在2023年11月的《哈佛商業評論》中，一篇題為《如何利用生成人工智慧》（How to Capitalize on Generative AI）的文章詳細探討了企業如何有效運用生成式人工智慧（也被稱為生成式AI）。
作者麻省理工學院首席研究科學家麥克・菲安德魯（McAfee, Andrew）等人提到，生成式AI在多個領域展現出驚人的能力，包括音樂、語音、文字和影像等，其應用正在不斷拓展。
類似於過去蒸汽機和電力等通用技術的革新，生成式AI正在帶來巨大的變革。我們應該將生成式AI視為通用技術的一部分。唯一的不同是，蒸汽機和電力等技術發展了數十年才發揮出全部潛力，而生成式AI的經濟效益和競爭優勢將在數年內逐漸顯現。其中一個關鍵因素是，過去的通用技術需要大量基礎設施和技術互補（例如設備和電線）。而現今，許多相關基礎設施已經就位，例如雲端和應用程式，這大幅降低了人們在使用和部署新科技方面的時間和資源成本。舉例來說，ChatGPT的用戶數在短短兩個月內就突破了一億大關，顯示了生成式AI應用的迅猛增長趨勢。
隨著時間推移，生成式人工智慧（Generative AI）將對社會產生深遠影響。該文章引用華頓商學院助理教授丹尼爾．洛克（Daniel Rock），以及開放研究機構（OpenResearch）和開放人工智慧研究中心（OpenAI）的研究人員進行的研究，顯示80%的美國工人至少有10%的工作任務與生成式AI相關，其中19%的工人這個比例甚至超過一半。
這篇文章繼續提到，這並不意味著這些工作必然被自動化。研究指出，在許多情況下，生成式AI最好的應用是輔助人類提高生產力或創造力，而非取代人類。例如，許多應用程式已具備自動生成程式的能力，但生成的結果仍然需要軟體工程師進行修正。
那麼，哪些職位可以借助生成式AI的協助呢？
首先，菲安德魯建議，企業的領袖和主管應該盤點旗下的知識型工作角色（例如文案撰寫、資料分析、程式設計），並就這些角色提出兩個問題：
1.如果這個角色的員工擁有一位稱職但是天真的助理，公司可以獲得多少效益？ 2.如果這個角色的員工擁有一位經驗豐富且專業知識淵博的助理，公司可以獲得多少效益？
目前，市面上的生成式AI就像是一位稱職但是天真的助理，具有相當的能力（例如程式撰寫），但對於公司的專業知識和技術了解有限。如果這位助理需要具備某種程度的公司專業知識，那麼需要與另一套系統進行結合。
例如，像克里斯塔（Cresta）這樣的新創企業所提供的服務，是一種使用生成式AI與客戶對話的系統，該系統一方面能根據不同情況下，帶來良好客戶服務結果的內容進行學習，以確保提供高品質的服務；二方面能針對一些聽起來看似合理但不正確的回應，透過一種被稱為上下文學習的機器學習技術，從相關的用戶手冊和文件中得出答案並進行修正。
圖1 結合上下文系統
最後，企業的領袖和主管應該在效益和成本之間取得平衡，並優先考慮效益成本比最高的職位引入生成式AI。
文章中還提到，企業無需立即改變整個流程引入生成式AI，可以首先將其應用於特定的任務上。隨著技術的不斷成熟和公司經驗的積累，再逐步將生成式AI擴展至整個業務流程中。
黃揚博（政大企管碩士，識商創辦人）、羅凱揚（台科大兼任助理教授）
資料來源：McAfee, A., Rock, D., & Brynjolfsson, E. (2023). How to Capitalize on Generative AI. Harvard Business Review, 101(6), 42–48.
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