生成式人工智能用例汇编– 序篇.pdf

人工智能(Al)时代的发展可谓是路漫漫而修远兮。近十年来，生成式Al技术通过不断的进化演变，在“超级算力”+“海量数据”+“大模型”的范式下，能够凭借自身强大的“理解/推断”能力生成新的文本、代码、声音、图形、视频和流程。尤其当以GPT-4为代表的预处理大语言模型突然闯入人们的视野时，生成式Al终于迎来高光时刻，突破了人们对其应用的传统认知。

生成式Al的核心魅力在于其能够通过学习和模拟人类的语言能力、知识和创造力，自动生成新颖、有意义且高质量的内容或解决方案。当人们发现生成式Al具备在渐进式数字化和基本生产力场景下发挥效用的巨大潜力时，如何更好地将它部署在多元化场景中且炸裂式地释放能量，最终达到刺激商业价值和造福人类的目标便成为了当今炙手可热的话题。

德勤推出了一种“数字化工件”*生成以及验证方法，旨在帮助创新领导者判断某个想法是否能通过利用生成式Al变成有益的实际应用。该方法主要围绕两大核心要素：

o在没有生成式Al的情况下完成任务所需的人力-“任务工作量(无Al)”o验证或核实生成式A输出所需的努力-“验证难易程度”由此形成了一个二维分类体系，对采用生成式Al技术的应用案例进行分类。

生成式Al的崛起必将会掀起一场新的工业革命、开创全新的社会分工，它给人类社会带来的颠覆性改变必将让世界为之而振奋。

随着科技的发展和裂变，人工智能早已不再是科幻大片中的虚拟幻境或是一道光影，它在不经意间占据了人们生活的方方面面。曾经那扇遥不可及的高科技之门已经向人们敞开，门中映射出的那一抹耀眼的光就是Al为人类呈现出的无尽可能!

生成式Al不仅能够消化海量数据，并且自主产出高质量的新内容。其独特的创新能力能够为企业和个人用户提供有价值的建议，开拓新的应用视角，起到提升企业的决策能力和个人工作效率的作用，甚至能够重塑各行各业的未来蓝图。