生成式AI在企业应用层面上，有哪些需要注意的地方？

​生成式AI的爆火，从侧面印证着当前社会迫切地需要新一轮的技术革命，来推动当前整体稍显停滞的经济发展。因此，不少企业都开始见破局的希望，寄托在生成式AI这一新兴技术上。

不过，任何一种科学技术的出现，如果没有与之相匹配的法律、制度、风险预判等措施相应对，无疑会产生层出不穷的社会问题。这一点，放在企业运营上也同样适用。生成式AI在当前企业层面的应用上，到底有哪些需要我们注意呢？

运作原理：

如果要把握住一样东西，我们需要掌握其内在的特征。放在生成式AI上，便是需要我们了解其数据、模型、算力等特征，以及学习、交互等技术。只有了解其运作远离，才能让我们在使用时有应对风险的可能。

这一风险其实已广泛出现在社会当中，比如人们关心隐私安全、知识产权等问题，都与生成式AI的运作模式有所关联。希望相关制度的落地，能够规范企业与个人对生成式AI的应用。

内容信任度有限：

生成式AI的功能虽然看似强大，但如果深入体验过后，便会发现其回答的内容十分空泛，且模板化。这与其被后的数据模型以及学习程度等因素关系密切，只是即便知道症结所在，依靠当前的技术也很难在短时间内对其有突破性的提升。

可是，这种无意义的回答对于某些应用场景来说却是致命的。像金融、医疗这种对信息准确度要求极高的行业，一点偏差也许就会带来灾难性的后果。

数据安全：

与所有信息化技术一样，数据安全同样是人工智能不可回避的重要问题。企业在应用生成式AI的同时，必须建立起相应地数据保护措施，以及人员保密、操作等规范要求。从而减轻风险。

在当前的大背景下，生成式AI的爆火离不开炒作热度。它的实际运用与规范，仍值得我们继续探索。