2023年企業如何運用生成式AI？《華爾街日報》揭秘五家先行者實踐

生成式人工智能今年成為企業界最熱門的新興技術，承諾將極大提升生產力，同時徹底改變白領工作的方式。

但AI的高成本、對專業人才的依賴以及法律和隱私風險阻礙了其全面兑現承諾，許多企業對於超越初期試驗階段持謹慎態度。儘管如此，生成式AI必將徹底重塑企業技術版圖。部分企業已開始將其應用於代碼編寫、營銷銷售內容創作及增強客户支持等實際業務場景。

據國際數據公司(IDC)估算，到2023年底全球企業在生成式AI解決方案上的支出將達194億美元。該研究機構預測，涵蓋生成式AI軟件、相關硬件及IT與商業服務的總支出將在2027年達到1511億美元，意味着四年間複合增長率高達86.1%。

多數企業目前正在測試技術邊界，更廣泛地重投AI與雲計算，同時着手整合企業數據、評估網絡安全與其他風險，並建立防護機制以確保其安全使用。眾多首席信息官和技術官將2024年視為驗證生成式AI實際價值及其高昂成本的關鍵年份。

以下是五家成功將生成式AI融入產品與運營的企業，以及他們在這一過程中獲得的經驗。其中，包括在線旅遊平台Expedia在內的部分公司已將生成式AI直接面向客户應用，而醫療系統Mass General Brigham和建築軟件製造商Bentley Systems等企業則計劃在2024年推進相關計劃。

Wayfair：遇見AI，您的新任室內設計師

總部位於波士頓的在線傢俱零售商Wayfair正利用生成式AI幫助客户重新設計客廳。客户上傳居住環境的照片後，Wayfair的Decorify工具會通過圖像生成AI模型Stable Diffusion，創造出華麗風格或中世紀現代風格等不同版本的新設計方案。

該公司首席技術官Fiona Tan表示，除設計工具外，Wayfair大部分生成式AI應用旨在提升員工效率，這證明了該技術能帶來經濟效益。在某些場景下，Wayfair將繼續使用現有機器學習模型，因其運行成本更低，且在預測和優化解決方案方面比生成式AI更高效。

Wayfair的免費設計工具可根據客户上傳的照片生成逼真圖像。但Tan指出，由於依賴生成式AI模型，偶爾會出現不合常理的瑕疵，比如桌腿看起來不太自然，或AI無法識別窗户和鏡子等情況。

譚表示，Decorify還會向客户推薦與AI生成圖片中風格相似的Wayfair產品，幫助將AI虛擬世界與現實世界連接起來。該公司稱，自7月該工具推出以來，客户已創建超過10萬種設計，並通過該工具購買了產品。

“這可能是購買家居和風格類商品的一種非常可行的方式，這些商品很難用語言準確描述你真正想要的是什麼。能夠看到這些設計非常有幫助，“譚説。

施耐德電氣：選擇兼顧能耗的合適AI

全球最大的電氣和自動化產品製造商之一施耐德電氣的首席AI官菲利普·蘭巴赫表示，公司正在為某些應用選擇更小、能耗更低的AI模型。

“大語言模型在文本摘要和生成方面表現優異，“他説。“它們也能進行預測和優化，但效果不太好。考慮到成本和能耗，使用大模型並不划算。”

生成式AI運行需要數據中心消耗大量能源，這些能源來自已經緊張供電的電網。據IT研究和諮詢公司Gartner估計，到2030年AI可能消耗全球3.5%的電力。

蘭巴赫表示，生產照明開關、電動汽車充電器、家庭自動化系統以及能源管理軟件的施耐德電氣，選擇使用OpenAI的GPT-3.5模型為其內部企業聊天機器人提供支持，該模型比最新系統小得多，能耗也更低。

這家總部位於法國的公司還利用生成式AI幫助客户計算和分析碳排放，就像在與聊天機器人ChatGPT對話一樣。

蘭巴赫表示，客户需要比傳統軟件更快捷、更簡便地使用其資源顧問工具，該工具可可視化並追蹤能源數據。通過微軟OpenAI服務構建的"副駕駛"系統，客户能直接提問"我哪家工廠排放量最高？“等問題。

麻省總醫院布里格姆：數據驅動的診斷洞察與個性化護理

隸屬於哈佛醫學院的波士頓醫療系統麻省總醫院布里格姆，正運用生成式AI識別具有相似特徵的患者羣體，希望這些信息能幫助醫生參考歷史有效方案進行治療。

該醫療系統與AI醫學影像公司Annalise.ai等企業合作，通過新成立的商業AI辦公室將解決方案從開發推向市場。首席數據科學官兼放射科副主席基思·德雷爾透露，首批商用AI診斷產品將於明年上半年推出，“這個領域發展速度驚人”。

德雷爾指出，通過整合診斷信息、病歷、患者討論記錄及基因組數據，大語言模型能更精準識別"與我相似的患者”。

此前，創建單一的“卷積神經網絡”（即能分析圖像的人工智能算法）需要耗費數百萬美元和數年訓練時間。而德雷爾表示，如今通過一種名為“小樣本學習”的方法，僅需數月就能訓練出大語言模型，且所需訓練數據量大幅減少。

他指出，雖然大語言模型的運行成本高於卷積神經網絡，但更快的開發週期仍能節省時間和成本。相比其他深度學習AI方法，生成式AI能更快地從掃描數據中關聯文本與圖像信息，並進行提取和關聯。

Expedia：個性化旅行助手，而非萬能解決方案

Expedia正積極採用聊天機器人為旅客提供推薦和預訂服務，但這家在線旅行社並不認為生成式AI是萬能靈藥。

Expedia首席執行官彼得·克恩表示：“生成式AI是助手，它能幫你規劃行程、探索發現。”但他認為讓AI全程安排旅行的想法“被嚴重誇大了其可能性”。

克恩稱，這家總部位於西雅圖的公司將個性化定製旅客的預訂流程，並利用AI提升體驗——尤其考慮到消費者尚未完全適應使用生成式AI。該公司還運用AI自動化處理客服電話摘要等流程以降低成本。

例如，據克恩介紹，Expedia將根據客户的旅行歷史和偏好來回答問題，在整個預訂過程中提供量身定製的幫助。“我們需要做的是利用一切手段消除顧慮，實現個性化服務，讓你不再像在黑暗中摸索，“他説。

Expedia的首席技術官拉蒂·穆爾蒂表示，該公司的競爭優勢在於其擁有的約70拍字節數據，涵蓋客户預訂模式、偏好和其他信息。該公司最近完成了一項為期多年的技術改革，將其數據源連接起來，為其機器學習系統提供動力。其聊天機器人由OpenAI的ChatGPT驅動。

“現在，我們能夠真正將所有這一切與大型語言模型連接起來，並以比過去更加主動的方式通過個性化來推動，“她説。

賓利系統：更具韌性的基礎設施和自動化繪圖工具

賓利系統公司是一家總部位於賓夕法尼亞州埃克斯頓的建築行業軟件製造商，正在開發基於生成式人工智能的工具，用於製作場地平面圖等圖紙，以及能夠提出更具氣候適應性的基礎設施設計系統。

“地球平均温度再升高兩度會對公路、橋樑產生什麼影響？“賓利系統公司的首席技術官朱利安·穆特説。“我們需要能夠通過模擬來運行所有這些設計，評估未來的條件，這樣我們才能設計出持久的基礎設施。”

短期內，賓利系統公司正通過生成式AI協助工程師繪製圖紙，計劃明年將該功能整合至其軟件中。據穆特透露，工程師們目前將30%至50%的時間用於製作此類結構與施工圖紙。一款類似"副駕駛"的AI助手也正在開發中，旨在幫助工程師與生成式AI協同設計。

“就像AI能生成圖像一樣，它也能生成傳遞關鍵信息的工程圖紙，“他解釋道。

穆特表示，AI在橋樑裂縫鏽蝕檢測、道路維修預測等建築領域已廣泛應用，而生成式AI現在能整合賓利系統現有工具的數據，提出具有氣候適應性的設計方案。

例如，大語言模型可消化結構分析數據、建築規範、物理定律、氣候條件，以及新型環保建材對基礎設施設計的影響等多源信息。

為部署先進AI系統，賓利系統正在研究如何用自有設計數據和仿真工具對AI模型進行微調定製。穆特指出，這將形成更精簡的專業化系統，比直接使用谷歌或微軟等供應商的大模型更具成本優勢。

“AI不僅分析內容提供洞察，“穆特強調，“它還將你的輸入視為需求，並據此生成全新數據。”

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