Jason Foodman，Rosy Salon Software的总裁，最近在Forbes上发表了一篇关于人工智能（AI）的文章。他指出，AI曾经只是一种投机性的小说，如《2001年：太空奥德赛》等过去的科幻史诗，作为可能的未来的预测，看起来可能但令人困惑的遥远。然而，今天，AI已经成为餐桌上的话题，成为一种既令人振奋又令人恐惧的新兴技术，提出了一个非常真实的问题：现在该怎么办？
虽然这可能看起来发生得很快，但实际上，这项技术已经发展了几十年。早期的计算机科学家创建了解决问题的算法，模拟了人类和自然本身解决问题的逻辑。
在1990年代初，当我在攻读计算机科学硕士学位时，我的研究和随后的论文是在一个被称为遗传算法的领域。我正在探索的想法是围绕着使用进化方法解决问题，解决方案在许多代的过程中得到改善。然而，当时的计算能力对于快速、大规模的建模提出了重大限制。
快进60年，今天，最快的超级计算机每秒至少处理一千万亿次运算。这段时间里，理解逻辑和解决问题的科学一直在进步，存储容量已经增长并且成本大大降低。这使得AI离开了幻想的领域，进入了我们的日常现实。
AI已经进入了商业世界。无论你的公司是基于服务、制造、消费者还是B2B，AI都将在公司运营中发挥作用，可能已经在发挥作用。AI正在发挥越来越大作用的主要功能领域包括：
客户和员工：聊天机器人已经对客户服务产生了显著影响。随着聊天机器人采用生成性AI技术，并变得更可靠和更像人，我想象，在未来，区分人和AI将变得越来越难。
此外，公司的员工通常有各种文档和手册，通常存储在他们的计算机和集中存储库中。AI使得更容易快速搜索、定位和理解关键信息。
营销：传统的营销，特别是在诸如文案撰写等领域，已经被生成性AI深刻影响。理想情况下，应该有一个了解业务的实际编辑进行校对，但今天，新闻稿、博客文章、销售复制和传记等书面内容可以人工产生。这是一个需要人类进行事实检查的不完美过程，但它正在迅速改善，很可能你今天已经在网上阅读的一部分内容是由AI生成的。
研究和开发：AI的进步使研究人员能够更好地理解从宇宙到人体的一切。通过筛选大量数据寻找模式和异常，我们对银河系的理解以及对Covid-19疫苗的开发都得到了帮助。在科学和医学上正在发生和即将发生的许多突破，只有在大量数据可以被分析、理解并由机器向人类解释的情况下才可能实现。
风险和安全：一般来说，任何包含大量数据（“大数据”）的问题集都是可以应用机器学习原理并产生巨大效果的地方。今天，互联网上全球数据的流动范围在每秒一千兆比特。通过分析和持续学习数十亿的数据工件，AI能够理解潜在的威胁，并对其做出反应，可能采取自动行动来减轻甚至防止恶意网络攻击。
IT和工程：无论是提问还是真正编写整个代码段，生成性AI正在迅速改变软件开发的面貌。这一点在整个工程生态系统中都是如此，其中配备了AI的计算机正在迅速成为在航空航天、土木、电子和几乎所有类型的复杂工程等领域进行设计和建模的必要工具。
那么，可能出什么问题呢？
简短的答案是：很多。首先要记住的是，就像人类一样，计算机产生的答案并不总是准确的。例如，最近的生成性AI实验有时会导致科学家称之为“幻觉”的结果，这基本上意味着AI创建的信息与正确的事实信息完全不同。
风险在于人性，人们通常接受计算机的输出为准确和真实，不加质疑。最近，一个法律案例上了新闻，因为律师们使用了ChatGPT来准备他们的案子，而AI引用了它完全编造的案例。你可以想象，这对律师们来说并没有什么好结果。
尽管使用了“智能”这个词，但最后，这些还是算法和计算机在处理数据——他们没有人类的情感。如果AI算法输入的数据集中的信息不好，通常会产生不好的结果，这可能会产生非常真实的世界后果。此外，虽然可能没有人类的情情感，但已经观察到AI聊天机器人经常表现出’个性’，其中一些并不是很友好，甚至直接对他们的人类用户撒谎和威胁。
所有的警告信号都在那里，教训应该很清楚：需要深入理解和高度谨慎，以确保AI技术最终以积极和可预测的方式使用。
接下来会发生什么？
生成性AI算法与量子计算、图形界面和新用户界面的融合将迅速改变我们与计算机的交互方式和时间。这些进步可能会增强和提高商业的整体效率，但也需要谨慎管理和实施，以确保它们与员工和客户有益地共存。