生成式 AI 模型 — 业务中的风险和潜在回报

什么ChatGPT的崛起,达尔E 2，Bard等人可能对您的组织意味着什么。 生成式AI模型—风险和潜在回报业务 生成式AI模型突出了技术的力量。它们有可能使我们更有效率，并且可以使我们在某些方面做得更容易。但是，这些模型具有所有组织和个人都应注意的风险影响。也就是说，我们不能忽视这些模型。 它们正迅速成为我们日常个人和职业生活的一部分。我们需要确定如何拥抱它们-但要安全。 丽莎Heneghan 全球首席数字官毕马威国际 本文的封面图片和图像均使用DALL设计E 2，一个基于文本描述创建图像的AI艺术生成器。 封面图片的图像提示是：流畅的抽象，蓝色和紫色的波浪列，飞溅，水滴，紫色背景。 而达尔E 2生成引人入胜的视觉内容，它没有接受过毕马威品牌指南的培训。此外，它既没有人类的专业知识，也没有独创性来理解毕马威的品牌定位。因此，这些图片被视为品牌外，仅供说明之用，并经毕马威全球品牌特别许可。 生成式AI模型—业务中的风险和潜在回报 执行概要 市场概述 根据研究和咨询公司Gartner的数据，到2025年，来自大型组织的出站消息中有30%将是合成生成的。毕马威（KPMG）于2022年9月在美国发布的《人工智能风险调查报告》中，85%的受访者预计人工智能和预测分析模型的使用将会增加。此外，在2022年毕马威美国技术调查中，一半的受访者表示他们已经看到了人工智能技术投资的投资回报率。 生成式AI应用程序大致可分为五类：内容生成器，信息提取器，智能聊天机器人，语言翻译器和代码生成器： 内容生成器:生成式预训练转换器工具生成博客文章、电子邮件、社交媒体文章、图像、Web副本和广告等内容的地方。 信息提取器:这些应用程序可以创建新闻文章、博客文章、法律文档等的简短和长格式摘要。一些公司使用它们来开发和分析法律文件。 生成式AI模型在2022年夏天引起了人们的注意，当时AI生成的图像赢得了一场艺术比赛。11月，在ChatGPT推出后，他们再次成为人们关注的焦点。然而，正是在2023年1月的世界经济论坛会议上，微软董事长兼首席执行官萨蒂亚·纳德拉表示，“人工智能的黄金时代”正在进行中，围绕ChatGPT的嗡嗡声确实开始加剧，产生了许多来自毕马威成员所客户的问题和对话。 智能聊天机器人:公司越来越多地使用智能聊天机器人作为消费者助手。聊天机器人以对话方式进行交互，可以回答后续问题、承认错误、挑战不正确的想法并拒绝不适当的请求。 训练这些模型需要大量的风险投资、人力和计算能力。ChatGPT的创建者OpenAI从微软获得了10亿美元。以及该公司在2023年初的另一笔多年、数十亿美元的投资，和谷歌和元创建了自己的生成式AI模型。考虑到可能的应用范围，整个行业都在建立使生成AI模型有用。 语言翻译:可以翻译多种语言的多语言工具。他们有可能构建整个网站界面，包括翻译网站。 代码生成器:生成式AI模型可以将自然文本输入转换为代码片段或应用程序。通过基本描述或小程序函数输入，这些模型可以生成各种编程语言的代码，并识别和修复错误。 Gartner，将彻底改变销售的7项技术中断，2022年10月10日。HT tps://www.gartner.com/en/articles/7-tec hnology-disrup - tions-that-whole-change-sales。 GARTNER是Gartner，Inc.和/或其附属公司在美国和国际上的注册商标和服务标志，经许可在此使用。保留所有权利。 生成式AI模型—业务中的风险和潜在回报 生成的人工智能模型是什么? 生成式AI模型—业务中的风险和潜在回报 潜在的机会和用例 ChatGPT的迅速普及部分是因为任何人都可以使用它，即使是那些没有技术背景的人。其用户快速增长——截至2023年2月为1亿—是人们渴望使用该技术的标志。聊天机器人拥有的用户越多，其底层人工智能的训练就越好。 它们可以作为人类灵感的起点，提供可以转化为新鲜和创造性思维的想法。这使得它们适合帮助生成业务报告、营销宣传和软件应用程序代码。 生成式AI模型还可以在IT、审计、人力资源、运营和更多业务功能方面具有应用。在探索这些用例时，请记住，尽管生成式AI提供了许多机会，但它们并非没有风险。 ChatGPT具有以前所未有的速度和效率自动化和执行基于语言的任务的潜力，从而改变业务。可以部署LMM来帮助完成各种任务。它们可以修改 对法律文档进行汇总和分类，回答消费者问题，协助专家顾问，并生成工程和建筑图纸。 生成式AI模型—业务中的风险和潜在回报 LMM-based知识管理系统 从各种数据源格式收集信息。然后可以查询此信息以搜索特定项目。 通过对话式AI聊天机器人生成的支持说明，帮助员工解决IT系统错误。 编码和测试代码 将代码从一个函数转换为另一个函数，例如从SQL到Python，或测试代码以确保其正常工作。 在审计/合规方面他们可以帮助: 自动化审计审查 根据查询格式自动执行审核提交事实查找和详细审核审核。 评估审计参与独立性要求，以帮助简化认证独立性的审批流程。 潜在的使用人力资源包括: 根据职位描述和相关技能数据训练生成AI模型，以帮助识别合适的求职者。 自助服务应用程序 部署聊天机器人，既可以以人性化的方式共享知识，又可以解决人力资源查询。 在操作前他们可以帮助: 可持续发展和环境、社会和治理报告 将ESG数据置于上下文中并支持报告操作，包括创建概述ESG举措的通俗易懂的声明。 通过起草邀请、安排会议和回答与会者问题来协调活动管理。 从起草电子邮件和准备提案请求到进行竞争分析和研究以确保了解市场。 在金融/物流的空间,他们可以协助: 分类和验证支付 通过对大量数据进行分类，帮助组织公开缴纳税款。 起草和审查合同条款 审查合同并强调潜在的利益冲突条款，并起草条款和条款以加快合同流程。 生成式AI模型—业务中的风险和潜在回报 为投资提供个性化的独立性建议 使组织能够通过聊天机器人对与独立性相关的查询提供个性化响应。 出现法律引用和链接来源 搜索相关的法律引用和案例，帮助确定信誉良好的来源。 潜在的市场营销应用程序包括: 寻找在多种语言中翻译良好的替代单词选择。 本地化大规模营销传播 通过与模型共享本地对话数据，帮助本地化全球营销活动。 蒸馏复杂的信息 学习财务尽职调查等基础知识，以消化和构建内容，以帮助建立强大的营销活动。 目前考虑 生成式AI模型—业务中的风险和潜在回报 一旦内容通过生成式AI应用程序运行，关于谁拥有内容的问题比比皆是，而且没有一刀切的答案。条款和条件因工具而异，您如何使用材料也起着一定的作用。 1.如何在使用生成式AI模型时确保机密性和准确性？ 2.如何确保您的生成式AI模型符合不断增长的全球法规 如果内容被剪切和粘贴，或者大部分内容与其他人受版权保护的文本相同，这可能被视为抄袭。很难确切地说，通过生成人工智能工具获得的信息需要改变多少才能合法地被称为你自己的信息。 3.如何自动查看和管理合规性策略？ 4.就生成式AI的风险和收益而言，您的员工应该了解什么？ 声称人工智能生成的内容是你自己的，可能会引发一系列道德问题。首先，这样做是不负责任或不值得信赖的，如果曝光，可能会让客户和消费者怀疑你在各方面的诚实。此外，如果客户或消费者发现你只是在传递人工智能生成的信息，那么有什么可以阻止他们做同样的事情并完全切断中间人（你的组织）呢？ 在下一小节中，我们将更深入地探讨与生成式AI相关的声誉风险。 只有通过高质量的专家查询才能实现高质量的专家输出。因此，您的组织将需要提高其员工技能并保留专有 知识，使查询上下文化并提供正确的提示。例如，在毕马威，我们通过数 生成式AI模型—业务中的风险和潜在回报