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在盲目接受 GenAI 作为所有问题的解决方案之前，组织必须清楚地了解它能够有效完成什么以及它可能在哪些方面存在不足。哈佛商学院最近发表的一篇工作论文探讨了 GenAI 如何影响工人生产力的问题，并得出了好坏参半的结论。《驾驭崎岖的技术前沿：人工智能对知识工作者生产力和质量影响的现场实验证据》一书的作者测试了这样一个前提：三个因素——大型语言模型 (LLM) 的惊人能力、它们几乎不需要任何技术技能就能完成实际工作的能力，以及它们的不透明性和不明确的失败点——创造了一个崎岖的前沿，“看似难度相似的任务，人类使用人工智能可能会做得更好或更差。”4
利用生成式 AI 进行内部审计活动
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