生成式人工智能：人人可享的新时代报告

的新时代生成的人工智能永远记载的技术支撑ChatGPT将改变工作和改造业务 表内容0304050812欢迎来到艾未未的新的拐点我们是如何来到这里的？ |生成式 AI 之旅中的里程碑消费或定制:生成的人工智能展望技术、监管和商业的快速发展拥抱生成式 AI 时代：六大采用要素人工智能的未来正在加速1921术语表和引用22作者为每个人|生成人工智能的新时代2 介绍欢迎来到艾未未的新的拐点ChatGPT醒来世界人工的变革潜力智能(人工智能),捕捉全球关注很少见到,引发一波又一波的创造力之前。它能模仿人类对话和决策给了我们艾未未的第一位真正的拐点在公共场合采用。最后,每一个人,到处都可以看到技术的真正的破坏性的潜力他们自己。基础模型是一个通用术语数十亿美元的大型模型的参数。与最新进展,公司现在可以构建专业形象,language-generating模型上的这些基础模型。大型语言模型(llm)都是一种生成人工智能和一个类型的基础模型。企业领导人认识到重要性这一刻。他们可以看到llm和生殖AI将从根本上把一切从业务,科学,社会itself-unlocking新性能边界。的积极影响人类的创造力和生产力巨大的。认为,在所有行业,埃森哲(Accenture)发现,40%的工作时间可以影响llm GPT-4。这是因为语言任务占62%员工工作的总时间,65%可以转化为更多的时间通过增加生产活动和自动化(参见图3)。背后的llm ChatGPT标志着一个重大的在人工的转折点和里程碑情报。两件事让llm游戏改变。首先,他们已经破解了的代码语言的复杂性。现在,第一次,机器可以学习语言,上下文和意图和独立生成和有创造力。第二,pre-trained后在大量的数据(文本、图像或音频),这些模型可以适应或细粒度组件针对广泛的任务。这允许他们在许多重用或改变用途不同的方式。ChatGPT达到每月1亿活跃用户发射后仅两个月,使其成为增长最快的消费历史上的应用程序。1为每个人|生成人工智能的新时代3 我们是怎么这里呢?机器学习:分析和预测阶段2000年代的第一个十年标志着快速发展可以分析的各种机器学习技术海量在线数据得出结论——或“学习” – 从结果中。从那时起，公司已经将机器学习视为一个非常强大的领域用于分析数据、查找模式、生成 AI 的 AI见解，进行预测和自动执行任务速度和规模以前是不可能的。旅程的里程碑对生成的人工智能深度学习:视觉和语音阶段2010年代产生了艾未未的进步搜索引擎和自动驾驶汽车使用分类和检测对象,以及语音识别,让流行的人工智能语言助理在一个自然的方式响应用户。机领域的认知能力学习深度学习。突破在深学习使计算机视觉生成AI:输入language-mastery阶段建筑在大小和指数增加深度学习模型的能力，2020年代将是对语言的掌握。GPT-4语言模型,由OpenAI开发,标志着一个新的开始阶段基于语言的AI应用程序的能力。模型这样将对企业产生深远的影响，由于语言渗透到组织每天所做的一切日——其机构知识、沟通和流程2。为每个人|生成人工智能的新时代4 消费或自定义:生成的人工智能对每个人来说为每个人|生成人工智能的新时代5 消费或定制:生成的人工智能消费或定制:生成的人工智能很容易一下子吃生成人工智能应用程序ChatGPT、DALL-E稳定扩散等迅速民主化技术业务和社会。对组织的影响深远的。llm处理巨大的能力数据集允许他们可能“知道”我们在一个阶段采用周期时间大多数组织已经开始实验通过使用基础模型“现成的”。然而,许多最大的价值当他们定制或微调模型使用自己的数据来满足其独特的需求:组织所知道的一切整个的历史,背景,细微差别和意图业务及其产品、市场和客户。任何通过语言传达(应用程序,系统、文档、电子邮件、聊天、视频和音频录音)可以被用来驱动层次创新,优化和再造。消费生成AI和LLM应用程序已经准备好消费和易于访问。公司可以消费通过api和裁缝,一个小程度上,通过对自己的用例提示提示等工程技术调优和前缀学习。定制全球97%的高管同意AI基础模型将使连接在数据类型,革新但是大多数公司需要定制模型,通过微调自己的数据,使它们广泛可用和有价值。这将允许模型来支持特定的下游任务在整个业务。的影响将增加公司在使用的功效吗AI frontiers-elevating解锁新的性能员工能力,取悦客户,引入新的商业模式和提高响应信号的变化。和如何使用人工智能。3为每个人|生成人工智能的新时代6 消费或定制:生成的人工智能公司将使用这些模型重新设计创建。生成人工智能将成为必不可少的创意,暴露的新方法达到吸引观众和带来前所未有的速度和创新等领域生产设计、设计研究、视觉识别、命名,复制生成和测试,和真正的-个性化。公司正在转向最先进的人工智能系统，如达尔·E, Midjourney和稳定的扩散社交媒体视觉内容生成服务。达尔·E,例如,创建现实的图像和艺术基于文本描述和处理120亿年参数转换的单词到的图片。图像创建可以共享自动化。生成艾未未的复杂的对历史背景的理解,下一个最好的行动,总结能力,预测情报将促进一个新时代就要跨进超高效和hyper-personalization在后面和office-taking前面业务流程自动化变革新的水平。一个跨国银行使用如何生成AI和llm变换管理大量的交易后处理emails-automatically起草消息推荐的操作,然后将它们路由到接收方。更少的手动工作和结果流畅的与客户互动。工作方式。每个企业的每一个角色有潜力成为改造,作为人类使用人工智能导航助手成为常态,极大地放大了人们可以实现的目标。在任何给定的工作,一些任务将自动,一些将得到协助，有些人将不受技术。还会有大量的新的人类执行任务,例如确保准确的和负责任的使用AI-powered系统。考虑这些关键功能的影响:建议。人工智能模型将成为无所不在的副驾驶每一个工人,提高生产力通过将新类型的。要极致个性化才行智能在人类手中。例子包括客户支持、销售支持、人力资源、医疗和科学研究公司战略和竞争情报。大型语言模型中可能是有用的解决大约70%的客户服务这并不简单,沟通可以受益于一个会话,强大和智能机器人，了解客户的意图，制定自己的答案,提高Instagram和Twitter上。5保护。随着时间的推移,生成AI将支持编码。软件程序员将使用生成人工智能企业治理和信息安全,防止欺诈,改善监管合规,主动识别显著提高生产力 — 快速转换一个编程语言到另一个极端,掌握编程工具和方法、自动化代码写作、预测和防范的问题,和管理系统文档。埃森哲咨询公司驾驶使用OpenAI llm提高通过自动生成提高开发人员工作效率文档——例如,SAP配置原理和功能或技术规格。的通过解决方案允许用户提交请求微软团队聊天,因为他们的工作。正确打包文件然后返回速度一个很好的例子,具体任务,而不是整个工作,将增强和自动化。风险通过跨域连接并推断内外组织。在战略网络防御,llm可以提供有用的功能，例如解释恶意软件和快速分类网站。6然而,在短期内,组织可以希望罪犯利用生成艾未未的功能来生成恶意代码或写精度和质量的答案。4完美的网络钓鱼邮件。7为每个人|生成人工智能的新时代7 一个向前看的快节奏的发展的技术,监管和业务为每个人|生成人工智能的新时代8 展望技术、监管和商业的快速发展展望技术、监管和商业的快速发展像这样的时刻不经常来。未来几年将会看到巨大的投资在生成AI, llm和基础模型。独特的进化是技术、管理和业务应用所有加速指数是一样的吗时间。在以往的创新曲线,技术通常都超过了收养和监管。图1:生成式 AI 技术堆栈的每一层都将迅速发展应用程序:生成AI和llm将越来越多云中的用户可通过 API 和嵌入式访问直接进入其他应用程序。公司将消费它们因为它们是或将要自定义并使用专有的对其进行微调数据。的技术堆栈微调:模型微调将创建的重要性对跨软件的多学科技能的需求工程、心理学、语言学、艺术史、文学和图书馆学。复杂的技术支撑生成AI预计将迅速发展在每一层。这个拥有广泛的业务的影响。认为的数量计算所需的训练最大的人工智能模型呈指数级增长,现在翻倍每隔3.4到10月之间,根据基础模型:市场将迅速成熟和多样化随着更多预训练模型的出现。新模型设计将为平衡尺寸、透明度、多功能性和的性能。各种报告。8成本和碳排放数据:提高企业数据生命周期的成熟度将成为成功的先决条件——需要掌握新数据、新数据类型和海量。生成式人工智能现代数据平台中的功能将出现，增强大规模采用。因此,中央考虑采用能源密集型生成人工智能。“最热门的新节目平台是餐巾。”埃森哲集团首席执行官保罗•多尔蒂&首席技术官基础设施:云基础设施对于部署至关重要生成式 AI，同时管理成本和碳排放。数据中心将需要改造。新的芯片组架构、硬件创新和高效的算法也将发挥关键作用。指使用OpenAI生成工作网站从一个餐巾画为每个人|生成人工智能的新时代9 展望技术、监管和商业的快速发展风险和监管环境人工智能系统需要“长大”不同和包容的组输入反映更广泛的商业和社会规范责任、公平和透明。当在一个AI设计并付诸实践道德框架,它加快了潜力负责协作智慧,人类的聪明才智收敛与哪里智能技术。图2:生成式 AI 的主要风险和监管问题公司将有成千上万的方法应用生成AI和基础模型最大化效率和竞争力的优势。可以理解的是,他们会想要尽快开始。但一个企业,广泛的战略需要占所有变异的AI和相关技术打算使用,不仅生成AI和大语言模型。知识产权:业务将如何保护自己知识产权？以及它将如何防止无意中违反第三方版权使用pre-trained基础模型?数据隐私和安全:即将到来的法律将如何欧盟人工智能法案被纳入数据处理的方式，处理,保护,保护和使用?这将创建一个信任的基础消费者、员工和社会可以提高业务性能和解锁吗新的增长来源。ChatGPT提出重要的问题负责人工智能的使用。技术的速度进化和要求企业采用密切注意任何法律、伦理和他们可能会导致声誉风险。歧视:公司使用或创建工具吗需要考虑反歧视或反偏见考虑?产品责任:健康和安全机制需要什么在基于生成式人工智能的产品之前到位采取市场?它是至关重要的,生成的人工智能技术,包括ChatGPT和负责兼容设计,模型和应用程序不产生不可接受的风险为业务。埃森哲的先驱负责任的使用的技术包括负责使用AI的代码从2017年商业道德。负责人工智能是练习的设计,构建和部署AI依照明确的原则授权业务,尊重人,造福社会,允许公司规模产生信任在人工智能和人工智能的信心。信任:什么程度的透明度应提供消费者和员工？企业如何确保生成式 AI 输出的准确性并保持用户信心？身份:何时建立人格证明取决于语音或面部识别，如何增强验证方法以及改进？滥用的后果是什么？生成的人工智能的新时代对每个人| 10 展望技术、监管和商业的快速发展采用业务的规模图3:创成式人工智能将改变各行各业的工作公司必须重新找到工作路径生成AI值。业务领导人必须引领变化,开始现在,在工作再设计、任务设计reskilling人。最终,每一个角色在一个企业有潜力被改造,一旦今天的工作可以分解为任务自动化或辅助、重一个新的未来人类的机器的工作。银行保险54%48%36%40%43%33%34%31%12%24%26%10%12%15%18%工作时间分布的行业和人工智能的潜在影响基于他们在 2021 年在美国的就业水平14%软件与平台资本市场能源21%28%29%14%较低的潜力14%9%更高的潜力自动化更高的潜力增加增加或自动化非语言任务34%33%通信和媒体零售13%7%21%12%22%46%生成AI会破坏工作我们知道今天,引入一个新的人类和人工智能协作的维度大多数工人将有一个“合作飞行员,“从根本上改变工作做了什么工作就完成了。近每个工作都会受到影响——有些人会被淘汰,大多数也会转变,和许多新的就业机会将被创建。企业现在就应该采取措施将工作分解成任务,和投资在训练人们以不同的方式工作,与机器,将定义新的性能边界和有一个大的腿富有想象力的竞争对手少。40