在ChatGPT的第二年中，如何利用人工智能（AI）是企业需要了解的问题。去年，各行各业的公司争相采用ChatGPT，看到它可以以更高的成本价格替代原本由人员和供应商处理的任务。随着生成式AI进入2024年的下一阶段，领导者可以期待什么？哈佛商学院教员们强调了四个值得关注的趋势。
随着新年的开始，人工智能（AI）及其对未来工作的影响，几乎贯穿了与工作场所相关的每一个讨论，包括多样性、公平性和包容性目标、风险投资融资、战略领导方法以及灵活的劳动力政策。
公司和员工将如何适应AI的新世界？哈佛商学院教员们审视了新兴的AI趋势，并为企业提供了一些建议，以在2024年充分发挥这项新技术的优势。
Ayelet Israeli: 注意更负责任的AI（本段内容是在ChatGPT的帮助下撰写的）
在2023年，我们投入了大量精力，评估生成式AI方面的最新进展是短暂的潮流还是一个具有变革性未来的征兆。这一时期以广泛的实验和生成式AI的探索为特点，该技术虽然尚处于初期，但在能力和奇妙性方面呈指数增长。
“一个不断出现的主题是，至少在不久的将来，成功的结果将通过人工智能与人类的合作而不是单靠人类或人工智能的努力来实现。”
在各种情境中的研究人员表明，生成式AI有潜力提高生产效率（任务完成速度和效率）、质量（执行的准确性）和创造力（尽管有限）。值得注意的是，通过大型语言模型模拟合成人类使我们能够复制已建立的实验，与合成客户互动，并可能为市场研究揭示消费者洞察力。
一个不断出现的主题是，至少在不久的将来，成功的结果将通过人工智能与人类的合作而不是单靠人类或人工智能的努力来实现。展望2024年，这些努力将会持续进行。即使在没有突破性技术突破的情况下，预计会就以下几个关键议题展开有意义的讨论：
· 发掘AI模型的全部潜力。深入了解生成式AI解决方案的能力和限制，识别最佳应用场景，并建立边界条件将至关重要。
· 负责任的AI和AI伦理。随着AI系统在社会、商业和教育中的深入整合，对伦理考虑的关注变得迫切。这包括解决算法偏见、保护隐私、确保安全和版权保护，以及促进透明、公正和可解释性。部署负责任的AI机制将成为这些努力的核心。
· AI治理与监管。政策制定者预计将会应对上述的伦理问题，需要对采用AI的潜在后果进行彻底的检查。
· AI接受度。预计人们对AI的抵制将会转向接受。用户预计将更加熟练地利用AI获得自己的优势，并且带有责任感。
Ayelet Israeli是哈佛商学院的Marvin Bower副教授。
李雅琳：通过人工智能与人类的合作获得优势
2023 年，生成式人工智能（AI）迅猛发展，各公司迫切探索增强生产力和创造力的方法。进入 2024 年，人和机器智能之间可能出现一种新的合作创新范式。
研究表明，众包是一种有望改变的技术，它利用众多观点来解决问题。
多年来，公司们一直跨界寻求不同观点和创新解决方案，以应对复杂难题。以 Netflix 挑战为例，2006 年，Netflix 发起了一项公开竞赛，要求找到能比其自身算法提高 10% 用户对电影评分准确性的协同过滤算法。三年后，Netflix 宣布给予击败其算法 10.06% 的团队 100 万美元的大奖。
“生成式人工智能的优势在于开发能引起广泛共鸣和市场吸引力的创意。”
虽然这类挑战令人兴奋，但通常需要消耗大量资源和时间。而生成式人工智能可以轻松处理大规模数据集，承诺一种新的方法。它比人类驱动的努力更快、更经济地整合来自不同视角的洞见，为解决复杂问题的公司提供了巨大的潜力。内容创作的高效性不仅加速创新，还为战略性问题解决打开了新的途径。
那么，人类应该扮演什么角色呢？我们的研究表明，生成式人工智能的优势在于开发能引起广泛共鸣和市场吸引力的创意。但最具创造力和独创性的解决方案的关键在于人类的智慧，受到其独特经验和专业技能的推动。
未来并不在于人工智能与人类智能的对抗，而是在于两者的集体智能共同合作，以产生将人类智慧与人工智能的高效性和分析力相结合的高价值创意。展望未来，显然具备竞争优势的是那些拥抱这种合作伙伴关系的企业。
想象一下这样的情景：人工智能作为终极创新伙伴，快速从行业趋势、过去的众包挑战、市场研究和消费者行为的大量数据库中原型化创意。然后，人类运用批判性思维和创造力对这些由人工智能生成的概念进行改进，融入市场理解、伦理判断和人类直觉的微妙之处。
这种合作关系提供了一种重新构想的竞争优势，将人工智能与人类的合作共同发展成为有远见的企业的战略要务。
李雅琳是哈佛商学院技术与运营管理部的助理教授。
Tsedal Neeley: 拥抱数字革命的灵活性
工作的未来不仅关乎人们的坐席位置。这是关于AI和数字技术如何启动更高效，更创新，以及更灵活的工作环境。
当我们跨入2024年，组织和个人都无法回避接受这种数字思维方式的重要性，该方式正在重新定义我们的工作生活。其中，数字革命的主要内容包括：
· 用灵活性和数字工具重新定义工作空间。 “灵活”这个词可能会越来越流行。我们将逐渐从面对面或远程工作的争议中脱离出来，转向更灵活、更数字化的工作环境。这种灵活性是由支持无缝协作和高效生产力的工具实现的，而不论物理位置。
· 作业，薪金和组织结构上的压力。 随着AI和其他数字工具变得越来越普遍，它们对工作角色，薪资结构，以及公司是如何组织和管理的影响也会增长。这种转变将带来新的机会，但也在适应快速变化的工作环境上带来挑战。
· 数据和算法是新货币。在这个数字优先的世界里，与其担心人们的座位在哪里，组织将更关注他们的员工是否拥有正确的工具集和技能集。理解和利用工具，数据，和算法是迅速演进的AI未来的关键技能。
当我们从传统模式转变时，新兴趋势不仅仅是关于远程或混合模式的设置；而是关于人工智能和生成技术如何重新塑造工作的本质。我对每个人学习并塑造我们AI密集型未来的能力仍然抱有坚定的信念。
塞达尔·尼利是哈佛商学院（HBS）的内勒·菲茨休教授。
吴安迪：超越效率，以人工智能推动差异化发展
随着我们逼近2024年，生成式人工智能（AI）继续主导着那些致力于将公司适应新技术的高管之间的对话。这些对话的焦点很快将从探索AI如何提高效率转向将AI作为战略差异化的驱动力。
以下是2024年可能带来的五个转变：
· 扩大计算机的可访问性。生成式AI将进一步整合到我们已经使用的软件中，使更广泛的管理人员和员工能够以自然语言与以前复杂和专门化的软件进行交流。
· 成本转型。通过扩大与软件接口的人群，生成式AI能让企业用更少的资源实现更多成果，潜在地改变组织结构。
· 利用局限性。生成式AI的真正价值在于识别其局限性并将其转化为战略机会。这种理解可以发现潜在的成本节约和竞争优势，即使在AI不直接增强产品或服务的领域也是如此。
· 独特的价值创造。在AI的好处广泛可得的时代，差异化变得至关重要。企业需要超越标准应用和“最佳实践”，开发独特定制的AI模型和应用，以在竞争对手中脱颖而出，并创造独特价值。
· 战略再创造。充分利用生成式人工智能的关键在于重新构想战略，而不仅仅是改进现有流程。在这一领域处于领先地位的公司将会将人工智能融入到核心业务中，重新思考数据和组织设计的方法。
吴安迪是哈佛商学院的阿金和米努·梅尔瓦尼家庭副教授。
