当 AI 和区块链合并时，首先期待平凡

每个人都想知道区块链和生成式人工智能技术将如何结合在一起，所以请允许我推测一下。

从家庭聚餐到周末下午，在过去的六个月里，我花了很多时间来研究生成式人工智能工具，并思考它们将如何改变“一切”。我越来越确定它们会产生影响，但不会像某些人想象的那样巨大或快速，尤其是在企业中。

让我从所有原因开始，为什么生成人工智能需要一段时间才能真正实现企业业务流程的规模并对生产力产生可衡量的影响。首先，企业通过实施流程控制然后实现系统自动化来实现规模。从库存管理到招聘，扩展企业系统的关键是能够将人们的工作努力从个人交易或活动转移到端到端流程的管理上。

采取一些简单的事情，比如在杂货店里存放食物。多年来，企业系统和零售销售点 (POS) 系统已经精心集成，可以自动重新订购缺货商品，更重要的是，系统地进行预测和计划以避免缺货。

相比之下，生成式 AI 系统不擅长以高精度一遍又一遍地严格且一致地执行相同的任务。向生成式人工智能系统提出相似但不相同的问题，你可能会得到截然不同的答案。这种差异破坏了建立在输入一致性之上的业务流程。

生成式 AI 系统非常擅长提出新想法，而且速度非常快，但业务转型主要是关于变更管理——包括人员和系统。企业生态系统的转型速度往往与生态系统中最慢的组件（而不是最快的组件）大致相同。

一个很好的例子来自网络商务的早期时代。很快就可以建立基于网络的店面并接受信用卡付款。然而，运输和包装是为托盘大小的商店交付世界而构建和优化的。就公司甚至拥有数字目录而言，他们没有产品图片。杂货店的主管不需要知道一罐汤的样子。他们已经知道了。他们每天都在商店里。因此，电子商务的发展速度比分析师预期的要慢得多，受阻的不是网络，而是仓库和物流系统。

与电子商务一样，生成式人工智能系统将与区块链技术一起渗透到企业系统中，它们最终将很好地协同工作，但进步将由精心设计和集成驱动，而不是快速、大规模采用。虽然消费者通常能够在大约 10 年内广泛采用新技术，但企业通常需要大约 25 年的时间，我们应该期望生成人工智能及其与区块链技术的集成也是如此。

排除坏消息后，让我重点关注一下我们将看到这两种技术如何协同工作所产生的最显着影响的领域。我已经确定了四个可能会更早而不是更晚。

企业业务流程是在软件上运行的，而生成式 AI 系统非常擅长软件开发。这是我们拥有强有力的书面证据表明生成式人工智能系统显着提高生产力的少数几个领域之一。由于将区块链集成到企业流程中在很大程度上是流程和软件集成的问题，因此可能的影响将是巨大的，并且最快会感受到。

区块链在提高数据质量方面做得非常出色。当您考虑在企业之间移动的产品、服务和系统时，公司间工作的最大受害者之一就是数据质量。在孤岛世界中，数据会重新进入每个企业生态系统。在区块链上，代币和哈希值代表资产和数据，并且可以在它们通过生态系统时保持其完整性。有了质量更好的数据，生成人工智能系统就可以进行更好的分析。

反之亦然：生成式 AI 系统在匹配和解释模式方面非常出色。它们将在很短的时间内成为区块链分析业务的基础，帮助识别趋势并对单个交易进行分类。

人工智能系统面临的最大新问题之一是如何找到可信赖的源数据。我们正处于大量 AI 生成内容的早期阶段。其中大部分将是平庸的、通用的和平庸的。我们如何知道什么是关于某个主题的权威专家观点或基于其他机器生成模式的机器生成模式？通过使用区块链哈希验证源数据的真实性和来源。

意大利的 ANSA 通讯社已经使用EY 的 OpsChain系统每年公证近 100 万篇文章。这是为了打击假新闻，但在未来，这样的工具对于验证人工智能训练数据的来源可能至关重要。

就像生成式人工智能系统擅长编写代码一样，它们也擅长解释错误消息、问题并提出解决方案。区块链的使用仍然过于复杂，能够接受错误消息、搜索和格式化建议并在流程中充当“副驾驶”的对话界面可能对用户有极大帮助。

在新技术发展和相互作用的早期，结果往往既乏味又可预测，就像我上面描述的那样。我们在 GPS 和网络商务以及手机上看到了这一点。起初，我们的电子商务体验只不过是屏幕上的纸质目录。最终，我们最终收到了乘坐共享汽车向我们推送的广告，建议在我们的目的地为我们送餐。

因此，随着区块链和人工智能开始发展并融合在一起，情况将会如此。我们正处于无聊阶段，但请等到事情变得怪异且难以预测。因为他们会。