O’Reilly發布了一項針對2800多名技術專業人士的全球調查結果，調查內容是關于企業中生成式人工智能的現實情況，探討了公司如何使用生成式人工智能，阻礙采用的瓶頸，以及應該解決的技能差距，以推動這些技術向前發展。報告全文現在可以免費下載。

O'Reilly首席內容官瑪麗·特雷塞勒(Mary Treseler)表示:“生成式人工智能是企業進入新機遇時代的門戶，它有可能推動增長、優化運營，并提供卓越的客戶體驗，使企業在競爭中脫穎而出。”“但如果沒有合適的人才來管理它，這種快速發展的技術很難得到充分利用。正如這份開創性的報告所揭示的那樣，我們遠未達到生成式人工智能所能達到的頂峰，企業仍有時間投資于人工智能革命前沿所需的關鍵技能發展。”

在近代歷史上，生成式人工智能的采用速度比任何其他技術都要快。三分之二(67%)的受訪者表示，他們的公司目前正在使用生成式人工智能，其中超過三分之一(38%)的受訪者表示，他們的公司使用人工智能的時間還不到一年。盡管高德納(Gartner)等公司提出，人工智能可能正處于其炒作周期的頂峰，但調查結果表明，人工智能還有很大的發展空間。隨著生成式人工智能技術的發展，在這些模型之上訓練模型和開發復雜的應用程序變得越來越容易，而且許多開源模型(16%的受訪者利用了這些模型)需要更少的資源來運行。

在短短一年內發布的幾代工具也推動了應用熱潮。自動化復雜提示的工具，允許存檔和索引提示以供重用的工具，以及用于文檔檢索的矢量數據庫更常見，有助于將生成式人工智能應用于更多組織。

盡管生成式人工智能被廣泛采用，但許多公司仍處于早期階段。雖然18%的受訪者表示在生產中有應用程序，但對于希望實現這些技術的企業來說，仍然存在多個瓶頸。受訪者提到的最大約束是確定適當的用例（53%），其次是法律問題、風險和遵從性的綜合(38%)。

生成式人工智能的加速集成也創造了對具有專業知識的技術工作者的需求，其中人工智能編程(66%)、數據分析(59%)和人工智能/機器學習操作(54%)是最需要的技能。一般的人工智能素養(52%)也很重要，因為用戶在遇到生成式人工智能工具時有時會表現出偏差。

在風險方面，O 'Reilly問那些與人工智能合作的公司測試什么。排名前五的回答分別是意外結果(49%)、安全漏洞(48%)、安全和可靠性(46%)、公平、偏見和道德(46%)以及隱私(46%)。

生成式AI實踐

O 'Reilly的報告發現，54%的人工智能用戶認為生成式人工智能工具將提高整體生產力，只有4%的人認為會降低員工人數。調查發現，在目前使用生成式人工智能的領域，最常見的應用是編程(77%)，使用GitHub Copilot或ChatGPT等工具。數據分析(70%)和面向客戶的應用(65%)是目前企業中生成式人工智能的前三大用例，此外，該技術還有助于營銷(47%)和其他形式的復制(56%)。

其他主要發現包括:

34%的組織處于生成式人工智能的概念驗證階段，這反映了整個組織采用人工智能的早期階段。另有14%從事產品開發，10%從事模型制作。18%的受訪者表示已經在生產中使用了人工智能應用。

在受訪者中，64%的人已經從使用預包裝的通用生成式人工智能轉向開發定制應用程序，這是一個重大的飛躍，需要在人員、基礎設施和技能方面進行投資。

雖然23%的受訪者正在使用某種GPT模型并不奇怪，但16%的受訪者表示他們的公司正在開源模型之上進行構建——這展示了一個超越GPT的重要而活躍的世界。LLaMA和LLaMA 2(2.4%)和Google Bard(1%)是使用最少的模型。

O 'Reilly負責內容策略的副總裁、該報告的作者Mike Loukides表示:“生成式人工智能的采用肯定是爆炸性的，但如果我們忽視倉促采用的風險和危害，我們肯定有可能陷入另一個人工智能寒冬。”“通過采取務實的方法，而不是匆忙投入生產，投資培訓和資源，創造性地思考如何將人工智能應用于工作，企業面前有巨大的機會。正如報告總結的那樣，‘人工智能不會取代人類，但利用人工智能的公司將取代不使用人工智能的公司。’”