確保組織內終端使用者與智慧型軟體工具這兩者之間形成有效的合作夥伴關係,這是實現生成式人工智慧策略成功的重要一環。預計這種合作關係會面臨一些波折,因此需要耐心的引導和鼓勵。
文/Paula Rooney·譯/Christy
在急於制定技術策略以實現生成式人工智慧(generative AI)承諾的過程中,許多的資訊長發現自己正面臨或許是迄今為止最具挑戰性的任務:讓組織裡的終端使用者,從知識工作者和裝配線勞工,再到醫生、會計和律師,都能做好準備與生成式人工智慧共存。
儘管許多分析師、思想領袖、供應商和執行長將大型語言模型(LLMs)和諸如 Microsoft Copilot 之類的工具視為一種輔助方式而非取代工作者的技術,但大量湧入市場的生成式人工智慧產品,以及快速在生產中實施大型語言模型以執行許多人類任務的現象,挑戰了這一論點,勾勒出 AI 機器和必須與之共事的人類之間的複雜關係。
Fortune 500 強公司 Baxter International 的 AI 策略顧問 Reuven Cohen 指出,鑑於生成式人工智慧的顛覆性潛力,它的風險是很高的。
他說道:「爭論之處在於是否要增強您的工作人員(提升其能力),或者是完全替換掉他們。第一步,可能是透過高度定制的 AI 為組織中最有能力的人員提供支援;接下來的步驟,可能就是完全替換那些能力較差的人員。」
[ 推薦閱讀:【網路基建】透過 AI 尋找潛在合作夥伴 ]
然而,被定義為「能力較差」的標準很可能會受到技術發展和技術實施地點人機合作模式演變的影響。畢竟,一個越來越流行的說法是,生成式人工智慧不會取代人類,而是「使用生成式人工智慧的人將取代那些不使用生成式人工智慧的人」,正如 Teradyne 的資訊長 Shannon Gath 之前在 CIO Leadership Live 的節目中所說。
目前,大多數的資訊長都在部署生成式人工智慧以提高組織的生產力和效率。根據 Gartner 的統計資料,有77% 的資訊長在進行這樣的部署。美國專利商標局的資訊長 Jamie Holcombe 就是其中之一。
Holcombe 表示:「我認為 AI 是一種增強的智慧工具。我不覺得你只是在與一個工具合作 , 你是在使用它 。我們的審查員歡迎 AI 工具提供的幫助,以擺脫瑣碎的文書和行政工作。這樣他們能夠更專注於需要深思熟慮的分析工作,這些工作是無法僅僅透過編程完成的。」
因此,資訊長在 2024 年的首要任務之一,就是發現和揭示人類工作者可以確切地透過大型語言模型實現其附加價值,然而其中很多仍然是未知的。
Thoughtworks 的人工智慧長 Mike Mason 認為,在考慮為企業的員工引入新的生成式人工智慧工具時,資訊長必須保持批判性思考。
他解釋著:「儘管 AI 變得更加先進並融入到軟體和日常任務中,但大量 AI 工具的湧入仍然給員工間帶來了困惑。資訊長必須記住,使用這種 AI 技術的是他們的工作人員。因此,應該要考慮到 AI 對工作人員的影響,確保進行適當的管理、培訓和整合,以充分發揮他們在 AI 上投資的價值。」
密切合作夥伴關係的形成
儘管有行業權威呼籲在使用 AI 時需保持謹慎,但包括 Goldman Sachs,Fidelity Investments,Procter & Gamble,American Express 和 Gilead Sciences 等眾多企業巨頭,都已經公開表示他們正在內部開發和部署大型語言模型,以提升生產力和創新。
Fidelity 金融服務部的 AI 創新負責人 Vipin Mayar 在 2023 年 12 月的波士頓人工智慧長高峰會上表示,事實證明,初期回報顯示成本節省和效率提升是卓有成效的。
儘管 Mayar 承認大型語言模型尚未達到人類智慧的水平, 但他卻認為生成式人工智慧的創新速度是無與倫比的。他開玩笑地說道:「才過了短短 13 個月的時間,生成式人工智慧的創新進展就已經讓時間的感知變得非線性了。」
儘管如此,為了確保工作人員能夠從這些工具中獲得最大收益,Mayar 建議,要把結合了結構化資料集和非結構化資料的多模式大型語言模型設計的更小,並且是針對特定任務的。
Advanced Auto Parts 的 AI 資料工程及決策科學副總裁 Yvonne Li 認為,這項技術的發展以及人們如何應用它仍然處於初期階段。
她在高峰會上表示:「生成式人工智慧並不是解決所有問題的萬能良藥。它可以整合資料,為資料科學家提供不同的視角,但它無法代替我們進行創意構思。人們主要將生成式人工智慧應用於提高效率,將其視為一種診斷問題的工具。」
Thomson Reuters 是一家以生成式人工智慧提高效率為目標的組織之一。該公司最近推出了一個生成式人工智慧平台,使其開發人員能夠更輕鬆地創建解決方案,例如 AI-Assisted Research on Westlaw Precision。Thomson Reuters 的工程主管 Shawn Malhotra 表示,搭載生成式人工智慧的 Westlaw 讓法律編輯能夠在幾分鐘內完成以前可能需要花費數天甚至數周才能完成的法律研究文件摘要。
Thomson Reuters 使用 Microsoft Copilot 來進行法律文件的起草工作,這是平台的另一個部分,為法律編輯提供了更高層次的功能。然而,觀察者指出,這樣的創新將需要資訊長制定相應的策略。這些策略包括提升員工的技能和建立適當的治理措施,以確保員工無論身在何處,都能夠從新的生成式人工智慧實施中獲益。這變得愈發重要,因為推動提升生產力的努力正在讓企業內的工作人員感受到學習與大型語言模型合作的壓力,而其中許多大型語言模型仍處於試點測試階段。
John T. Marcante 是 Deloitte 駐美國的資訊長,曾任 Vanguard 的全球資訊長。他表示:「在許多方面,大型語言模型可以並且將超越人類的能力,但我堅信 AI 將繼續強化人類的能力。我認為 AI 將會成為人類現在和未來的一個非常親密的伴侶。」
為了確保和諧的關係,Marcante 強調在實施生成式人工智慧時,就應該要考慮到利害關係人的工作流程。
「重要的是要記住,使用 AI 來加速一個過時或繁瑣的流程可能並不是最佳的解決方案。 相對於廣泛應用 AI 來修復問題,更有效的方法可能是透過改進現有的流程或引入新的技術」,他說。
改變工作的完成方式
隨著科技的不斷發展以及其應用方式的不斷演進,工作者如何充分利用這些工具的方式和方法必定會隨著時間而進行改變。
在最近的 CES 消費性電子展中,Accenture 發表了一份公開聲明,表示生成式人工智慧工具更具有「人性化設計」的特性。具體來說,指的是精煉的對話式使用者界面、能夠回應英語指令的機器人,以及能夠增強人類自然工作方式的軟體,例如 Adobe Photoshop 的 Generative Fill 和 Expand 功能。
2023 年年底,Gartner 在年度的 IT 專題研討會上詳細介紹了生成式人工智慧如何改變人與機器之間的互動和合作關係。
Gartner 分析師 Mary Mesaglio 解釋:「這不僅僅是一種技術或商業趨勢,更是我們與機器互動方式的實質轉變。我們正從機器為我們做什麼,轉變為機器對我們而言意味著什麼。機器正在從成為我們的工具轉變為成為我們的隊友。」
Mesaglio 表示,機器不僅正在演變為工作夥伴,而且正在演變為客戶。例如, 連接到一個監控使用狀態的服務,惠普的印表機能夠在需要時自動購買墨水。同樣地,特斯拉的汽車也能夠在自我診斷顯示故障時,自動訂購所需的零件。
美國專利商標局(USPTO)的 Holcombe 也相信,界面技術的演進將有助於工作者更有效地使用工具,下一代的人機界面將以自然語言的聲音取代鍵盤和滑鼠。但他仍然認為,在短期內不會看到大型語言模型完全取代人類的認知能力。
「機器尚未取代人類的思考和分析能力,因為目前的這些算法本身最多只是猜測的迭代和試驗」,他說道。「我從未見過機器能夠在沒有人類編程的情況下做出直覺的飛躍。」
[ 加入 CIO Taiwan 官方 LINE 與 Facebook ,與全球CIO同步獲取精華見解 ]
東北大學體驗式 AI 研究所的執行主任 Usama Fayyad 認為在企業中,對話式 AI 將變得越來越重要,隨著時間的推移,這種技術將能夠為問題提供更實質性的答案。他指出,內容生成、文件摘要,以及增強分析、洞察力提取工具和需要人類輔助的決策算法,也都將成為在各行業中企業重要的應用案例。
然而,要使這些工具發揮其最大潛力,人類如何使用它們,以及多頻繁地使用都居關鍵要素。這就是這項技術的本質。
PwC 美國的產品技術長 Joe Atkinson 認為,生成式人工智慧應用有助於打造一支更加精通技術的員工隊伍。但目前仍不清楚工作者將如何為這些工具本身增添價值,因為這些工具是透過在設計上而不斷學習的。他表示,毫無疑問,人類的創造力將是提升應用品質的必要因素。
因此,Gartner 建議資訊長制定燈塔原則(lighthouse principles),這些原則將明確規定未來一年內工作者和機器之間的互動方式。這個建議被視為與其他兩個事項同等重要。這兩個事項是使資料能夠適應 AI 的環境,以及實施能夠應對 AI 相關風險的安全措施。
畢竟,生成式人工智慧不是一個設定後就能不再理會的工具,至少目前還未達到那個程度。使用它需要人類的監督和經驗,以確保其運作的準確性、高品質的結果以及安全性。
在這個推動的過程中,資訊長們正在進行教育和培訓課程,逐步將生成式人工智慧工具引入工作場所,同時向工作人員保證,這些 AI 工具的設計目的是為了增強他們的工作能力,而不是取代他們的位置。
Sreenivasan Narayanan 是 Nous Infosystems 的執行副總裁,該公司是位於達拉斯的企業技術咨詢公司。他曾參加了沃頓商學院的 AI 課程,並已培訓 Nous 公司 42% 的員工,使這些員工具備了一級的 AI 技能。
他說:「在過去的一段時間裡,我們一直在數位實驗室裡嘗試使用GitHub、PowerApps、Teams、M365 和 Security Copilots。」 他補充道:「在過去的幾個月裡,我們已經將這些應用部署到了生產環境中的客戶端,以提供解決方案,包括代碼生成、案例文件摘要、語音回答和語言翻譯。同時,隨著更多人參與這個組織轉型,工作人員將進入第二級的培訓。」
人的因素
但並非所有的人都相信雇主所說的話。
Microsoft 和美國聯邦勞工總工會(AFL-CIO)最近宣布建立了一種前所未有的合作夥伴關係,旨在保持關於 AI 發展及其如何影響工人需求和角色的對話。根據 Microsoft 的說法,這個合作夥伴關係包括納入工人的反饋,並制定支持基層工人技術需求的公共政策。
在 Gartner 的 IT 專題研討會上,他們首先提出了一個不同尋常但卻必要的呼籲:機器正在扮演各種不同的角色,有時甚至取代了人類的角色,這種現象是不容忽視的。
此外,ChatGPT 的快速創新以及像 DocLLM 這樣功能的開發,後者更能準確地提取非結構化資料,例如圖像和影片。這些迅速的進展使得一些人感到擔憂,類似於人類的「人工能力智慧」(ACI)和「人工超級智慧」(ASI)是否會比預期更早到來,並改變機器在價值方程中的優勢。
與此同時,生成式人工智慧平台每天都在不斷地演進,這對開發者來說是令人振奮的,並受到企業高階管理人員的熱切期待。對於資訊長和技術長而言,這是一場成本與投資回報之間的平衡之舞。觀察者表示,生成式人工智慧解決方案在建立和部署方面的成本高昂,這可能會限制企業的採用。
Pinterest 工程部門的高級副總裁兼技術長 Jeremy King 表示:「身為技術長,我們需要迅速評估新技術,以及它是否對我們的公司和我們的使用者有意義。這是一項艱巨的任務,需要考慮許多方面,包括是否應該購買現有解決方案或自行開發,以及如何確保新技術能夠與現有的基礎架構相協調。」
目前最重要的基礎資產之一是公司的員工,因此資訊長應該制定相應的策略。
(本文授權非營利轉載,請註明出處:CIO Taiwan)