与全球同行（尤其是AI应用高绩效企业）相比，亚洲、特别是中国的跨国公司和本地企业在AI和生成式AI（GenAI）部署方面有哪些特点？
2023年，亚洲及太平洋地区约三分之二的组织正在探索潜在AI用例，或已在生成式AI技术方面进行了投资。[1]生成式AI是一项关键技术，将开启一个新时代—— AI无处不在的时代。麦肯锡一项调查[2]突显了生成式AI工具的爆发式增长。许多工具推出还不到一年，已有三分之一的受访者表示他们的组织至少在一个业务领域经常应用生成式AI。很明显，许多亚洲组织正在大量投资生成式AI技术并探索潜在用例。
生成式AI能给不同行业和企业部门带来哪些好处？例如，降低成本、增加收入。
生成式AI有潜力带来相当于全球行业收入9%的新增价值。麦肯锡报告强调[3]，应用生成式AI能为各行各业和企业部门带来巨大价值和潜力。生成式AI可以通过任务自动化降低企业成本，通过分析大量数据集来帮助企业优化决策制定，并通过个性化内容改善与客户的互动。此外，它还能促进创新、优化供应链并通过预测性维护防患于未然，所有这些都能够帮助企业增加收入。此外，生成式AI在风险管理、质量控制和人力优化等方面也大有作为。然而，成功的实施离不开仔细的规划、数据质量和伦理方面的考虑，这是解锁生成式AI全部经济潜力和生产力收益的前提。
通过具体案例介绍一下已经使用这些工具的前三大行业和业务领域。
- 从行业角度看，包括银行和保险在内的金融业、生命科学等行业在生成式AI应用方面比较领先，这些行业需要大量复审合规文件，是首批应用生成式AI的领域。
- 从业务领域来看，营销和销售部门是生成式AI能力的早期采纳者，这些部门借助生成式AI与客户进行个性化互动、提升营销内容创作效率和销售能力。同样，客户运营部门也正在快速采纳生成式AI技术，为客户提供自助服务并在客户初次联系时提高问题解决率。
- 从技术方面看，软件工程中的生成式AI应用已经带来了生产力提升，生成式AI技术能够帮助程序员快速找到技术问题的答案或为他们提供相关的代码示例。
在应用AI和生成式AI过程中，首席执行官的最大挑战是什么？思维模式、人才抑或资本？
首先，从思想上，首席执行官应该认识到探索生成式AI是战略必须，而不是可选项。根据麦肯锡的报告[4]，生成式AI可以在广泛用例中给企业创造价值。无论从经济投入还是技术上，开始探索并尝试的门槛都不是高不可攀的，而不采取行动可能导致企业迅速落后于竞争对手。例如，基于非保密数据的用例可以通过公开API就可以实施，初期成本和复杂性是最低的。然而，首席执行官在采纳生成式AI时仍然面临一系列挑战。一个主要挑战是了解生成式AI是如何运作的，以及如何用它创造价值。此外，开发和部署生成式AI模型所需的人才以及相关技能短缺是另一个重要障碍。另外还有关于数据隐私、安全性以及围绕生成式AI应用产生的伦理担忧等因素。当然，如何获得生成式AI模型所需的数据也颇具挑战。鉴于生成式AI是一种快速演变的技术，持续监控是必要的。虽然存在上述一系列挑战，但应用生成式AI所带来的益处显然超过了其潜在风险。
生成式AI存在哪些潜在风险以及如何管理这些风险？
生成式AI能带来许多潜在风险，包括伦理问题，如制作有偏见或有害的内容，出于恶意目的生成假新闻视频，并通过操纵数据侵犯个人隐私。此外，还有经济问题，如由于自动化而引发的失业，以及大型技术公司对AI控制过多。安全也是一个主要担忧，比如有可能将AI武器化对企业或个人用于网络攻击。为了有效降低这些风险，我们需要采取综合性方法。这包括建立强大的规则和监督，为AI制定明确的伦理指南，投资AI安全性研究，确保算法透明，并倡导负责任的AI。政府、科技公司、研究人员和整个社会都应该通力合作，并在利用生成式AI为公共利益服务和管理相关风险之间取得平衡，这点至关重要。
麦肯锡在AI技术上进行了大量投资，可否介绍一下麦肯锡在生成式AI方面的情况？
麦肯锡在全球创建了生成式AI实验室，包括200多名数据科学、数据工程、产品、MLOps、设计方面的专家，以及50余名专职团队成员和50余名行业专家。生成式AI实验室已经面向所有行业探索出60余个生成式AI用例，并开发出26项自有的生成式AI资产。在亚洲，我们建立了一个生成式AI灯塔投资基金，与客户合作开发AI用例和生成式AI资产。此外，我们还成立了亚洲生成式AI孵化器，快速演示生成式AI用例，展示在亚洲客户特定业务情境下应用生成式AI的可能性。
结语
生成式AI带来了一次实现重大飞跃的机会。虽然该技术的运营和风险框架还未完全建立，但商业领袖们深知应当启动生成式AI旅程。从何开始，又如何开始？每家公司的答案不尽相同。有些企业放手一搏，而其他公司则从小规模试验起步。最佳方法将取决于公司的目标抱负和风险偏好。但无论目标如何，关键是要迈出第一步，不断优化，抓住这一新技术机遇。
[1] IDC报告《亚太地区生成式AI现状》（The Current State of GenAI in Asia/Pacific）
[2] 麦肯锡报告《2023年人工智能发展现状：生成式AI的突破之年》（The state of AI in 2023: Generative AI’s breakout year）
[3] 麦肯锡报告《生成式AI的经济影响：下一个生产力前沿》（The economic potential of generative AI: The next productivity frontier）
[4] 麦肯锡报告《生成式AI：CEO必读指南》（What every CEO should know about generative AI）
