式管理和旅行規劃等領域,人工智慧也能提供個性化的意見和建議,帶來顯著的效益。隨著這些工具更深入地融入平臺和服務,它們必將提高企業和消費者的效率、創造力和便利性。 

羅布·恩德勒(Rob Enderle)
恩德勒集團首席分析師

預計這些工具將大量用於客戶支援、電話銷售和客戶關係管理。初步研究表明,將這些工具有效地用於客戶介面,可以提高客戶忠誠度、滿意度和忠誠度,減少客戶流失,進而對企業的盈虧產生積極影響。  

凱薩琳·羅傑羅·洛維西(Catherine Roggero-Lovisi)
Modern Meadow首席執行長

當有大量資料可用,並且這些資料集之間的聯繫和相關性可以相對容易地映射出來時,人工智慧工具就顯得尤為重要。有鑑於此,在摩登梅朵經營的生物材料領域,人工智慧工具將在許多方面發揮作用。首先,在消費者瀏覽大量產品和材料資訊時提供支援。人工智慧工具可以讓消費者輕鬆找到最具可持續性的選擇,同時避免被假新聞所誘導。 

穆茲·德萊夫(Moez Draief)
人工智慧創業公司Mozilla.ai 經理

當涉及到像人工智慧這樣的變革性和快速發展的技術時,即使是一年的預測也很複雜。憑藉其最先進的語義能力,類似chatgpt的模型有可能改變客戶的搜尋體驗。這個已有幾十年歷史的橫向問題面臨著當今與資料隱私、幻覺和事實相關的問題。明年將在人工智慧科學的基礎層面和工程方面開展的研究,將使客戶和企業能夠更好地利用資料。 

史蒂夫·溫(Steve Won)
1Password 首席產品長

2024年將使我們的虛擬網路受到前所未有的污染。生成式人工智慧(Generative AI)將成為領頭羊,推動社交工程的持續發展,進而在網路上形成前所未有的不信任環境。好的一面是,這將成為重振我們彼此聯繫的轉捩點。在未來幾年裡,大科技公司、安全公司和政府將需要攜手合作,共同開發有意義的解決方案,減少生活中的虛假資訊。 

彼得·查普曼(Peter Chapman)
IonQ 總裁兼首席執行長

在即將到來的2024年,我預見像ChatGPT和Midjourney這樣的人工智慧工具將繼續改變企業的營運方式,提升客戶體驗。真正讓我感到興奮的是,新的量子技術有可能讓這些人工智慧模型變得更快、更高效,最終降低成本和對環境的影響。這將使這些人工智慧模型更容易獲得,並加快其在商業領域的應用。 

史里達爾·拉馬斯瓦米(Sridhar Ramaswamy)
雪花公司人工智慧高級副總裁

明年及以後,我們將看到具有SQL編寫和API呼叫專門技能的語言模型成為企業應用程式之間互通性的粘合層。它們有可能打破孤島,並創造出一種全新的混搭應用程式,這種應用程式不僅創建速度快,而且在實踐中非常有效。這些應用程式和自主代理自動採取行動的技術仍處於早期階段,但我們可以期待明年會有更多的突破。 

羅恩·霍斯(Ron Hause)
Shape Therapeutics 高級副總裁,人工智慧主管

如今,許多藥物和基因療法都昂貴得令人望而卻步。新一代人工智慧支援的藥物發現和設計,以及製造和給藥方面的創新,將改變這種狀況。患者健康的重大突破指日可待。 

卡梅倫·亞當斯(Cameron Adams)
Canva 聯合創始人兼首席產品長

Midjourney等單一功能的人工智慧工具幫助人們關注生成式人工智慧,但在未來的一年裡,只有透過整合到實際工作流程中的工具,這項技術才能真正與大眾拉開差距。這不僅會改變人們創建或編輯圖像的方式,還會改變他們的工作方式——説明他們透過人工智慧工作流程節省數小時的時間,進而消除瑣碎的任務。這將使他們以前可能從未嘗試過的工作成為可能。 

羅傑·桑頓(Roger Thornton)
Ballistic Ventures聯合創始人兼普通合夥人

產品經理正在使用LLM來創建他們需要工程設計人員實現的功能的工作原型,這對我們開發軟體的本質提出了挑戰。在很多情況下,交給工程師的程式碼與商業版本非常接近。這對我們構建軟體團隊的方式產生了巨大的影響,並很有可能使領域專家無需龐大的工程團隊就能實現從概念到程式碼的轉化。 

恩里克·杜布格拉斯(Henrique Dubugras)
Brex 創始人兼聯合首席執行長

隨著人工智慧工具的發展,它們可以充當無聲的助手,幫助正在進行採購的業務人員,還能協助財務人員管理預算開支,同時做好記錄和分類。實際上,這種無形的幫助將是下一個平臺的發展。特別是對於財務和會計團隊來說,我認為明年我們將看到人工智慧應用的重大進展,這將使他們能夠專注於更具戰略性和前瞻性的工作,減少重複性的資料錄入和分析任務。 

羅伯托·馬西埃羅(Roberto Masiero)
ADP創新部高級副總裁

生成式人工智慧工具可以協助人力資源專業人員,告訴他某位員工最近沒有休假,並建議與該員工聯繫,請他休息一段時間,以避免倦怠。再舉一個例子:如果某位員工最近結婚或生孩子了呢?生成式人工智慧工具可以提醒人力資源專家,也許是時候向該員工重新發送福利資訊了。人性化的提示幫助人們處理生活中最重要的事務,為員工創造更快樂的體驗。 

維多利亞·艾斯皮內爾(Victoria Espinel)
BSA(商務軟體聯盟)總裁

如果說過去的一年是關於建立對人工智慧的理解,那麼未來的一年將是關於發揮生成式人工智慧的一些獨特能力。但是,我們需要深思熟慮、全球一致的規則來降低風險,進而建立對人工智慧的信任。如果我們想讓企業和消費者在明年從負責任的人工智慧中受益,政府就必須採取行動。 

克里斯·貝迪(Chris Bedi)
ServiceNow首席數位資訊長

生成式人工智慧將影響員工對工作中使用的技術的期望,成為留住人才的最佳助手。如果我們不為員工提供GenAI解決方案,我覺得這就像要求他們在有文字處理器的情況下使用打字機一樣。 

羅伯特·布盧莫夫(Robert Blumofe)
Akamai Technologies首席技術長兼執行副總裁

現在,許多應用程式都是簡單的生產力增強器,可以幫助員工、學生、音樂家、開發人員等更高效、更快速地完成任務。但是,隨著人工智慧與其他工具的整合。例如,公司特定資料或線上服務(如天氣預報)的檢索,並調整為各行各業服務,我們將開始看到真正有趣的使用案例出現。 

蜜雪兒·泰特(Michelle Taite)
Intuit Mailchimp 首席行銷長

在我看來,目前採用生成式人工智慧的最大好處是利用良好的資料來創建和擴充個性化體驗。生成式人工智慧能夠分析大量的個人客戶資料點,並創建個性化內容,這不僅有利於大型品牌和企業組織。生成式人工智慧的簡單性有能力成為中小型企業的平衡器。 

克里斯·赫塞爾(Chris Helsel)
固特異輪胎橡膠公司全球營運高級副總裁、首席技術長

我們可以將人工智慧作為一種工具,提高組織的產品開發效率,綜合數十年的測試資料,增強我們的供需規劃預測能力。我們已經利用人工智慧,基於數十億組歷史資料,主動預測輪胎服務和漏氣保護,極大地説明我們的客戶提高效率。 

亞當·威廉姆斯(Adam Williams)
鐵山公司全球平臺產品副總裁

我們從客戶那裡聽到的最大的痛點之一是他們找不到想要的資訊,我們對生成人工智慧在未來一年如何在解決這個問題上發揮作用感到興奮。如果你可以文檔、記錄或公司資料提出問題會有什麼結果?例如,特定檔是否已簽署?或者某項任務在每個階段所需的時間長度? 

丁安飛
投資網董事長

對於消費者而言,多模態聊天應用程式將結合百科全書、搜尋、語音操作個人助理等實用功能,並具有非常直觀的多轉向介面,其體驗將得到顯著改善。社交、媒體、教育、金融、娛樂等垂直領域的基礎模式超級消費者應用也將被廣泛採用。這些應用將來自現有企業和初創企業。 

  • 延伸閱讀:被AI取代後我們要成為什麼樣的人?更軟性的技能正在成為這場遊戲的關鍵

Jun Hong Heng
新月灣顧問公司創始人兼首席資訊長

我們相信,生成式人工智慧工具必將成為各個領域最重要的技術工具,我們認為,生產力的提高最終可能會像19世紀和20世紀初電氣化的普及一樣具有影響力。有些轉變可能會在幾年內逐步實現,但生成式人工智慧工具未來會極大地提高使用者的生產率。 

伊里亞德·安德列斯(Eliot Andres)
PhotoRoom聯合創始人

我們看到,人工智慧可以協助攝影專業人士和小型電子商務企業、零售業企業創作。隨著人工智慧將照片編輯工作自動化,人們可以借助AI工具針對圖像風格、色調和圖形元素等方面進行創意生成。人工智慧在照片編輯方面的機遇在於,利用極其複雜和精密的技術,讓創建和編輯照片的工作變得前所未有的簡單和直觀。 

史蒂夫·斯韋爾(Steve Sewell)
Builder.io首席執行長

在當今的商業環境中,生成式人工智慧的變革之處在於將其整合到更廣泛的工具鏈中。將大型語言模型與有針對性的專業模型相結合,是我們正在見證的真正、切實進展的地方。 

泰瑞·艾利森(Teri Ellison)
瑞健集團首席人力資源長

人工智慧工具將徹底改變人力資源專業人員的角色。我們已經看到了使用這種技術來自動處理一些日常人力資源活動和行政任務的好處;例如,使用生成式人工智慧來完成職務描述內容,或者使用公司擁有的機器人來回復員工的基本問題和請求。想方設法利用技術來支援可重複的任務,是騰出時間和資源讓員工專注於更有價值的工作的關鍵。 

維克拉姆·查特吉(Vikram Chatterji)
伽利略聯合創始人兼首席執行長(前Google人工智慧產品負責人)

ChatGPT和Midjourney的下一年很可能會迎來商業應用程式的激增,為企業內處理重複性任務的每個職能部門提供定制服務,包括財務、法律團隊等。OpenAIs GPTs 「應用程式商店」,在這裡人們甚至不需要知道如何編碼就可以創建個性化的 GPTs,這是朝這個方向邁出的一大步。 

達塔伊庫(Dataiku)
Florian Douetteau首席執行長

生成式人工智慧將使企業能夠以另一種規模整合和分析私人和公共財政資訊。人工智慧工具將綜合財報電話會議和綜合報告中的資料,讓人們更深入地瞭解公司和市場的健康狀況。在科學研究方面,明年將迎來人工智慧生成輔助技術的飛躍。研究人員將擁有先進的人工智慧工具,可以將他們的工作與世界上其他研究人員的工作進行比較,預測未來的研究軌跡,並確定有待探索的領域。

 

資料來源:

  • What year 2 of the generative AI craze will look like, according to 41 experts