根据调查，超过一半（55%）的数据科学专业人员和IT平台所有者表示，在接下来的一到两年内，生成式人工智能将对他们的业务产生重大影响。此外，将近一半的受访者（45%）认为生成式人工智能的热度正在上升，预计其对业务的影响将超过目前的预期。

G2、安永等机构的其他数据也显示了人工智能的重大影响。根据CNBC对技术高管的最近调查发现，人工智能是他们在接下来的一年内进行技术支出的首要优先事项，其次是云计算。

据Statista统计，从2020年到2022年，人工智能初创企业（包括机器学习、机器人技术、神经网络和语言处理在内的类别）总共获得了50亿美元的年度投资。

大多数数据科学领导者更喜欢修改第三方人工智能

根据Domino Data Lab对数据科学专业人员和IT平台所有者的调查，大多数受访者（55%）更愿意使用来自OpenAI、微软或谷歌等大型第三方的基础模型，但会在基础模型的基础上为客户创造不同的体验。另外39%的受访者希望从零开始构建自己的专有生成型人工智能。只有6%的受访者希望仅使用独立软件供应商和其他第三方提供的人工智能功能。

受访者认为商业可用的生成型人工智能，如ChatGPT，面临的最大问题是安全性（54%），可靠性（44%）和知识产权保护（42%）。

由于这些关注点，组织需要投资于工具来简化对生成式人工智能模型的微调，调查显示有41%的组织计划这样做。同时，还有35%的组织计划实施治理能力，跟踪和管理这些人工智能模型的开发过程。

治理和偏见是采用人工智能的最大障碍

如今在采用生成式人工智能方面仍面临挑战。受访的数据科学专业人士和IT平台所有者表示，他们预见到在治理（57%）、减轻偏见和确保公平性（51%）、控制（49%）以及寻找具备开发生成式人工智能解决方案技能的员工（49%）方面可能会面临挑战。

数据泄漏是调查参与者提到的另一个问题。有些人担心生成式人工智能的准确性较低或导致错误的商业决策（35%），以及预算超支（33%）。

尤其是高级领导层表示对一般性的生成式人工智能解决方案治理（76%），以及目前市场上解决方案的可靠性（76%）和安全性（71%）持有担忧。

生成式人工智能是否正在接近其炒作的顶峰？

其他行业专家警告科技界要缓和这种炒作。

咨询公司CG Infinity的总裁Saurajit Kanungo在一封电子邮件中表示：“人工智能有很大的潜力，但这是一个巨大的高风险赌注，你的很大一部分投资可能会付诸东流。”。“只有在能够从业务角度衡量投资回报率的情况下才能进行投资——这会降低成本还是增加收入？”

他指出了Gartner的2022年人工智能炒作周期图，在该图中，生成人工智能接近被标记为膨胀预期峰值的点。

卡农戈说：“我绝对相信人工智能（包括生成型人工智能）有潜力推动每个组织的价值，无论大小。然而,我建议高管们将人工智能视为一种进化，而不是一场革命。”。

他发现，生成人工智能的理由比上一个热门技术投资趋势：加密货币的理由更充分。卡农戈说：“加密货币需要建立一个全新的生态系统或市场。与用加密货币建立整个市场相比，在一个组织中投资生成人工智能的商业案例更容易受到挑战。”。