引言

生成式人工智能 (AI) 正在迅速崛起，并引起企业界的极大关注。尽管这项技术尚未达到其炒作的潜力，但其颠覆各行业和业务职能的潜力是显而易见的。

生成式人工智能的当前状态

虽然生成式人工智能的发展速度令人惊讶，但根据米其林全球首席信息官 Yves Caseau 的说法，它目前仍处于“工具箱”阶段。围绕大型语言模型 (LLM) 和相关工具的炒作很多，但这项技术尚未达到宣传的效果。

生成式人工智能的潜力

一旦成熟，生成式人工智能有望自动化许多平凡的任务，从而释放人们的精力专注于更创新和战略性的工作。Albemarle 前首席信息官 Patrick Thompson 甚至表示，生成式人工智能将成为我们一生中最具颠覆性的技术，超越苹果公司消费产品的影响力和微软在员工生产力方面的努力。

传统人工智能与生成式人工智能

虽然生成式人工智能是新兴领域，但人工智能并不是。预测性维护和 AI 虚拟助手只是传统人工智能在企业中应用的几个例子。生成式人工智能将传统人工智能提升到另一个水平，通过对话式交互、访问更多数据以及为尚未采用传统人工智能的行业提供切入点。

早期采用的挑战和回报

企业大规模采用生成式人工智能面临着一些挑战，包括技能短缺、供应商锁定和数据隐私问题。早期采用者已经开始获得回报，包括提高运营效率、简化工作流程以及获得对数据的更深入见解。

成功采用生成式人工智能的因素

成功采用生成式人工智能的关键因素包括： 明确的用例和目标 对底层技术的理解 与供应商的密切合作 对技能差距的投资 强大且安全的数据基础设施

未来展望

生成式人工智能正在迅速演变，其潜力似乎无限。随着技术的成熟和企业克服早期采用的挑战，我们很可能会看到人工智能在各个行业变革业务运营和创造新的机会。

结论

生成式人工智能是企业界需要认真对待的颠覆性技术。通过了解其当前状态、潜力和成功采用的因素，企业可以为这场变革做好准备并充分利用其带来的好处。

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生成式ai是什么意思？免费的ai聊天机器人有哪些？

生成式AI是指一类人工智能系统,可以根据给定的数据和规则,自动生成新的文本或图像等内容。 在微撰中,用户可以通过输入话题或问题,让微撰自动生成相应的文本或语音回复。 微撰的自动写作功能可以自动生成文章、故事、评论等文本内容,同时也可以自动生成语音回复,帮助用户快速回复问题或解决问题。

生成式ai是什么意思

生成式AI，Gartner这样定义：通过各种机器学习（ML）方法从数据中学习工件的组件（要素），进而生成全新的、完全原创的、真实的工件（一个产品或物品或任务），这些工件与训练数据保持相似，而不是复制。

简单理解，生成式AI就是利用现有文本、音频文件或图像创建新内容的技术。使用生成 AI，计算机检测与输入相关的基本模式并生成类似内容。

生成式对抗网络（GANs, Generative Adversarial Networks ），这是生成式AI的关键技术。其本质是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。2014年，研究人员首次使用计算机，利用生成对抗网络GANs，创造出了逼真的人脸。

GAN通过使两个神经网络相互竞争来学习数据集的概率分布。一个叫做Generator的神经网络生成新的数据实例，而另一个Discriminator评估它们的真实性。即，鉴别器决定它检查的数据的每个实例是否属于实际的训练数据集。

同时，生成器正在创建新的合成/伪造图像，并将其传递给鉴别器。这样做是为了希望即使它们是假的，它们也将被认为是真实的。生成器的目标是生成可传递的图像：说谎而不被捕获。鉴别器的目的是将来自发生器的图像识别为伪造的。