路透纽约8月11日电- - -在ChatGPT首次亮相引起全球轰动一年后，商界、政府和民间社会领袖在纽约举行的路透NEXT会议上表示，生成式人工智能技术除少数例外，大多仍处于试验阶段。

　　他们说，虽然ChatGPT以其生成从莎士比亚风格的十四行诗到学生学期论文等各种内容的能力吸引了消费者，但它“产生幻觉”的错误信息的倾向，使它迄今为止未能给大多数行业领域带来革命性的变化。

　　生命未来研究所(Future of Life Institute)的创始人兼执行董事安东尼·阿吉雷(Anthony Aguirre)说:“我认为，这是一个教训，能够做一些事情和能够为特定目的做得足够好之间存在差距。”生命未来研究所是一家非营利组织，旨在减少先进人工智能带来的灾难性风险。

　　阿吉雷以自动驾驶汽车为例，说明这项技术正在努力向全面部署过渡。这些汽车“目前在某种程度上是可行的，但它们还不够可靠，无法取代人类。事实证明，这比预期要困难得多。”

　　亚马逊AWS应用科学主管雪莉·马库斯(Sherry Marcus)表示，客户处于不同的发展阶段。“我观察到许多生成式人工智能应用程序已经投入生产，而其他客户才刚刚开始他们的旅程。”

　　各行各业的发言者都强调，生成式人工智能已经得到广泛部署的一种方式是编写计算机代码。

　　微软公司副总裁程莉莉说，在微软的在线代码存储平台Github上，大约一半的程序是在一款名为Copilot的人工智能工具的帮助下编写的，该工具会自动推荐代码行。

　　Cheng表示:“当我们与开发人员交谈时，他们真的觉得使用Copilot能提高工作效率。”“我认为这是一个很好的例子，使用生成模型，再加上GitHub内部的数据，让人们感觉更有效，让更多人更容易接触编程。”

　　她引用了人工智能生成的会议记录摘要作为该技术如何证明其实用性的另一个例子。

　　金融家们同样告诉路透社，他们正在积极地在自己的业务中部署人工智能模型，用于编码、生成文档和更有效地配置资本等任务，尽管他们表示，由于金融服务的监管性质，他们正在谨慎行事。

　　纽约大学(New York University)教授加里·马库斯(Gary Marcus)表示，与其他领域一样，生成式人工智能在编码方面也容易出错，但这个问题在科技领域的阻碍较小，因为程序员知道如何解决这个问题。

　　马库斯说:“它真正革命性的地方是编码，它发展得最快，这是因为编码人员知道如何修复这些系统所犯的错误。”“但如果你从事几乎任何其他类型的业务，幻觉就是一个严重的问题。”

　　高管们强调，在将这项技术应用到需要准确性的领域时，公司应该缓慢而审慎地行动。

　　思科的Vijoy Pandey表示，他相信人工智能已经证明了它在“容易摘到的果实”方面的效用，在这些用途上，“犯错的成本非常低”。他说，现在的挑战是将这项技术推向一个新的阶段，用于更敏感的“关键业务用例”，比如法律和安全。

　　“我们应该假设人们会做傻事”，并在未来几年专注于建立技术、指导方针和框架，“以保护每个人免受愚蠢行为的伤害，”潘迪说。

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　　(凯蒂·保罗报道;编辑:David Gregorio)