生成式人工智能厂商必须开发“企业友好型”解决方案，以吸引大型企业。
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一项新调查表明，超过70%的组织在部署生成式人工智能方面仍处于“探索阶段”。与此同时，三星等公司出于数据安全的担忧，已禁止员工使用如ChatGPT等工具。一位分析师告诉《Tech Monitor》，如果微软等供应商希望该技术获得成功，需要设计“面向企业定制的解决方案”。由于数据泄露的风险，三星员工被禁止使用ChatGPT（图片来源：Ascannio / Shutterstock）。在上个月公司源代码外泄后，三星已下令员工避免使用ChatGPT、必应（Bing）和谷歌Bard等工具。其他公司也纷纷宣布类似政策，表达了对生成式人工智能使用带来的数据安全担忧的警惕。上周，OpenAI确认其正在开发一个适用于企业的ChatGPT版本，该版本默认禁止将对话内容用于再训练。目前尚不清楚这是否足以满足最大型企业客户的安全担忧，但企业高管对这一技术明显表现出浓厚兴趣。根据Gartner对2500名行业高管进行的一项新调查显示，45%的受访者表示ChatGPT促使他们增加了对人工智能的投资，而70%的人表示他们的组织正在研究生成式AI的部署方式。其中，19%的组织已经进入试点或生产阶段。“生成式AI的狂热丝毫没有减退的迹象，”Gartner杰出副总裁分析师Frances Karamouzis表示。“企业正急于决定应投入多少资金用于生成式AI解决方案，哪些产品值得投资，何时开始部署，以及如何缓解与这一新兴技术相关的风险。”调查显示，68%的受访者认为生成式AI的益处大于风险，而仅有5%的人认为风险大于益处。随着对生成式AI的投资加深以及数据安全影响的逐渐显现，这种态度可能会发生变化，就像三星的情况一样。这家韩国科技巨头正在构建自己的基础人工智能模型。尽管科技行业正面临经济放缓和大规模裁员，但只有17%的受访者表示成本优化是他们投资AI的主要原因。相比之下，客户体验是最重要的关注点。随着微软在CRM和Office 365套件中部署AI助手Copilot，以及Salesforce在其所有产品中加入聊天机器人技术，企业避开生成式AI的难度可能比部署它还要高。Gartner杰出副总裁分析师Avivah Litan告诉《Tech Monitor》，企业在使用公共大语言模型时面临多重风险，但也有办法缓解这些风险，包括确保具备自动过滤输出内容中虚假信息、幻觉和不合需要的事实信息的能力。来自我们合作伙伴的内容：- 为什么HR必须拥抱新工具以服务快速变化的员工队伍 - 为什么保险公司正在拥抱云计算的变革力量 - 增强分析如何创造更可持续的食品和饮料行业 她说，企业还需要确保从大语言模型供应商那里获得“可验证的数据治理与保护保障”，以确保传输到LLM中的企业机密信息不会泄露。同时还需要透明度，以确保所有使用行为都符合GDPR和欧盟人工智能法案等法律法规。查看所有通讯 注册我们的通讯 数据、见解和分析直送您邮箱 由Tech Monitor团队提供 [点击此处注册]她说：“在这些要求得到满足之前，谨慎的企业要么切断员工对ChatGPT的访问（这在个人设备的使用上很难执行），要么只允许在不发送机密数据的前提下进行有限度的实验。” 企业对部署生成式AI技术的兴趣源于其潜在的利益，特别是那些基于大量昂贵且广泛数据训练的公共模型。Litan表示：“OpenAI和第三方大语言模型的巨大价值在于它们所使用的数据量，以及运行它们所需的强大复杂的超级计算功能。” “企业根本无法拥有资源来重新创建这类有价值模型。”解决办法是，OpenAI、微软以及任何希望部署该技术的供应商需通过共享安全责任协议来创建技术工具。 “当机密数据遭到泄露时，供应商将承担相关责任。这是他们正在朝着的方向。”更多阅读：三星因数据泄露禁止员工使用ChatGPT 本文主题：人工智能，ChatGPT
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