生成式AI有望帮助员工提高效率和创造力，但也预计会在某些岗位上取代人力。
AI可以提升运营效率、预测市场趋势并催生新的创新，但也带来商业风险。
我们决定询问在线工具ChatGPT生成式AI的常见用途和风险，看看它会怎么说。
生成式人工智能（AI）有望从根本上改变我们的工作方式。在某些情况下，它预计将帮助员工提高效率和创造力。然而，在另一些情况下，它预计将取代员工。
印度初创企业Dukaan在实施AI聊天机器人后，裁减了90%的客服人员。该工具能够即时回应客户咨询，效率远超人工客服。这一举措虽然艰难，但将解决客户问题的时间缩短了98%，并降低了客户服务成本达85%。
与此同时，三星的工程师在使用ChatGPT检查错误并优化专有代码时，以为找到了提升系统设计的新工具。然而，正如媒体头条所披露的，他们得到的结果远超预期。
这一工具不仅优化了代码，而且这些代码还被用于训练其系统，并因此泄露给外界。ChatGPT和其他生成式AI系统能够提供极具价值的见解和建议，但管理者必须了解使用这些系统所带来的新风险。
AI可以提升运营效率、预测市场趋势、催生新的创新、从看似毫无关联的想法中发现联系，还有更多功能。这些新工具正在变革设计、评估、生成、管理、保护、开发等各个领域，几乎可以胜任我们要求它完成的任何任务。
但与此同时，这些系统也在带来新的商业风险。我们决定询问ChatGPT其常见用途和风险，看看它会怎么说。
当然，必须指出的是，ChatGPT等大型语言模型可能倾向于“幻觉”，用户必须了解此类系统的能力边界。
生成式AI有哪些最常见的用途？
我们想知道最常见的应用场景有哪些，于是向ChatGPT提出了这个问题：“生成式AI有哪些最常见的用途？”
ChatGPT向我们介绍了创意应用、内容生成、设计与原型制作、数据增强、个性化、推荐、虚拟助手、电子游戏开发、科学研究、模拟、培训、故事创作和叙事生成等方面的内容，并针对每种用途提供了详细说明。
ChatGPT最后总结道：“生成式AI在各个领域都有广泛的应用。以上类别代表了生成式AI的一些主要用途，但该领域正在迅速发展，新的应用还在不断涌现。”
我们想知道这份清单是否会随时间而变化。
使用生成式AI有哪些风险？
了解了常见用途之后，我们想进一步了解其风险。尽管生成式AI具有巨大潜力，但仍存在严峻的商业风险和挑战需要加以管理。我们向ChatGPT提问：“使用生成式AI有哪些风险？”
ChatGPT列出了以下风险：
错误信息与虚假内容
隐私与数据保护
伦理影响
偏见与歧视
知识产权侵权
安全漏洞
意外后果
ChatGPT未要求进一步澄清，便给出了以下建议：“为降低这些风险，至关重要的是实施健全的安全措施、遵守伦理准则、确保AI实践透明且可问责，并持续监测和评估生成式AI系统的影响。同样重要的是，应促进公众对生成式AI的认知和理解，以负责任的方式应对其风险。”
世界经济论坛如何为人工智能制定防护措施？
AI卓越中心汇聚各行业领袖，共同理解人工智能的快速演进及其对经济体和社会的影响。该中心支持围绕AI应用相关的机遇、风险和权衡进行知情对话。
通过值得信赖的交流平台和协作倡议，该中心助力合作伙伴建立共识，并携手推进人工智能创新与应用的负责任方法。
恶意行为者如何使用生成式AI？
我们非常想了解，如果恶意行为者使用这项技术，可能会出现哪些新的攻击途径。毕竟，如果我们能将ChatGPT用于有益用途，黑客也能将其用于恶意目的。因此我们向ChatGPT提问：“恶意行为者如何使用生成式AI？”
ChatGPT向我们表示：“遗憾的是，与任何强大的技术一样，生成式AI也可能被恶意行为者出于各种目的加以滥用。以下是ChatGPT向我们介绍的生成式AI可能被恶意使用的几种方式：
深度伪造
网络钓鱼攻击
垃圾信息生成
虚假新闻与虚假信息
身份盗窃
自动化攻击
社会工程学攻击
令我们感兴趣的是，ChatGPT未提及的内容，例如利用该技术生成破坏性代码、破解密码、设计恶意软件，以及制造其他侵入性威胁途径。
如何降低生成式AI的风险
管理者在降低生成式AI相关风险方面可以发挥关键作用。ChatGPT就如何降低风险提出了若干建议。
据ChatGPT称，采用这些策略的目标在于降低风险，并促进技术的伦理部署。
该系统建议的策略包括：
健全的数据治理
伦理框架与准则
偏见缓解
对抗性防御
透明度与可解释性
定期监测与评估
员工教育与意识提升
协作与行业标准
使用生成式AI所获得的见解
ChatGPT对其能力和风险有较好的理解，并概述了常见用途。它还识别出潜在风险，突出了当前该技术使用中存在的伦理和安全挑战。
该技术迅速回应了所有咨询，速度令人惊叹。然而，回答较为笼统，缺乏太多细节。我们发现这些回答是有用的高层次概述，可为更深入的探究奠定基础。例如，针对风险问题，我们本可以追问：“你说偏见是一种风险，具体指什么？”
生成式AI真正的强大之处在于，它能够针对更具体的问题提供更详细的回应。用户可以追问，或要求更详细的解释，而AI也能给出更具体、更详尽且更细致入微的信息。
这种提问与回答的反复过程能够带来深度，使生成式AI成为学习和探索的有力工具。
ChatGPT的回答颇具见地，但这些回答基于用于训练该系统的信息。这意味着，随着系统不断学习，答案可能会随时间而变化。此外，如果训练数据不充分或存在偏见，回答可能并不准确，这正是ChatGPT所提及的风险之一。
我们提醒管理者，不要直接全盘相信生成式AI系统给出的结果。相反，应以人类专业知识补充AI生成的见解，验证回答，并从多个不同角度提问，以获得最佳行动方案。
总体而言，我们发现生成式AI在为管理者提供富有见地的示例和切实可行的建议方面表现出色。其简洁的界面、迅速的响应速度以及丰富的答案令人印象深刻。就我们的需求而言，我们还会再次使用它。
