如何在您的业务中利用生成式人工智能
与其他重大技术创新一样，有些人对其采用持怀疑态度，但生成式人工智能不仅仅是一种短暂的趋势：它是跨行业企业未来自动化的关键支柱。分析公司 IDC 在其 2023 年预测中指出，genAI 和 ChatGPT 对我们的工作和生活方式具有与计算机、智能手机和 WiFi 相同的变革性影响，它们正在引领我们进入智能自动化的新时代。（IDC 指示，2023 年 3 月）
什么是生成式人工智能？
尽管生成式人工智能已经被广泛宣传，但围绕该主题仍然存在很多问题，尤其是最基本的问题，例如“它是什么？”
从本质上讲，生成式人工智能是一类人工智能模型，它根据学习的数据生成新的输出。它在生成对抗网络（GAN）（一种深度学习）上运行，可应用于多种类型的内容，包括文本、音频和图像。具体来说，ChatGPT 是一种基于大型语言模型 (LLM) 构建的对话应用程序，大型语言模型是一种生成式人工智能。
生成式人工智能如何应用于您的业务？
尽管早期的大部分对话都发生在科技和媒体领域，但生成式人工智能可以执行适用于商业和监管领域内众多行业的任务，使其成为人类员工放大的下一步。
2022 年 12 月，Gartner 生成式 AI 创新洞察的 Brian Burke、Arun Chandrasekaran 和 Svetlana Sular 分享道：“生成式 AI 在过去几年中得到了发展；然而，在过去的 12 个月里，基金会模型因其增强创造性工作的能力而受到大肆宣传，吸引了风险投资家的大量投资。”
随着生成式人工智能通过公共大语言模型和特定领域大语言模型 (DSLLM) 的编排不断得到更广泛的采用和改进，我们将看到越来越多的行业将该技术纳入其特定的工作流程和使用中案例，例如人才招聘、执法、体育、广告和娱乐。
您所在行业的明确用例是什么？
我们已经在不同行业看到的一些关键应用包括：
●人才获取：使用对话式人工智能进行招聘可以在申请过程中吸引人才。大语言模型和特定领域知识图的结合可以用任何语言提出或回答特定于工作的问题，同时增强人才概况，以便为申请人提供最佳的工作机会定位。
●执法：通过将数据存储在安全的、特定领域的大语言模型中，执法机构可以快速准确地总结和传达政策、建议和命令，而不是将培训和合规性限制在文档和视频中。
●体育：利用自然语言处理和人工智能生成的文本和语音的节目安排和比赛数据，使媒体合作伙伴能够以多种语言制作人工智能支持的体育评论、逐个比赛以及赛前和赛后更新。
●广告和娱乐：快速生成新内容（包括图像、视频、音频、脚本、文案等）的能力 可帮助内容创建者和所有者满足持续的需求，同时提高可访问性和受众范围。
这些只是生成式人工智能功能的几个示例，但是，一旦您发现您的组织如何从这项技术中受益，就可以更轻松地找出后续步骤，包括成本和时间。
至于为您的特定品牌寻找用例，我建议您研究并关注其他玩家正在做什么。与任何战略举措一样，围绕生成人工智能的战略应包括有凝聚力的团队、使命、业务目标、包含产品和营销工作的路线图以及商定的指标。公司不需要让这件事变得过于复杂，但他们也不想在下一阶段迟到——我最大的建议是开始进行内部对话，如果你还没有开始的话。
关于实施生成式人工智能需要了解什么
采用任何技术的两个主要因素是其成本和实施所需的时间。这最终取决于您的企业使用生成式人工智能的用例以及任务的规模。任何企业公司都希望与能够在该级别上为他们提供帮助的提供商合作。您需要的生成式 AI 本质上可能是“现成的”，也可能需要自定义工作流程、新的 DSLLM 等——这实际上取决于情况。我相信最好总是从现有的东西开始，并从那里开始发展。很少需要“拆除和更换”。
鉴于其对各种规模组织的可访问性和灵活应用，生成式人工智能有机会使众多行业受益，但不仅仅是在企业层面——我们可以看到它对每个组织来说都变得更容易访问和负担得起。
原文链接：https://aijourn.com/how-to-leverage-generative-ai-for-your-business/
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