生成式AI（Generative AI）在飛速演進， CEO們也在探索其商業價值及潛在風險。為此，我們提供一份生成式AI核心概要，供廣大CEO們參考。
自ChatGPT、Bard、Claude、Midjourney以及其他内容生成工具問世以來，人們對生成式AI抱有很高期待。各企業CEO自然也在思考：這究竟是科技炒作，還是颠覆行業格局的機遇？如果是後者，那生成式AI能給自身業務帶來什麼價值？
ChatGPT的大衆版僅兩個月就吸引到1億使用者。它以史無前例的方式推動了AI的普及，已成為迄今增長最快的應用程式。無與倫比的易用性讓生成式AI有别于以往所有AI技術。使用者不需要專修機器學習就可以開展互動、擷取價值人都能用。就像個人電腦或——iPhone隻要會提問，幾乎人等其他突破性技術一樣，一款生成式AI平台可以衍生出許多應用程式，适用于各個年齡段和教育水準的使用者群體，人們無論身處何地，能夠上網即可使用。
而實作這一切，依靠的是驅動生成式AI聊天機器人的基礎大模型，它們是經由大量非結構化、無标簽資料（如文本、音頻等各類形式）訓練的龐大神經網絡。基礎大模型可處理各種各樣的任務。相比之下，以往的AI模型通常适用範圍更“窄”，往往隻能執行一項任務，如預測客戶流失率等。而一個基礎大模型則既能為一份2萬字的量子計算技術報告生成内容摘要，又能為園藝公司起草市場進入政策，還能根據冰箱裡的10種食材給出5張不同的食譜。不過，在其豐富功能的背後，目前還存在結果不夠準确的短闆，這也讓人們再度關注起AI的風險管理問題。
在監管得當的情況下，生成式AI不僅可以為企業開辟新用例，還可以加速、擴充或改進現有用例。以電銷場景為例，經過專門訓練的AI模型可以幫助銷售人員發現追加銷售機會，但截至目前，這些模型通常還隻能根據通話前收集的人口統計資訊和購買規律等靜态客戶資料來判斷追加銷售的可能性。生成式AI工具則可根據實際對話内容，利用内部客戶資料、外部市場趨勢和社交媒體影響者資料，實時為銷售人員提供追加銷售建議。同時，生成式AI還可以為銷售人員撰寫銷售話稿，供其根據具體情況進行調整。
上述例子隻展示了AI技術對人類工作潛在影響的一個側面，而實際上，幾乎所有知識工作者都有可能因使用生成式AI而獲益。盡管生成式AI最終可能會讓部分工作自動化，但其價值将更多來自于被嵌入日常工具（如電子郵件或文字處理軟體）後知識工作者對它的使用。這類更新後的工具可以大幅提高生産力。
CEO們想知道是否應立即采取行動，以及如果采取行動，該從何開始。有些人可能從中看到了機遇，希望通過重塑人與生成式AI應用程式協同工作的方式，在競争中彎道超車。其他人則可能希望謹慎行事，在進行大規模投資之前先嘗試幾個用例，增進對生成式AI的了解。企業也需要評估自身是否具備必要的技術專識、技術及資料架構、營運模式以及風險管理流程，這些是更進一步部署生成式AI時所需要的。
本文旨在幫助CEO及其團隊思考生成式AI的價值創造場景以及如何開始應用。首先，我們總結了生成式AI的入門指南，以幫助CEO更好了解AI日新月異的發展現狀和可行技術選擇。第二部分将通過4個旨在提高組織效能的案例，探讨企業如何應用生成式AI。這些案例來自我們對早期采用者的觀察，并介紹了在技術、成本和營運模式要求等方面的各種選擇。最後，我們将探讨CEO如何發揮關鍵作用，利用生成式AI帶領企業走向成功。
人們對生成式AI的期待顯而易見，企業高管自然希望借此東風運籌帷幄，有計劃地快速推進。我們希望本文能讓商業領袖更全面了解生成式AI未來潛力。
