2023年AIGC生成式人工智能对企业的影响和意义.pdf
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1、1生成式生成式AI对企业的影响和意义对企业的影响和意义人工智能的新篇章生成式人工智能对企业的影响和意义德勤人工智能研究院2生成式生成式AI对企业的影响和意义对企业的影响和意义摘要2022年是人工智能(年是人工智能(AI)的一个分水岭,)的一个分水岭,ChatGPT,DALL.E和Lensa等几个面向消费者的应用程序发布了,它们的共同主题是使用生成式人工智能-这是人工智能领域的一次范式转换人工智能领域的一次范式转换。当前的人工智能使用模式检测或遵循规则来帮助分析数据和做出预测,而Transformer架构的出现则开启了一个新领域:生成式人工智能。生成式人工智能可以通过创建类似于其所训练的数据生成
2、式人工智能可以通过创建类似于其所训练的数据的新颖数据来模仿人类的创造过程,将人工智能从“赋能者”的新颖数据来模仿人类的创造过程,将人工智能从“赋能者”提升为(潜在的)“协作者”。提升为(潜在的)“协作者”。实际上,Gartner估计,到2025年,超过10的数据将是由人工智能生成的,预示着一个新时代人类与(WithTM)机器协作的时代的到来。虽然目前生成式人工智能主要应用于面向消费者的产品,但它也有潜力为企业工作流程增加情景感知和类似于人类的决策能为企业工作流程增加情景感知和类似于人类的决策能力,并彻底改变我们的商业模式力,并彻底改变我们的商业模式。例如,谷歌的客服中心人工智能(CCAI)旨在
3、帮助实现采用自然语言进行客户服务交互,而NVIDIA的BioNeMo则可以加速新药的研发。这些解决方案可能只是刚刚开始产生影响,我们将看到更多基于生成式人工智能的解决方案应用到企业中,改变我们的商业模式。生成式人工智能已经引起了传统风险投资、并购等方面以及新兴生态系统合作伙伴关系的兴趣。仅在2022年,风险投资公司就投资了超过20亿美元,而技术领先企业也进行了重大投资,例如微软对OpenAI的100亿美元投资和谷歌对Anthropic的3亿美元投资。这显示出生成式人工智能作为一个新兴领域的巨大潜力。随着生成式人工智能的不断推广和应用,其产生的深远影响和潜在价值正在加速推动从实验到消费者领域再很
4、快进入企业领域的应用。尽管媒体关注的大多数是消费者应用,但这种技术的应用机会是广泛的,并且已经有一些应用案例。尽管如此,人们仍然存在疑问,即个人和企业如何利用生成式人工智能来实现效率提升、产品改进、新体验或业务变革。我们同样只是刚刚开始探究生成式人工智能如何商业化以及如何建立可持续的商业模式。虽然生成式人工智能领域正在快速发展,但它仍然处于萌仍然处于萌芽阶段,存在着许多风险芽阶段,存在着许多风险。其中,隐私和安全、偏见管理、结果的透明性和可追溯性、知识产权以及弱势群体的平等获取,是我们需要重点关注和解决的问题。因此,参与者应该综合考虑商业化、监管、伦理、共同创造等多方面的因素,扩大利益相关者的
5、参与和贡献,而不仅仅是局限于技术人员和爱好者的范畴。生成式人工智能可能会创造出一种更为深刻的人机关系,甚至比云计算、智能手机和互联网所带来的影响还要大。分析师估计,到2032年,生成式人工智能市场规模将达到2,000亿美元,占据人工智能支出总额的约20%,比目前的5%高出许多。换言之,未来十年市场规模可能每两年就未来十年市场规模可能每两年就会翻一番。除了数字之外,我们认为这种技术的经济影响会翻一番。除了数字之外,我们认为这种技术的经济影响潜力巨大。为了帮助各位理解其潜在影响,本文是一份兼潜力巨大。为了帮助各位理解其潜在影响,本文是一份兼具预测性和启发性的文章,旨在为快速变化的市场提供一具预测性
6、和启发性的文章,旨在为快速变化的市场提供一份清晰、有条理的参考。份清晰、有条理的参考。我们首先简要阐述了生成式人工智能的基础概念,接着探讨了企业和消费者的应用场景,然后转移到市场参与者如何建立可持续商业模式的问题上,最后对未来进行了展望并提出了一些值得关注的问题。关于德勤人工智能研究院关于德勤人工智能研究院德勤人工智能研究院帮助企业从不同的维度将富有活力的、高度动态的且快速发展的 AI 生态系统联系起来。人工智能 研究院引领跨行业应用 AI 创新的交流,利用前沿洞察促进赋能(With)时代的人机协作。德勤人工智能研究院旨在促进AI 的对话和发展,激发创新,并研究实施人工智能面临的挑战和解决方法
7、。人工智能研究院是由学术研究团体、初创企业、企业家、创新者、成熟的 AI 产品领导者和 AI 远见者组成的生态合作系统,致力于探索 AI 的关键领域,包括风险、政策、道德、未来的工作方式和人才,以及 AI 案例的应用。结合德勤在 AI 应用方面的深厚知识和经验,该研究院帮助企业理解这个复杂的生态系统,从而提供有影响力的观点,做出明智的 AI 决策来取得成功。关于德勤数智研究院关于德勤数智研究院德勤数智研究院是“勤启数智”的重要组成力量,持续关注德勤中国的人工智能和数据的关键领域,包括风险、政策、战略、治理、未来工作、人才和技术应用。我们还积极促进与德勤全球人工智能网络的交流与合作,推动“赋能时
8、代”的人机协作。目录3生成式生成式AI对企业的影响和意义对企业的影响和意义第一节第一节解密生成式人工智能的魔法技巧5第二节第二节生成式人工智能在消费者和企业领域的应用案例9第三节第三节生成式人工智能中的商机和竞争17第四节第四节生成式人工智能的采用和商业化274生成式生成式AI对企业的影响和意义对企业的影响和意义生成式生成式AI对企业的影响和意义对企业的影响和意义|第一节:解密生成式人工智能的魔法技巧5第一节第一节解密生成式人工智能的魔法技巧人们对生成式人工智能寄予的高度期望,取决于硬件、软件和数据提供商生态系统相互关联的领域中持续不断地取得进步和创新。生成式人工智能背后的技术栈在某些方面与之
9、前的技术栈类似,它由三层组成:基础设施、平台和应用程序。基础设施层通常被认为是最成熟、稳定基础设施层通常被认为是最成熟、稳定和商业化的。和商业化的。现有的龙头企业提供计算、网络和存储等基础设施,包括使用专门为人工智能工作负载优化的芯片(如NVIDIA的GPU和Google的TPU)。与此同时,应用层正在快速发展,其中包括利用和扩展基础模型,这相当于生成式人工智能的平台。生成式生成式AI对企业的影响和意义对企业的影响和意义|第一节:解密生成式人工智能的魔法技巧62终端用户终端用户生成式AI技术栈Source:Deloitte1基础设施基础设施/硬件硬件3应用应用生态系统生态系统模型层模型层开放/
10、封闭式APIs芯片芯片用于训练和推断的专用微处理器/加速器超大规模计算超大规模计算算力、网络、存储和中间件基础模型基础模型开源或闭源模型应用程序开发应用程序开发面向用户的B2B和B2C应用程序,与专有模型合作或基于其上开发。垂直整合基础模型垂直整合基础模型预先构建面向用户的B2B或B2C应用的专有模型微调模型微调模型针对特定用例优化模型生成式生成式AI对企业的影响和意义对企业的影响和意义|第一节:解密生成式人工智能的魔法技巧7基础模型(基础模型(Foundation Model)是区别生)是区别生成式人工智能技术栈和之前人工智能的关成式人工智能技术栈和之前人工智能的关键。键。基础模型是斯坦福大
11、学基础模型研究中心创造的术语,它是一个在广泛数据集上预先训练的机器学习模型,可以用于解决一系列问题。就像微软的Win32为开发人员提供API来访问底层的硬件和操作系统功能,以及NVIDIA的CUDA允许图形密集型应用程序(例如游戏引擎)简化访问GPU资源一样,模型层的设计旨在将雄心勃勃的应用程序开发人员与优化硬件连接起来,从而帮助加速和普及生成式人工智能技术。这些模型通常可以通过开放或封闭的API提供给开发人员使用,开发人员可以通过额外的训练数据对模型进行微调,以提高其对特定用例的上下文理解、相关性推理和性能,同时优化交付成本。基础模型通常经过以下四个阶段的开发,如下所示。尽管这个框架适用于各
12、种人工智能架构,但目前最先进的基础模型(例如GPT-3、Stable Diffusion、Megatron-Turing)都基于一种名为Transformer的神经网络架构,该架构由Google Brain团队于2017年发明。Transformer代表了机器学习性能的一个飞跃,并且在分配上下文、跟踪关系和预测结果方面的能力不同于先前的架构。目前最成熟的基础模型大部分在文本领域,由于有大量训练数据推动,这加速了“大语言模型”(LLMs)的发展,这种生成式AI基础模型通过预测序列中的下一个单词或段落中缺失的单词来训练生成文本的能力。基础模型的开发1234架构架构模型的结构和设计,以及用于训练的算
13、法。预训练预训练在大规模数据集上训练,以创建一组定义好的参数。微调微调调整参数以提高特定任务的性能。生产生产部署到可以通过APIs来访问模型的生产环境中。训练数据集训练数据集精选数据集精选数据集模型参数模型参数过程要素:Source:Deloitte此外,生成式人工智能可以多模态生成内容,包括代码、图像、视频、音频和3D模型。这可能会在多个能力领域中引发颠覆性的这可能会在多个能力领域中引发颠覆性的变革和推动生产力的巨大提升,从文案撰变革和推动生产力的巨大提升,从文案撰写到科研,再到软件工程等等。写到科研,再到软件工程等等。例如,在广告领域,生成式人工智能可以在几秒钟内创建原创文案、产品描述和图
14、像。在医疗保健领域,它可以生成合成X射线图像,帮助医师进行诊断培训。的确,生成式人工智能可以彻底改变企业与客户之间的运作和互动方式,甚至可能重新定义我们对“员工”的认知。在某些消费者和企业领域,这种转型已经在进行中。调整模型参数调整模型参数处理处理输入输入输出输出8生成式生成式AI对企业的影响和意义对企业的影响和意义8生成式生成式AI对企业的影响和意义对企业的影响和意义生成式生成式AI对企业的影响和意义对企业的影响和意义|第二节:生成式人工智能在消费者和企业领域的应用案例9自那时起,生成式人工智能一直是新闻界的热门话题,同时也不断推陈出新,比如ChatGPT等产品的推出和MusicLM等技术的
15、预演。因此,我们看到了大量的广泛市场的消费者应用,例如Bing利用OpenAI的ChatGPT实现的互联网搜索功能。这些应用象征着消费型应用程序的“寒武纪大爆发”,几乎涉及到所有领域,从搜索到治疗都有所涉及。为了更好地说明这种爆发,我们将消费者为了更好地说明这种爆发,我们将消费者用例用例-即个人在其生活中的用例即个人在其生活中的用例-根据所提根据所提供的实用性分为四个大类:供的实用性分为四个大类:效率效率|优化计划、研究和产品开发等任务指导指导|提供个性化指导或学习内容创作创作|生成或增强内容,复制创意过程娱乐娱乐|建造游戏、虚拟人物和其他娱乐项目这只是市场的初步观察,随着工作的深入,类别之间
16、可能会有重叠。而且,随着未来几代人工智能的发展(例如,那些能够实现多模态交互或完全在单个设备上运行的人工智能),预计会出现新的类别的用例。第二节第二节生成式人工智能在消费者和企业领域的应用案例在2022年,OpenAI的DALL E2因其文本生成图像的能力而引起了全世界的关注。这个模型可以根据简单的文字提示创建图像,有直接的提示,比如“丛林中的一只狮子”,还有更加滑稽有趣的提示,比如“以毕加索风格描绘两只狮子打篮球。”生成式生成式AI对企业的影响和意义对企业的影响和意义|第二节:生成式人工智能在消费者和企业领域的应用案例10如今可用的一些消费者用例示例低复杂度低复杂度高复杂度高复杂度效率效率指
17、导指导创作创作娱乐娱乐创建健康状况和健康计划与虚拟伙伴进行交流生成和编辑视频文件创建原创游戏发现新产品创建个性化的财务计划创建室内设计模拟图与流行文化人物进行聊天进行带有引证的研究教授新语言策划服装和时尚理念渲染3D环境整理内容综合研究论文修改和编辑设计文件重新混音或采样音乐回答一般问题指导和为个人写作提供信息创作艺术和编辑图像生成原创的虚构短篇小说供应商示例Synthesis.ai ConsensusGrammarly Lingostar.aiLuminarAI LensaJasper Scenario快速进入市场快速进入市场消费者的认知度,越来越多地通过社交媒体提高,可以降低企业的获客成本
18、,使其能够利用覆盖率,解决产品问题,并通过积极和高贡献的用户群体高效地扩大规模。职业效用职业效用像写作助手这类能够为职场创造价值的产品,更容易在可持续的商业模式中被适当运用,与之相反的是那些被捆绑在“炒作周期”上的产品,比如社交媒体上的“滤镜”。无缝集成无缝集成能够整合到平台中的解决方案可以通过现有的工作流程被发现,从而促进更多用户采用并形成更强的“粘性”。Grammarly(语法检查工具)在PC 上早早采用了这种策略,而最近,OpenAI与 Bing 的合作也实现了这种平台整合的策略。Source:Deloitte由于变化的速度太快,使得预测变得极富挑战性,但截至2023年初,我们预计具有以
19、下特点的消费者用例将拥有持久的影响力:生成式生成式AI对企业的影响和意义对企业的影响和意义|第二节:生成式人工智能在消费者和企业领域的应用案例11消费者应用案例也可以预示着企业中存在的可能性。然而,与消费者不同,企业需要先进的功能、经过验证的投资回报率、定制化、组织内容、安全性和技术支持。在生成式人工智能的形成时期,最受欢迎的企业应用案例,将是用于推动内部或B2B产出的,通用的或适用于跨行业跨职能(“横向”)的用例。然而,与之前出现的技术一样,通常在特定行业的“垂直”应用案例存在着更可持续的价值创造机会。潜在的横向应用案例通常针对的是已建潜在的横向应用案例通常针对的是已建立的自动化中心,这些中
20、心提供了大量立的自动化中心,这些中心提供了大量的训练数据(例如知识库、客服聊天记的训练数据(例如知识库、客服聊天记录),并且是成本优化和提高生产力的录),并且是成本优化和提高生产力的重点。重点。例如,一些创意型营销任务,比如撰写广告文案、博客或社交媒体标题,可能需要人类花费数小时或数天的时间才能完成。相比之下,生成式人工智能可以在几分钟内完成可行的初稿,只需要由人工进行编辑即可。这些效率提升甚至可能重新定义工这些效率提升甚至可能重新定义工作的预期,使得提示工程(作的预期,使得提示工程(prompt engineering)技能(例如:对人工)技能(例如:对人工智能提出正确问题)成为一种区别智能
21、提出正确问题)成为一种区别化的技能集。化的技能集。最终,横向应用案例将为更专业的应用程序打下商业基础。企业必须开始早期部署这些应用案例,以帮助构建能力和知识库,随着时间的推移,为垂直应用提供有价值的案例。如今,一些企业已经从横向应用案例的投资中获得了实际的回报。我们已经看到研究团队总结第三方信息、产品经理编写需求文档、社交媒体营销人员完善文案以及客户服务团队创建案例摘要和建议解决方案等应用案例。然而,实际的投然而,实际的投资回报可能取决于企业拥有专有且资回报可能取决于企业拥有专有且可维护的数据、安全的模型分区、可维护的数据、安全的模型分区、具备才华的产品领导者和机器学习具备才华的产品领导者和机
22、器学习工程师、具备实现工程师、具备实现MLOps工具化能工具化能力的技术设施,力的技术设施,以及新的商业和运营模式。这些是企业应该评估的投资,无论他们认为自己是早期采用者、快速跟随者还是后来者。生成式生成式AI对企业的影响和意义对企业的影响和意义|第二节:生成式人工智能在消费者和企业领域的应用案例12垂直与横向的企业用例示例成熟的成熟的新兴的新兴的文字图片语音视频三维模型代码其他Source:Deloitte生成式人工智能的模态生成式人工智能的模态垂直垂直消费与零售消费与零售生命科学与医疗生命科学与医疗银行与金融服务银行与金融服务科技科技传媒与电信传媒与电信工业制造工业制造政府与公共服务政府与
23、公共服务个性化对话式零售体验数字化治疗AR/VR内容生成欺诈模拟和模式检测个性化AR/VR体验生成原创游戏创作地质学评估和石油勘探学术领域的全天候虚拟助理定制化产品设计和推荐 预测性和虚拟患者分诊税务和合规审计与情景测试自动化产品和硬件设计预告片和简介生成生成式模拟和安全测试基础设施映射和规划产品细节和摄影生成用于教育的人体解剖学三维图像零售银行交易支持个性化和自动化的UI/UX设计剧本/配乐设计和字幕生成三维环境渲染:油井、管道等灾难恢复模拟时尚服装搭配策划 健康和福祉计划的创建个性化虚拟财务顾问产品测试和反馈生成个性化新闻和内容生成自动化技术设备培训欺诈、浪费和滥用预防报告个人艺术创作和编
24、辑通过分子模拟进行药物研发生成财务报告分析和洞察力软件销售、客户体验和留存支持原创虚拟短篇小说生成智能工厂生成自动化附有引文和解释的研究横向横向个性化对话式零售体验自助式人力资源和信息技术功能 端到端自动化客户服务客户反馈情感分类 自动化代码调试和问题解决 虚拟助手对话生成企业搜索和知识管理 3D环境渲染:元宇宙营销/销售内容生成 无障碍支持(文字转语音和语音转文字)自主代码生成和补全 跨平台个性化定向广告 生成式生成式AI对企业的影响和意义对企业的影响和意义|第二节:生成式人工智能在消费者和企业领域的应用案例13对于这些应用案例,基础模型可能需要进行微调,甚至需要新的专用模型。例如,生成式人
25、工智能可以根据风险回报描述创建定制的证券组合,或者根据患者的病史和症状推荐个性化的治疗方案。然而,提供高性能的垂直应用案例需要对该领域有细致入微的了解。例如,在软件领域中,生成式人工智能可以根据简单提示设计可组合的代码块,这需要对高效编码、编程语言和技术术语有隐性的了解。相对于消费者而言,企业买家在采购决策方面具有独特的特点,因为模型性能模型性能(速度、相关性、信息来源的广泛性)(速度、相关性、信息来源的广泛性)不会完全驱动供应商选择不会完全驱动供应商选择。根据早期的支持者和反对者的意见,经常采用的生成式人工智能标准包括:易用性易用性|通过开箱即用的连接和低代码/无代码工具与现有系统和工作流程
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