欧洲、中东和非洲 （ EMEA ） 中的生成式人能 ： 机遇、冒险和未来 — — 汉

EMEA中的生成式AI：机遇、风险和未来 尼尔·沃德·达顿，杰克·弗农，埃琳娜·塞梅诺夫斯卡亚，梅利赫·穆拉特， EwaZborowska,AdrianaAllocato来自IDCEMEA分析师团队的贡献 关于这本电子书 在最近的IDCEMEA活动和无数的客户咨询中，在过去的三个月中，生成AI已成为最常见的话题之一。 在2022年11月推出后的前三个月中，ChatGPT达到了1亿用户，而诸如DALL-E，Midtrin和StableDiffusion之类的服务已变得非常受欢迎。这些服务在至少五年来已经非常活跃（尽管没有引起公众的关注）的研发领域中点燃了巨大的火焰。 现在，每个人都想谈论生成AI。什么是可能的？接下来会发生什么？我们应该担心什么？钱将在哪里（如果有的话）？ 本电子书概述了EMEA中的生成AI，包括相关的机遇，风险和挑战，以及对不同ICT细分市场和社区可能意味着什么的“第一眼”。本电子书的大部分内容基于IDCEMEA分析师团队的内部调查。 这是一个变化非常快的领域，我们知道本电子书中引用的一些细节将在未来几个月内过时，尽管如此，我们希望它至少能提供一个介绍性的观点。 关于生成AI的五个关键事实 Summary 没有真正的智慧 尽管大肆宣传，但当前的生成AI创新浪潮并没有使我们走上“人工通用智能”（AGI）的道路。这些系统也带来了所有采用者都必须应对的挑战和风险。 多年的安静进步 除了目前围绕LLM的兴奋浪潮之外，行业专用系统(例如，先进制造和制药)以及其他生成技术(如GAN)已经使用了多年。 三个主要用例集群 企业中有三个主要的用例集群：专注于客户和员工体验；软件开发和交付；和知识管理。 一波兴奋 当前的行业关注浪潮集中在基于大型语言模型（LLM）的消费者友好型图像生成和聊天机器人服务（DALL-E，稳定扩散，中途，ChatGPT，Bard等）上。 伟大的混音器 生成AI使计算机能够根据先前创建的内容创建合成数据或内容。 生成AI不仅仅是文本-但文本和代码生成可能会产生最大的影响 使用LLM生成文本的能力正在利用生成式AI吸引大多数行业关注，但这只是六个生成式AI内容“领域”之一-文本，软件代码，图像，视频，声音（包括语音）以及设计和结构。 生成AI系统已经在这些领域中的每个领域都展示了一些能力，特别是在自动化孤立任务方面（例如，生成合理的文本以响应问题）。 在某些领域，早期进展正在更高层次上取得。正在出现的系统可以根据提示生成流程或计划，然后将其分解为系统能够自主执行的单个动作。 Plans -抽象+ Processes 任务 文本代码Images视频声音/语音设计/结构 76% 62% 41% 10% 38% 24% IDCEMEA团队视角 在为本电子书做出贡献的IDCEMEA分析师团队中，可以生成文本和软件代码的系统 压倒性地被认为对业务的潜在影响最大。 %的IDCEMEA分析师贡献者表示，生成AI将在该领域产生重大影响（每个受访者最多可以选择三个） 生成式AI目前展示出清晰的能力新兴的生成式AI能力 欧洲组织正在探索三个广泛的企业生成AI用例集群 我们的初步研究表明，EMEA企业中生成AI的潜在用例主要有三个集群。 在2023年3月接受调查的大型 21% EMEA组织中... 2023年投资创成式 AI 客户和员工经验 数字助理、副驾驶和虚拟代理营销内容创建对话摘要翻译 55% 软件开发和交付生命周期 代码创建和配对编程测试创建 业务流程和任务自动化会话查询/配置 探索潜在用途案例 知识管理 商业文档创建（例如，RFI、RFP）报告生成文档摘要内容翻译 IDCEMEA团队视角 除了这些广泛的行业中立的用例集群外，IDC的EMEA分析师团队还强调了重要的行业特定用例，从医疗保健中的临床知识管理，患者参与和药物发现，到金融服务中的财务顾问代理，政府中的公民参与，高级材料设计 制造业，以及零售业中的个性化和内容生成。 来源：IDCEMEA，2023年3月，第2波，2023年3月-拥有500多名员工的组织，n=220 IDC电子书EMEA中的生成式AI：机遇、风险和未来 生成AI对企业的重大影响 正如EMEA的企业所采用的那样，生成人工智能可能会在企业运营方式和实现成果的多个领域产生重大影响。 业务成果 强烈冲击的可能性 员工生产力 盈利能力 Costs 员工生产力在积极影响列表中名列前茅，因为 生成AI可以帮助专业人员和管理员在各种任务和流程上节省时间。同样，在降低成本和提高盈利能力方面的运营优化将推动投资。 但是，需要解决安全和风险问题，以帮助组织进行有效和安全的投资。 EMEA分析师团队预计，一般来说，更多的初级职位将 受生成AI使用的机遇和挑战影响最大。这将为许多人带来变革管理挑战，并将由于既定的员工发展和晋升方法(围绕初级员工 在升任高级职位之前，学习常规任务)。 收入 客户获取/保留 运营效率 上市时间 保留员工 安全和风险问题 劳动力稳定性 负面影响 通用业务应用程序 咨询和集成服务 最终客户 新兴的生成AI价值链 训练数据集 数据准备服务 模型创建工具(例如，NVIDIA NeMo) AI执行平台 （来自AWS 、Google、 Microsoft等 ） 特定于域的模型 基础模型(BERT、GPT-3、LaMDA,LLaMA, PaLM等) 消费者应用(来自苹果、MSFT、谷歌、 etc.) 专业业务应用程序 AI硬件（例如， NVIDIA） 基础设施模型创建用例和应用程序 基于生成式AI技术构建和交付价值需要哪些能力？这个价值链图 说明了事情是如何形成的。 IDCEMEA团队视角 在价值链的每个部分中显示的宝石图标的数量（最多三个）表明IDCEMEA分析师团队根据当前的市场条件预期每种能力能够获取价值（并赚钱）的程度。我们目前的观点是，大部分价值可能会被 可以提供模型创建工具和执行平台的供应商，以及可以创建特定领域的生成AI模型和在其上构建的业务应用程序的供应商。相比之下，使用通用模型构建的水平产品更容易受到商品化的影响。 挑战和风险来自能力，过程，使用 IDC的初步研究表明，生成式人工智能有三个主要方面会带来挑战和风险：系统的固有能力（和局限性），创建它们的过程以及潜在的使用方式。 幻觉 能力 偏置 Bland/generic 内容 Mis/ Disin形式ation 抄袭 用法 流氓/计划外行为 欺诈、黑客、盗窃 等。 IP所有权 Process 碳和能源强度 剥削 IDCEMEA团队视角 上述个别挑战旁边的星号反映了IDCEMEA分析师团队关于最有可能影响市场发展的生成式AI挑战和风险的集体观点 （最多三个）。除此之外，团队成员还强调了进一步的潜在投资 抑制因素，包括技能的可用性、系统质量和可靠性、对潜在失业的看法、监管的潜在影响、可解释性和合规性挑战。 政策和监管的潜在影响 与生成AI相关的风险和挑战的强烈反映是政策和法规的快速发展，特别是在欧盟内部。变化速度的例子包括： 特别是在欧盟内部，生成AI的实施和使用 系统将受到监管的塑造和限制-尽管与更广泛的AI一样，监管机构将面临与技术发展保持同步的挑战。 欧盟提出的人工智能法案现已接近定稿，该法案已在最后一刻进行了修订，以对基于LLM的系统的开发人员施加特定要求。修正案要求LLM提供商披露模型培训中使用的任何受版权保护的材料。 细节将随着时间的推移而演变，但总体上，监管将继续侧重于塑造公民权利如何相互平衡和与公司利益相平衡。 需要关注的关键监管重点领域 2023年3月，意大利数据保护机构裁定ChatGPT以不符合数据保护法的方式收集数据 。 OpenAI是ChatGPT的开发商，直到2023年4月底才被授予对监管机构有关GDPR合规性的回应;作为 临时措施，OpenAI阻止了对意大利ChatGPT的访问。该阻止现已解除。 知识产权 平等可持续性 隐私和安全 IDCEMEA团队视角 如何生成AI 发展时间表正在形成？IDC的EMEA 分析师团队 预计生成AI将在12-24个月内成为主要的转型力量，在三到五年内成为主流，并在10年内成为“正常”或“无聊”。简而言之：共同的观点是生成AI只是在 开始产生影响，其影响将被感受到 许多年来。 EMEA中生成AI的未来可能性 由于对风险和挑战的担忧，以及快速变化的政策和监管环境带来的压力，EMEA的生成式AI市场的发展目前仍然存在很大的不确定性 。我们看到三种潜在的场景正在发挥作用。 场景A 时间 由广泛的用例和专业行业的混合驱动的稳定增长 系统-由对齐的AI驱动 发展，与监管、治理同步，并为采用者带来明确的积极业务成果。 场景B 最初的增长由广泛的用例推动，但由于对 企业投资 系统风险和/或可疑 业务成果；由专业/受控行业系统推动的增长 。 场景C 由无管理的实验驱动的高初始增长，被杀死 由于管理不善的实施而产生的疲弱的业务成果。 IDC电子书EMEA中的生成式AI：机遇、风险和未来 IDCEMEA团队观点：机遇和破坏性潜力大于风险 生成AI... ...增加了市场混乱的机会 额定3.69/5 ...风险超过潜在价值 额定2.46/5 ...介绍了许多 IDCEMEA团队视角 考虑到所有因素，IDCEMEA分析师团队强调AI产生重大影响和机会的潜力，并且只适度关注 风险和炒作带来的潜在市场发展障碍。 提供商业价值的机会 额定3.62/5 ...被高估了 额定2.33/5 对企业的建议 根据本电子书中的分析，我们建议考虑采用生成AI的EMEA组织关注这六个建议。 注重价值和 功能 不要被技术冲昏头脑；从了解它如何增加价值开始。定义明确的目标和 任何投资的目标。 理解 限制 意识到生成AI有局限性，需要小心处理和实施系统。寻找 每当基于AI系统做出相应的决策时，就可以将“人类纳入循环”。 查找适当的用例 了解对工作和工作的影响 搜索特定用例，同时考虑到潜在生成AI功能的广度（除了文本和聊天之外）以及特定用途（和数据源）的风险概况。 利用生成式AI的系统是自动化活动的系统，而自动化始终是业务变化。有些人可能担心劳动力会受到重大破坏；其他人可能会看到赋予工人权力和减少技能短缺的机会。 开始小和 实验 采用实验性的“实验室”方法，测试可能的界限，并建立专业知识和 知识，同时也清楚地衡量影响，评估风险和缺点。 注意管理风险 了解生成AI技术的安全性、机密性、隐私性和质量影响，并相应地规划实施。 技术供应商的建议 根据本电子书中的分析，我们建议考虑将生成AI作为其产品/服务组合的一部分的技术供应商关注这六个建议。 开始，但不要添加 炒作 生成AI发展的道路是不确定的，但忽视它并不是一个明智的选择。平衡这与 炒作技术的诱惑。专注于如何为客户提供真正的价值。 考虑超越的价值 产品定价 一些用例将证明增加客户支出是合理的，但即使供应商，生成AI功能也可以增加价值 不要通过增加客户关系的粘性为他们收取额外费用。 了解企业关注点和约束 通过真实显示价值 故事 与客户建立早期合作伙伴关系，以帮助您学习-然后向他人演示-如何 在关键用例中提供价值。 超越通用水平用例 建立当地生态系统 特别是在欧洲，客户和潜在客户将有严重的担忧，并将在监管约束下运作。花时间并注意了解他们的问题，并投资以最大限度地提高您的方法的透明度。 将重点放在具有最大理论可寻址市场的横向用例上是很诱人的，但是产生最大价值的用例可能是特定于行业，市场，公司和/或业务线的。 在最大的EMEA市场之外，可以帮助客户通过生成AI（或一般AI）提供价值的技术和实施合作伙伴生态系统尚不发达。帮助教育监管机构和政策制定者。 IDC电子书EMEA中的生成