者认为他们的公司需要更好地了解人工智能和机器学习技术对长期成功的潜力
为了让生成式人工智能在许多工作职能中大规模使用，需要更多的改进、控制和人员准备。它还没有准备好应对准确性至关重要的情况，除非有能力的人准备好勤奋地照顾人工智能。举个例子，在一位傲慢的律师在法庭听证会上提出了 ChatGPT 的自信虚构之后，一位联邦法官最近要求律师证明他们没有在没有人工检查准确性的情况下使用人工智能起草文件。
如果高管们像那位疏忽大意的律师一样，在没有经过深思熟虑的情 印度尼西亚电报数据 况下就贸然进入人工智能领域，那么它可能会在实际的商业后果中体现出来。考虑一下饮食失调热线不得不关闭其人工智能聊天机器人，因为它给出了糟糕甚至有害的建议。同样，使用人工智能训练的机器人也被发现存在种族主义和性别歧视，引发了许多围绕人工智能编程的道德问题。尽管人工智能已经被证明有能力，但在它不仅仅是一个虚拟助手之前，我们还有很长的路要走。甚至“助理”工作流程也假设人类团队经过培训以保持负责（并且他们的软件有助于让他们承担责任）。
我们今天看到的人工智能工具和工作流程是第一代。换句话说，目前人工智能的状态很像2007年iPhone首次发布时的状态。这在当时是开创性的，但直到五年、十年后我们才真正了解iPhone的完全能力。核心技术先进，周边生态系统建立并成熟后。请记住，iPhone 发布时并没有 App Store。
生成式人工智能也是如此。周围的业务工具生态系统，从应用程序层到基础设施，都有办法迎头赶上。我们供应商得到了一份非常奇怪的礼物，但我们还没有充分利用它。强迫不成熟的人工智能工具执行复杂的活动，或者不重新考虑团队的培训或工作流程（尤其是在敏感的判断力或准确性很重要的情况下）可能会适得其反。
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