生成式 AI的應用：風險、技術要求以及商業價值
人工智慧（AI）技術一直在不斷發展，生成式 AI（Generative AI）正是近年來最令人振奮和有趣的應用。由於其強大和廣泛的應用潛力，越來越多的企業紛紛加入到投資和使用 AI 的行列中。然而在企業投入生成式 AI之前，必須在技術、風險和商業價值等方面進行全面的評估。
生成式 AI如何工作
生成式 AI的最常見和強大技術之一是大型語言模型（Large Language Models, LLMs），例如 GPT-4 或 Google 的 BARD 等。這些神經網路是透過從各種來源（如書籍、網站、社交媒體和新聞文章）中訓練大量的文字資料而訓練出來的。它們透過猜測一個詞序列中的下一個詞來學習語言的模式和可能性。透過使用不同的輸入和引數，LLMs 可以生成不同型別的輸出，例如摘要、標題、故事、文章、評論、標語或程式碼等。
舉例來說給定輸入“天空是”，模型可能會預測“藍色”、“晴朗”、“多雲”或“落下”等。再比如，給定輸入“為一款新的牙膏品牌寫一個引人注目的口號”，模型可能會生成“帶著自信微笑”、“刷去您的憂慮”、“關心您的牙膏”或“閃耀如星星”等口號。
使用生成式 AI需要注意的風險
儘管生成式 AI可以為企業帶來許多好處和機會，但它也存在一些必須考慮的缺陷。在採用生成式 AI之前，企業必須認真考慮下面這些風險。
公共與私有訊息
當員工開始嘗試使用生成式 AI時，他們將會建立提示、生成文字並將這種新技術納入他們的工作流程中。企業必須有明確的政策來區分公共訊息和私有或專有訊息。即使是在 AI 提示中提交私有訊息，這些訊息也不再是私有的。因此企業必須及早開展對話，以確保團隊可以使用生成式 AI而不會損害專門訊息的保密性。
AI 幻覺
生成式 AI模型不是完美的，有時可能會生成不準確、不相關或毫無意義的輸出。這些輸出通常被稱為 AI 幻覺（AI Hallucinations）或人工矛盾（Artifacts）。它們可能來自各種因素，例如資料量非常有限、模型偏差或錯誤或惡意操作。例如，生成式 AI模型可能會生成一篇假新聞文章，傳播錯誤訊息或宣傳。因此企業需要理解生成式 AI模型的局限性和不確保性，並在使用前取證其輸出是否符合要求、且可作為決策和溝通的依據。
使用不當的工具
生成式 AI模型並不是一種能夠解決任何問題或任何任務的萬能方案。雖然一些模型可以偏重於通用回答和聊天介面，而其他模型則是為特定目的而建立的。換句話說，有些模型可能更擅長生成短文字，而不是長文字；有些可能更擅長生成事實性文字，而不是創意性文字；有些可能更擅長生成一個領域的文字，而不是另一個領域的文字。許多生成式 AI平臺也可以進一步訓練，以適應特定的領域，如客戶支援、醫學應用、銷售或軟體開發等。企業需要理解自己的目標和要求，並選擇適合自己的 AI 工具。
垃圾進垃圾出
生成式 AI模型的好壞僅由其訓練資料來決定。如果資料存在噪聲、不完整、不一致或有偏見，則該模型可能產生反映這些缺陷的輸出。例如，一個培訓於不適當或有偏見的資料上的生成式 AI模型可能會生成歧視性的文字，這可能損害企業品牌的聲譽。因此企業必須確保自己擁有代表性、多樣化且沒有偏見的高質量資料。
如何將企業打造為具有生成式 AI的企業
採用生成式 AI不是一個簡單或直接的過程。它需要戰略視野、文化的轉變和技術的轉型。以下是企業打造為具有生成式 AI的企業需要採取的一些步驟：
找到合適的工具
正如上面所述，生成式 AI模型並不是萬能的。它們具有不同的能力和約束，這取決於它們的結構、培訓資料和引數。因此企業需要找到符合其需求和目標的正確工具。例如，像 DALL-E 或 Stable Diffusion 這樣建立影象的 AI 平臺可能不太適合客戶支援團隊等其他用途。出現了專門為特定角色最佳化其介面的平臺：針對銷售結果最佳化的文字創作平臺、針對通用任務和問題解決最佳化的聊天機器人、與程式設計資料庫相連線的開發者專用工具、醫學診斷工具等。企業需要評估其使用的生成式 AI模型的效能和質量，並將其與替代方案或人類專家進行比較。
管理品牌
每個企業都必須考慮到控制機制。例如，在過去銷售團隊可能一直是品牌訊息的閘門，但他們也可能是瓶頸。現在任何人都可以生成文字，因此找到允許您在其中建立品牌指南、訊息、觀眾和品牌聲音的工具非常重要。使 AI 融入品牌標準對於消除以往基於品牌的檔案瓶頸非常重要，同時不會引入混亂。
培養正確的技能
生成式 AI模型不是可以在沒有任何人類輸入或指導的情況下生成完美文字的魔法盒子。成功使用生成式 AI需要人類技能和專業知識。其中最重要的是提示工程學：即設計可以從
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