2023北美生成式AI雷达报告（英文版）（附下载）
今天分享的是【2023北美生成式AI雷达报告（英文版）】 报告出品方：印孚瑟斯（Infosys）
一、生成式人工智能的迅速采用和数十亿美元的投资表明，企业领导人预计它将产生巨大影响，甚至可能成为一项变革性技术。事实上，当被问及创新型人工智能对业务成果的影响是积极还是消极时，88%的受访者认为对收入有积极影响，84%的受访者认为对利润有积极影响，83%的受访者预计对成本效率有积极影响，82%的受访者认为对业务模式改进有积极影响。
二、相反，42%的受访者预计用户体验和个性化将产生最大的影响。高管们还表示，生成式人工智能最常用于提高运营效率和自动化(26%)或简化产品开发和设计(20%)。
三、由于生成型人工智能在创造性任务中的不稳定表现，特别是在面向公众的书面内容中，企业领导者可能会谨慎行事。你也许有能力通过研究生院的考试。但在其他情况下，它可能会创造虚构的法庭案例和判例作为一个法律摘要。这种不可预测性注入了足够的风险，使高管和公关人员畏缩不前。而且，实际检查Al输出可能是困难和耗时的。对于创造性的应用，创成式的Al倾向于以牺牲质量为代价提供速度。
四、通常情况下，首席信息官(CIO)是技术创新计划的主要发起人，其次是业务职能负责人。数据反映了这一趋势，在接受调查的企业中，有26%的首席信息官赞助创成式的铝计划。与大多数技术和计划一样，人才是实现创成铝潜力的核心。那些在整个组织中扩展人工智能的人将会有很高的需求，新的技能组合也会很受欢迎，例如快速工程和模型微调。
五、几乎一半的受访者将数据挑战(隐私和安全或可用性)列为生成式人工智能实施的最大障碍。幻觉和知识产权(IP)侵权是使用依赖于公共数据的生成性人工智能的重大内在风险。出于这个原因，许多企业希望建立组织特定的工具，培训公司，而不是公共数据。合成数据也倾向于模仿和复制作为合成数据集基础的原始数据中固有的偏差。虽然理论上合成数据不包含个人信息，但它与真实人物的真实数据相关联。考虑使用合成数据构建自己的生成式人工智能工具的企业必须与数据和道德从业者密切合作，以管理这些风险。
六、人工智能道德、偏见和模型透明度在企业界之外也被广泛讨论:消费者和股东知道这些问题，即使他们不了解基本的技术。他们担心，不透明的人工智能生成工具基于带有嵌入式偏见的数据做出决策，延续社会劣势，如对特定种族或性别的歧视。
七、尽管如此，这是一个令人兴奋的时刻，可能是一个世代巨变的事件。美国和加拿大的公司显然热衷于探索生成性人工智能技术，并确定如何从中创造价值。生殖性人工智能在许多方面都令我们惊讶--尤其是它的采用模式。就像所有的新技术一样，我们期待最初的兴奋会消退，然后重新聚焦于乐观，一路上克服暂时的幻灭。
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