生成式人工智能（GenAI）实施分步指南
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来源：Artur Haponik
根据麦肯锡最近的一项研究，在 63 个使用案例中，生成式人工智能每年可为全球经济增加约 2.6-4.4 万亿美元，这将使人工智能的全球影响力轻松提高 15-40%。
然而，要利用这项技术的变革力量，企业必须为 Gen AI 的实施制定明确的计划。
本篇文章将为您深入解读什么是生成式人工智能，并为您提供如何在业务中实施生成式人工智能的详细分步指南。
了解生成式人工智能
生成式人工智能是一种人工智能技术，能够根据提示创建新的、逼真的内容。基本上，这种技术使用人工智能和机器学习算法来创建各种内容，如文本、音频、图像、视频、软件代码、产品设计，甚至合成数据。
为了实现最佳功能，生成式人工智能依靠神经网络和高级算法来识别输入数据中的潜在模式，并生成遵循类似模式的相关内容。这一过程包括学习训练数据的分布，并利用它生成遵循所学模式的新颖原创内容。
值得注意的是，最强大的生成式人工智能算法通常建立在顶级基础人工智能模型上，这些模型通过自我监督训练，使用大量无标记数据进行训练，创建这些预先训练好的人工智能模型还需要复杂的数学和巨大的计算能力。
生成式人工智能的一些关键概念包括：
生成式人工智能的关键概念
变异自编码器（VAE）：这些是生成式人工智能中使用的一些最基本的模型。生成式人工智能模型通常结合了编码器和解码器的功能，通过将输入数据映射到低维潜在空间来捕捉输入数据的真实本质。在此基础上，解码器生成与原始输入数据相似的新样本。它们可用于各种应用，包括文本合成和图像生成。
生成对抗网络（GANs）：生成对抗网络由生成器和判别器组成。它们深入参与创建与训练数据相似的新数据输出。生成器主要专注于生成真实样本，而鉴别器则区分真实样本（来自领域）和虚假样本（生成的）。在这种竞争性相互作用的帮助下，GANs 可以学会生成更真实、更高质量的输出。多年来，GANs 已被用于生成视频和图像，甚至模拟人声。
转换器（Transformers）: 这些人工智能模型有助于彻底改变自然语言处理和图像任务。转换器主要使用自我注意机制来捕捉连续数据中的长距离依赖关系，这使它们能够生成连贯且与上下文相关的文本和图像。
如何实现生成式人工智能
OpenAI's ChatGPT、Google's Bard 和 Stability AI's Stable Diffusion 等流行的生成式人工智能模型的出现表明，生成式人工智能将继续存在，您可以通过制定坚实的实施计划，让这项技术为您所用。
1. 了解问题并确定潜在用例
应用生成式人工智能的第一步是了解您试图用这项技术解决的问题，一旦确定了问题所在，您还应该确定生成式人工智能将在哪些领域为您的组织带来最大价值。
也就是说，你需要根据企业的目标、优势和劣势，列出一份最有潜力的用例清单。一旦确定了生成式人工智能在贵组织中的潜在用例，就应根据价值潜力、数据可用性、价值实现时间、实施复杂性和可用计算资源对其进行优先排序。强烈建议将重点放在生成式人工智能能够快速解决紧迫问题的用例上。
例如，如果您的组织一直在处理高昂的能源账单，那么最好使用生成式人工智能模型来分析能源消耗趋势并优化能源使用。此外，如果您的客户支持部门一直在为等待时间过长而苦恼，那么可以考虑优先使用生成式人工智能驱动的聊天机器人和虚拟助理。它们将帮助您同时回答许多客户的询问，从而减轻客服人员的压力。
2. 原型阶段
与任何软件开发阶段一样，生成式人工智能的实施也需要原型设计。在原型设计阶段，您将构建生成式人工智能模型的初步版本，以测试其可行性和功能性。
在此过程中，您可能会尝试使用不同的算法、人工智能模型、数据集和架构，直到找到最佳解决方案。值得注意的是，原型设计使用较小的数据集和较简单的人工智能模型，有助于提供快速反馈，并允许对设计进行快速迭代。原型设计的最大优点是，它能帮助开发人员发现设计中的任何漏洞并及时修复。
原型设计阶段有几个步骤，包括：
2.1 数据收集
在原型设计阶段，数据收集是实现生成式人工智能的重要步骤。[3] 你需要收集用于训练和测试生成式人工智能模型的数据。这样，模型就能根据从数据中识别出的模式和趋势进行学习并生成高质量的输出。
收集数据时，您需要：
确定用于训练和测试生成式人工智能模型的数据源。这可能包括来自社交媒体平台、网页、文章和评论等各种来源的结构化和非结构化数据。
确保收集到的数据是高质量和相关的。数据还应该足够多样化，以表达生成式人工智能模型打算解决的问题领域。
进行数据标注，帮助为训练数据提供上下文，以便生成式人工智能模型能够从中学习。这将有助于降低标注成本，提高生成式人工智能模型的整体准确性。数据标注可使用的一些技术包括众包、主动学习或半监督学习。
在将数据输入生成式人工智能模型之前对其进行预处理。可以使用数据增强和标记化技术进行预处理，以帮助生成生成式人工智能模型可理解的合适数据格式。
将数据分成训练集、验证集和测试集。训练数据集用于训练模型，而验证数据集用于微调超参数和评估模型性能。最后，测试集用于测试最终模型的性能。
确保以原型设计和开发阶段易于访问的格式存储数据。您可以选择将数据存储在云存储、数据仓库或分布式文件系统中。
2.2 数据预处理
原型开发阶段的下一步是处理数据，以确保数据的质量、相关性和一致性。数据预处理涉及的一些任务包括：
- 数据清理：删除嘈杂、格式不正确、重复、损坏、不相关或不完整的数据。
- 数据规范化：确保整个数据集的一致性。数据规范化涉及的一些技术包括缩放、标准化和居中。
- 数据标记化：将数据转换成生成式人工智能模型可以理解的一组标记和符号。
- 特征提取：将大量原始数据分成更易于管理的数据组，以便于处理。[6]
- 数据扩充：通过从原始数据中生成新的数据点来增强训练数据的规模和多样性。
- 标记：为数据分配标签，标明数据所属的类别。
验证：验证预处理数据。
2.3 选择合适的人工智能生成算法
选择合适的生成式人工智能算法对于高效地实施生成式人工智能至关重要，这是因为所选算法将决定生成输出的质量和准确性。值得注意的是，不同的人工智能生成算法有不同的优缺点。
在选择要使用的人工智能生成算法时，为了达到理想的效果，您应该考虑各种因素。这些因素包括：
- 问题领域：确保了解生成式人工智能打算解决的问题领域，以帮助缩小算法列表的范围。
- 框架：选择适合任务的深度学习框架。
- 评估现有的生成式人工智能算法：确保在预处理数据上评估不同生成式人工智能算法的性能。
考虑计算要求：在选择生成式人工智能算法之前，确保准备好必要的计算资源。
2.4 建立适当的开发环境
利用必要的工具和资源建立适当的开发环境，有助于开发人员有效地创建、测试和部署人工智能模型。除了促进团队成员之间的协作外，这样的环境还能确保生成式人工智能的实施能够随着时间的推移而扩展和维护。
3. 开发阶段
在开发阶段，您将使用选定的生成式人工智能算法和数据集构建完整的生成式人工智能模型。这一阶段的主要目标是提高生成式人工智能实施的效率、性能和稳健性，使其取得长期成功。
为确保开发阶段的顺利完成，应采取以下措施
- 选择正确的数据存储
- 选择正确的数据处理框架
- 设计并行化代码，以便使用多个 GPU 和 CPU
- 使用云计算处理大量数据和用户
- 使用容器化在不同环境中部署数据和代码
- 实施缓存，尽量减少数据访问请求的数量
优化代码性能，提高效率并缩短处理时间
4. 部署
在这一阶段，着手将生成式人工智能模型部署到相应的生产环境中，并提供给最终用户。要成功部署生成式人工智能模型，必须对模型进行配置，以确保其安全性、可靠性和效率。这将确保更高的用户体验和满意度。
为什么生成式人工智能对企业至关重要？
以下是您应该在业务流程中实施生成式人工智能的一些原因：
1. 增强创造力
实施生成式人工智能的最大好处之一是，它能让用户大规模生成原创性和创造性内容。在神经网络和先进算法的帮助下，这些人工智能模型可以轻松生成超出人类能力的输出。
艺术家、内容创作者和平面设计师可以利用人工智能生成功能生成独特的艺术作品、创新设计和引人注目的视频内容，从而减少对大量创意工作的需求。换句话说，生成式人工智能有助于简化创意流程，为创新开辟新的可能性。
2. 超个性化
生成式人工智能可用于分析海量客户数据，并根据个人喜好生成定制的产品推荐、内容和体验。此外，生成式人工智能机器人还能根据客户的喜好调整语言，或为客户支持代理提供即时翻译。
这种超个性化的客户服务水平可提高客户参与度和满意度，从而提高客户忠诚度和留存率。
3. 更好的决策
生成式人工智能的核心是多层神经网络，它能够分析海量数据并产生洞察力，从而做出明智的决策。此外，生成式人工智能模型还能识别趋势、模式和相关性，而这些对于人类分析师来说可能并不那么明显。这可以帮助企业制定有效的战略和政策，从而提高运营效率和盈利能力。
4. 改善客户服务
保持快速的响应时间是相当困难的，尤其是当你的公司有很多客户的时候。如果您没有那么多的团队成员，客户可能会被迫等待太长时间才能与客户服务代表交谈。幸运的是，对于采用了生成式人工智能的企业来说，这并不是一个大问题。
如今，生成式人工智能驱动的聊天机器人能熟练地理解和回复常见的客户咨询，如提供产品信息、故障排除指导和协助订单跟踪，这些聊天机器人还能即时回复客户咨询，这意味着客户不必再排长队打电话。
最重要的是，生成式人工智能聊天机器人不需要休息或休假，通过将这些聊天机器人集成到客户支持系统中，企业可以确保提供全天候客户支持，并立即解决客户的任何问题。这种全天候客户支持不仅能改善客户服务，还能减少人工干预，为企业节省大量成本。
5. 提高效率
生成式人工智能的实施可以通过自动执行重复性任务和工作流程来提高工作场所的效率，这可以降低人为错误的风险，腾出时间进行更具战略性和创新性的思考。
例如，金融机构可以利用生成式人工智能提出个性化的投资报告或处理数据录入；营销人员也可以使用生成式人工智能在几秒钟内生成一份出色的营销计划，而这通常需要几个小时才能完成。
6. 可扩展性
生成式人工智能与各种人工智能模型的结合使企业能够高效地扩大运营规模。由于生成式人工智能能够快速、准确地生成高质量的输出结果，企业可以在不牺牲质量的前提下，轻松地增加新产品并拓展新市场。
例如，电子商务平台可以使用生成式人工智能来生成内容、有用的数据以及它们可能需要的其他东西。这些平台还可以实现库存管理、客户服务和履行的自动化，以满足本地和国际客户的需求。
最后的思考
有效部署生成式人工智能是一个复杂的过程，需要精心策划、实验和迭代。然而，结果是完全值得的。通过遵循上述指南，您将能够建立一个强大的生成式人工智能解决方案，能够独立生成逼真的样本。有了生成式人工智能功能，您就能改进流程、降低运营成本，并在行业中获得竞争优势。
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注：最终名单由主办方审核确定