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2023，我們見證了ChatGPT爲人工智能（AI）帶來了“iPhone時刻”，ChatGPT將生成式人工智能這項技術直接推向了公衆的視野中。雖然人們的參與和對人工智能的興趣可能是全新的，但人工智能領域的底層技術已經發展了幾十年了。在最近的瑞銀私企展示會（UBS Private Company Showcas）上，領先的行業公司展示了人工智能領域的這些創新，是如何推動全球經濟幾乎所有領域的轉型的。

對於企業來說，人工智能在提高效率、提高生產力和加強各職能部門決策方面的潛力是毫無疑問的。現在對於人工智能的不確定性則主要圍繞着其實用性問題——其中包括採用路线圖、組織影響、潛在的貨幣化策略以及如何更好地吸引利益相關者並展示人工智能投資的價值。

瑞銀邀請了金融和醫療等領域的領先公司，相關企業決策者討論了在人工智能的影響下將發生什么樣的變化、市場是如何發展的，以及小型人工智能公司如何在與谷歌和微軟等巨頭競爭的同時擴大規模並建立市場份額。 

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人工智能究竟是什么？

人工智能是一門利用計算機模擬人類智能行爲科學的統稱，它涵蓋了訓練計算機使其能夠完成自主學習、判斷、決策等人類行爲的範疇。例如，人工智能的圖像識別，模擬的是人的視覺能力，語音識別模擬的是人的語言表達能力等等。

 “人工智能”並不屬於一門單獨的技術，該技術屬於交叉學科，同時可以跟各個行業進行結合。

目前，人們在不同地方所看到的像自動駕駛、工業機器人、智能翻譯、人臉識別等均屬於人工智能的應用場景，這些都是已經結合了產品後完成的人工智能應用。

此前火爆全網的ChatGPT是一種基於人工智能技術的聊天機器人，可以通過自然語言處理和機器學習算法來實現對話交互功能。ChatGPT採用了先進的語言模型技術，能夠理解和生成自然語言，並根據用戶輸入的問題或指令提供相應的回答或操作。

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專用模型（specialist model）

還是通用模型（generalist model）？

ChatGPT和谷歌的Bard之所以能引起公衆的共鳴，很大程度上是因爲它們的功能就像在WhatsApp或Slack上與同事的對話那樣。另一個原因是這些生成式人工智能模型是通用模型。它們被吹捧爲能夠幫助人們完成幾乎全部任務。但是，在大量廣泛的數據集上進行訓練，會影響它們產生真實結果而不產生幻覺。對於高度監管的行業，目前看來通用模型的風險太高。

對於企業來說，專用的分析型人工智能模型的價值可能要大得多。經過專業的數據訓練，這類模型能夠更好地分析、解釋和創建高度特定於行業或流程的內容。例如，在制藥領域，專門的人工智能已經在幫助確定新療法或新藥的目標人群，使得藥物項目的語言標准化，並幫助決策者對龐大的數據池產生更清晰的認識。

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“黑盒（black box）”風險問題

如果人工智能企業未來研發出涉及專用人工智能模型的生態系統，而不是用於所有功能的通用模型，我們可能會看到大量的人工智能供應商、不同模型和服務產品出現。企業將面臨選擇，究竟是購买預訓練模型？還是訓練自己的模型？或者利用基於預訓練模型的服務等等。

“黑盒”解決方案可能會快速跟蹤效率，但也會導致一些人工智能模型的輸出缺乏透明度。這是因爲在“黑盒”解決方案中，人工智能的內部工作原理對最終用戶來說是不可見的。對於金融和保險等受到高度監管的行業來說，這可能會帶來重大的合規風險。這些領域的企業必須擁有自己的模型，並能夠展示其有效的模型風險分析和管理措施。?  

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解決實際問題是成功的關鍵

在人工智能發展過程中，一個問題會反復出現：小公司和初創企業如何與科技巨頭進行競爭？無論是基礎設施、醫療保健、企業決策還是金融服務，都將出現類似的核心主題。

以同樣的方式，專用模型可以提供更好的准確性和相關性，解決現實生活挑战的用例可以迅速獲得市場份額。創造出真正的價值是一個關鍵的區別。我們可以看到一些例子：

一款幫助人們即時評估症狀的“口袋裏的醫生doctor in your pocket”應用程序目前有1300萬次下載量。經過醫生的培訓，這款應用正在幫助全科醫生解決問題。

一項教育計劃，旨在爲非洲學生提供平板電腦，讓他們能夠接觸到一對一的人工智能導師，幫助他們擴大學習範圍。

一項解決方案爲全球2000多個城市的運營商設計公交路线、分配司機並制定時間管理表。

除了能夠在利基領域展示真正的價值外，企業還需要證明，他們的模型不僅是根據自己的數據進行訓練的，而且還可以擴展以滿足多樣的需求。再加上小公司往往更具有的創新和敏捷性，這類初創企業在擁擠的人工智能市場競爭的清晰藍圖將不斷浮現。 

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最高管理層C-suite 2.0

人工智能也开始影響企業高管們制定未來決策和战略的方式。即時訪問更廣泛的數據池將可以爲企業提供更有效地識別組織內技能差距、評估風險和推動組織變革的機會。例如，首席財務官將能夠更容易地確認企業各個層面的決策與財務績效之間的關系。 

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擴展企業

對於人工智能革命，現在不是“會不會到來”、“什么時候到來”的問題了——它已經出現在這裏了。

在全球經濟發展過程中，企業正在創造性地思考如何利用人工智能技術來武裝他們的熟練勞動力，幫助理解大量數據，並更快地將洞察力轉化爲行動。

未來幾年，人工智能市場的演變將會越來越快，我們將看到專用模型與通用模型巨頭們互相爭奪市場空間。最終，脫穎而出的將是那些能夠展示人工智能真正價值、數據分布和規模的公司。

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       原文標題 : AI行業研報：人工智能帶來“黑盒風險”？

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標題：AI行業研報：人工智能帶來“黑盒風險”？

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