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理財

企業不該盲目導入生成式AI,應先了解要解決什麼問題

哈佛商業評論

更新於 09月09日08:13 • 發布於 09月06日08:11 • 張彥文

9月4日,由美國哈佛大學商學院於1922年創辦的全球最權威管理雜誌《哈佛商業評論》(Harvard Business Review, HBR)繁體中文版,於台北舉辦2024年管理年會。一整個上午邀請來自美國的權威專家與台灣產、學代表,共同討論時下最夯的生成式AI科技,對企業經營、管理思維與人才培育的全面影響。

2006年起,遠見.天下文化事業群發行《哈佛商業評論》全球繁體中文版,18年來致力將全球最前瞻的管理知識,落地到台灣與華人世界,助力台灣與華人企業的經營管理邁向卓越。

今天論壇首先登場的講者是《哈佛商業評論》英文版總編輯殷阿笛(Adi Ignatius),他以「AI浪潮下的管理創新」為題,發表專題演說。

殷阿笛之前曾在《華爾街日報》、《時代雜誌》等重量級刊物服務,是全球管理趨勢的領航者,近幾年在《哈佛商業評論》開創「工作新世界」系列報導,親身專訪過無數國際級大企業家。自從2022年底生成式AI問世以後,《哈佛商業評論》就用許多篇幅探討AI的發展與影響。以下是他在管理年會上的演講精華重點:

AI就像剛發明的電力互聯網一樣,尚在發展初期

生成式AI出現得非常迅速,它就像是當初電力或互聯網問世之初一樣,人們仍在努力了解如何使用它。如果你是一個管理者,你需要能夠很自在地使用它,並且讓你的團隊試著使用,主動出擊、多加試驗,看看它如何能幫助你,不能坐等解決方案出現在你的面前。

以《哈佛商業評論》為例,內容就是我們的產品,因此適應生成式AI相對較慢,因為我們對內容非常重視,大家信任我們的內容,所以我們擔心生成式AI會產生的幻覺或錯誤。

ChatGPT讓寫作變容易了,HBR投稿量大增

但我們正在嘗試將它應用於不須署名的內容。比如標題,或者書籍封面的文案、文章摘要、翻譯,或是把內容分解成更短的形式,以及把一篇文章轉化為影音和各種短影音、音頻以及文章的短版本等等。我們創造內容,但把AI當成助手來轉化內容,將內容用於其他形式。

如果你問我是否能分辨文章到底是由AI創造的,還是由人寫的?我做不到,據說軟體也無法辨別。我們主要接受外部的大學、顧問公司或企業的投稿,這些文章很多是基於有趣的研究,以往有些人可能不擅長寫作,但ChatGPT使寫作變得容易,因此有了ChatGPT之後,很明顯的,我們的投稿量增加了不少。

我有位朋友是加州大學柏克萊分校哈斯商學院的教授,他指導三個博士生,其中一個非常優秀,可能將來會在哈佛商學院任教,另外兩個則不那麼出色。然而當他們提交論文時,三個人的論文都非常優秀,品質都達到了A+。這意味著過去學術界認為,能否寫出好論文是最重要、最有價值的能力,但在AI的時代可能就不同了。

圖/《哈佛商業評論》英文版總編輯殷阿笛(左方螢幕)與台灣活動現場越洋連線;張智傑攝。

數據是AI最重要的使用案例

我認為對企業來說,最重要的使用案例之一是數據。有些公司擅長處理數據,有些公司卻不知道如何處理,生成式AI正在幫助公司了解他們擁有什麼數據。比如有個大公司,好幾個部門都有數據,該如何將這些數據集中起來?如何從中發現價值?這些數據可能是關於公司營運、溝通、管理的內部數據,也可能是關於客戶的外部數據。AI最大的功用是使得以前無法使用的數據變得有意義。

現在很多企業把AI當成助理,用它來寫電子郵件,評估員工工作,或生成簡報檔等。如果我能把這些工作交給數位助手,讓我有更多時間做創造性的工作,是一件令人興奮的事。這些使用案例只是開始,將來會有更多。

防堵AI絕非好的政策,應該設立護欄

目前美國有些大公司禁止員工使用ChatGPT,其中有非常成熟的科技公司,像蘋果(Apple Inc.)就禁止員工使用,主要擔心的是不小心導致機密數據外洩。

但我認為生成式AI未來會像搜尋引擎一樣普遍,所以防堵絕非好的選擇。企業若擔心機密資訊外洩,可以設置一些「護欄」,同時教育員工在使用公司的資訊時,什麼可以做,什麼不該做。因為最終我們都會使用這些工具,如果我們自己不使用,而競爭對手使用,他們將會擁有競爭優勢。

現在外界也很好奇,AI技術對商業領袖的決策過程產生了哪些重大影響?事實上,生成式AI已經為企業領導者在制定策略時,提供了實質的幫助,愈來愈多創意人士和高階主管使用生成式AI作為一種創意生成器;更重要的是,AI有能力解鎖數據並使之有意義。

我們生活在一個管理變得非常複雜的時代,領導者經常會面臨到決策壓力,他們必須比以往更快速地做出更多決策,結果往往做出錯誤的決策。所以大家期望AI能幫助管理者理解數據的真正內涵,有效地分析數據,並幫助他們即時做出更好的決策,這項領域的未來發展更令人期待。

導入生成式AI前,先了解希望解決什麼問題?

生成式AI問世後,我看到一些公司非常興奮,但他們只是一味想應用生成式AI這項技術,我認為這是錯誤的。正確的作法是,你必須先考慮要解決什麼問題?希望改善什麼?企業的痛點是什麼?可能是針對內部流程,也可能是與客戶更有效地連接。先找出問題之後,再考慮是否有生成式AI的技術應用可以協助解決這些問題。

我認為在不知道具體如何使用之前,匆忙應用這項技術是沒有意義的。儘管如此,每個人都要去了解它是很重要的。對於企業高階主管、領導者如微軟的執行長納德拉(Satya Nadella)來說,他們的員工需要了解這項技術,並多方嘗試使用。至於領導階層則必須考慮,企業究竟在做什麼、想做什麼,這項技術能在多大程度上實際幫助企業。

生成式AI帶來了許多進步和便利,但也帶來一些前所未有的風險,外界也開始廣泛討論這項議題,我認為目前最大的風險是機密資料可能會外洩。有些企業會禁止使用大型語言模型,因為害怕內部機密可能會被用做訓練AI的素材。

生成式AI最大的風險不是洩密,而是不使用它

雖然生成式AI有內在風險,但更大的風險是不使用它。你需要熟悉它,看看它能為你做什麼。除此之外,更值得注意的是生成式AI會犯錯,會產生奇怪的幻覺,捏造事實和創造不存在的事情。

這是壞事,但也是好事,意味著人類的存在仍是不可或缺的。現在被強調的概念是人機協作,人類可以發揮更高的價值;更重要的是,生成式AI雖然會取代部分工作,更可能會在不同領域創造新的工作。

《哈佛商業評論》之前已經寫了很多關於生成式AI的文章,許多重要的人物像是前面提到的納德拉、OpenAI的營運長萊特凱普(Brad Lightcap),還有像哈佛商學院的教授拉哈尼(Karim Lakhani),以及賓州大學教授莫里克(Ethan Mollick)等人,都相信生成式AI未來會改變一切。

我們正處於一個重要時刻,許多企業還沒有看到對他們至關重要的使用案例,所以這就是《哈佛商業評論》正在努力做的事情。

生成式AI讓個人化產品成為可能,並大幅提升工作效率

接觸了許多AI相關的專家意見後,我對AI未來發展的看法是:它最終會為每一個個人產出客製化內容。舉例來說,我想要一首像披頭四那樣流行、但又有點像肯德里克.拉馬爾(Kendrick Lamar)風格的音樂,生成式AI就可以根據我個人喜好,產出這種音樂。或者我想看一部由喬治.克魯尼(George Clooney)主演的浪漫喜劇,背景設定在1950年的巴黎,我也能看得到這樣一部電影。

所以我們可能正在走向一個為單一觀眾創造內容的世界。我們需要弄清楚,如果你是像HBR這樣為數百萬觀眾創造內容的機構,如何在這樣的環境中生存?顧客對此有什麼看法?

還有另一個有趣的例子。幾個月前,我去參觀日本知名酒廠三得利,這家公司利用AI來加速黑麥釀造過程,過去15年的陳年釀酒過程可能在一年,甚至更短時間內完成;而且連專家都沒有辦法辨別與傳統釀製法的口味差異,大幅提升生產效率。

這樣的例子就顯現,做為一名管理者或領導者,需要對AI這項科技的使用感到自在,了解它的潛力,思考這項技術在多大程度上能幫助企業簡化流程、提升效率,對客戶服務更好。

總結,企業需要對這項科技必須有足夠的信任,願意花時間來熟悉它,並樹立行為榜樣,讓員工也這樣做,就可以找到AI對公司有價值的使用方式。

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