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生成式AI：CEO必读指南-202307-.pdf

生成式AI：CEO必读指南-202307-.pdf

生成式 AI (Generative AI) 正在飞速发展，为 CEO 们带来了探索商业价值和潜在风险的机会。本文为 CEO 们提供了关于生成式 AI 的核心概要，帮助他们更好地理解这项技术并制定相应的战略。

生成式 AI 的定义与优势：

生成式 AI 指的是利用基础大模型构建的 AI，能够生成新的内容，例如文本、图像、视频等。与传统的 AI 模型相比，生成式 AI 具备更广泛的应用范围和更强的通用性。它能够处理各种各样的任务，从生成内容摘要到起草市场策略，甚至根据食材生成食谱。生成式 AI 的优势在于其易用性，用户无需专业的机器学习知识即可使用。

生成式 AI 的技术发展与应用：

生成式 AI 的发展速度惊人，ChatGPT、Bard、Claude 等模型已经得到广泛应用。生成式 AI 的应用场景非常广泛，包括：

  • 分类：例如，欺诈分析师可以使用生成式 AI 识别欺诈交易。
  • 编辑：例如，撰稿人可以利用生成式 AI 纠正语法，并使文字风格与品牌调性相匹配。
  • 总结：例如，业务分析师可以创建维恩图总结高管发言要点。
  • 回答问题：例如，制造企业员工可以向基于生成式 AI 的“虚拟专家”咨询有关操作流程的技术问题。
  • 起草内容：例如，软件开发者可以让生成式 AI 完成整段代码，或者提供建议以补全现有代码的未完成语句。

生成式 AI 的价值链：

生成式 AI 的价值链包括：

  • 服务：提供围绕如何利用生成式 AI 的专业知识。
  • 应用：使用基础模型的 B2B 或 B2C 产品。
  • 模型中心和 MLOps：管理基础模型的工具。
  • 基础模型：用于建立生成式 AI 应用的核心模型。
  • 云平台：提供计算机硬件访问的平台。
  • 专用硬件：为训练和运行模型而优化的加速器芯片。

负责任地使用生成式 AI：

生成式 AI 也伴随着各种风险，包括：

  • 公平性：模型可能产生算法偏向。
  • 知识产权：可能侵犯版权等知识产权。
  • 隐私性：可能泄露用户隐私。
  • 安全性：可能被用于制造恶意输出。
  • 可解释性：模型的决策过程难以解释。
  • 可靠性：模型输出的准确性难以保证。
  • 组织影响：可能对劳动力产生重大影响。

生成式 AI 的应用案例：

文章提供了四个案例，展示了不同行业企业如何应用生成式 AI：

  1. 改变软件工程工作：利用现成的生成式 AI 工具提高工程师的生产力。
  2. 帮助客户经理及时了解公共信息和数据：利用生成式 AI 构建定制化应用，提高客户经理的工作效率。
  3. 减少客户服务用时，让客服代表有时间去做更有价值的工作：利用微调后的生成式 AI 模型，构建客户服务机器人。
  4. 加速药物发现：从零开始训练基础模型，加速药物发现过程。

CEO 的关键启示与行动：

  • 认识到变革性价值：生成式 AI 可以为企业带来实质性效益。
  • 关注成本与风险：评估应用生成式 AI 的成本，并考虑风险问题。
  • 快速行动：先建立起基本的业务逻辑，再逐步扩大应用范围。

起步时需要考虑的因素：

  • 跨职能部署：组建跨职能小组，确保协同一致。
  • 端到端领域重塑：从全局视角规划，而非仅关注单一用例。
  • 打造“灯塔”：通过早期成功案例，推动更广泛的应用。

CEO 的行动策略：

  • 平衡风险与价值创造：寻找与组织风险容忍度相符的用例。
  • 建立合作伙伴关系：与生态系统中的伙伴合作，加速技术应用。
  • 聚焦人才和技能：培养应用生成式 AI 所需的技术能力。
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