高盛最近发布的一份报告引发了一场关于生成式人工智能商业价值的新争论。这份题为《生成式人工智能：投入太多，收益太少》的报告对该技术在其最初繁荣约两年后目前提供的内容提出了相反的看法。该报告呼应了最近的新闻报道，这些报道质疑生成式人工智能是否名副其实。然而，探索大型企业如何能够实施并从当今的技术中获得实际价值，可以提供更细致入微的描述。我们进行了仔细研究。
围绕人工智能的不确定性
麻省理工学院教授达隆·阿西莫格鲁在高盛报告中接受了广泛采访，他显然持怀疑态度。阿西莫格鲁不相信人工智能会对经济产生重大影响；他预测，未来 10 年，该技术将影响不到 5% 的所有任务。他预测，未来十年，人工智能将使美国生产力提高 0.5%，GDP 增长仅提高 0.9%。
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“人类的每一项发明都值得庆祝，而生成式人工智能是真正的人类发明。但过度乐观和炒作可能会导致过早使用尚未准备好的技术，”阿西莫格鲁说。
高盛的 Jim Covello 表示，当今的人工智能技术并非为解决复杂问题而设计的，因此其高昂成本是合理的。他还对某些任务的自动化可能带来的成本降低持怀疑态度。
人工智能投资仍在飙升
这种怀疑态度并没有减缓美国或全球对人工智能技术的资助。根据毕马威的数据，2024 年第二季度，全球 20% 的风险投资资金被人工智能公司占据。据路透社报道，在美国，人工智能投资推动上个季度风险投资资金增长了 47%。
科技企业家 Gilles Raymond 认为，虽然人们预计人工智能的投资会增加，但人工智能背后的技术才是脱颖而出的。“当然，人工智能吸引了大量风险投资。人们期待未来不仅能节省成本，还能获得额外收入，这是合乎逻辑的。然而，有趣的是，人工智能的真正赢家是那些不做人工智能，而是销售服务器、微芯片等的人。他们才是这场竞赛中真正的大赢家。”
国际咨询公司 Stripe Partners 的合伙人 Cyril Maury 观察到，他的许多 B2B 和 B2C 客户都在尝试使用新一代人工智能。这些实验大多是出于对错失良机的恐惧，但很少投入生产。
“我们确实有两种类型的客户：一类是从事科技行业并希望开发人工智能并将其融入工作流程的客户。另一类是‘传统’企业，他们担心颠覆。他们认为人工智能是一种非常强大的工具，但他们看不到它的好处，”莫里解释道。“我们仍处于实验阶段。每个人都想尝试和试验人工智能，但除了沙盒之外，我们目前只看到微小的变化。”
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人工智能带来真正的价值
在 2023 年的人工智能活动之后，回报问题仍然是核心问题。IBM 研究团队最近进行的一项研究基于对 5,000 多名高管使用新一代人工智能的调查，揭示了更细致入微的图景。IBM 的报告显示，人工智能在 2023 年的平均投资回报率 (ROI) 高于 2022 年。
IBM 商业价值研究院 (IBV) 副合伙人兼 AI 研究主管 Brian Goehring 解释道：“其中一种解释是，当企业尝试不同的、规模较小的项目时，项目的投资回报率会更加多样化。”
研究表明，一些分析师对此持怀疑态度。他们预计，这种由炒作驱动的采用高峰将随后出现“幻灭低谷”，其中三分之一的组织将暂停其核心业务功能中的生成式 AI 用例。然而，三分之二的实验项目将在试点阶段后继续使用 AI。
“有一部分公司可能会根据他们的实验结果认为，新一代人工智能对他们来说并不那么有吸引力。但根据我们不断看到的数据，我们完全可以预期，我们所关注的人口中，有相当一部分，甚至可能更多的人会继续甚至加速投资，”Goehring 补充道。
这些持续用户很可能是拥有大量数据财富的大型现有公司（并且获得其员工和客户的使用许可）并且已建立人工智能治理护栏。
Goehring 表示：“至少目前，人工智能的经济效益倾向于大型企业和跨组织平台”，并引用了 IBV 与 MIT-IBM Watson AI 实验室合作开展的一些工作作为证据。
许多大型企业和地方政府已经成功采用人工智能来应对一些挑战，无论是促进客户数据分析、增强客户服务，还是提高知识建模效率。
人工智能治理考量
对于不仅采用而且扩展 AI 的企业来说，治理和信任正成为核心问题。IBV 开展了一项关于高管在新一代 AI 时代必须面对的现实的全球研究，发现 75% 的 CEO 表示，如果组织中没有有效的 AI 治理，就不可能实现值得信赖的 AI——但目前只有 39% 的 CEO 实施了良好的新一代 AI 治理。
“如果你已经缺乏信任，我们如何才能将人工智能投入运营？”IBM Watsonx 和嵌入式人工智能欧洲、中东和非洲地区业务负责人 Hans-Petter Dalen 问道。“对我来说，这个问题的根本答案是治理。不仅仅是监管风险或声誉风险。现在公司面临的最大风险是运营风险，在这种情况下，你无法真正大规模地进行人工智能创新。人工智能治理将成为推动这一进程的因素。”
最终，尽管人们对人工智能的投资回报率可能仍心存疑虑，但很明显，如今的公司正在从这项技术中获取现实世界的价值。公司规模、行业和治理都决定着这些收益能有多大，而从试点到生产的能力将取决于组织是否采取有纪律的方式来部署这项技术。
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