尽管许多分析师、思想领袖、供应商和CEO将大型语言模型(LLM)和工具(如Microsoft Copilot)视为辅助而不是取代工人，但大量涌入市场的GenAI产品以及用于执行许多人工任务的LLM在生产中的快速实施挑战了这一论点，勾勒出AI机器与必须与其合作的人类之间的复杂关系。
考虑到GenAI的颠覆性潜力，它将产生巨大的影响。
这场斗争要么是增加你的劳动力，要么干脆取而代之。第一步可能是用高度定制的AI赋予公司中最有能力的人权力，下一步是完全去掉能力较差的人。
但那些将被定义为“能力较弱”的人可能会受到技术演变的影响，以及无论在哪里实施这项技术，人机合作伙伴关系的演变。毕竟，越来越普遍的一句话是，GenAI不会取代人类，但使用GenAI的人将取代不使用GenAI的人。
目前，大多数CIO都在部署GenAI，以提高生产力和效率。Gartner认为，这一数字占CIO的77%。
AI是一种增强的智能工具。你不是在和工具合作，而是在使用它。得益于AI的帮助，可以取消文书和行政职能，这样员工就可以更专注于深思熟虑的分析，而这些分析不能仅仅通过编程来实现。
因此，CIO在2024年的首要任务之一是发现和揭示人类工人可以使用LLMS具体实现的附加值——其中大部分仍然未知。
鉴于这个问题，CIO在考虑为他们的员工提供新的GenAI工具时，必须保持关键地位。
即使AI变得更加先进，并集成到软件和日常任务中，AI工具的涌入仍在员工中造成困惑。CIO必须记住，将使用这种AI技术的是他们的员工，并考虑AI对员工的影响，确保适当的管理、培训和集成，以最大限度地利用他们的投资。
建立亲密伙伴关系的要素
尽管行业名人呼吁对AI保持谨慎，但包括高盛、富达投资、宝洁、美国运通、吉利德科学等在内的大多数企业巨头都已公开表示要在内部开发和部署LLM，以提高生产率和创新。
事实证明，在富达，早期回报在节省成本和提高效率方面卓有成效。
虽然LLM无法与人类的智能相提并论，但GenAI的创新速度是无与伦比的。
不过，为了确保员工从这些工具中获得最大收益，将结构化数据集和非结构化数据结合在一起的多模式LLM应该设计得更小，并针对特定的任务。
这项技术以及人类将如何利用它仍处于早期阶段。AI不是灵丹妙药，GenAI可以把数据整合在一起，给数据科学家一个不同的视角，但它不能为我们构思。人们正在使用GenAI来提高效率，并将其作为诊断问题的工具。
汤森路透是一家以GenAI为目标的高效公司。汤森路透工程主管表示，该公司最近发布了一个多产的AI平台，使法律编辑能够使用其WestLaw服务在几分钟内生成法律研究的文件摘要，而过去需要几天或几周才能完成。
汤森路透与微软Copilot的法律起草是该平台的另一个方面，也为法律编辑释放了更高的功能，但观察人士表示，这样的创新将要求CIO制定提高技能和治理战略，以确保员工能够从新的GenAI实施中受益，无论他们居住在哪里，这一点正迅速变得至关重要，因为提高生产率的努力正在给整个企业的员工带来压力，要求他们学会与低成本管理系统协作，其中许多仍处于试点测试阶段。
德勤常驻美国CIO、先锋公司前全球CIO表示，低成本管理在很多方面都会超越人类的能力，AI将继续增强人类的能力，AI现在和未来都将是人类非常亲密的伙伴。
为了确保友好的关系，在实施GenAI时考虑利益相关者工作流的重要性。
重要的是要记住，使用AI来加速一个过时或繁重的过程可能是错误的答案。更多的好处可能来自于流程或技术的改进，而不是广泛应用AI来“修复”问题。
改变工作的完成方式
随着时间的推移，这项技术的发展以及它的使用肯定会改变工人最大限度地利用工具的方式。
在CES上，埃森哲发布了一份公开声明，称GenAI工具从设计上来说更具人性化，包括精致的对话用户界面、对英语命令做出反应的机器人，以及增强人类自然工作方式的软件，如Adobe Photoshop的生成性填充和扩展功能。
去年年底，Gartner启动了一年一度的IT研讨会/XPO，详细介绍了GenAI如何彻底改变了人机关系。
这不仅仅是一种技术或一种商业趋势。Gartner的分析师表示，这真的改变了我们与机器互动的方式，我们正在从机器可以为我们做的事情转向机器可以为我们做什么，机器正在从我们的工具演变为我们的队友。
机器不仅正在演变为工作伙伴，而且还正在演变为客户，例如，连接到一项监控使用水平的服务，惠普打印机就能够在需要时购买墨水，特斯拉汽车还能够在自我诊断出现故障时订购零部件。
界面的演变将帮助员工更有效地使用工具，下一代人机界面将是使用自然语言的音频，而不是键盘和鼠标，LLMS不会很快取代人类的认知。
人类的思维和分析并没有被机器取代，因为算法本身充其量也就是猜测的迭代和试错，我从来没有见过一台机器在没有人类编程的情况下做出直觉上的跳跃。
对话式AI在企业中变得越来越重要，随着时间的推移，它将为问题提供更多实质性的答案。内容生成、文档摘要以及需要人工增强的增强型分析和洞察提取工具以及决策算法也将是跨行业企业的重要用例。
但要让这些工具充分发挥其潜力，人类如何以及多频繁地使用它们是重要的，这就是这项技术的本质。
普华永道美国首席产品和技术官认为，GenAI应用程序有助于打造一支更精通科技的劳动力队伍，但目前尚不清楚工人们将如何为这些工具本身增加价值，根据设计，这些工具是边走边学的。毫无疑问，要提高应用程序的质量，人的创造力将是必要的。
为此，Gartner建议CIO们建立“灯塔”原则，定义工人和机器在未来一年将如何互动——该公司将这一优先事项与让数据做好AI准备和实施AI安全做好同等的工作。
毕竟，GenAI不是一种一成不变的工具——至少现在还不是，它需要人的监督和经验来确保准确性、质量结果和安全。
作为这一努力的一部分，CIO们正在加紧开展教育和培训课程，逐步将GenAI工具应用到工作场所，并向员工保证，AI工具旨在增强他们的工作，而不是取代他们。
达拉斯企业技术咨询公司NOS信息系统的执行副总裁斯雷尼瓦桑·纳拉亚南参加了沃顿商学院的AI项目，培训了NOS员工42%的1级AI技能。
“不久前，在我们的数字实验室里，我们一直在涉足GitHub、PowerApps、Teams、M365和Security Copilot，”他说，“在过去的几个月里，我们已经将其部署到生产级客户端环境中，以提供有关代码生成、案例文档摘要、语音应答和语言翻译的解决方案。员工队伍将进入2级(培训)阶段，同时更多的员工将被纳入这一公司转型。”
人的因素
但并不是所有人都相信雇主的话。
据微软称，微软和AFL-CIO最近宣布建立了一种被称为此类合作伙伴关系，旨在保持关于AI发展以及它可能如何影响工人的需求和角色的对话，纳入工人的反馈，并制定支持一线工人技术技能和需求的公共政策。
在其IT研讨会上，Gartner率先提出了它所说的不同寻常但必要的战斗号召：机器正在扮演不同的角色，在某些情况下，还扮演着人类的角色，这一点不容忽视。
此外，ChatGPT的快速创新和DocLLM等功能的发展-在提取图像和视频等非结构化数据方面将更加准确-让人怀疑，类似人类的人工能力的智能(ACI)和人工超级智能(ASI)是否会比预期更早到来，并改变价值方程式，有利于机器。
与此同时，GenAI平台的日常演变让开发人员感到兴奋，也是企业高管热切期待的。对于CIO和CTO来说，这是一种成本与投资回报率之间的平衡。观察人士表示，GenAI解决方案的构建和部署成本很高，这将抑制企业的采用。
Pinterest高级副总裁兼工程首席技术官杰里米·金表示：“作为首席技术官，我们需要快速评估新技术，评估新技术对我们的公司是否有意义，以及我们对用户的需求。需要评估的问题很多——从‘购买还是建造’到确保它能与现有基础协同工作。”
在这些基金会中，最重要的——至少目前是——是公司的员工。CIO应该制定相应的战略。
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