德勤-生成式人工智能用例汇编-序篇(2).pdf

### 生成式人工智能的应用与发展前景 #### 一、生成式人工智能概述 生成式人工智能（AI）作为一种前沿技术，正以前所未有的速度推动着人类社会的进步。它通过模仿人类的语言能力、知识结构和创造力，能够生成高质量的新内容或解决方案。近年来，随着计算能力的提升、大数据的积累以及算法模型的进步，生成式AI技术取得了显著成就，特别是在文本生成、图像合成、语音模拟等领域展现出了惊人的能力。 #### 二、生成式AI的应用案例分析 德勤数智研究院发布的生成式人工智能用例汇编——序篇，汇集了六大主要行业的高影响力应用案例。这些案例不仅展示了生成式AI的强大功能，还探讨了其在不同领域的实际应用场景和发展趋势。 ##### 1. 任务工作量与验证难易程度分析 德勤提出了一种“数字化工件”生成与验证的方法，用于评估生成式AI在具体应用场景中的适用性和有效性。这种方法基于两个关键因素：一是无AI辅助情况下完成任务所需要的人力资源；二是验证AI生成内容的真实性和准确性所需的努力。根据这两个因素，可以将任务分为不同的级别： - **可忽略**：任务简单，无需AI参与。 - **待评估**：需要进一步评估AI参与的价值。 - **可考虑**：AI可以提高效率，但仍需人工验证。 - **确定**：AI非常适合，可以显著提高效率。 这种分类方法有助于企业和组织更好地理解生成式AI的应用潜力，从而选择最适合的技术解决方案。 ##### 2. 具体案例分析 - **创作笑话**：虽然创作一个有趣的笑话需要一定的创意和语言技巧，但验证其效果相对容易，只需要读者或听众的反馈。因此，生成式AI在这种类型的创作中具有很大的应用潜力。 - **起草合同**：对于不具备法律专业知识的人来说，起草合同是一项非常复杂的任务，同时验证合同的有效性也非常困难。但如果有专业背景，起草合同的工作量虽然仍然较大，但验证难度会相对较低。 - **绘画**：对于大多数人而言，绘制复杂图像需要相当的努力，但验证图像的质量相对容易。生成式AI可以在这一领域提供有力支持。 #### 三、生成式AI的商业价值与挑战 随着技术的不断发展，生成式AI在多个方面展现出巨大的商业价值。例如，它可以显著提高内容创作的效率，加速产品和服务的开发周期，同时还可以帮助企业更好地理解客户需求并提供个性化服务。 然而，生成式AI也面临着一系列挑战，包括但不限于： - **法律责任与伦理考量**：随着生成式AI的应用越来越广泛，相关的法律责任和伦理问题也日益凸显。 - **风险与法规战略规划**：如何确保生成式AI的安全性和可靠性成为一个重要课题。 - **人才培养**：培养具备跨学科能力的专业人才，是推动生成式AI技术发展的重要环节。 #### 四、未来展望 德勤认为，生成式AI的未来充满无限可能。短期内，这项技术将逐渐应用于更多业务场景中，加速日常工作的自动化过程；长期来看，随着技术的不断进步和社会接受度的提高，生成式AI将成为增强人类劳动力的重要手段之一。在这个过程中，制定清晰的法律法规框架至关重要，它将有助于确保技术健康发展，最大限度地发挥其商业价值和社会效益。 生成式人工智能不仅是技术革新的一部分，更是推动社会变革的关键力量。随着研究的深入和技术的成熟，我们有理由相信，生成式AI将在未来的数字化转型中扮演更加重要的角色。