跨国咨询公司安永（Ernst & Young）表示，生成式人工智能（genAI）正在“彻底重塑”其运作方式，该公司声称员工对该技术的采用率为96%。
在斥资14亿美元打造名为EY的定制生成式人工智能平台之后。不过，该公司表示，这项技术正在创造新的效率，让员工能够专注于更高级别的任务。在安永于2023年与4200名专注于技术的团队成员进行了初步试点后，这家全球机构向其近40万名员工发布了其大型语言模型（LLM）。
即便如此，该公司的执行领导层坚称，它不会把所有的业务功能和运营都交给人工智能代理，人类仍然是创新和发展的中心。安永全球咨询数据和人工智能负责人Beatriz Sanz Saiz表示，展望未来，安永认为下一个发展方向是人工通用智能（AGI）——一种能够独立思考并能够执行人类所能执行的任何智力任务的神经网络，届时它将成为“将重点从任务自动化转移到人与机器之间真正协作的战略合作伙伴”。
《计算机世界》就genAI如何改变公司的运营方式以及员工的工作方式采访了赛兹。
你创立了安永。一年前。这是如何改变你的组织的？你看到了什么样的效率和/或生产力的提高？“在过去的一年里，我们利用人工智能从根本上重塑了我们的运营方式，无论是在内部还是在为客户服务方面。我们已经将人工智能集成到我们运营的许多方面，从增强客户服务交付到提高内部效率。团队现在能够更多地专注于真正推动创新和业务增长的高价值活动，而人工智能则有助于复杂的数据分析和运营任务。
“令人着迷的是采用的水平：96.4%的安永员工是该平台的用户，这丰富了我们的集体智慧。莎莉。人工智能是改变我们工作方式和逐步提高安永员工技能的催化剂。
“我们将自己作为一个完美的测试案例，通过多种方式为客户提供转型帮助，从而实现了这一旅程。这是我们‘零客户’战略的核心，在这个战略中，我们改进解决方案，并在现实环境中展示它们的有效性，然后从这个过程中吸取重要的经验教训，并将其应用于推动客户的创新和增长。”安永如何？过去一年有什么变化吗？“嗯。人工智能的发展与技术进步的快速步伐同步。最初，我们专注于测试和学习，但现在我们将人工智能深深嵌入到我们业务的每个功能中。这种从实验到全面实施的转变使我们能够更加敏捷、高效，并对客户的需求做出反应。在这段旅程中，我们了解到人工智能的潜力不仅仅是孤立的用例——它真正的力量在于它如何实现大规模的转型。
“该平台的整合已经进行了改进，以确保它与我们的核心战略保持一致，特别是在使人工智能适合组织内部的目的方面。它从Fabric（一个安永核心数据平台）发展到安永。它融合了强大的知识层和人工智能技术生态系统。从这个意义上说，我们已经投入了大量的精力来理解人工智能如何最好地服务于每个业务、功能和行业的细微差别。我们正在迅速建立垂直行业，挑战传统价值链的现状。我们正在不断完善其道德框架，以确保负责任地使用人工智能，人类始终是决策过程的核心。”你能描述一下EY吗？Ai背后的模型、大小和实例的数量（即，每个应用程序一个实例，还是所有应用程序一个模型）？“嗯。Ai并不是一个放之四海而皆准的解决方案；它作为一个灵活的生态系统来运作，以满足我们组织内不同功能的独特需求。我们部署模型的组合，从[llm]到为特定任务设计的更小、更专业的模型。这种多模型方法使我们能够在最适合的地方利用开源和专有技术，确保我们的人工智能解决方案在不同的应用程序中具有可扩展性、高效性和敏捷性。”对于其他考虑实现自己的AI实例的企业，您有什么建议？使用大型llm还是选择基于开源或专有（如lama-3类型）模型的小型语言模型？每种方法的优点是什么？“我的建议是，首先要清楚地了解你的商业目标。大型语言模型非常强大，但它们需要大量的资源，有时对于需要手术刀的任务来说就像是一把大锤。较小的型号提供更高的精度，可以微调到特定的需求，允许更高的效率和控制。关键是要在雄心和现实之间找到适当的平衡。”
什么是知识工程，谁负责这个角色？“知识工程涉及构建、管理和管理为人工智能系统提供的知识，确保它们能够提供准确、可靠和可操作的见解。与关注数据操作的传统数据科学不同，知识工程是关于理解数据存在的环境以及如何将其转化为有用的知识。
这个角色的责任通常落在首席知识官或组织内类似的角色身上。这些人确保人工智能不仅摄取高质量的数据，而且还以符合组织目标和道德标准的方式理解这些数据。”你认为首席知识官的数量有什么样的增长？为什么他们的数量在增长？“首席知识官（CKO）的崛起与知识工程在当今人工智能驱动的世界中日益重要直接相关。我们正在见证一个根本性的转变，单靠数据是不够的。企业需要结构化的、可操作的知识来真正利用人工智能的潜力。
“cco正变得不可或缺，因为在企业中基于代理的工作流场景中，代理将部署知识，而不仅仅是数据，以完成结果：即客户服务，后台操作等。CKO的作用是将人工智能的能力与商业战略相结合，确保从人工智能中获得的见解既准确又可操作。这不仅仅关乎管理信息，还关乎通过知识推动战略价值。”你认为数据科学职位的减少是怎样的，为什么？“我们看到纯粹专注于数据整理或基本分析的职位正在减少，因为这些功能越来越多地被人工智能自动化。然而，这种转变并不意味着数据科学正在过时——它意味着它正在发展。
“如今，重点是数据架构师、知识工程、代理开发和人工智能治理——确保人工智能系统以负责任的方式部署并与业务目标保持一致的角色。我们还看到，随着新的欧盟人工智能法案的义务生效，在管理人工智能的道德层面、确保其使用和合规方面的透明度和问责制等至关重要的工作得到了更加重视。”
许多公司已经投入资源清理他们的非结构化和结构化数据湖，以便用于生成人工智能响应。那么，为什么对数据科学家的投资越来越少而不是越来越多呢？“公司正在优先考虑能够自动化大部分数据准备和管理过程的人工智能工具。随着时间的推移，数据科学家的角色将演变为更多地监督这些自动化过程，并确保从数据中生成的知识的完整性，而不是手动分析或清理数据。这一转变也凸显了知识工程相对于传统数据科学角色日益增长的重要性。“重点正在从手动数据分析转向能够自动清理、管理和分析大规模数据的系统。随着人工智能承担更多的这些任务，对传统数据科学角色的需求正在减少。相反，重点是数据架构师、知识工程——理解如何构建、管理和利用知识，以提高人工智能的性能，并告知人工智能代理开发人员。”随着人工智能技术的不断被采用，你认为最重要的人工智能角色是什么？“我们正在看到新一波人工智能角色的出现，重点是治理、道德和战略协调。首席人工智能官、人工智能治理主管、知识工程师和人工智能代理开发人员对于确保人工智能系统值得信赖、透明，并与业务目标和人类需求保持一致至关重要。
“此外，像人工智能伦理学家和合规专家这样的角色正在增加，尤其是在政府开始更严格地监管人工智能的情况下。这些角色超越了技术技能——他们需要对政策、道德和组织战略有深刻的理解。随着人工智能应用的增长，对能够弥合技术与关注以人为本的结果之间差距的个人的需求也将增加。”从长远来看，通用人工智能（AGI）将如何改变企业？“人工智能将以我们今天几乎无法想象的方式彻底改变企业。与目前为特定任务设计的人工智能不同，AGI将能够执行人类可以执行的任何智力任务，这将从根本上改变企业的运营方式。AGI有潜力成为决策、创新甚至客户参与方面的战略合作伙伴，将重点从任务自动化转移到人与机器之间的真正协作。长期影响将是深远的，但关键是要负责任地开发和管理AGI，并建立强有力的道德框架，以确保它服务于更广泛的利益。”许多人认为，AGI是更可怕的人工智能进化。你认为AGI在企业中有一席之地吗？它可以被信任或控制吗？“我理解人们对AGI的担忧，但通过正确的安全控制，我相信，如果以负责任的方式发展，它有巨大的潜力带来积极的变化。AGI肯定会在企业中占有一席之地。它将从根本上改变企业取得成果的方式。这项技术是由目标和结果驱动的，而不是由过程驱动的。它将破坏企业流程的支柱，这将改变游戏规则。
因此，信任和控制将是关键。透明度、问责制和严格的治理对于确保人工智能系统的安全、道德和符合人类价值观至关重要。在安永，我们强烈提倡以人为本的人工智能方法，这对AGI来说更加重要。我们需要确保这不仅仅是关于技术，而是关于技术如何服务于社会、企业和个人的真正利益。”你如何确保在任何人工智能实施中“以人为中心”，尤其是当你有一天可能要处理AGI的时候？“把人类放在中心位置，尤其是在我们接近AGI的时候，不仅仅是一个指导原则——这是绝对必要的。欧盟人工智能法案是迄今为止在建立护栏以大规模控制这项技术的潜在影响方面最发达的努力。在安永，我们正在迅速调整我们的企业政策和道德框架，首先是为了合规，同时也是为了向我们的客户展示负责任的人工智能之路。
“在安永，我们认为人工智能的实施应该始终以道德、人类监督和长期社会影响为框架。我们积极致力于将信任和透明度嵌入到我们部署的每个人工智能系统中，确保人类福祉和道德考虑始终是最重要的。人工智能也不例外：它的成功将取决于我们能在多大程度上将其与人类价值观结合起来，保护个人权利，并确保它能增强而不是削弱我们共同的未来。”
