在 Web3、虚拟世界和区块链等一系列被过度炒作的技术之后，企业高管们正准备迎接生成式人工智能的浪潮，一些人认为人工智能带来的转变将与互联网的诞生或台式电脑的出现不相上下。

但能力越大，责任越大。生成式人工智能带来的风险与回报一样多。这项技术正在挑战版权和知识产权方面的法律制度，创造新的网络和数据治理威胁，并在劳动密集的活动中引发了“自动化焦虑”。

公司需要迅速行动以满足利益相关者的期望，但他们必须谨慎行事，以确保他们不会在数据隐私和偏见等领域违反法规或道德标准。

在运营方面，企业需要重新配置人力资源，并与科技公司建立合作伙伴关系，以设计安全、有效、可靠的生成式人工智能。

为了衡量重要商业决策者目前的想法，《麻省理工科技评论》的 Insights 小组调查了 1000 名企业高管，询问他们当前和预期的生成人工智能用例、实施障碍、技术战略和劳动力规划。

结合专家访谈小组的见解，该调查反应了目前企业面对生成式人工智能的主流战略思考因素和观点，可以帮助高管们推理和解释重大决策的制定过程。

调查和访谈的主要结果如下：

高管们很清楚生成式人工智能的变革潜力，但他们在部署方面非常谨慎。几乎所有的公司都认为，生成式人工智能将影响他们的业务，只有 4% 的公司认为它不会影响它们。但在这一点上，只有 9% 的人在他们的组织中完全部署了生成式人工智能用例。

这一数字在政府部门低至 2%，而金融服务（17%）和 IT（28%）是用例部署比例最高的两个行业。部署人工智能的最大障碍是理解生成式人工智能的风险，59% 的受访者将其列为前三大挑战之一。

（来源：见水印）

同时，公司们也不会单打独斗。与初创公司和大型科技公司的合作，对于人工智能技术的顺利扩张至关重要。大多数高管（75%）计划与合作伙伴合作，共同将生成式人工智能大规模引入其组织，很少有人（10%）认为合作是技术实施的首要挑战。这表明我们有强大的技术供应商和服务生态系统可用于协作和共同创造。

作为生成式人工智能模型的开发者和人工智能软件的提供者，大型科技公司拥有生态系统优势，但初创公司在几个专门的小众领域拥有优势。与大型科技公司（32%）相比，高管们更有可能计划与专注于某个方向的人工智能技术的小型公司（43%）合作。

生成式人工智能的使用将在整个经济中实现民主化。我们的调查发现，公司规模与公司尝试生成式人工智能的可能性无关。小型公司（年收入低于 5 亿美元）部署生成式人工智能用例的比例，是中型公司（5 亿美元至 10 亿美元）的三倍（前者是 13%，后者是 4%）。

事实上，这些小公司在人工智能技术上的部署和试验比例，与那些最大的公司（收入超过 100 亿美元的公司）相似。

可负担得起的生成式人工智能工具，可以像云计算一样促进小型企业的发展，云计算使企业能够获得更多工具和计算资源，而这些工具和计算资源曾经需要在硬件和技术方面进行巨额投资。

四分之一的受访者预计，生成式人工智能的主要影响是减少他们的劳动力。在能源和公用事业（43%）、制造业（34%）以及运输和物流（31%）等工业领域这一比例更高。这一数据最低的是 IT 和电信行业（7%）。

总的来说，与人类被人工智能取代相比，这个数据（比例）是可以接受的。在专注于操作人工智能模型的技术领域，以及处理包括道德和风险在内的管理职位，对相关技能的需求正在增加。

人工智能正在整个劳动市场中普及技术技能，这可能会带来新的就业机会，提高员工满意度。但专家警告称，如果部署不当且没有进行有意义的咨询，生成式人工智能可能会降低人类工作的质量体验。

监管迫在眉睫，但不确定性是当今最大的挑战。随着美国等国的立法者试图规避风险，生成式人工智能引发了一系列政策制定活动，但真正有影响力的监管将以政府立法的（缓慢）速度推进。

与此同时，许多商业领袖（40%）认为，应对监管或监管不确定性是采用生成式人工智能的主要挑战。这一比例因行业而异，从政府部门的 54% 到 IT 和电信行业的 20%。