当人工智能与区块链融合时,首先预计会出现平凡的事情

每个人都想知道区块链和生成式人工智能技术将如何结合,让我来推测一下。

从家庭聚餐到周末下午,过去六个月里,我花了很多时间玩弄生成式人工智能工具,并思考它们将如何改变“一切”。我越来越确定它们会产生影响,但它不会像一些人认为的那样巨大或快速,特别是在企业领域。

让我从所有生成式人工智能需要在企业业务流程中实现规模并对生产力产生可衡量影响的原因开始。首先,企业通过实施流程控制,然后自动化系统来实现规模化。从库存管理到招聘,扩展企业系统的关键在于将人们的工作力量从单个交易或活动转移到端到端流程的管理。

Paul Brody是安永全球区块链负责人和DigitalC专栏作家。

以像库存管理这样简单的事情为例。多年来,企业系统和零售销售点(POS)系统已经经过精心整合,以自动重新订购缺货商品,更重要的是,进行系统性的预测和计划以避免缺货。

相比之下,生成式人工智能系统不擅长严格和一致地高精度执行相同的任务。问一个生成式人工智能系统类似但不相同的问题,您可能会得到截然不同的答案。这种变异会破坏建立在输入一致性基础上的业务流程。

生成式人工智能系统擅长提出新的想法,并以惊人的速度做到这一点,但业务转型在很大程度上是关于变革管理 – 无论是人员还是系统。企业生态系统倾向于以生态系统中最慢的组件的相同速度进行转型,而不是最快的组件。

早期的网络商务提供了一个很好的例子。快速构建基于Web的商店和接受信用卡付款是很快的。但是,运输和包装是为交付到商店的整托货物而建立和优化的。在公司甚至拥有数字目录的程度上,它们没有产品图片。没有一位杂货店的主管需要知道罐头汤是什么样子的。他们已经知道了。他们每天都在商店里。因此,电子商务的发展比分析师预期的要慢得多,不是被网络所拖累,而是被仓库和物流系统所拖累。

与电子商务一样,生成式人工智能系统将与区块链技术一起渗透到企业系统中,并且它们最终将非常好地配合,但进展将受到谨慎的设计和集成的推动,而不是快速的全面采用。尽管消费者通常能够在十年左右的时间内广泛采用新技术,但企业通常需要25年左右的时间,我们应该预计生成式人工智能及其与区块链技术的整合也需要同样的时间。

看好的一面

让我们先说一些坏消息,然后关注这两种技术将如何结合的最具戏剧性影响的领域。我已经确定了四个可能比较快地到来的领域。

软件开发

企业业务流程是在软件上运行的,而生成式人工智能系统非常擅长软件开发。这是我们有强有力的、有文献证据表明生成式人工智能系统显著提高生产力的少数领域之一。由于将区块链集成到企业流程中在很大程度上是流程和软件集成的问题,因此可能的影响将是显著的,并且最快被感受到。

分析

区块链在改善数据质量方面做得非常出色。当您考虑在企业之间移动的产品、服务和系统时,企业间工作最大的牺牲品之一是数据质量。在隔离的世界中,数据在每个企业生态系统中都需要重新输入。在区块链上,代币和哈希表示资产和数据,并且可以在生态系统中移动时保持其完整性。有了更高质量的数据,预计生成式人工智能系统将做出更好的分析。

反过来也是一样:生成式人工智能系统非常擅长匹配和解释模式。它们将成为区块链分析业务的基础,并非常快地帮助识别趋势并对单个交易进行分类。

生成式人工智能训练数据

人工智能系统面临的最大新兴问题之一是如何找到可信赖的源数据。我们处于人工智能生成内容的早期阶段。其中很多将是平庸、普通和平凡的。我们如何知道哪些是关于某个主题的权威、专家观点,或者是基于其他机器生成的模式的机器生成模式?通过使用区块链哈希验证源数据的真实性和来源。

意大利ANSA通讯社已经使用EY的OpsChain系统公证了近100万篇文章,旨在打击假新闻,但将来,这样的工具可能对验证AI训练数据的来源至关重要。

用户界面

就像生成式AI系统擅长编写代码一样,它们也擅长解释错误信息、问题并提出解决方案。区块链使用仍然过于复杂,而能够接受错误信息、搜索和格式化建议并在流程中担任“副驾驶员”的对话界面可能会对用户非常有帮助。

在新技术不断演化和交互的早期阶段,结果往往是无聊和可预测的,就像我上面描述的一样。我们在GPS、Web商务和移动电话上看到了这一点。起初,我们的电子商务体验只不过是屏幕上的纸质目录。最终,我们在搭乘共乘车辆时收到推送广告,提议在我们的目的地为我们送餐。

因此,在区块链和人工智能开始演变和融合的过程中,情况也将是如此。我们现在处于无聊的阶段,但等待着事情变得奇怪和异常不可预测。因为它们一定会变成这样。

由Jeanhee Kim编辑。