生成式AI的未來無法預測，該如何做好準備？

最近一位知名銀行的執行長和我通電話，討論生成式人工智慧（generative AI）的展望。我們起先是檢視各種可能情境，想改善詐騙偵測與顧客服務，但近來該銀行持續發布大量公告，很明顯這位執行長有著更大的企圖心。一如許多產業，銀行業也有人力的問題，也就是需求與供給之間的落差：需求是指技能純熟的員工，而供給是指願意回來上班，也願意遵守新冠疫情前遊戲規則的員工。

執行長認為生成式AI或許勉強算是個好方法。它能透過自動化來節省成本並創造效率，但這些新工具也能解決人才短缺的問題嗎？說得直白些，AI多快就能取代真人員工？

我們的對話，類似於2022年11月以來，我與不同產業高階主管的許多對話，包括保險、製造、製藥，甚至是好萊塢各大電影公司的高階主管（這些電影公司的編劇與演員目前正在罷工）。他們都想知道自己的公司如何才能用更少的人力資源創造更多的價值。這是因為去年秋天，OpenAI開發的聊天機器人ChatGPT突然在網路上竄紅，它展現出AI的強大力量，能夠生成自己的電子郵件、作文、食譜、財報、文章及構想。高盛集團（Goldman Sachs）估計，10年內將有3億個工作被生成式AI消滅或是大幅減少。

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