所有这一切都是为了从三个方面——更好地服务客户，改善自身运营，以及改变为客户服务的方式——提高其利用AI的能力。
此次我们采访了埃森哲的保罗•多尔蒂(Paul Daugherty)，并在其书《人类+机器：重新构想AI时代的工作》(Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI)出版5年后，借机向他询问了自该书出版以来所发生的重大改变。我们还讨论了ChatGPT等生成式工具的到来将如何影响正在进行的AI驱动的企业转型。
AIGC：游戏规则改变者
Daugherty感慨道，“在我整个职业生涯中，曾四次被技术深深震撼!第一次是丽萨(Lisa)——苹果早期的电脑，它普及了带有图形用户界面(GUI)的个人电脑理念。第二次是第一次上网。第三次是智能手机的出现。第四次发生在大约18个月前，当时我开始看到大型语言模型(LLM)的进展。”
他补充道，“这些进步的速度十分惊人，它不仅能理解语言和生成内容，还能实现诊断、评估或预测……就业务影响而言，这真的是游戏规则改变者。”
尽管它的功能和发展势头都无疑是惊人的，但Daugherty发现企业仍在努力找出如何以及在哪些方面应用它。究其原因，并不是他们在识别用例方面有问题，毕竟可实践的用例有很多。相反地，绊脚石在于了解哪些用例可能帮助他们实现业务目标，以及应该优先考虑哪些投资。
埃森哲(Accenture)最近发布的调查数据印证了这一观点，数据显示，98%的高管认为AIGC对他们未来的战略至关重要。
埃森哲如何利用AI
潜在的应用程序被细分为五种类型：创建、自动化、建议、保护和编码。
埃森哲的数字媒体业务Song是使用创造性、AIGC的突出代表。Song通过了解大量可用的新工具，参与了内容“创建”的创新。它涉及的客户用例范围从营销和推广到为生命科学公司起草监管文件。它还帮助银行客户使用GPT-3.5“自动化”后台流程，并在客户服务运营中实施其“建议”功能。
此外，为能源公司创建的工人安全解决方案展示了“保护”特性。这包括将设施中正在发生的实时信息汇总在一起，以提高安全结果。
“编码”是指利用大语言模型(LLM)的卓越能力来生成计算机代码，从而使软件开发人员变得更加高效和多产。
Daugherty介绍称，埃森哲总共帮助100多家客户实施了AIGC项目。
投资能力
埃森哲刚刚宣布将在其AI和数据能力方面投资30亿美元，其中并非所有的投资都将用于AIGC。
Daugherty表示，“基于我所谈到的所有原因，AIGC显然正在改变游戏规则，但总的来说，数据和AI都能为公司带来了巨大的机会。这不仅仅关乎AI，还关乎数据，以及如何将数据基础、现代数据平台和基于云的平台结合起来，以推动机遇变现。”
除了将数据和AI团队的规模扩大一倍之外，埃森哲还开发了一种名为“AI Navigator”的工具，旨在帮助客户在不断扩大的企业AI机会中找到出路。业务需要使用哪些模型，以及如何使用它们?只使用现有的API是最好的吗?数据需要微调或定制吗?如何使用提示工程(prompt engineering)?这些都是AI Navigator可以解决的问题。
负责任的AI
我们都知道，算法偏见会造成社会不平等，而由大多数人无法理解的不透明“黑匣子”机器做出的决策，有可能造成更大伤害。
此外，人脸识别等计算机视觉应用程序可能会侵犯隐私。
这些问题(以及其他更多的问题)让我们意识到追求“负责任的AI”的重要性。
Daugherty称，至少据他所知，埃森哲是第一个围绕负责任的AI建立正式合规计划的组织。
他表示，“对于AIGC来说，这一点更为关键……我们正在与许多利益相关者、监管机构、政府以及我们的客户合作，以建立负责任的AI能力。”
这种“负责任的AI框架”确保任何围绕AI项目的偏见、公平、隐私和安全问题都得到考虑和解答。
最重要的是一个“诊断工具”，用于评估任何与AI相关工作的风险水平。
Daugherty解释称，“有某些类型的AI被归类为‘高风险’，你知道组织正在哪些领域中使用这些可能被认为是高风险的AI吗?我认为，大多数组织现在都没有这个想法。”
部分答案在于组织中涉及AI的每个应用程序都有一个可靠的清单。这意味着每个人都可以单独进行风险评估和监测结果，因为利益相关者对必须做些什么来确保负责任地使用AI有了自己的理解。
未来将何去何从?
Daugherty和埃森哲认为这一切将走向何方?他们还将采用哪些技术与AI一起加速这一波数字化转型?
埃森哲发布的2023年技术愿景文件——题为《当原子与比特相遇》(When Atoms Meet Bits)——强调了数字身份、信任和透明度、下一代AI以及它所称的“科学技术”(science technology)是最值得关注的趋势。
虽然有些人可能认为“元宇宙”的概念已经过时，但Daugherty认为“元宇宙仍然活跃，而且会发展得越来越好。把二维的数字世界变成三维的想法是真实的。在元宇宙中充斥着各种活动，例如，让我们见证苹果新耳机的发布。”
除了AIGC外，下一代AI还涵盖了“常识AI”(common sense AI)和“可解释AI”(explainable AI)等一系列框架和概念。
然后是下一代计算架构，包括量子计算和生物计算。其中第一个已经在埃森哲客户交付中实施。
除此之外，太空技术也有很多有趣的进步，比如卫星通信、太空实验，以及如何利用来自低轨卫星等太空信息在地球上进行变革性的应用。
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