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施罗德环球及主题股票主管Alex Tedder表示，金融市场对生成式人工智能的商业应用及可实现的生产力提升感到十分兴奋。他指出，全球大约有10亿个知识工作者，若假设每名知识工作者的年收入为1.5万美元，那么全球每年的工资总和将达到15万亿美元。假设这些知识工作者的工作中有15%被人工智能取代。理论上，每年可节省约2.25万亿美元。当然，这些节省的开支并非全部会转化成为提供生成人工智能模型的公司收入，但保守估计，每年潜在市场规模仍可达到约4500亿美元。

英国微软首席负责任人工智能大使Adelina Balasa表示，研究显示，65%的知识工作者实际上更愿意将部份工作分配给人工智能，以提高生产力，而相比起裁员，管理层可能更加倍关注生产力。当然，企业可按其需要及意愿选择是否走向自动化，但无法仅仅依靠人工智能而建立一个成功的生意。尤其是，人类始终需要参与大型语言模型中，以作出重要决策。

Alex Tedder认为，人工智能实际上将提高全球某些地区的生活水平，尤其是发展中国家。人工智能可实现以前无法实现的知识共享，这对机构及人们带来莫大裨益。同时，人工智能亦对已发展国家带来好处，由于人口老化正导致劳工短缺，尤其是在日本等国家。在较少的劳动力的情况下，人工智能可产生更高的生产力，并有效地弥补人口结构变化导致工人流失的不利影响。

人工智能对投资行业也会带来巨大影响。施罗德投资创新与金融科技联盟主管Charlotte Wood表示，投资团队每天都需要处理大量数据，而作为人类在能够有效处理和纳入投资决策的数据方面存在限制。人工智能提供了一个巨大的机会，让我们可以大幅度提升数据处理和应用能力，从而改善投资决策和客户的回报。

他又称，施罗德投资构建了ChatGPT的内部版本，它已在公司内推出，亦具备一些额外的功能，例如用户能够拖入文件并针对该份文件提出问题。重要的是，这项技术产生的数据并未被放进互联网，所以数据并未成为公共资讯，而是完全由施罗德投资储存。

Alex Tedder表示，人工智能将影响人们在不同资产类别、不同地区及不同行业之间分配资本的方式。金融市场持续高效地消化人工智能所带来的潜在影响，尤其是对软件及半导体业收入增长的影响。市场尚未真正做到的是后退一步，思考这将对其他行业带来那些附加价值。从企业层面而言，这是人工智能极为有趣的地方。

对于生成式人工智能有哪些局限及风险，Adelina Balasa表示，大多数大型语言模型都是使用互联网上的开源数据构建的，这让人无法追查及验证数据来源，以及来源是否可信。负责任的人工智能是将生成式人工智能模型与其他数据解决方案互相结合，实现数据的可追溯性及透明度，使答案更具说服力。同时，需采用特定的负责任人工智能框架和相应的工程技术来减少影响。在生成式人工智能模型中，您可以设置一些门槛，从而决定人工智能是否具备创造力或创造力的程度。

实际上，欧洲已制定大量的指引，例如《欧盟人工智能法案》(EU AI Act)，英国则发布了人工智能白皮书及透明度最佳实践。但Adelina Balasa认为，政府需要制定所有人都需遵循的实际法例，这样人工智能技术才值得信赖。

Charlotte Wood建议，人们应谨慎地使用公开版本的生成式人工智能技术，而且不要输入客户的详细资料，一旦数据放到像ChatGPT这样的模型中，就不再能够控制这些数据被使用的方式，OpenAI有权储存并在未来使用它。这实际上是直接在互联网上发布相关讯息。

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