《麦肯锡：睁大眼睛拥抱AI一代》核心观点总结
2024年11月05日⏰星期二🗓农历十月初二
本文由AI分析解读，AI提示词见文末
2024年7月，麦肯锡发布相关报告，前《财富》杂志CEO艾伦·默里（Alan Murray）在与麦肯锡的莱蕾娜·伊（Lareina Yee）的对话中，深入探讨了生成式AI（gen AI）。尽管存在风险，但他认为其带来的进步超过潜在弊端
一、gen AI的发展与应用
- 2023年的震撼
- 关键进展：AI早已存在，但2023年生成式AI的发展令人惊叹，它能创作信件、计划、诗歌、文学和图片等，激发了无数人的想象。
- 早期使用体验：艾伦·默里在ChatGPT发布早期就开始使用，如询问它对《财富》媒体的看法，虽见解不一定深刻，但能引发思考。随着时间推移，他因新闻业务对数据时效性要求高，更多使用Gemini，因其与谷歌搜索引擎关联，获取新闻和最新信息更有用。
- 从个人到企业的快速转变
- 速度惊人：以往从消费者应用到企业应用往往需要很长时间，而生成式AI不到两个月就进入企业，这是前所未有的。
- 原因探究：因为它引起了从首席技术官（CTO）和首席信息官（CIO）到首席执行官（CEO）的重视，CEO们能看到其在公司内部应用的潜力。
二、gen AI的风险
- 数据风险：担心公司的专有数据通过模型泄露给外界。
- 知识产权风险：担心模型中存在他人的知识产权，导致公司面临法律问题。
- 幻觉问题：模型会产生错误信息，如艾伦·默里让其写传记，它引用了不存在且自己没写过的书。
- 偏见问题：模型所依据的数据可能存在偏见，影响结果的准确性。
三、企业的应对策略
- 谨慎前行：技术应用不会一帆风顺，企业需要采取措施，如建立保护公司数据的流程，检查知识产权，使用检索增强生成（RAG）等技术降低幻觉风险。
- 暂停思考：目前处于一个需要暂停、思考然后再前进的阶段，以解决组织内存在的诸多问题。
四、应用案例与价值
- 早期应用案例
- 营销领域：用于创建和重新打造有吸引力的信息，甚至为特定受众个性化信息。
- 编程领域：被程序员和开发者迅速接受，可作为代码助手。
- 潜在价值巨大：从长期来看，可能带来约4.4万亿美元的生产力价值提升。
五、对就业和教育的影响
- 就业影响
- 不必过度担心失业：历史表明大规模失业的担忧可能被夸大，目前仍存在人才短缺问题。而且生成式AI对技能要求不高，更需要判断力和行业知识，可能会减少工人之间的不平等，还能让老年工人的智慧和经验得到更好利用。
- 教育影响
- 重新思考文科教育：生成式AI可创建交互式学习方式，如Khanmigo。这让人们重新思考文科教育的价值，未来人们可能更需要人际交往技能以及智慧和知识，而文科教育是培养这些能力的途径之一。
六、对企业管理和社会的影响
- 企业管理变革
- 适应技术变革的人才管理：从企业管理角度，技术变革促使企业管理方式改变。如今企业价值更多来自无形资产，如知识产权和品牌价值等，这意味着要以不同方式管理公司，重点是激励、吸引和留住人才，而不是获取资金购买物质资产。
- 关注人的挑战：企业领导者面临的真正挑战是让人和组织适应技术变革的速度，更多地要处理与人相关的问题，给予员工明确的目标和指引。
- 社会影响思考
- 技术与利益相关者资本主义：生成式AI与利益相关者资本主义密切相关。如今企业更注重无形资产，这意味着企业要更关注人、环境和社会不平等，与20世纪企业管理方式不同。
- 从历史中吸取教训：我们可以从核军备控制的成功中吸取教训，思考如何减轻技术的负面后果。同时要关注生成式AI对信息生态系统的污染，尤其是在政治和选举方面，以及对机构信任的破坏。
- 企业和政府的责任：企业领导者在减轻政治功能失调方面有重要作用，政府也需要思考如何创建更合理的政治系统，让不同政治立场的人能合理讨论问题。同时，人们要成为信息的批判性消费者，还可考虑对AI生成的内容加水印等措施。
AI解读
AI提示词
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- 忠实于核心内容: 请忠实于原文的核心内容，不允许随意杜撰或联想，禁止使用正式、重复和机械化的语气。
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报告原文
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