近两年，自从ChatGPT的推出引发生成式人工智能的爆炸性增长以来，市场发生了变化。
根据Gartner分析师阿伦·昌德拉塞卡兰的说法，生成式人工智能市场正朝着幻灭的方向发展。
这种失望源于多年来供应商和企业客户对生成式人工智能模型期望过高的现实。
在这次问答中，昌德拉塞卡兰讨论了幻灭的原因，以及供应商如何应对这一问题。
是什么导致了我们看到的生成式人工智能的幻灭？
阿伦·昌德拉塞卡兰：幻灭的第一个原因是商业价值，远未达到首席信息官和首席技术官的预期。企业的期望过于高涨。人们期望一开始就能提高30%到40%的生产力，而他们现在开始意识到这并没有发生。还有生产力流失的问题。
第二个原因是这些模型是非确定性的。它们仍然会出现幻觉。在2023年和2024年初，供应商加快了这些产品的交付，导致很多产品承诺了天花乱坠。市场宣传过于夸张，但产品并没有达到供应商对其的预期。
我还认为，这部分是供应商在市场中相互竞争，试图将自己的产品定位得过于激进，超出了产品的实际能力。
另一个幻灭的原因是治理。确保数据隐私、可解释性和模型安全需要付出努力。我认为企业没有预料到治理所需的工作。还有数据问题。这些模型虽然先进，但企业必须将其数据——通常是非结构化数据——与这些模型结合。这需要巨大的努力。
对人工智能模型的幻灭是否意味着生成式人工智能模型和系统的采用速度减缓？
昌德拉塞卡兰：我认为我们没有看到客户远离它，但毫无疑问，采用速度在减缓。人们对价值和投资回报率的意识增强了。他们也开始对一些产品和项目进行更长时间的试点。早期做出的许多决策是情感驱动的。人们在评估时变得更加严谨。这虽然减缓了进程，但并没有迫使客户放弃人工智能。我认为我们还没有看到这种情况发生。
供应商自己能做些什么来应对人工智能的幻灭？
[一些幻灭]是供应商在市场中相互竞争，试图将产品定位得过于激进，超出了产品的实际能力。阿伦·昌德拉塞卡兰Gartner分析师
昌德拉塞卡兰：他们可以根据产品的实际能力进行营销。供应商需要为客户创造更好的投资回报率故事，明确产品的商业价值。他们需要将安全性和隐私嵌入产品中，以简化客户的一些实施规则。最后，我认为数据部分是服务提供商和自动化供应商特别需要关注的领域。
在解决这个问题方面，供应商有很多市场机会。例如，非结构化数据——如何更有效地进行ETL（提取、转换、加载）以及对非结构化数据进行自动标记和注释？这是我认为供应商有巨大机会的领域。数据分类也是供应商的一个机会领域。所有这些挑战在某种意义上也转化为供应商的市场机会，他们可以帮助客户导航并克服这些挑战。
编辑注：此问答经过编辑以简化和清晰化。
埃斯特·阿贾奥是TechTarget的编辑新闻撰稿人和播客主持人，专注于人工智能软件和系统。
