3個原因 生成式AI還沒辦法成為大規模賺錢機器

 3個原因　生成式AI還沒辦法成為大規模賺錢機器

許多人稱2023是AI革命的元年，但「AI革命」可能沒這麼快。為什麼生成式AI還沒辦法成為主流應用？

編譯 田孟心   天下Web only

發布時間：2024-01-04

剛過去的2023年，對世界上的許多人來說，是AI改變一切的一年。Open AI的ChatGPT以及隨之而來的其他文字與圖像機器人，讓人激起了當初網路、iPhone問世的強烈希望。

Google執行長皮蔡（Sundar Pichai）甚至宣稱，AI對人類文明來說，將比火或電的出現更加重要。

然而，即使有這些樂觀情緒，AI實際應用卻可能不如狂熱者期待的那樣快。

「殺手級應用」還沒出現

雖然去年有AI熱潮帶動輝達等公司股票大躍升，但其實對AI公司的投資規模，無法與先前的科技熱潮相提並論。

根據PitchBook的數據，270億美元流入Open AI等私人AI公司，資深科技投資人詹韋（Bill Janeway）分析，「生成式AI投資潮是一次短暫的繁榮，但在融資方面不是多大的一回事。」

他並提醒，這樣的投資匱乏，可能會阻礙AI技術的發展，因為資本更多代表「試錯」更多。

在應用方面，一些有望引領新浪潮的科技公司的表現，降低了人們的預期。例如軟體公司Adobe，股價自去年初以來已經上漲近90%，但年底營收預期卻未達華爾街期望

將AI嵌入軟體產品最徹底的微軟，也在降低預期，稱「Copilot」功能的銷量要到下半年才可能回升。

Salesforce策略長史瓦茲（Peter Schwartz）表示，主要原因有二，第一是大型語言模型仍經常犯錯，最終總還是要一個人類來查證；再來是許多公司缺乏成熟的數據力，那麼就無法好好享受AI的好處。談到數據，有些企業則是怕資料外洩，不願意用AI公司的服務。

此外，價格太高，也是一個限制。舉例來說，微軟應用AI的Office生產力軟體每月30美元，這幾乎使某些人的軟體成本增加了一倍。

綜合這些原因，麥肯錫最近一份報告預估，如果AI技術只是穩定改進而非突破，大規模應用的時間是8到27年。

艾倫人工智慧研究所前所長埃齊奧尼（Oren Etzioni）總結，對於消費者來說，目前還沒有一款高度貨幣化的「殺手級應用」，能將生成式AI變成一個巨大的賺錢機器，「這使得AI類似早期的網際網路，當時免費服務占主導地位，數位廣告很少。」

今年，華爾街將密切關注誰只是盲目打AI牌，誰又真正掌握了商業模式。

仍然是強勢科技

不過，即使AI應用短時間尚不成氣候，但專家強調，這項科技只是起步慢，最終它還是會帶來典範轉移。

高盛分析師預估，AI投資目前緩慢，徘徊在GDP的0.5%以下，但在本十年的後半段，支出將暴增，並在2032年達到GDP的2.5%以上。

而且AI對於一些工作者的衝擊已經來襲。

去年9月的一份研究發現，一家大型顧問公司的高技術白領使用ChatGPT後，員工的績效提高約40%。

目前，幾家科技公司都計劃利用生成式AI來提高員工生產力，這可能會終結多年來這些公司員工數高速成長的局面。

另外一項研究發現，ChatGPT發布後的短短幾個月內，就已經對文案撰稿人和圖像設計師等線上自由工作者的就業機會和收入，產生了負面影響。

事實上，在過去這一年，許多員工已經體會到這種可以幫忙撰寫報告、分析數據的技術有多便利。微軟副總裁斯帕塔羅（Jared Spataro）指出，一旦員工在自己的工作中嘗試生成式AI，他們就不想停下來。

因此，雖然生成式AI還沒有廣泛融入所有企業，投資也不溫不火，但2024年依舊會是更多人改變工作方式的一年。

（資料來源：FT, NYT, Fortune, McKinsey & Company）