正确看待生成式 AI
生成式 AI 可以做到其他 AI 做不到的事情，即创建新的独特内容。为了帮助评估生成式 AI 如何最适合 AI 策略，请了解其功能、应用和影响与预测式 AI 和其他类型的 AI 相比如何。
生成式 AI 与其他 AI 类型
了解生成式 AI 与预测式和其他 AI 类型的不同之处，以及为什么它脱颖而出。
关键要点
- 生成式 AI 的创造能力标志着 AI 技术的重要发展。
- 预测式 AI 分析数据以预测结果，而生成式 AI 生成文本、图像、代码和其他输出。
- 生成式 AI 和其他 AI 技术在各个行业都有广泛的应用，包括金融、医疗保健和营销等业务功能。
- 未来，生成式 AI 和其他 AI 模型之间将进行更深入的集成。
- Microsoft 的六项以人为中心的实践可帮助组织负责任地开发和使用生成式 AI。
什么是生成式 AI？
generative-ai生成式 AI 使用深度学习（一种复杂的机器学习 (ML) 形式，可处理复杂任务和大型数据集）响应简单的自然语言提示来创建新内容。就像烹饪独特菜肴的厨师、创作歌曲的音乐家或撰写故事的作家一样，生成式 AI 富有创造力和创新性。
生成式 AI 是 AI 的一个子集，是指能够通过使用机器学习模型识别和模仿其收集的数据中的模式来执行类似人类任务的任何系统或机器。通过连续的反馈循环，系统或计算机逐渐提高了其性能。
从自动化日常运营到个性化客户体验，组织越来越依赖 AI 商业版来提高效率、推动创新和建立竞争优势。但是，AI 领域包含以不同方式运行的多种技术。
生成式 AI 能够生成新颖的输出（无论是文本、图像、音乐还是代码），这代表 AI 技术的重大进步。在短短的时间内，它为各行各业的组织开辟了无限的可能性。
预测式 AI 和其他 AI 可以做什么？
每种类型的 AI 都有特定用途，可满足不同的业务需求。通过了解每种类型可以为组织做什么和不能做什么，可以最大程度地发挥其潜力。下面是一些常见的 AI 类型：
传统 AI 可自动执行和优化特定任务。由于它依赖于具有预定义规则和算法的机器学习模型，因此它最广泛用于各行各业效率和精准率至关重要的重复性任务，例如制造或数据处理。传统 AI 包括预测式 AI 和对话式 AI。
预测式 AI 基于历史数据分析预测结果。它可以分析过去的行为、检测模式并高度准确地预测未来结果。预测式 AI 是金融、医疗保健、制造和营销的基础。
对话式 AI 为聊天机器人和虚拟助手提供支持，通过文本或语音界面促进人机之间的自然语言交互。对话式 AI 依赖于 ML 模型和自然语言处理 (NLP) 来理解自然语言并生成类似人类的响应。
生成式 AI 有何独特之处？
以下生成式 AI 与其他形式的 AI 的比较进一步强调了生成式 AI 的工作原理生成式 AI 的工作原理，以及其创造性、自适应能力与更具分析性、特定于任务的 AI 类型的对比。
生成式 AI 与传统 AI
传统 AI（也称为窄或弱 AI）基于规则，最适合执行预定义任务，例如自动化工作流或基于固定算法做出决策。它通常使用监督式学习技术进行训练。生成式 AI（也称为创意或强 AI）生成唯一输出，然后根据人工指导和更正对其进行微调。它使用非监督式学习技术进行训练。
生成式 AI 与预测式 AI
预测式 AI 根据对现有数据和趋势的分析来预测未来结果。生成式 AI 超越了预测，创建不受现有数据限制的全新内容。例如，生成式 AI 可以创建市场营销活动，而预测式 AI 预测其成功。
生成式 AI 与对话式 AI
对话式 AI 理解自然语言，并生成模仿人类语音的响应。生成式 AI 的范围更广，除了文本之外，还可以创建各种其他内容类型，包括图像、音乐、语音模仿、视频和产品设计。
每种 AI 类型的使用场景是什么？
生成式 AI、预测式 AI 和其他类型的 AI 在不同行业和业务职能部门具有广泛的实际应用。下面是如何使用不同类型的 AI 的一些示例：
生成式 AI 的应用包括：
- 跨行业：协助员工完成日常任务，例如汇总电子邮件、生成演示文稿和展示见解。
- 工程：生成综合数据，用于分析不同条件下的激励。
- 医疗保健：设计用于药物发现的新分子。
- 产品设计：制作新产品原型并创建创新的视觉设计。
- 软件开发：帮助编写代码并自动执行重复的编程任务。
- 视频游戏：创建叙述、角色、图形和音效。
- 财经：预测股票表现、信用评分和经济趋势。
- 市场营销：生成预测客户偏好和优化市场活动所需的客户见解。
- 零售：协助进行需求规划和库存预测。
- 制造：监视供应链中断并预测设备故障。
- 装配线生产：使用 AI 引导的机器人执行精确操作。
- 汽车：允许驾驶员使用语音助手与汽车信息娱乐和导航系统进行交互。
- 业务自动化：以最少的人工干预处理数据输入或发票处理等普通任务。
- 客户服务与支持：通过 AI 驱动的聊天机器人提供全天候帮助。
- 零售：通过提供个性化建议来增强购物体验。
AI 决策简介
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公平性
AI 系统应防止可能导致对某些群体不平等待遇和歧视的偏见。它们应该为所有具有类似情况的用户生成相同的输出，例如就业机会。
可靠性和安全性
确保 AI 系统可靠且安全地工作有助于建立信任并防止损害。AI 系统应在各种条件下一致且准确地执行，并一致地防范错误和网络攻击。
隐私和安全性
AI 系统应通过保护个人和机密信息免受未经授权访问来支持用户的权限。它们还必须主动识别和补救一系列其他网络威胁，包括恶意软件和拒绝服务。
包容性
AI 系统应旨在为各种用户提供支持和吸引这些用户。包容性设计实践解决了潜在的排斥障碍，并支持创建所有人都能访问的体验。
透明度
组织应明确说明其 AI 系统的工作原理并做出决策。透明度可促进理解和信任，并帮助用户识别和解决可能出现的任何问题。
问责制
AI 系统以及开发和部署它们的人员应对其操作和决策负责。这要求组织制定流程和机制来监督负责任 AI 并解决任何负面影响。
生成式 AI 的光明未来
作为下一波 AI 支持的业务转型和创新的关键角色，生成式 AI 承诺继续重塑组织的运作方式和与客户的互动方式。
查找以下趋势：
ML 模型的持续改进将包括更智能的训练算法、自我监督式学习以及模型体系结构和训练中的其他进步。这将带来更高质量的输出和更直观的用户体验。
生成式 AI 与其他 AI 类型的互补使用将增强系统功能并提高效率。例如，在产品开发中，组织可以使用预测式 AI 来识别未来市场需求，使用生成式 AI 来推荐满足这些需求的新产品，并使用对话式 AI 来收集客户反馈以不断改进产品设计。
生成式 AI 与其他 AI 类型的深度集成将加强复杂的决策和问题解决过程。例如，在客户服务中，将 NLP 与生成式 AI 相结合的聊天机器人或虚拟助手可以基于用户需求、情绪和上下文的实时分析动态创建智能个性化响应。
对负责任 AI 的重视程度将会增加。 企业、政府、学术界和其他组织将继续强调 AI 开发和部署中的公平性、透明度、问责制和其他实践。详细了解 Microsoft 对负责任地使用 AI 的承诺。此外，访问工具和流程以帮助组织有效管理 AI 风险。
如何使用生成式 AI？
了解生成式 AI 和其他 AI 类型的独特之处是从每种 AI 获得最大优势的关键，无论是独立工作还是与其他 AI 协同工作。
与预测式 AI 不同，生成式 AI 不会根据历史数据预测结果。与对话式 AI 不同，它不会生成类似于人类的对话。它以最少的人力投入创造新作品，同时不断迭代和改进其输出，这对于推动创新和在当今数字世界保持竞争力至关重要。
继续了解生成式 AI 与其他 AI 类型，以及如何在组织中最好地使用生成式 AI
常见问题解答
常见问题解答
- AI（使用机器学习执行类似人类的任务）具有多个子集，包括生成式 AI、传统 AI、预测式 AI、对话式 AI 和大型语言模型 (LLM)。
- 生成式 AI 创建新式输出，包括文本、图像、音频、产品设计和代码。
- 预测式 AI 根据历史数据预测结果，而生成式 AI 会生成新的唯一内容。
- 生成式 AI 可以创建各种内容，文本只是其中一个例子。LLM 是生成式 AI 的一个子集，专注于文本生成和翻译等语言任务。
- 机器学习使模型能够接受数据并从数据中学习，从而为所有 AI 类型提供基础。生成式 AI 使用 ML 技术创建新输出，而传统 ML 模型侧重于分类和预测等任务。