今天小编分享的互联网经验：AI行业研报：AI写的研报不具人类特有的理智和直觉？，欢迎阅读。
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作 者 | BT 财经
生成式人工智能（Generative AI）减少了内容创作所需的资金和时间，从而提高了生产力和盈利能力。
生成式人工智能的兴起也催生了创新，为新的商业模式和应用发展铺平了道路。
然而，生成式人工智能可能会导致编程和文案等领網域的人工工作被取代。
此外，生成式人工智能还涉及版权问题和数据安全风险，特别是在涉及客户秘密的情况下。
什么是生成式人工智能？
生成式人工智能指的是一种人工智能算法，它可以根据训练过的数据生成新的内容，其输出的内容包括文本、影像、视频、音频等——通常类似于人类生成的内容。
生成式人工智能有什么应用实例？
ChatGPT 是一个人工智能聊天机器人，它是基于文本的生成式人工智能的应用。其他受关注的案例还包括 DALL-E 2，它可以从自然语言描述中生成数字影像。
生成式人工智能将产生怎样的影响？
生成式 AI 减少了内容创造所需的资金和时间，它还有助于培育创新，为新的商业模式和应用奠定基础。然而，这项技术也可能会取代人工工作岗位，并导致版权问题和数据安全等相关风险。
首先，澄清一下，本文不是使用生成式人工智能撰写的，因为人工智能所撰写的研报并不具有人类所特有的理智和直觉。
生成式人工智能——这是一种可以根据现有数据生成新内容的人工智能算法——从科技到银行再到媒体等多个行业，这种技术都被誉为下一个新兴的前沿领網域。事实上，我们已经看到了这项技术被采用的多种方式。
2022 年，一个名为 DALL-E 2 的深度学习模型能够根据文本提示而生成数字影像，这使得它成为当时的头条新闻。就在不久前，ChatGPT 凭借其先进的会话功能风靡全球。这款人工智能聊天机器人是 OpenAI 的创意产品，而 OpenAI 及其 ChatGPT 得到了包括微软在内的投资者的支持。
微软将这项技术整合到其必应（Bing）搜索引擎以及 Edge 浏览器中，并计划最终将其融入微软更多的产品，正如该公司首席执行官 Satya Nadella 所宣布的那样。
2023 年 3 月，OpenAI 发布了其 ChatGPT 軟體的最新版本 GPT-4，该軟體目前可供用户和开发者使用。
与此同时，竞争对手们也希望推出类似的工具：例如，Alphabet 正在推出一种名为 Bard 的对话式人工智能服务。
摩根大通（J.P. Morgan）美国企业軟體研究主管 Mark Murphy 表示，将 ChatGPT 的全部功能整合到搜索和浏览中，将为消费者创造切实的价值，使查询搜索相应的内容更丰富，而不仅仅是反馈一堆链接列表。
他还表示，" 这也创造了一个良性循环，在让消费者更好地参与其中的同时，也让广告商的广告价值更高，最终有助于减少广告总量，对双方都非常有利。"" 虽然微软的人工智能计划显然仍处于早期阶段，但我们相信，一种重大变化正在发生。"
除了增强消费者的搜索体验外，生成式人工智能对企业也能产生很大的影响，其中既包括积极的影响，也将产生一定消极的影响。下面我们将详细分析，看看这项技术将如何改变公司们的工作方式。
生成式人工智能的优势是什么？
摩根大通亚太地区技术、媒体和电信研究主管 Gokul Hariharan 表示，" 从根本上说，生成式人工智能减少了内容创作所需的资金和时间——其创作的内容包括文本、代码、音频、影像、视频及其组合。" 有了生成式人工智能，企业可以快速、大规模的产出更多内容，从而提高自身的生产率和盈利能力。
生成式人工智能可以彻底改变内容创作
到 2030 年，生成式人工智能在文本、代码、影像和视频方面的输出预计将呈指数级增长，甚至超过人类人工的生产能力。
生成式人工智能的兴起也能催生创新，为新的商业模式和应用铺平道路。
虽然 ChatGPT 等工具是在通用数据上进行训练的，但我们认为，无论是在市场信息或是医学研究等领網域，很快就会出现为特定垂直领網域和数据集设计的生成式人工智能系统。
Hariharan 表示，"ChatGPT 正在为其他公司提供动力，数百家新兴创业公司正在争相开发基础模型、构建人工智能原生应用程式及其支撑基础设施。"" 由于潜在的巨大影响，这种积极的情绪周期很可能会导致相关股票的估值产生大量泡沫。"
硬體公司，尤其是那些生产存储芯片的公司，也将受益于生成式人工智能技术。换句话说，人工智能再厉害也仍受限于芯片性能。
数据显示，自 2012 年以来，人工智能计算工作量每三到四个月就会翻一番，而且可能会进一步加速。我们预计，在未来几年，生成式人工智能的日益普及将同样会刺激对人工智能计算硬體的需求。
生成式人工智能的弊端是什么？
从另一方面来看，随着机器开始取代人类工人，生成式人工智能的兴起可能会影响到人类的就业。Hariharan 表示，" 人工智能的兴起可能会导致那些受影响的人们失业，在某些情况下，部分公司及其商业模式可能会过时。"
例如，生成式人工智能处理数字和编写代码的能力可能会影响到科技行业的程式员工作，而大型科技公司现在已经在缩减员工规模，以优化成本。
Murphy 表示， " 尽管企业裁员新闻不断，但目前軟體开发人员仍然短缺，所以如果能让生成式人工智能帮助编写代码，那就解决了企业的一个主要发展瓶颈。"
现在，生成式人工智能这项技术已被证明能够熟练地生成文本，这可能会使文案和客户服务等相关工作面临风险。例如，微软正在推出一款名为 Dynamics 365 Copilot 的新人工智能助手，它将能够针对客户的提问反馈响应，为电子商务网站编写产品清单等等。
但无论如何，生成式人工智能工具并不是 100% 准确——至少目前是这样。ChatGPT 容易产生 " 幻觉 "，或者无法输出偏离其训练内容的数据。" 正因为如此，生成式人工智能现在还不能完全取代工作。但与此同时，它可以完成自动化、重复的任务，这样一来可以为工作人员腾出时间做其他事情。
此外，生成式人工智能有抄袭和侵权的风险，因为它经常重复或改写来自互联网的数据。该技术还涉及数据安全风险，特别是在涉及客户机密的情况下。当新信息输入到生成式人工智能系统中时，这些信息将成为其数据存储库的一部分，并公开向其他用户发布。
Murphy 认为，" 公司们将会对此持谨慎态度，因此生成式人工智能提供商将需要创建有保护的产品，确保每个组织的所有信息都是独立的，不会与其他信息混杂在一起。"
从另一个角度来看，生成式人工智能的部署成本很高，这可能会影响该技术的普及。现在，很多关于生成式人工智能的讨论都是由好奇心推动的。但问题的关键挑战在于，这些工具非常昂贵，因为运行算法需要大量的云计算和硬體。"" 除非某家公司有非常强大的可盈利需求驱动因素，否则生成式人工智能不是那么容易商业化的。"
摩根大通美国企业軟體研究主管 Mark Murphy 认为，生成式人工智能是过去几十年最重要的技术发展。它正在迅速实现人们曾经认为不可能实现的事情，而且它只会变得更加强大、更加智能。负责任地使用、适当地管理生成人工智能，这是至关重要的，这样这项技术才能帮助放大人类的潜力，而不是产生很大的破坏性。
总的来说，尽管存在多重障碍，但生成式人工智能很可能会改变整个商业游戏规则，并重新定义公司和人们的工作方式。
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