【TechWeb】5月22日消息，ChatGPT爆火，再次使人工智能成為行業熱詞。眾多科技大廠、創業公司、行業老兵等紛紛入局，搞起了大模型軍備競賽。那么，目前生成式AI產品在企業的滲透率如何？

【資料圖】

Gartner研究總監孫鑫分享了Gartner最近做的一個調查問卷，結果顯示，在中國有6%的用戶已經部署了類似ChatGPT、生成式AI相關技術，在東南亞和中東地區則為3%。由此來看，中國用戶相對而言走在比較前面。

與此同時，中國有26%的用戶已經在積極試點生成式AI技術，還有24%左右聲稱未來0-6個月去部署生成式AI相關的應用或者技術?！白罱鼪]計劃或者五六個月之后才有計劃”的用戶大概是14%。

孫鑫認為，中國用戶對于數據為核心（Data-Centric AI）的的生成式AI能力是比較有信心的，而且其整體信心要高于其它一些類型，例如模型為核心（Model-Centric）AI的方式。

生成式AI技術是使用已有數據進行學習，然后創造與它相似的內容。在這個大前提下，生成式AI技術也會潛在給企業帶來一些風險。這一點已經在ChatGPT的一些“負面”新聞中有所體現。

比如，ChatGPT會產生包含偏見、錯誤的信息；會讓一些員工對其產生依賴性，從而可能導致員工缺乏一些批判性思維或者決策性思維的能力；會產生一些敏感信息，安全性面臨挑戰等。

Gartner認為，可能下一波比較火熱的技術能力，就是所謂的“負責任的AI”。也就是在生成式AI上面加一個保險，讓生成式AI生產的內容盡量減少“幻覺”，用一種負責任的形式去為人類所處理。

關于未來生成式AI的技術走向，孫鑫表示，可以從三個角度進行解讀：

第一，架構角度，現在主流還是在云上運行或者使用生成式AI應用程序，但在受管治的一些行業當中企業內部的選擇可能會激增，可能會看到一些本地部署的選擇。對于基礎設施的供應商來說，可以通過生成式AI的能力把自己的硬件附加的一些價值體現出來。

第二，模型本身，大模型的推出將會越來越多，未來也會出現更多Fine-Tuning模型。Fine-Tuning模型的優點在于匹配度會比較高，更貼近業務場景，這也意味著更低的成本。開源軟件或者開源社區將會在這個系統當中發揮重要作用。

第三，運營角度，未來6個月“提示工程”可能會變成一個非常重要的市場，同時“矢量數據庫”將會在運營側變得非常重要。