生成式人工智能 (GenAI) 似乎承諾帶來前所未有的創(chuàng)新和自動化機會……然而，許多領(lǐng)導(dǎo)者難以清楚地表達 GenAI在組織層面提供的實際、有形價值。

那么，這種明顯的 GenAI 價值差距背后是什么？我們能做些什么來解決這個問題？

我們先暫停關(guān)于 GenAI 的成功如何取決于基礎(chǔ)模型、數(shù)據(jù)和定制的討論，以考慮另一個或者可以說更重要的GenAI 業(yè)務(wù)成功的投入：領(lǐng)導(dǎo)力。

我確信 GenAI 的機遇是真實存在的，但需要一種特殊的領(lǐng)導(dǎo)思維才能挖掘這些機遇。

領(lǐng)導(dǎo)力作為技術(shù)考慮因素

“...在生成式 AI 旅程的每個階段提出一個問題 ——‘這里的商業(yè)價值是什么’——可以幫助您的組織保持正軌?！?/p>

這種觀點來自亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù) (AWS) 的湯姆·戈登 (Tom Godden)，發(fā)表在《哈佛商業(yè)評論》的一篇關(guān)于企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者實施 GenAI 的技術(shù)考慮的文章中。

這是非常好的建議。但你可能因為這個建議聽起來像是給高管的標(biāo)準(zhǔn)建議而忽視它：不要在做某事時不考慮它能為你的組織帶來什么價值。

但是，與其他技術(shù)（包括您已經(jīng)習(xí)慣的傳統(tǒng)人工智能）相比，價值更重要的是——正如這篇 HBR 文章所建議的那樣——*技術(shù)考慮*和領(lǐng)導(dǎo)力是對 GenAI 系統(tǒng)的技術(shù)投入。

當(dāng)缺乏領(lǐng)導(dǎo)力作為技術(shù)投入時，GenAI 將在您的組織中一再失去其潛力。

與其他數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)相比，為什么這對 GenAI 來說是一個特殊的挑戰(zhàn)？

新的思維方式：無窮無盡的“正確”答案

正當(dāng)高管們逐漸意識到管理包括傳統(tǒng)人工智能在內(nèi)的生態(tài)系統(tǒng)意味著什么時，GenAI 要求我們進行另一次思維轉(zhuǎn)變；在這個轉(zhuǎn)變中，有無數(shù)正確答案。

• 傳統(tǒng)的人工智能用于自動執(zhí)行只有一個正確答案的任務(wù)。
• 生成式人工智能用于自動執(zhí)行有無數(shù)正確答案的任務(wù)。

例如：

• 傳統(tǒng)人工智能：當(dāng)我站在自動護照檢查亭前時，如果面部識別系統(tǒng)錯誤地標(biāo)記了我，它可能會產(chǎn)生一大堆錯誤答案中的任何一個，但只有一個正確答案。
• 生成式人工智能：當(dāng)我要求人工智能助手為我生成圖像時，我得到了相當(dāng)可靠的結(jié)果。當(dāng)我重復(fù)同樣的提示時，我得到了完全不同的圖像。兩者都是正確答案……但哪一個更正確呢？

以上哪幅圖像是對提示“藝術(shù)畫廊，橙色墻壁，黑色地板，有許多相同的藍色花卉畫的復(fù)制品”的“最佳”回應(yīng)？它比其他的好多少？這完全取決于旁觀者的眼光。

在無盡正確答案的世界中確定衡量標(biāo)準(zhǔn)

如果不更新思維模式，評估 GenAI 的投資回報率 (ROI) 就是一條統(tǒng)計死胡同。對于個人用戶來說，GenAI 可能感覺有用就足夠了，但對于您的組織來說這還不夠……

為了證明你對技術(shù)的投資有影響，你必須能夠衡量其績效。為了確保該測量的統(tǒng)計有效性，你需要提前提出指標(biāo)和定義。預(yù)測并評分 GenAI 無窮無盡的正確答案范圍……這是采用它所面臨的前所未有的領(lǐng)導(dǎo)力挑戰(zhàn)。

當(dāng)“最佳”取決于旁觀者的眼光時，投資回報率 (ROI) 在規(guī)模上是一個棘手的概念。

這就是領(lǐng)導(dǎo)力如此重要的原因：“最佳”取決于旁觀者的 GenAI。旁觀者是誰？誰是負(fù)責(zé)人（誠然，在大型組織中，這并不總是一個簡單的概念）。

當(dāng)多個答案都以其自身的方式有效時，設(shè)計績效指標(biāo)是一項特殊的挑戰(zhàn)，因為成功取決于背景、判斷和主觀偏好。

因此，作為領(lǐng)導(dǎo)者必須定義價值對您的組織意味著什么，然后在可能尚未做好準(zhǔn)備的組織中倡導(dǎo)一種新的衡量思維方式。

克服這個障礙——這是一個關(guān)于人而非技術(shù)的巨大挑戰(zhàn)——你將解鎖巨大的機遇寶庫。

克服無盡正確答案的挑戰(zhàn)

讓我分享一些可能有助于您的 GenAI 性能測量和基準(zhǔn)測試之旅的建議：

• 明確誰來決定。也許 GenAI 驅(qū)動的組織中最重要的問題根本不是技術(shù)問題：誰來決定成功是什么樣子？
• 明確目標(biāo)。在無休止的正確答案環(huán)境中，衡量指標(biāo)首先要明確您要實現(xiàn)的目標(biāo)。您的目標(biāo)是激發(fā)創(chuàng)造力、提高效率還是符合特定基調(diào)？還是完全不同的東西？
• 成為有意義的作者。不要指望你的量化分析師提供簡單的指標(biāo)，而要欣賞設(shè)計 GenAI 指標(biāo)的過程本身就有無數(shù)正確答案，并且需要勇敢的領(lǐng)導(dǎo)者做出判斷。
• 從足夠好的角度來思考。不要比較正確答案，而要考慮設(shè)置標(biāo)準(zhǔn)，將復(fù)雜的輸出縮減為熟悉的二進制：可接受或不可接受。請注意，如果您采用這種方法，您可能會找到減少模型升級的理由，這可能是最好的，特別是當(dāng)輸出不直接面向用戶時。
• 使用人工評分作為代理。借鑒社會科學(xué)和過去十年使用可信評分者對系統(tǒng)輸出進行評分的最佳實踐，您可以選擇依靠人工對采樣輸出進行評估。
• 嘗試實驗。避免直接測量麻煩的一種統(tǒng)計有效方法是運行受控實驗（例如A/B 測試）來證明您的 GenAI 對您的某個 KPI 有實質(zhì)性影響。
• 將其與業(yè)務(wù)聯(lián)系起來。在可能的情況下，用可衡量的關(guān)系來表達 GenAI 輸出，以直接的業(yè)務(wù)指標(biāo)，可以讓你的方法立足于現(xiàn)實。

規(guī)模需求需要衡量

這一切與管理人類創(chuàng)意工作者有何不同？與人類工作者不同，人工智能系統(tǒng)無法為自己承擔(dān)責(zé)任。

這取決于你作為領(lǐng)導(dǎo)者的職責(zé)。

如果你不愿意站出來為 GenAI 系統(tǒng)的價值發(fā)聲，那么你就只能將 GenAI 作為一種工作效率工具，供你的員工隨意使用。充其量，你只能開發(fā)出簡單的人機交互系統(tǒng)，但僅此而已。

要釋放 GenAI 的全部潛力，您必須直面承擔(dān)無數(shù)正確答案的責(zé)任。

人工智能系統(tǒng)無法為自己承擔(dān)責(zé)任。這是你作為領(lǐng)導(dǎo)者的責(zé)任。

現(xiàn)在，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者需要成為價值的代言人，并根據(jù)預(yù)期的業(yè)務(wù)成果和價值來闡述 GenAI 的機會和優(yōu)先事項。只有這樣，組織才能團結(jié)一致，共同實現(xiàn)明確的目標(biāo)，充分利用 GenAI 的全部力量。

作為一名領(lǐng)導(dǎo)者，從模糊性中創(chuàng)造意義將完全落在您的肩上：您越能樹立新的清晰度和目的性標(biāo)準(zhǔn)，您就越能激勵其他人迎接挑戰(zhàn)。