本报记者 杜丽娟 北京报道
生成式AI的快速发展，对所有行业和产业也进行了重塑，特别以ChatGPT为代表的人工智能技术的横空出世，引发了人们更多思考。根据高盛的测算，全球GDP有7个百分点的增长由生成式AI来拉动，规模接近7万亿美元。
在这样的背景下，生成式行业也在积极探索如何使用生成式AI来提升客户体验，从而加快产品和业务创新。
“从企业角度看，我们认为当前企业需要关注生成式AI到底能给企业带来什么样的新功能，因为技术手段的层出不穷，企业怎么运用、部署以及运维生成式AI都是一个摸索过程，这个过程企业一方面要跟得上技术发展节奏，另外一方面，还要评估企业已经落地的生成式AI应用效果。”德勤中国管理咨询云服务领导合伙人及人工智能与数据服务副领导合伙人孙晓臻表示。
相关数据显示，企业层面目前生成式AI已经被用在63个场景上，从金融、医疗、生命科学，到制造、泛娱乐、游戏等各行各业，生成式AI在解决企业面临的业务挑战方面发挥了积极作用。
基于这种应用，德勤中国与亚马逊云科技近日宣布创建生成式AI联合实验室，围绕“1+3”模式展开合作。双方依托亚马逊云科技的坚实技术，在AI计算能力、亚马逊云科技海外区域推出的全新托管生成式AI服务Amazon Bedrock和全托管机器学习服务Amazon SageMaker等技术领域深入合作。
德勤则主要发挥在战略咨询、技术实施和全球合规方面的能力，在生成式AI业务应用战略咨询、生成式AI安全合规咨询和生成式AI应用落地场景创新三大方面，帮助企业打通从业务战略、应用场景、安全合规到技术落地的业务闭环，从而释放生成式AI的巨大潜力。
亚马逊云科技大中华区创新成长企业及合作伙伴生态系统事业部总经理倪殿令表示，生成式AI正在重塑企业的商业模式和客户体验，通过建立生成式AI联合实验室，我们将先进的生成式AI技术和服务带给客户，这有利于帮助企业充分发掘生成式AI潜力，提升业务价值。
值得注意的是，尽管生成式AI颇受欢迎，但在实际应用中，部分企业依然面临着技术落地困难、平台资源受限、业务场景模糊以及数据合规不清晰等诸多挑战。
对此，亚马逊云科技大中华区技术专家团队总监王晓野介绍，当前我们看到很多企业都在尝试生成式AI，但是能走到生产阶段，并真正可以为企业带来价值的案例，相对来说其实并没有很多。
“究其原因，我们认为企业除了具备基础模型能力外，还需要关注如何以低成本、高效率的方式把模型的能力运用起来，以及数据如何做到合规、安全等这些问题。因为生成式AI并不仅仅是一个模型或技术能够完成就可以的，它需要漫长的过程来积累。”王晓野说。
根据市场人士的观察，生成式AI虽然会改变所有行业的应用场景，但这不意味着，任何一个场景都可以适合生成式AI的应用。
“从我们的经验看，企业在尝试生成式AI过程中需要选择适合自己的场景，因为场景很多，只有选择最适合自己的，才有可能带来更高的价值。同时企业还要善用工具，并要加强对数据能力的积累。”王晓野补充。
从现实情况看，企业选对应用场景以及积累数据的能力，并非一蹴而就，而是一个漫长的积累过程，但这并没有阻碍生成式AI的飞速演进。当前，在满足安全合规的前提下，新生产力、新组织模式和新工作模式也在不断涌现。
在此基础上，安全成为构建生成式AI不可回避的重要议题。对企业来说，只有在AI旅程中做好数据、模型和应用的安全防护，才能更好地借助AI加速业务创新。
德勤中国副首席执行官、德勤中国首席战略官兼德勤中国管理咨询首席执行官戴耀华表示，在越来越多的企业将“以人工智能为先”（AI-first）提上战略议程后，企业需要从流程、模式、系统到组织架构与人才等方面进行全面审视，只有这样才能与生成式AI有机结合，并在实践中实现更多的应用。
据悉，目前联合实验室对生成式AI应用场景的探索初见成效，将率先解锁“基于问答的知识获取”和“内容自动生成”两大应用场景，未来随着技术不断成熟，联合实验室还将探索诸如“人机互动式协作”等较为复杂的应用场景，并有望渗透至更多领域，这将提升生成式AI技术在企业转型和运营效率方面的创新能力。
（编辑：郝成 校对：颜京宁）
