编者按：
英国会计师公会（IFA）2024年会议上，专家图希尔·帕特尔提出：AI不会取代你的工作，但如果你不使用AI，那些掌握AI的人将取代你！如果你想在竞争激烈的市场中立于不败之地，掌握AI技术无疑是你的制胜之道。AI不仅能提高你的工作效率，还能解决棘手的业务难题，让你轻松突破生产力瓶颈。想知道如何把握住这一快速发展的技术潮流，提升职业生涯？本篇将为你揭示如何通过AI在会计领域抢占先机、提升技能、管理风险，并保持行业领先。
千万别错过这个绝佳的机会，阅读本文，成为引领AI革命的先锋！

财务会计师公会（IFA）2024会议—人工智能的发展是否过快？如何把握住这一快速发展的趋势
接受人工智能（AI）能让会计师提升职业竞争力，突破生产力瓶颈，只要他们管理好相关的技术风险。会计平台专家图希尔·帕特尔（Tushir Patel）在6月25日的IFA 2024伦敦会议上表示，拥抱AI革命的人将能够拥有这一快速发展的技术，并具有行业优势。
在线会计平台提供商Capium的联合创始人向大家保证，AI可以提升生产力，而不是吞噬会计工作。当被问及会计师是否应当害怕AI时，他表示对于那些不愿意采用AI技术的人来说，不要对AI感到畏惧，而是应该先在个人使用该技术后再考虑工作领域，以便逐步建立他们的AI专业知识。
会计师必须管理AI风险
帕特尔强调，会计师需要验证AI生成信息的准确性以及潜在的数据泄露风险，特别是在缺乏AI治理法规的情况下。
帕特尔还提到：“需要有大量的监管在背后支持，以减轻AI使用带来的风险。”潜在风险包括数据隐私泄露、版权侵犯、歧视内容和保险覆盖缺失。在没有全球AI监管标准的情况下，建立责任制以管理AI相关风险是具有挑战性的。
AI模型会限制超越伦理的指令
帕特尔说：“AI不会告诉你如何抢银行，因为经过人类的训练，它被教导要避免有害行为。”
掌握指令技术能产生更好的AI结果
管理这些风险意味着理解“指令”的重要性。这些是描述任务或搜索生成型AI模型以获得最相关回应的指令。
生成型AI模型通过大量数据进行训练，以创建文本、图像和音频。帕特尔表示，大多数基础AI模型是大型语言模型（LLMs），这些模型经过自然语言训练，可以适应执行各种任务。LLM架构模拟了人类大脑，具有一个复杂的神经网络，里面有“数十亿个参数”。
模型将“输入”文本转换为数字，并将“输出”转换回文本、图像、音频或视频。想要获得最佳内容输出，依赖于人们用于向AI 发送搜索或开发内容指令的质量。
“指令工程就是有效的沟通，” 帕特尔说。“它和我们能够读写一样重要。你输入的指令越有效，你得到的结果就越好。”
语言模型“从不同模型和环境中学习”，并需要人类的反馈来强化学习。各种模型在速度和成本上有所不同，开发者已经识别出“从这些模型中涌现的新兴能力”。帕特尔说，这些模型可以用于角色扮演、诗歌创作和战略讨论的构思，并提供结构或议程，但并不适合照本全抄。
“要像海绵一样接纳它，并敞开心扉，” 帕特尔说，“AI的能力实际上是由我们和我们的指令工具所限制的。如果我们开放它，它可以为我们做更多的事情。”
帕特尔说：“AI不会抢走你的工作，但如果你不使用AI，使用它的人将会抢走你的工作。”
他警告不要过于依赖技术，要确保你自己做出最终判断和决策。会计师可以评估AI可以解决的“痛点”领域，如为潜在客户收集数据或简化簿记工作。
研究发现83%的英国公司提高了拥有AI技能的员工工资
最近的一项英国未来劳动力指数调查涵盖了超过2267名自由职业者、商业领袖和员工，结果显示83%的企业愿意为那些拥有AI技能的人提供更高的薪资，以填补技能差距。这种提高薪资的意愿突显了AI技能在创新和保持竞争优势中的关键作用。
根据最新的Fiverr未来劳动力指数显示，近三分之一（32%）的公司报告称在自然语言处理、AI内容创作和聊天机器人开发等高需求领域中缺乏拥有AI专业知识的人士。

原载自财务会计师公会数字资讯平台2024年7月1日文章，IFA数字资讯平台中心： IFA Conference 2024: Is AI moving too fast? How to capitalise on this fast-growing trend - Institute of Financial Accountants