最新!英伟达全球技术大会(GTC 2024)的一场关于生成式人工智能(Generative AI)未来的访谈中，NVIDIA的高级战略师Wallace Mills主持了一场与OpenAI首席运营官Brad Lightcap的对话。
Brad Lightcap 作为 OpenAI 的首席运营官，被认为是 Sam Altman 的“秘密武器”，在 OpenAI 扮演重要角色，分享了自己在这家领先AI初创公司的日常角色。他的工作重心在于如何将实验室的研发成果转化为用户和合作伙伴可实际应用的产品和服务，涵盖除直接进行研究之外的全方位商业转化工作。他表示，当前让他最为关注的是如何确保这项前沿技术能够无缝融入世界各行业，并在未来几年内产生深远影响。尽管当下并没有太多事情令他夜不能寐，但他预见接下来的几年将会非常有趣，因为AI技术正处在快速发展曲线的初始阶段，随着技术的建设和完善，其潜能将极其惊人
以下是访谈关键内容整理：
1. 初创公司如何应用AI技术 在讨论中，提到初创公司在应用AI技术时应采取具体明确的路径，例如结合自身的数据资源和清晰的业务场景，逐渐从小范围项目入手，然后逐步扩大规模。如同与Clara公司合作的一个客户支持使用案例所示，企业应先找到一个特定的数据集和模型应用实例，解决有限的问题，待成功验证后再拓展至整个工作流程，以此降低初期风险并最大化潜在收益
2. AI在客户支持领域的应用 AI技术在客户支持领域的应用日益成熟，成为诸多企业寻求优化运营成本、提升用户体验的关键途径。Clara公司就是一个成功案例，它们利用AI技术改善了客服流程，大幅节省了人力成本，并提高了响应速度和问题解决效率，展示了AI在精细化服务方面的巨大潜力
3. AI项目实施的多角度方法 在实施AI项目时，提倡采取多元化的考量和方法，既要避免试图一次性解决所有问题而导致项目过于庞大难以驾驭，也要避免设定过于局限的目标而错失长远发展机遇。企业应当以适度野心为基础，从定义清晰、边界明确的小型项目起步，逐步搭建和完善基础设施和系统，最终实现AI技术在组织内的规模化部署和应用
4. 公司对AI期望的管理与实际落地建议 针对企业对AI技术的期望管理和落地实施，建议企业需要谨慎规划，既不过度乐观也不过分保守。合理做法是确定可控制的初始问题，逐个击破，取得初步成效后再逐步扩大应用范围，这种循序渐进的方式有助于企业更好地理解和掌握AI技术的实际价值，并在实践中不断提升AI在企业内部的价值创造能力
5. ChatGPT等工具的普及与探索性使用 随着诸如ChatGPT这类AI工具的迅速普及，企业内部也开始尝试和探索这些工具在日常工作中的应用。员工可以通过这些工具学习和了解AI技术的基础功能，培养对AI的认知和敏感度，同时也为企业在更广泛的范围内应用AI打下基础
6. AI模型推理能力的提升及应用场景举例(如医疗领域) 未来AI技术的一个重要发展方向是提升模型的推理能力，使之能处理更复杂的任务和逻辑链。在医疗领域，AI有可能从单一数据处理、辅助诊断扩展到参与制定个性化治疗方案、监测病情进展等更为深入的医疗服务环节。这意味着，随着AI模型推理能力的增强，其应用场景将更加丰富多元，进而深刻改变诸多行业的运作模式和服务水平。