尽管目前的宣传和主流采用水平很高，但在走上生产力峰值之路之前，第二代人工智能仍需要经历幻灭的低谷。
生成人工智能的快速采用和民主化被比作灯泡，灯泡在近150年前对电力也是如此。1879年，也就是在电力发明（1831年）几十年后，它的发明为大众和企业带来了实际的用例，生成型人工智能也在为人工智能做同样的事情。
当技术从实验室转移到日常生活中时，主流采用通常依赖于越来越强大且经过验证的初始用例。随着如此迅速的采用，人们对可能的艺术感到兴奋。这也是为什么在Gartner的炒作周期中，第二代人工智能正处于预期膨胀的顶峰的部分原因。
事实上，ChatGPT在去年仅两个月后就获得了超过1亿的月活跃用户，其在技术采用生命周期中的地位超过了其在宣传周期中的位置。我们正处于主流采用阶段（现在近一半的普通人群正在使用第二代人工智能），但我们仍处于预期膨胀的顶峰。因此，仔细观察，我们可能仍处于生成人工智能的闪光时刻，灯泡时刻仍在到来。这并不是一件坏事。
在生成人工智能的世界里，我们正在发现计算机是如何以令人惊讶的方式出错的。当我们将第二代人工智能应用于公共和私人数据时，我们正在实时学习哪些有效，哪些无效。
以下是首席信息官的五条建议，以引导生成性人工智能的炒作周期，并为从幻灭的低谷到启蒙的斜坡的快速过渡做好准备。
与客户、员工和利益相关者保持现实
在宣传第二代人工智能和相关解决方案的变革性质的同时，一定要指出其缺点。咨询公司和技术供应商经常夸大第二代人工智能的变革力量，但很少关注其缺点。尽管，公平地说，许多人正在努力帮助解决这些问题，并提供各种平台、解决方案和工具包。
实事求是意味着了解利弊，并与客户、员工和高管层的同事分享这些信息。他们也会感激你的坦诚。列出一份权威的缺点清单，以便能够清楚地解释和理解。正如人工智能顾问所指出的，一些缺点包括黑匣子问题、人工智能容易受到误导的人类论点、幻觉的影响，等等。
制定公司使用政策
正如我在前面的一篇文章中提到的，企业使用政策和相关培训可以帮助员工了解技术的一些风险和陷阱，并提供规则和建议，以最大限度地利用技术，从而在不使组织面临风险的情况下实现最大的商业价值。在制定您的政策时，请确保包括所有相关的利益相关者，考虑当前在您的组织中如何使用第二代人工智能，以及未来如何使用它，并在整个组织中广泛共享。你会想让政策成为一份活的文件，并根据需要以适当的节奏进行更新。制定这项政策有助于防范与合同、网络安全、数据隐私、欺骗性贸易行为、歧视、虚假信息、道德、知识产权和验证有关的许多风险。
评估每个用例的业务价值
在纯文本输出的情况下，我们倾向于相信第二代人工智能的答案，因为它们写得很好，语法也很好。从心理学上讲，当人工智能一代实际上不了解什么是真的或假的时候，我们倾向于相信幕后有强大的智慧。
虽然第二代人工智能有一些优秀的用例，但我们需要逐一审查每一个用例。例如，第二代人工智能通常不擅长撰写技术预测。输出经常告诉我们一些我们已经知道的东西，也可能是抄袭的。即使使用重写或改写工具也会使情况变得更糟，团队最终可能会花费比自己编写预测更多的时间使用这些工具。最好选择你的战斗，只在有明显好处的情况下使用第二代人工智能。
保持严格的测试标准
由于第二代人工智能很可能被您组织中的大量员工使用，因此重要的是培训和教育员工了解利弊，并将您的企业使用政策作为出发点。随着第二代人工智能的大量采用，我们都是有效的测试者，边走边学习。
在您的组织内部，无论是在IT部门还是业务部门，在投入使用之前，一定要强调并留出相当长的时间进行测试和实验。建立内部实践社区，让员工分享经验和教训，也有助于提高整体意识，并在整个组织中推广最佳实践。
为技术出现问题制定计划
我们从长期存在的英国邮政局丑闻中看到，即使是非人工智能系统也会犯下严重的、改变人生的错误。当我们错误地认为这些系统是正确的时，可能会导致数百名工人成为错误的目标。在英国邮政局的案件中，700多名邮政局长在15年的时间里被错误地指控欺诈，导致名誉受损、离婚，甚至自杀。
因此，当人工智能出错时，制定一个计划是至关重要的。您的公司使用策略设置了护栏，但当出现问题时，IT的治理流程如何监控并应对这种情况？有计划吗？您的治理过程将如何区分正确或错误的答案或决定？当出现错误时，会对业务产生什么影响？纠正错误的容易程度或困难程度如何？
生成型人工智能将有它的灯泡时刻，它不会太远，但直到我们首先度过幻灭的低谷，登上启蒙的斜坡，最终到达生产力的高原。沿途的煤气灯、实验和学习都是这个过程的一部分。
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