近日，全球最大上市咨询公司埃森哲（）发布了，2023年技术愿景《When Atoms meet Bits》报告。深度解析了2023年的技术发展趋势。
其中，生成式AI成为2023年四大技术发展趋势之一：96%全球高管对GPT-3、GPT-4等大语言模型产生了浓厚的兴趣；98%全球高管认为，AI基础模型将在3—5年内在组织的战略发展中发挥重要作用；几乎所有全球高管都认为，生成式AI技术将重塑业务流程和运营模式，成为重要智能生产力工具。
目前，埃森哲已在内部成立了一个由1,600名专业人工智能人员组成的“生成式AI和大语言模型（LLM）卓越中心”，并借助40,000名专业数据、AI专家的实践经验为全球客户提供服务。
埃森哲创立于1989年，总部位于爱尔兰都柏林，全球拥有738,000名员工，在120多个国家/地区开展业务，年收入超过500亿美元，常年上榜“世界500强”。
埃森哲首席执行官Paul 表示，虽然生成式AI将产生深远的影响，但组织领导者现在必须投入其中以实现其全部承诺，因为需要对数据、人员和定制基础模型进行大量投资，以满足组织独特的业务需求。
埃森哲的《When Atoms meet Bits》报告共有115页分为4大部分，下面「AIGC开放社区」将对生成式AI的重点内容进行解读。
激发了全球企业、个人用户对AI的应用欲望
在全球范围内的火爆出圈，成为AI发展的重要转折点之一。使人们看到了AI强大的生产力，为工作、生活、商业、医疗、金融等领域带来了变革性生产力，激发了应用AI的强烈欲望。
等生成式AI技术将重塑企业的业务流程和标准，与AI机器人一起工作将成为常态化，开创一种“人机协作”的工作模式。
其中，很多重复、枯燥、复杂的基础业务流程将通过AI机器人实现自动化。同时设计师、律师等工作，也很有可能被AI机器人取代。
埃森哲预计，员工40%的工作时间，将会受到GPT-4等大语言模型的影响。
未来，人手一个
随着生成式AI的发展深入，未来每个公司的员工都将配备一个类似的智能助手。它了解公司的业务脉络、业务背景、数据分析等所有内容，员工通过问答方式可以快速获取任何业务流程见解，这不仅提升了工作效率，也使得业务流程变得透明可视化。
不过很多组织为了从生成式AI获取更高的收益会在特定的业务场景，通过大语言模型+自身数据库，训练出属于自己的“”机器人。这样做的好处是，生成内容方面将更加准确、安全。
企业使用等生成式AI的建议
企业想从等生成式AI产品中获取丰厚的商业价值，打造核心竞争力，需要合理的应用方法。埃森哲建议企业可以从以下几点入手：
准备好专有数据：大语言模型除了算法之外，训练数据也是核心。每一家企业都有自己独特的数据，通过把专有数据输入到大语言模型中进行训练、微调，将获得更佳的使用效果。
以人为核心：加大对人才的培养，鼓励大家在业务流程中使用生成式AI产品，并建立内部的培训体系，定期分享技术、产品使用经验。
以业务驱动为核心：企业在应用类产品时，可以采取双重实现方法。1），专注于使用可消费模型和应用，实现快速商业回报。2），使用根据组织数据，训练定制化的模型。
加速生态创新：通过扩展、合作伙伴等方式，扩大企业AI应用的生态圈，从而更好的改善、优化业务流程。
制定AI监管标准：在应用生成式AI之前，企业需要再内部评估是否能建立有效、安全、稳定的AI监管体系。这对于长期应用AI提供了一种保护机制，避免在业务中出现重要损失。
埃森哲表示，随着全球组织对大语言模型的大量投资，在业务应用、技术创新、监管法规等层面将实现指数级增长。
生成式AI技术的应用程序、微调、数据、基础模型等都将迈向更高阶段。但是成本的增加和碳排放，将成为生成式AI发展过程中需要考虑的因素。
风险和监管方面，需要技术开发商、使用人员共同建立一个安全、透明的监管框架。避免出现侵犯知识产权、偷取数据隐私、歧视等问题。
