解碼GAI，TMT企業如何擁抱GAI轉型浪潮？

儘管世界對技術的快速發展已有期待，這一突破的到來還是早於大多數人的預期，圍繞其的一系列創造與想象相關的自動化、智能化將對許多行業帶來寶貴潛力，也同樣帶來潛在危機。其中，TMT行業作爲技術發展前沿，在全價值鏈中又會受到怎樣的衝擊與影響？企業應如何理解並應用GAI，從而擁抱本次轉型浪潮？

解碼GAI–蓬勃發展的新技術與新市場

與之前的人工智能不同，基於大型語言模型（LLM）等基礎模型（FoundationalModel），生成式AI能夠創造文本、代碼、音頻、圖像、視頻、流程乃至蛋白質3D結構等多種形式的內容，改變了傳統的“鸚鵡學舌”式機器學習，賦予AI更生動、更人性化、更貼近人腦的決策、創造與學習能力。目前，國內外多家廠商已在此領域發力，國際市場上，OpenAI和微軟領跑技術研究，國內的百度文心一言、阿里通義千問等也緊隨其後，技術研究和商業化雙管齊下，可以預見未來幾年內，GAI市場將會持續發展。

應用GAI–跨行業、跨領域的全面收益

GAI在TMT行業中應用分佈廣泛，除半導體、基礎設備、硬件與軟件外，在通訊、廣播、媒體出版乃至遊戲行業都有相關用例。根據內容產出，最常用的用例可分爲文本、代碼、圖片、視頻和音頻。根據當前GAI技術發展的階段，企業對GAI的應用可分爲兩類：

一類是將其作爲文本、圖片或視頻等內容的生成工具，直接單獨應用於工作中。

該類應用範圍非常廣泛，常見用例可見於產品設計、營銷與銷售、乃至客戶管理的全流程中。例如，三星的GAI工具MyBespoke，可以協助人類藝術家，爲產品的外觀設計快速生成多種方案，同時，消費者可以藉助該工具，自主設計產品部分外觀，獲取更加貼心和個性化的服務及產品。

另一類則是將GAI與其他工具結合，產生1+1>2的效果，更有效幫助企業發展。

例如，GAI可以完成類人的、交互式互動，而傳統AI則可以進行流量控制與準確性檢測，二者結合，即可生成自動化的，GAI賦能的呼叫中心，極大程度節省人力成本並提高效率。可以預見，該類應用將產生更多收益，尤其在硬件製造、半導體等科技含量較高、對準確性與精度要求較高的企業中，結合GAI、傳統AI與人力調優的方式，將有助於進一步釋放生產力。在半導體R&D過程中，GAI可以創造並迭代多種芯片設計方案，提供其多種維度的數據，而傳統AI可以根據決策模型進行對比擇優，最後通過人工把關判斷，能夠在最短時間內獲得最優設計，減少產品開發的生命週期，並可以將目前最優設計輸入模型，作爲下一次優化的基礎，加速產品升級。

在同一家企業內，GAI也擁有跨領域的應用，如軟件工程開發、人力資源、營銷與銷售等。GAI之所以被稱之爲顛覆性技術，正是因爲其可以從底層改變未來工作方式。例如，在軟件開發中，通過GAI能力，可以自動進行代碼生成、不同編程語言間的代碼轉換、代碼解釋與存檔，以及代碼的後續維護，從而獲得更高效率喝質量和更佳的跨平臺協同。根據德勤經驗，在GAI的應用下，自然語言處理和代碼轉換準確性高達70%，項目整體速度可提升至少30%，其中，僅開發階段即可節省30~80%的時間，測試時間也可節省10~50%。

因此，顯而易見，GAI的應用可以幫助企業迅速降本增效，實現突破性變革。然而GAI的應用並非毫無風險，僅憑好的用例也並不能奠定企業應用成功的基礎。在着手實施GAI之前，企業仍需進行反覆評審與研討，充分了解其風險，以及對各利益相關方的影響。

評審GAI–風險與影響決定應用效果

首先，作爲近期火爆全球的新興技術，其本身還存在一定的不成熟與監管漏洞。總結以下9大主要風險：

偏差性：由於GAI依賴投喂的訓練數據，若訓練數據本身帶有偏差性，如人口、種族等偏見，則輸出結果也無法做到公平公正，因此仍需要人工監督與調整

成本：複雜模型的使用成本通常較高，大型模型的調整與運行成本甚至可以數萬美元計，因此對於中小企業，藉助第三方工具或許是更佳選擇

使用道德：GAI的使用是否道德，取決於使用方式與使用目的。例如，在專利研究與學術發表時，AI的使用需要尤其關注其道德性

AI幻象：GAI生成的內容通常看起來極具說服力且專業，然而，由於用戶無法獲得來源和引文，需要時刻對內容的正確性保持警惕，並認真進行調查和驗證

IP保護：若企業用第三方GAI應用，則需要尤其注意保護企業的機密數據安全，否則企業機密數據將有可能被用來進行二次訓練，從而喪失其保密屬性，影響企業競爭力

惡意行爲：隨着GAI的發展，對於安全性和客戶信任的運維保護也愈發重要，企業應主動將網絡惡意行爲的風險進行管控

模擬性能：模型越大，輸出質量越好，同時生成時間也越長，企業需要在二者中不斷嘗試，方可找到平衡

隱私：若使用雲上服務的GAI提供商，數據可能面臨隱私泄露與出境問題，需要考慮當地監管

規模限制：儘管基礎模型在不斷進步，其對可處理文檔規模仍有限制

在全面瞭解使用風險後，還應考慮對公司不同領域的影響，通過與利益相關方的溝通，回答以下問題：

產品概念設計與開發：GAI的產出是否能在減少人力投入的同時，得到快速驗證？

業務運營：GAI是否能夠適應並增強現有流程和企業戰略？

客戶與營銷：如何利用GAI增強客戶參與，在參與過程中，企業應保持什麼程度的透明？

企業信息技術：公司現有的技術基礎與許可是否支持自開發GAI使用？是否需要尋求第三方？

人力資源：公司現有人才儲備是否具備使用GAI的能力，GAI的應用對未來人才獲取和提升有何影響？

風險管理：若實施GAI，會出現哪些風險（例如，越獄破解、欺騙攻擊），這些風險會如何影響GAI價值？

法律監管：當前或預期中，哪些法律法規涉及GAI的使用？企業現有治理能力和流程能否滿足這些法規監管？

綜上所述，儘管GAI是當前熱門話題，也勢必成爲未來企業應用發展方向，但企業決策者仍需保持理智，規避“跟風”式投入與應用，以免產生效果無法達到預期。同時，作爲價值鏈和生態中的一員，企業不應獨自前行，而應積極保持與合作伙伴和第三方互通有無，獲取知識與經驗，從而最大化利用GAI投入，獲取最佳效果。

GAI的問世爲社會和企業發展帶來了突破式變革的機會與無數潛在收益，或許現在還無法完全想象到其帶來的深遠影響。然而作爲高科技行業的一員，企業應把握機遇、保持冷靜、通力合作，從底層技術到對不同相關方的影響，進行通盤考慮，而後主動進行擁抱與變革，助力企業未來發展。

責任編輯：張薇