麥肯錫調查 (McKinsey Global Survey)指出，生成式人工智能（gen AI）工具正在迅速影響各行業和勞動力。調查中的受訪者揭示，三分之一的組織已經在某個業務領域中頻繁使用 gen AI 工具，其中四分之一的高管和四分之一的公司已將 gen AI 納入其工作流程和董事會議程。另外，40% 的受訪者計劃增加整體人工智能的投資。儘管 gen AI 的應用可能提高其他人工智能工具的採用，但組織對這些技術的採用增長幾乎沒有實質性變化。只有少數業務功能中的組織採用了人工智能工具。
生成式人工智能模型可以產生什麼輸出？
生成式人工智能模型可以產生文本、圖像、代碼、視頻、音頻等。它們的輸出可能與人工生成的內容類似，但其準確性和恰當性不總是保證的。生成型AI模型的應用廣泛，可用於娛樂、寫作、程式碼生成等各個領域。企業可以受益於生成型AI模型，快速生成適用於實際目的的稿件，減少時間和資源成本。生成型AI還可用於生成醫學圖像等技術性材料。儘管開發生成型AI模型需要大量資源，但公司可以選擇使用現成的模型或對其進行優化以適應特定任務。
根據報告，預計資訊科技、金融服務、醫藥產品以及教育等知識型產業將會受到生成式人工智慧（generative AI）最大程度的影響。先前的研究顯示，雖然所有產業都可能受到一定程度的衝擊，但受依賴知識工作的產業將更有可能受到顯著的影響，並可能獲得更多價值。資訊科技業者預計從生成式AI中獲得最高的影響，相當於全球產業收入的多達9%。此外，銀行業、製藥和醫療產品業以及教育業也可能經歷顯著的影響，相應造成的價值也可能高達各自行業收入的5%、5%和4%。相對地，像航空航太、汽車和先進電子等製造業，可能受到的衝擊較小。這是因為生成式AI在語言活動方面具有優勢，而非需要體力勞動的領域。
然而，根據受訪者的調查結果，與生成式人工智慧相關的主要風險是"不準確性"（inaccuracy）。它們的輸出可能包含錯誤訊息和偏見，也容易被濫用。為減輕風險，需精心選擇訓練模型的初始資料，避免有毒或有偏見的內容。此外，人工審核和限制生成型AI模型的用途可以幫助避免不當使用和法律風險。隨著這一領域的快速發展，關注監管和風險的動態變化至關重要。
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