企業(yè)何時(shí)不應(yīng)使用生成式人工智能

過去一年，生成式人工智能（GenAI）的采用率呈爆炸式增長。2023年Gartner企業(yè)機(jī)構(gòu)AI調(diào)研發(fā)現(xiàn)，GenAI是受訪企業(yè)部署最廣泛的AI技術(shù)之一。企業(yè)機(jī)構(gòu)在多個(gè)業(yè)務(wù)部門的多種用例中部署了GenAI。盡管這一快速部署前景廣闊，但也帶來了由于過度聚焦于GenAI而導(dǎo)致AI領(lǐng)域其他應(yīng)用被忽視的風(fēng)險(xiǎn)。而實(shí)際上，GenAI僅占AI版圖的一小部分。與此同時(shí)，GenAI也不是萬靈丹，對于大多數(shù)AI用例來說，往往并不適用。此外，許多業(yè)務(wù)問題需要結(jié)合使用不同的AI技術(shù)來解決。

因此，企業(yè)IT領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)當(dāng)充分評估GenAI是否適用于企業(yè)用例、何時(shí)應(yīng)考慮其他AI技術(shù)，以及何時(shí)應(yīng)將其他AI技術(shù)與GenAI結(jié)合使用。

圖1 用例類別與生成式模型的相對實(shí)用性

評估GenAI是否適用于企業(yè)用例

是否應(yīng)使用GenAI模型，需要具體情況具體分析。無論考慮使用哪種AI技術(shù)，第一步都要確定用例本身具備的價(jià)值和可行性。目前，GenAI模型并不適合單獨(dú)用于預(yù)測和預(yù)報(bào)、規(guī)劃和優(yōu)化、決策智能和自治系統(tǒng)等類別中的用例。GenAI可能不適合企業(yè)用例的更主要的原因是，GenAI帶來的風(fēng)險(xiǎn)是不可接受的，并且無法有效緩解。GenAI的特定風(fēng)險(xiǎn)包括輸出不可靠、數(shù)據(jù)隱私、知識產(chǎn)權(quán)、責(zé)任、網(wǎng)絡(luò)安全和監(jiān)管合規(guī)。每個(gè)用例都需要考慮這些因素。

IT領(lǐng)導(dǎo)者可以在使用Gartner的AI棱鏡等優(yōu)先級排序工具對用例進(jìn)行優(yōu)先級排序后，將這些用例與圖1中的相關(guān)用例類別相對應(yīng)，對每個(gè)類別可使用的GenAI模型目前的實(shí)用性進(jìn)行評級。

圖2 AI技術(shù)熱圖 

考慮可替代GenAI的其他AI技術(shù)

現(xiàn)有和成熟AI技術(shù)的注意力被GenAI分散；而實(shí)際上，其他AI技術(shù)或技術(shù)組合，可能才最適合用于支持特定用例。

企業(yè)IT領(lǐng)導(dǎo)者可以使用圖2判斷企業(yè)用例的相關(guān)類別，并且了解當(dāng)前最適用于此類用例的替代AI技術(shù)。圖2介紹了一些應(yīng)用最為廣泛的AI技術(shù)（包括非生成式機(jī)器學(xué)習(xí)、優(yōu)化、模擬、基于規(guī)則的系統(tǒng)和圖譜等），就給定用例中用作主要技術(shù)的各種AI替代方案的潛在實(shí)用性提供了指導(dǎo)意見。

對于許多用例來說，這些替代技術(shù)比GenAI模型更有效、更可靠、更易于理解。對于特定用例來說，考慮可解釋性、性能和可靠性方面的需要十分重要。GenAI模型往往比其他技術(shù)更不可靠、更難以解釋。一開始先嘗試使用更簡單的替代AI技術(shù)可能是個(gè)好主意，因?yàn)轱L(fēng)險(xiǎn)和成本更低，且更容易理解。

結(jié)合使用GenAI模型與其他AI技術(shù)

AI技術(shù)并非互不兼容；這些技術(shù)往往可以結(jié)合使用，構(gòu)成更為強(qiáng)大的整體系統(tǒng)。一方面，與更穩(wěn)定可靠的技術(shù)相結(jié)合，有助于應(yīng)對GenAI模型的一些局限性——缺乏魯棒性、信息不準(zhǔn)確和產(chǎn)生幻覺等。另一方面，GenAI模型可以成為成熟技術(shù)的額外補(bǔ)充。GenAI模型發(fā)揮作用的普遍方式是作為與其他AI/軟件系統(tǒng)的自然語言接口。與此類似，GenAI可用于開發(fā)之后可在非生成式機(jī)器學(xué)習(xí)模型中使用的功能。

AI技術(shù)的潛在組合方式不勝枚舉。能夠結(jié)合使用合適AI技術(shù)的企業(yè)具有獨(dú)特優(yōu)勢，可構(gòu)建更精確、更透明、性能更好的AI系統(tǒng)，同時(shí)還能降低成本和減少對數(shù)據(jù)的需求。