生成式人工智能已经引起了公众的注意，但这种兴奋感并不意味着高管们认为它已经准备好在商业中部署
根据Nash Squared的年度数字领导力报告，全球只有十分之一的技术领导者报告大规模实施了人工智能。该报告是全球规模最大、持续时间最长的年度技术主管调查。
更重要的是，围绕生成式人工智能的炒作并没有鼓励对人工智能的进一步投资——Nash Squared报告称，十分之一的人在人工智能上投入大笔资金的比例在五年内没有改变。
从表面上看，人工智能的“吠”声似乎比“咬”声大得多。虽然每个人都在谈论生成式人工智能和机器学习，但很少有公司投资大规模的人工智能实施。
然而，数字化转型和招聘专家Nash Squared的首席执行官Bev White在接受ZDNET采访时表示，将这些标题数据放在背景中非常重要。
是的，目前很少有企业在人工智能上投入巨资，但许多组织已经开始研究新兴技术。
怀特表示:“我们所看到的实际上是一种相当大的吸收。”他表示，人们对人工智能的兴趣还在研究阶段，而不是生产阶段。
大约一半的公司(49%)正在试点或小规模实施人工智能，三分之一的公司正在探索生成式人工智能。
怀特将人工智能的兴起与十多年前向云计算的首次迁移进行了比较，他说:“这正是云计算开始真正起飞时我们所看到的。”
她说:“那就是，‘让我们试一试，让我们了解所有这些对政策、数据、隐私和培训的影响。’”
“企业正在通过小规模但有意义的试点来创建自己的用例。这是上次发生的事情，我对这次发生的事情并不感到惊讶。”
事实上，怀特表示，不愿在人工智能上大举投资有两个重要原因。
首先，由于在COVID-19大流行期间和之后立即对IT进行了大量投资，许多组织的资金紧张。
她说:“数字行业的领导者们正在努力平衡账目——他们在考虑‘现在什么能给我带来最大的投资回报’。”
“当你还在做一些重要的数字化转型项目时，小规模、谨慎、计划周密的试点项目将对你的组织产生重大影响。”
其次，许多新兴技术——尤其是生成式人工智能——仍处于发展的初级阶段。怀特表示，知名大型语言模型(如OpenAI的ChatGPT)的每一次新迭代都带来了新的发展和机遇，但也存在风险。
“作为一家大企业的首席信息官或首席技术官，你有责任。你想确定你在用人工智能做什么，”她说。“这里有如此大的风险，你需要考虑你的风险——你需要什么来保护为你的企业工作的人?”你想要什么样的政策?”
怀特谈到了人工智能安全和隐私的重要性，特别是当涉及到员工使用他人拥有的数据来训练模型的可能性时，这可能会引发诉讼。
她说:“人们剪切粘贴的风险很大。”“我并不是说生成式人工智能不好。我真的是你的粉丝。但我要说的是，你必须非常有意识地意识到数据的来源，以及你根据这些信息做出的决定。”
考虑到这些对新兴技术的担忧，Nash Squared报告称，只有15%的数字领导者对生成式人工智能的需求做好了准备，这似乎有些奇怪。
然而，怀特表示，考虑到目前如何安全可靠地实施人工智能缺乏明确性，以及在不久的将来可能突然改变方向，这种缺乏准备是可以理解的。
她说:“如果你要对在公司内部使用这项技术的安全性和声誉负责，你最好确保你已经考虑过所有的事情，而且要随身携带董事会成员，并在此过程中对他们进行教育。”
“很多首席执行官都知道，他们的组合中必须有人工智能，因为它将提供竞争优势，但他们还不知道在哪里。这是一个发现阶段，真的。”
怀特表示，对探索和调查的关注也有助于解释为什么只有21%的全球组织制定了人工智能政策，而超过三分之一(36%)的组织没有制定此类政策的计划。
“你知道有多少创新项目是从人们思考潜在的闸门和故障点开始的?”她说。
“大多数情况下，你会这样开始，‘哇，我能把它带到哪里去?然后你要弄清楚你需要关闭哪些大门来保证你的项目和数据的安全。”
然而，尽管专业人士希望在探索人工智能的机会方面活得稍微长一些，但这项调查了全球2000多名数字领导者的研究表明，首席信息官们并没有忘记在这个快速发展的领域需要强有力的治理。
在大多数情况下，数字领导者正在寻找法规来帮助他们的组织安全可靠地调查人工智能。
然而，他们也不相信行业或政府机构制定的人工智能规则会有效。
虽然88%的数字领导者认为更严格的人工智能监管是必不可少的，但多达61%的人表示，更严格的监管并不能解决新兴技术带来的所有问题和风险。
“你总是需要一个稻草人来反击。有来自行业机构和政府的指导是件好事，你可以推动自己的想法，”怀特说。“但你不一定会喜欢它。如果它被付诸实施并成为法律，那么突然之间你就必须遵守它，并找到一种保持这些指导方针的方法。因此，监管可能是好事，也可能是坏事。”
怀特说，即使在快速发展的人工智能领域，监管措施姗姗来迟，但那些希望研究这项技术的公司也没有理由自满。
数字领导者，尤其是安全主管，现在应该考虑在企业内部使用人工智能的护栏。
这就是她自己的组织里正在发生的事情。
“我们的首席信息安全官一直在思考生成式人工智能，以及它如何成为网络罪犯的真正礼物。它可以无辜地打开通往重要的大数据块的大门。这可能意味着你的秘密武器。你必须权衡利弊，”她说。
考虑到这种平衡，怀特向专业人士发出了一个警告——准备好应对一些备受瞩目的人工智能事件。
正如影响少数人的网络安全事件可以帮助向其他许多人展示风险一样，人工智能事件(如数据泄露、幻觉和诉讼)将导致高级专业人士在探索新兴技术时停下来反思。
“作为领导者，我们需要关注，但我们也需要好奇。我们需要向前一步，参与进来，这样我们才能看到那里的机会，”她说。
