自去年底ChatGPT面世以來，生成式人工智能的採用率大幅增長。瑞士百達資產管理主題股票可持續發展研究主管馮思迪（Stephen Freedman）指出，AI是特別資源密集型的技術，需要海量數據和處理能力來創建新內容。半導體加工理所當然地成爲AI的主要受益者，但大型語言模型（LLM）也需要足够的內存容量和帶寬。內存、計算和存儲半導體佔半導體銷售的大部分。
馮思迪解釋，超大規模企業，即微軟、Alphabet、Meta和亞馬遜等大型雲端服務提供者，正面臨著鞏固其在價值鏈中地位的獨特機遇。除超大規模企業外，具有強大領域專業知識的垂直專業化生成人工智能模型亦有很大的發展潛力，特別是在難以解決的領域。專門從事人工智能的晶片製造商將獲得部分附加值。此外，高度專業化的晶片製造商亦可能會佔領部分人工智能市場。在其他行業，成功將生成式人工智能技術納入其戰略和交付的老牌企業將有機會獲得市場份額，而新晉企業則可能會成功顛覆行業。
人工智能帶來更多犯罪
雖然目前生成式人工智能技術仍存在缺陷，尚不可靠，但已被廣泛使用。因此，馮思迪相信，當前環境更有利於網絡犯罪而非提升網絡安全。LLM為編碼提供了更大的便利，這意味著更容易產生惡意軟件。
如何能夠降低風險？
1. 科技公司自我約束：大公司已經宣佈了各種人工智能道德倡議。然而，這種自我約束可能會被競爭壓力所抵消。
2. 法規、立法、技術限制：法規與創新和採用的速度相比遠遠落後，成效不大。
3. 監管服務：用於驗證人工智能模型輸出的新監管服務市場將會出現。同時亦需要新的方法來驗證人類的身份。
中國與生成式人工智能
美國科技公司在生成式人工智能競賽中處於領先地位，中國公司有必要迎頭趕上。目前有明顯跡象顯示，中國政府正積極參與制定人工智能領域的規則和規範。於2022年通過的人工智能法規，規範公司在線上推薦系統中使用演算法的行為。此外，過去幾年中國一直為人工智能提供指導和框架，特別是在以合乎道德的方式使用人工智能方面。
對心理健康的影響
根據市場研究公司(Research and Markets)的數據顯示人工智能在醫療保健解決方案有巨大的潛力，預計到2028年將達到1,030億美元。但是，需要克服的「不情願」程度還很高。
關於生成式人工智能對心理健康的影響這一更廣泛的問題，目前仍存在未知之數，而且缺乏經驗證據。
對勞動力市場和生產力的影響
生成式人工智能可以自動執行許多非常規的分析任務，包括當中許多直到最近還認為只能由人類來完成的任務。這些任務是否會被取代實際上取決於任何特定地點的勞動力成本。大多數工作中都包含可以實現自動化的任務。因此，工作會進化。生成式人工智能還將帶來工作擴展，員工不僅生產效率更高，而且由於人類和新技術的互相融合，他們還能夠做新的事情。
如今，由於生成式人工智能可能會影響到技能嫺熟的員工，而這些員工往往比之前受自動化浪潮影響的員工能動性更高，因此對勞動力市場的影響可能不會那麼明顯。儘管如此，在技能重塑和技能提升方面的公共支出將變得至關重要。
對教育的影響
人工智能的進步將在更廣泛的教育體系的特定領域發揮重要作用，但不會徹底改變主流教育。有關影響將視乎涉及的領域和地理區域而異。 受影響最大的領域將是成人教育、語言教育和評估業務。由於數碼和線上教育的基數仍然很小，人工智能將引領教育行業在未來吸納更多資本。
