商业中的生成式人工智能实例和用例
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来源：Toloka Team
生成式人工智能出现有一段时间了，已经给各行各业带来了革命性的变化。目前它还处于发展的早期阶段，但已经不仅仅是一个流行语，而是一种重新定义企业运营、制定战略和与客户互动方式的强大工具。
生成式人工智能已经证明了它在多个领域提高效率和创造力的潜力。它可以创建图像和照片，合成音乐和语音，但当生成式人工智能工具获得了理解和生成具有凝聚力的人类文本的能力时，它实现了令人难以置信的突破。
它在创建具有上下文、连贯性和创造性的文本内容方面具有无与伦比的能力，这使它在现代业务运营中变得不可或缺。在探索人工智能生成应用的过程中，我们将重点关注人工智能如何帮助企业保持竞争力、敏捷性并为未来做好准备，尤其是在文本生成方面。
简述生成式人工智能
生成式人工智能，顾名思义，就是生成内容。它与传统人工智能相反，传统人工智能并不创造任何新信息，而是完成系统化、识别和预测等重要任务。
这两种人工智能的主要区别在于，前者使用生成模型来完成工作，而后者则使用判别模型。判别模型侧重于学习数据中不同类别的分界线。另一方面，生成模型旨在学习数据的基本概率分布，它们可以生成与训练数据相似的新数据样本。
生成式人工智能生态系统的另一个关键部分是基础模型。生成式人工智能利用它们的能力生成内容，无论是生成创意故事、创作音乐，还是生成逼真的照片或对话代理中类似人类的反应。
生成式人工智能基础模型的适应性使其可以针对特定的生成任务进行微调，它们是其他应用的基础。建立在它们之上的应用程序可能完全没有共同之处，但其核心却是相同的模型。这些模型中蕴含的大量知识和语言能力使人工智能生成器能够生成连贯且与上下文相关的内容，使其成为各种应用的重要工具。
多模态基础模型旨在处理和理解来自多种模态的数据，其中不仅包括文本，还包括图像、音频等。这些模型有能力弥合不同类型数据之间的差距，实现跨各种媒体类型的综合分析和生成。
生成式人工智能模型举例
GPT-4（生成式预训练转换器 4）。GPT-4 由 OpenAI 开发，是最大的多模态模型之一，拥有 1.76 万亿个参数。这个最新版本的 GPT 能够处理图像和文本形式的请求，然后生成新的文本响应；
BERT（来自变换器的双向编码器表示）。谷歌的 BERT 是一个大型语言模型，通过对大量文本数据进行预训练，彻底改变了自然语言理解。它被用于各种 NLP 任务，包括情感分析、问题解答和文本分类；
PaLM-E（Pathways Language Model - Embodied）。PaLM-E 是一种用于控制机器人的多模态语言模型。它是谷歌 PaLM 模型和视觉转换器（ViT）模型的结合。PaLM-E 模型的输入数据是结合了文本和视觉嵌入的多模态句子，这使得该模型能够成功解决各种任务，如规划顺序操作、对问题的视觉响应等。
生成式人工智能用例
生成式人工智能功能涵盖广泛的高级功能，可利用人工智能的力量创建、生成和增强各领域的内容。以下是一些关键功能和用例：
文本生成
生成式人工智能可以生成类似于人类的文本，这使其在内容生成、聊天机器人等对话式人工智能工具以及创意写作方面具有极高的价值。生成式人工智能的自然语言能力使我们能够创建不仅上下文准确，而且具有创造力的内容。自然语言处理（NLP）是人工智能的一个子集，为机器提供了理解和处理人类语言的能力。就生成式人工智能而言，这就要求文本生成具有惊人的人类语言流畅性和连贯性。
生成式人工智能可以帮助企业从大量文本数据中提取有价值的见解，快速准确地将内容从一种语言翻译成另一种语言，简化电子邮件、演示文稿和文档的准备过程等等。
音乐生成
生成式人工智能可以创作原创旋律、和声和音乐作品。它不局限于特定的音乐风格，可以生成古典、爵士、流行或你想要的任何风格的音乐。音乐家和制作人可以与人工智能生成工具合作，加快音乐制作。人工智能生成器可以产生几乎无穷无尽的音乐创意，因此对于寻求灵感的作曲家或希望与人工智能共同创作者合作的音乐家来说，它是一个非常有价值的工具。
生成逼真的语音音频
生成式人工智能为文本到语音（TTS）系统提供动力，该系统可将书面文本转换为口语。这些系统生成的语音非常接近人类的声音特征，包括音调、音高和节奏。先进的 TTS 模型对语言有细致入微的理解，因此能生成发音和语调自然的语音。人工智能生成技术可实现语音定制，用户可以修改语音特征，如性别、口音和年龄，以符合特定需求或品牌识别。
代码生成
人工智能生成技术可自动执行重复性任务，如编写模板代码、生成数据库查询或根据特定编码标准格式化代码。集成代码生成工具可在开发人员编写代码时提供实时代码建议和自动完成功能。这可以提高生产率并简化软件开发。生成式人工智能还能识别和修复代码缺陷，或为代码优化提出改进建议。
计算机视觉和图像生成
计算机视觉是人工智能的一个领域，其重点是使计算机能够像人类视觉系统一样解释和理解来自世界的视觉信息。它涉及算法和模型的开发，使计算机能够根据图像和视频中的视觉数据进行分析、处理和决策。
生成式人工智能模型可以生成逼真的图像和具有视觉冲击力的艺术作品、绘画和插图。这一切都归功于生成对抗网络（GAN）和深度生成模型的一个子类--扩散模型--等算法的发现和发展。
生成式人工智能有助于为营销活动、广告和宣传材料生成视觉效果。它可以根据特定的品牌信息和目标受众创建引人注目的图像和图形。
在物体检测和图像分类等计算机视觉任务中，生成式人工智能可以创建合成图像。这些图像可用于扩展训练数据集，提高机器学习模型的性能和稳健性。生成式人工智能可为虚拟和增强现实环境生成逼真的内容。它可以创建三维模型、纹理和模拟，使虚拟体验更加身临其境。
在电子商务和基于图像的搜索引擎中，计算机视觉可以识别图像中的产品或物体。生成式人工智能可根据此类视觉内容提供更准确、更相关的建议，从而增强推荐系统的功能。
文本生成为何在生成式人工智能开发中扮演重要角色？
计算机使用和处理类似人类文本的所有情况都被称为自然语言处理（NLP）。20 世纪 80 年代，计算机语言处理引入了机器学习。
到 2020 年代，随着新技术的发展，设备的容量和计算能力不断提高，生成式人工智能得到了快速发展，NLP 领域得到了极大的推动，能够生成与人类所写文本无异的文本的生成式人工智能工具已经出现。现在，它们可以进行从一种语言到另一种语言的高质量翻译，从提交给它们的文本中提取数据，创建文档模板等。那么，为什么生成式人工智能特别关注文本处理呢？
答案或许在于，文本或许是人类所有思维过程的基础。一切都始于文本和语言：一幅画首先是艺术家头脑中的一个想法，旋律也是用音符语言记录下来的，甚至我们内心的声音也是一种文本。这也许就是为什么人工智能工具能够以各种可能的方式生成和处理文本，是生成式人工智能发展的最初突破之一。
如今，要在生成式人工智能应用程序中生成一张图片，我们必须输入一个包含文本信息的提示，告诉算法我们想在图片中看到什么。生成式人工智能还能根据文本请求生成音乐和声音，这与人的思维过程十分相似。
人工智能的目标是学会像人类一样思考和创造。因此，形象地说，为了在未来实现这一目标，数据科学家们决定通过掌握文本的使用来开始（或者应该说是继续）生成式人工智能的发展，因为人类也是通过文本开始与周围世界进行任何形式的互动的。
几乎所有现代生成式人工智能工具都能处理文本，但并非所有工具都能处理视觉数据。尽管能够同时处理文本和图像的多模态系统正逐渐获得发展。
生成式人工智能可以比人类更好、更快地完成某些任务，它可能成为许多企业的竞争优势。如今，生成式人工智能正成为大型和小型企业不可或缺的一部分。
文本生成的商业应用
通过将文本生成与生成式人工智能整合到业务运营的各个方面，企业可以提高生产率、降低成本、提供更好的客户体验，并在当今数据驱动和数字互联的世界中获得竞争优势。这就是企业如何在其流程中采用人工智能生成技术：
生成文档
通过人工智能生成工具生成文档可以简化手册、指南、报告和其他类型文档的创建流程。生成式人工智能可减少人工操作，将错误降到最低，并确保员工、客户和利益相关者随时都能获得关键信息。
利用生成式人工智能生成文档可以提高效率和适应不断变化的市场动态的能力，从而提供竞争优势。以下是有关借助人工智能生成技术生成文档的一些见解：
产品描述。电子商务企业可以利用人工智能生成产品描述和目录。这对于维护大量产品库存和确保产品一致性尤其有用；
报告和演示。生成式人工智能有助于生成报告、市场分析、财务摘要和商业计划。它可以将复杂的数据总结成简明易读的报告，供利益相关者和决策者使用；
电子邮件序列。人工智能驱动的系统可以协助员工撰写专业电子邮件，为主题行、正文内容和标题提供建议；
法律和财务。这些职能部门在起草合同、协议和报告时可受益于生成式人工智能；
文件版本管理。人工智能可以根据不断变化的数据或变量实时自动更新文档，确保文档始终保持最新和准确。
翻译文件
生成式人工智能可以准确、快速地将文档和文本从一种语言翻译成另一种语言，从而促进全球交流并扩大市场覆盖范围，让企业能够接触到更多受众。传统的人工翻译非常耗时，尤其是对于冗长的文件，生成式人工智能可以快速翻译文件，节省宝贵的时间和资源。
人工智能驱动的文档翻译可以让企业在保持语言准确性和一致性的同时开拓新市场。借助生成式人工智能翻译文档的一些商业用例包括：
翻译财务报告、投资摘要和市场分析文件，使企业能够有效地向国际利益相关者传达财务见解；
- 企业可以翻译营销材料、广告、产品描述和网站内容，以覆盖更广泛的全球受众。人工智能可确保翻译内容与品牌信息和风格保持一致。
营销策略和内容创建
人工智能工具可快速生成大量营销内容，包括登陆页面、博客和社交媒体文章以及广告文案，帮助企业保持强大的在线形象，并有效地与目标受众互动。以下是生成式人工智能在生成营销文本内容方面的一些特点：
生成式人工智能可以生成各种内容，其规模之大，单靠人类撰稿人是难以完成的。这使企业能够持续更新其网站，并通过内容营销与受众互动；
人工智能驱动的头脑风暴会议可以帮助营销团队快速生成各种创意。人工智能可以为营销活动提出各种角度、主题和方法；
生成型人工智能可以通过生成创意并将其组织到结构化的时间表中来协助创建内容计划，从而实现一致的战略性内容交付。
自主代理和聊天机器人
聊天机器人和虚拟助理利用生成式人工智能与用户进行自然对话，它们提供客户支持、回答询问并提供个性化建议，从而提升客户服务。将自主代理和聊天机器人纳入业务流程可提高效率、可扩展性和客户满意度。这种人工智能驱动的代理可以处理日常任务，提供即时响应，并生成能与客户产生共鸣的内容，最终推动业务增长并提高竞争力。它们的功能包括：
自主代理和聊天机器人可提供全天候客户支持，确保客户即使在营业时间外也能获得帮助；
聊天机器人可以根据预定义的常见问题数据库生成回复，回答常见的客户询问，从而减少客户支持团队的工作量；
- 虚拟助理可以通过提供逐步指导或生成解决方案来排查和解决客户问题。
个性化产品推荐
电子商务平台根据用户的浏览和购买历史使用人工智能生成产品推荐，从而提高客户满意度。由人工智能生成模型驱动的个性化产品推荐为企业提供了一个强大的工具，可提高客户参与度、增加销售额并改善用户体验。如果企业持续推荐客户认为相关和有价值的产品，客户就更有可能再次光顾，从而激发长期忠诚度。
因此，在生成式人工智能的帮助下创建的个性化推荐可大大有助于提高网店的平均购买价值和点击率（CTR），因为客户更有可能参与到符合其兴趣和需求的个性化推荐中并采取相应行动。以下是人工智能在个性化推荐方面的作用：
生成式人工智能通过分析数据创建用户配置文件，这些档案记录了个人偏好、兴趣和行为。人工智能能识别数据中的模式和趋势，从而了解每个用户可能对什么感兴趣；
人工智能可以根据行为、人口统计和偏好将客户划分为不同的群体，使企业可以向每个群体提供有针对性的推荐；
- 生成式人工智能可以在用户浏览网店或平台时提供实时推荐。这可确保根据客户当前的兴趣和浏览行为，向他们展示最相关的产品。
市场研究和情感分析
人工智能驱动的文本分析工具可以处理和汇总大量文本数据，提取有关市场趋势、客户情绪和竞争对手战略的宝贵见解。通过分析文本数据，人工智能可以识别新兴趋势、消费者偏好和市场变化。这些信息有助于企业在竞争中保持领先，并相应地调整战略。以下生成式人工智能用例有助于进行有效的市场研究和情感分析：
生成式人工智能可以分析客户反馈、评论和社交媒体对话，以确定情感。它可以识别正面、负面或中性情绪，帮助企业了解客户对其产品或服务的看法；
通过生成式人工智能进行的情感分析可以找出产品或服务的优势领域和需要改进的领域。这些信息对于改进产品以满足客户期望非常宝贵；
- 企业可以使用生成式人工智能文本处理工具监控竞争对手的活动和对其表达的情感。这些数据有助于企业完善竞争战略。
内容节制
利用人工智能生成技术进行内容审核对于企业维护安全、尊重他人的网络环境、遵守法规和保护品牌声誉至关重要。企业通常拥有社交媒体页面，用于参与和营销，人工智能文本处理可帮助实现此类平台上的内容审核自动化。
它可以检测并过滤掉不恰当或有害的内容、攻击性或垃圾评论，确保积极的在线形象和适当的社交媒体帖子，通过防止与品牌相关的有害或攻击性内容的传播，内容审核可保障品牌声誉和客户信任。生成式人工智能在内容审核方面的一些突出用例包括：
电子商务企业可以使用内容审核来确保客户评论的真实性和建设性，同时过滤掉虚假评论或仇恨言论；
人工智能可以帮助过滤掉企业电子邮件收件箱中的垃圾邮件、网络钓鱼邮件和其他恶意内容，从而提高电子邮件的安全性；
视频平台和直播流媒体服务可利用人工智能检测和删除直播期间聊天板块中的不当评论、仇恨言论和有害内容。
生成式人工智能工具在企业中的优势
生成式人工智能为企业和各行各业带来了众多优势，这些由自然语言处理驱动的工具有可能彻底改变企业的运营，提升客户体验，推动企业增长。以下是在企业中使用生成式人工智能工具的一些主要优势：
可扩展性。生成式人工智能可以快速大规模生成内容，使企业能够处理增加的工作量并适应不断变化的需求。企业还可以轻松扩展内容生成和客户支持工作，而无需相应增加人力。人工智能可以毫不费力地处理增加的工作量；
成本效益。生成式人工智能可以自动生成内容，减少人工创建、撰写和编辑内容的需要，这就节省了内容制作和营销工作的成本；
节省时间。人工智能驱动的自动化可加快起草文件、生成报告和回复客户咨询等各种任务的速度，从而腾出员工的时间来从事更具战略性和增值性的活动；
提高效率。生成式人工智能自动执行耗时的重复性任务，使员工能够专注于价值更高的活动和战略举措；
竞争优势。采用生成式人工智能技术的企业可以获得竞争优势，因为它能够紧跟技术进步，提供卓越的客户体验。
杰出的生成式人工智能使用案例
事实证明，生成式人工智能解决方案是大公司的变革性工具，因为它们不断在各行各业发现独特而非传统的应用。
电子商务
电子商务巨头亚马逊在其购物应用程序中推出了一项功能，利用人工智能将客户评论浓缩成简明摘要。这些摘要快速概括了顾客对产品的赞赏和不喜欢之处，并附有免责声明，表明摘要是 "根据顾客评论文本人工智能生成的"。
亚马逊的产品种类繁多，每种产品都可能有成千上万条评论，因此使用人工智能总结评论对于网购者来说是一个非常有价值的工具。它简化了客户的决策过程。值得一提的是，亚马逊使用人工智能和机器学习为客户提供个性化推荐和有针对性的广告服务由来已久。
医疗保健
辉瑞（Pfizer）等制药巨头采用人工智能生成模型来生产更有可能取得良好疗效的药物。该公司可以对大量临床数据进行评估，从而发现更深层次的见解，提高发现药物的效率。通过这种方式，生成式人工智能加快了药物选择过程，辉瑞公司也能识别出成功概率更高的潜在候选药物。
辉瑞还采用生成式人工智能模型来识别和筛选罕见疾病，如转甲状腺素淀粉样心肌病（ATTR-CM）。这些技术的应用使医疗专业人员和患者能够更准确、更早地发现罕见疾病的症状。
电影业
在内容创作方面，华纳兄弟等电影制片厂已采用生成式人工智能来预测电影票房。机器学习算法分析了大量数据源，包括过去的票房统计、租赁甚至盗版下载。华纳公司采用的人工智能平台利用大量数据集和生成式人工智能模型的洞察力，将制片厂经理从繁重的迭代工作中解放出来，使他们能够集中精力提供实用的洞察力，推动有关产品包装、发行、营销和销售的关键决策。
这种向数据驱动决策的转变有可能给电影业带来革命性的变化，不仅能更深入地了解观众的喜好，还能在电影开发过程中做出更具战略性和盈利性的选择。
市场营销
全球饮料公司可口可乐正在采用生成式人工智能开展创新广告活动。该公司已采取重大措施，将人工智能纳入其营销战略。例如，该公司制作了一个以博物馆为背景的广告，通过使用 OpenAI 的 DALL-E 2 生成图像工具，著名的艺术品栩栩如生。这种创新方法不仅为广告增添了互动元素，还展示了生成式人工智能的创意潜力。
可口可乐公司积极主动地将人工智能生成技术融入其广告战略，这不仅体现了其前瞻性思维，也是人工智能如何成为创意专业人员手中的有力工具的一个范例。
这些只是企业如何利用生成式人工智能的几个例子。随着企业越来越认识到这些技术的潜力，我们可以预见未来会有更多的创新应用，进一步改变商业格局，为效率、创造力和客户参与开辟新的可能性。
结论
事实证明，生成式人工智能可以改变商业世界，尤其是与文本生成相关的任务。它的应用范围还包括内容创建、语言翻译、市场研究、个性化推荐、内容审核等。
生成式人工智能领域充满活力，每年都在不断进步并出现新的模型。为了保持竞争力，企业必须不断学习和适应，以有效利用最新技术。
将人工智能融入业务运营可提供竞争优势、增强客户互动并简化各种业务功能。随着生成式人工智能的发展，战略性地利用这项技术的公司将更有能力在这个越来越由数据和自动化主导的世界中取得成功。
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