解码GAI，TMT企业如何拥抱GAI转型浪潮？

随着强大的生成式AI模型的发布，人工智能领域的发展取得重大突破，发生前所未有的转变。尽管世界对技术的快速发展已有期待，这一突破的到来还是早于大多数人的预期，围绕其的一系列创造与想象相关的自动化、智能化将对许多行业带来宝贵潜力，也同样带来潜在危机。其中，TMT行业作为技术发展前沿，在全价值链中又会受到怎样的冲击与影响？企业应如何理解并应用GAI，从而拥抱本次转型浪潮？

解码GAI – 蓬勃发展的新技术与新市场

与之前的人工智能不同，基于大型语言模型（LLM）等基础模型（Foundational Model），生成式AI能够创造文本、代码、音频、图像、视频、流程乃至蛋白质3D结构等多种形式的内容，改变了传统的“鹦鹉学舌”式机器学习，赋予AI更生动、更人性化、更贴近人脑的决策、创造与学习能力。目前，国内外多家厂商已在此领域发力，国际市场上，OpenAI和微软领跑技术研究，国内的百度文心一言、阿里通义千问等也紧随其后，技术研究和商业化双管齐下，可以预见未来几年内，GAI市场将会持续发展。

应用GAI – 跨行业、跨领域的全面收益

GAI在TMT行业中应用分布广泛，除半导体、基础设备、硬件与软件外，在通讯、广播、媒体出版乃至游戏行业都有相关用例。根据内容产出，最常用的用例可分为文本、代码、图片、视频和音频。根据当前GAI技术发展的阶段，企业对GAI的应用可分为两类：

• 一类是将其作为文本、图片或视频等内容的生成工具，直接单独应用于工作中。该类应用范围非常广泛，常见用例可见于产品设计、营销与销售、乃至客户管理的全流程中。例如，三星的GAI工具MyBespoke，可以协助人类艺术家，为产品的外观设计快速生成多种方案，同时，消费者可以借助该工具，自主设计产品部分外观，获取更加贴心和个性化的服务及产品。
• 另一类则是将GAI与其他工具结合，产生1+1>2的效果，更有效帮助企业发展。例如，GAI可以完成类人的、交互式互动，而传统AI则可以进行流量控制与准确性检测，二者结合，即可生成自动化的，GAI赋能的呼叫中心，极大程度节省人力成本并提高效率。可以预见，该类应用将产生更多收益，尤其在硬件制造、半导体等科技含量较高、对准确性与精度要求较高的企业中，结合GAI、传统AI与人力调优的方式，将有助于进一步释放生产力。在半导体R&D过程中，GAI可以创造并迭代多种芯片设计方案，提供其多种维度的数据，而传统AI可以根据决策模型进行对比择优，最后通过人工把关判断，能够在最短时间内获得最优设计，减少产品开发的生命周期，并可以将目前最优设计输入模型，作为下一次优化的基础，加速产品升级。

在同一家企业内，GAI也拥有跨领域的应用，如软件工程开发、人力资源、营销与销售等。GAI之所以被称之为颠覆性技术，正是因为其可以从底层改变未来工作方式。例如，在软件开发中，通过GAI能力，可以自动进行代码生成、不同编程语言间的代码转换、代码解释与存档，以及代码的后续维护，从而获得更高效率喝质量和更佳的跨平台协同。根据德勤经验，在GAI的应用下，自然语言处理和代码转换准确性高达70%，项目整体速度可提升至少30%，其中，仅开发阶段即可节省30~80%的时间，测试时间也可节省10~50%。

因此，显而易见，GAI的应用可以帮助企业迅速降本增效，实现突破性变革。然而GAI的应用并非毫无风险，仅凭好的用例也并不能奠定企业应用成功的基础。在着手实施GAI之前，企业仍需进行反复评审与研讨，充分了解其风险，以及对各利益相关方的影响。

评审GAI – 风险与影响决定应用效果

首先，作为近期火爆全球的新兴技术，其本身还存在一定的不成熟与监管漏洞。德勤总结以下9大主要风险：

• 偏差性：由于GAI依赖投喂的训练数据，若训练数据本身带有偏差性，如人口、种族等偏见，则输出结果也无法做到公平公正，因此仍需要人工监督与调整
• 成本：复杂模型的使用成本通常较高，大型模型的调整与运行成本甚至可以数万美元计，因此对于中小企业，借助第三方工具或许是更佳选择
• 使用道德：GAI的使用是否道德，取决于使用方式与使用目的。例如，在专利研究与学术发表时，AI的使用需要尤其关注其道德性
• AI幻象：GAI生成的内容通常看起来极具说服力且专业，然而，由于用户无法获得来源和引文，需要时刻对内容的正确性保持警惕，并认真进行调查和验证
• IP保护：若企业用第三方GAI应用，则需要尤其注意保护企业的机密数据安全，否则企业机密数据将有可能被用来进行二次训练，从而丧失其保密属性，影响企业竞争力
• 恶意行为：随着GAI的发展，对于安全性和客户信任的运维保护也愈发重要，企业应主动将网络恶意行为的风险进行管控
• 模拟性能：模型越大，输出质量越好，同时生成时间也越长，企业需要在二者中不断尝试，方可找到平衡
• 隐私：若使用云上服务的GAI提供商，数据可能面临隐私泄露与出境问题，需要考虑当地监管
• 规模限制：尽管基础模型在不断进步，其对可处理文档规模仍有限制

在全面了解使用风险后，还应考虑对公司不同领域的影响，通过与利益相关方的沟通，回答以下问题：

• 产品概念设计与开发：GAI的产出是否能在减少人力投入的同时，得到快速验证？
• 业务运营：GAI 是否能够适应并增强现有流程和企业战略？
• 客户与营销：如何利用GAI增强客户参与，在参与过程中，企业应保持什么程度的透明？
• 企业信息技术：公司现有的技术基础与许可是否支持自开发GAI使用？是否需要寻求第三方？
• 人力资源：公司现有人才储备是否具备使用GAI的能力，GAI的应用对未来人才获取和提升有何影响？
• 风险管理：若实施GAI，会出现哪些风险（例如，越狱破解、欺骗攻击），这些风险会如何影响GAI价值？
• 法律监管：当前或预期中，哪些法律法规涉及GAI的使用？企业现有治理能力和流程能否满足这些法规监管？

综上所述，尽管GAI是当前热门话题，也势必成为未来企业应用发展方向，但企业决策者仍需保持理智，规避“跟风”式投入与应用，以免产生效果无法达到预期。同时，作为价值链和生态中的一员，企业不应独自前行，而应积极保持与合作伙伴和第三方互通有无，获取知识与经验，从而最大化利用GAI投入，获取最佳效果。

结语

GAI的问世为社会和企业发展带来了突破式变革的机会与无数潜在收益，或许现在还无法完全想象到其带来的深远影响。然而作为高科技行业的一员，企业应把握机遇、保持冷静、通力合作，从底层技术到对不同相关方的影响，进行通盘考虑，而后主动进行拥抱与变革，助力企业未来发展。