生产力、效率、创造力。
这三个词在每个行业和组织中都非常重要。 生成式人工智能有潜力让任何个人改进这些参数。 但是，是什么让每个科技和非科技组织都想要令人瞠目结舌的生成伟大呢？
生成式人工智能已经存在相当长一段时间了，但 ChatGPT、MidJourney、DeepFake 等应用程序使其非常受欢迎。 人工智能日益渗透到我们的生活中，引发了一个问题：如何应对人工智能的蓬勃发展？ 今天我们试图借助广泛的研究、例子和研究来回答这个问题。
基础知识第一 | 了解生成式人工智能
生成式人工智能代表了一组由机器学习和人工智能驱动的算法，我们可以用它来创建内容。 正如人类可以创建任何类型的内容，如音频、视频、图像、文本等。生成式人工智能通过其专用工具也可以做到这一点。
凭借其令人印象深刻的功能，生成式人工智能可以理解输入系统的要求，并以所需的格式创建合适的结果。 您可以使用 ChatGPT 等工具来创建文本内容，包括标语、博客、新闻通讯等。
为什么要紧跟人工智能趋势？
A 麦肯锡报道 发现生成式人工智能可以为经济增加价值数万亿美元的价值。 由于迄今为止发现的生成式 AI 用例有限，它们可以增加 2.6 万亿至 4.4 万亿美元。
该价值的大部分将贡献给四个领域：
- 客户运营
- 市场和销售
- 软件工程
- 研发
在每个领域，生成式人工智能如果以正确的方式使用，都可以增强个人的工作方式。 它有可能通过自动化重复性任务来提高工人的生产力。
生成式人工智能的应用
生成式人工智能有多种应用程序，可以使各种类型的组织受益；
影像产生
输入文本提示，MidJourney 或 Dall-E 等 AI 工具将生成图像。 同样，您可以使用此类工具来增强图像、提高美观度并添加更多细节。
使用生成式人工智能通过添加更多部件或更改图像风格、灯光、形式等来完成图像。您可以更改图像方向；
- 将图像的光纹理从黑暗更改为明亮或从白天更改为夜晚。
- 将图像颜色从单色更改为彩色。
- 将图像风格从原始更改为绘画、莫奈、梵高、Cinquecento、3D、艺术等。
- 将基于草图和语义的图像转换为现实图像。
- 将特写肖像转变成表情符号和动画角色。
创建视频
您现在可以利用生成式人工智能的力量从头开始创建视频。 AI可以帮助您自动化视频创作中重复繁琐的工作，包括合成、添加效果、动画、旁白、添加角色等。
借助人工智能，您还可以预测视频中的未来帧。 通过对时间和空间元素的理解，人工智能可以近乎准确地生成视频中的下一个序列。
视频生成中的一些具体用例包括：
- 通过人工智能驱动的升级来恢复旧视频以提高其质量。
- 采用深度造假技术的人脸合成和声音克隆。
制作音乐
人工智能可以完成的下一个令人惊奇的任务是通过学习现有的模式和音乐输入来创作音乐。 使用人工智能为几乎任何目的创作原创音乐。
AI 使用文本转语音 (TTS) 生成器，可以从文本创建逼真的音频。 它还可以评估现有的音频文件及其语音，以创建类似的音频内容。
创建和生成文本
生成式人工智能最广泛实践的应用之一是创建文本。 ChatGPT 等工具正在席卷整个行业，让每个人都可以通过提示生成内容。
文本生成的美妙之处在于，人工智能模型可以学习写作风格和语气，从而以所需的格式和标准创建内容。
在文本生成中，人工智能可以做一些令人惊奇的事情，包括：
- 事先了解语气和格式的文本操作。
- 对书面内容的加长摘录进行文本摘要。
- 我们正在简化复杂的内容。
- 根据预先选择的参数（如情绪、主题、语气等）对文本进行分类。
代码生成和完成
生成式人工智能的另一个令人惊叹的应用是它可以帮助完成和生成代码。 您可以提交一个编程代码片段并要求它完成相同的工作，或者要求人工智能工具从头开始创建代码。
在代码生成中，生成式人工智能可以提供以下帮助：
- 创建用于代码分析和评估软件功能的测试用例。
- 自动修复书面代码中的错误。
- 在现有软件中实施机器学习模型。
开始使用人工智能来理解和解决客户问题。 人工智能有潜力帮助您清楚地定义如何解决问题或如何利用竞争对手所缺少的差距的步骤。
适应并追随人工智能热潮
即使像 ChatGPT 这样的自力更生的智能人工智能模型也需要培训和帮助。 ChatGPT 已提供 45 TB 的数据，1 TB 的存储空间可存储多达 250 部全高清电影或 500 小时的高清视频。
经过训练，ChatGPT 和其他 AI 模型可以生成所需的响应。 因此，企业要想跟上当前动态，就需要踏上人工智能游戏。
在采取任何步骤之前，您需要了解人工智能已经存在并且不再是一个概念的事实。 人工智能已经蓬勃发展，企业也从使用其功能中受益。
识别并测试生成式 AI 用例
生成式人工智能成熟的第一步是确定可以实施相关解决方案的用例。 与生成式人工智能相关的大多数任务包括创建文本、图像和视频。 了解是否还有与您的业务和工作相关的其他用例。
确定用例后，根据您的业务需求测试运行以下内容。 测量每个工具和用例以获得所需的结果。
对现有模式的微调和战略改变
无论是更新现有的人工智能模型还是构建新的人工智能模型，正确的策略对于无缝实施至关重要。 微调方面，要努力提升内部能力，利用现有的人才、资源、投资，快速启动AI落地部分。
然而，这里的关键部分是完全理解功能并拥有广泛的领域知识。 如果不具备所需的知识，就不可能应对人工智能的繁荣。 因此，请花时间培训并找到适合所有工作部分的人员。
检查每个用例
一旦确定了要实施的 AI 模型，就可以使用该模型来衡量每个用例。 衡量进展并深入了解每一个优点和缺点。 确定人工智能协助业务流程、帮助解决现有问题以及带来新功能的能力。
使用此方案，您可以确定最优先的项目和用例，这些项目和用例可以通过人工智能支持的更好执行来完成。 一种用例是使用人工智能来了解您的客户。
精心设计每一个流程
您可以快速构建由 AI 驱动的执行计划，并拥有人与 AI 的连接。 从创建一个以最少的人为干预的简单工作流程到人工智能和人类并肩工作的复杂工作流程，有多种可能性。
选择合适的 AI 实施工具
ChatGPT 在内容生成方面是不言而喻的王者，但也有用于其他目的的专用工具，例如营销、销售、客户服务等。
大多数人工智能工具都是分类器。 可以对分类器进行训练和建模，以区分不同主题的图像。 除了分类器之外，还有基础模型和 Transformers 架构。 前者是在大量数据源上进行训练的，同样可以适应解决现有和未来的问题。
进行试点测试
轻松运行试点测试并测量结果。 例如，使用人工智能工具创建一个博客并将其发布到您的网站上。 用人类撰写的博客文章来衡量博客文章的性能。 你看到什么区别？ 人工智能比人类编写的内容更好还是更差？
测量、检查和识别改进
根据试点结果，对AI执行方案进行改进。 进行这些改进将帮助您取得更好的结果。 然而，这些改进不会停止； 随着人工智能获得更高的能力，实施过程可以进一步改变和改进。
结论
人工智能是全球发展系统的一部分，它有潜力让企业变得更好。 人工智能创造了新的可能性，也有潜力改进现有的系统和流程。
在实施人工智能系统时，请关注您的组织结构、需求和用例。 生成式人工智能成功的关键是识别其独特性并为您的组织定制实施。
确定需求、制定定制计划并战略性实施。
