近年來，人工智能（AI）在企業(yè)和行業(yè)中越來越受到關注。企業(yè)使用人工智能的方式也從專注于特定、重復性任務的傳統(tǒng)算法（狹義人工智能）發(fā)展到新時代的生成式人工智能模型，這些模型經過預先訓練，可以執(zhí)行廣泛的預定義任務和來生成新的內容。向通用人工智能（AGI）的進化仍然很遙遠，其中智能體將有能力定義任務并與人類認知相媲美。然而，當前生成式人工智能的創(chuàng)新及其所代表的能力，標志著通用人工智能發(fā)展的一個關鍵里程碑。
生成式人工智能無處不在
在一份報告發(fā)現(xiàn)，生成式人工智能領域的資金在2022年同比增長高達12倍，使其成為該領域資金最多的一年。與傳統(tǒng)人工智能不同，生成式人工智能算法提升了知識工作并產生更大的影響，特別是在內容創(chuàng)建、內容發(fā)現(xiàn)、增強對話式人工智能和人工智能模擬方面。因此，生成式人工智能為增強客戶或員工體驗并快速加速任何企業(yè)的創(chuàng)新周期提供了多種機會。例如，一個流行的用例是部署在呼叫中心的聯(lián)絡中心技術。
到目前為止，聊天機器人等對話式人工智能界面已用于基本的客戶互動。現(xiàn)在，有了生成式人工智能，虛擬服務助理可以從客戶電話中帶來更復雜的見解和更廣泛的互動，這可以幫助進行總結、翻譯、情感提取、呼叫反饋以提高座席的自我完善，以及在互動過程中提供客戶特定的見解。
潛力中的陷阱
任何革命性趨勢一樣，生成式人工智能不僅為企業(yè)在擴大服務領域方面帶來了巨大潛力，但也帶來了某些陷阱。企業(yè)必須認識到某些特定的挑戰(zhàn)，例如道德問題、幻覺、數據泄露威脅和監(jiān)管不足等。雖然傳統(tǒng)人工智能也存在這些挑戰(zhàn)，但對于生成式人工智能用例來說，這些挑戰(zhàn)更加微妙。
負責任地使用人工智能
為了最佳地利用該技術的優(yōu)勢，必須考慮某些因素。以下是確保生成式人工智能技術得到最優(yōu)和最負責任地使用的重要因素：
建立正確的數據基礎
由于人工智能技術的強大程度取決于其所提供的數據，因此擁有強大的數據至關重要。
建立在數據質量、準確性、可訪問性和互操作性之上的強大數據基礎至關重要。為了避免生成式人工智能的陷阱，企業(yè)需要確保無縫集成各種來源的數據，以形成為業(yè)務決策提供信息的基本要素和結構。
在使用生成式人工智能時，企業(yè)必然會發(fā)現(xiàn)更細致的交互或超個性化的承諾和好處。然而，在此過程中，他們還必須確保客戶數據和個人身份信息(PII)不被泄露。
廣泛的輸入和輸出驗證
從生成式人工智能中獲得最佳結果的一個關鍵方面是提示工程，這本質上意味著擁有正確的提示序列和設計、提示模板，可以幫助簡化和優(yōu)化技術的使用方式。但這里的一個固有風險是確保提示不會因提示注入、提示泄露或越獄而被黑客攻擊。即時注入意味著注入有害文本來操縱輸出、泄露關鍵信息的摘錄以及繞過內置安全措施進行越獄。
由于一些流行的大語言模型（LLM）要么是無監(jiān)督的，要么是半監(jiān)督的，因此存在幻覺和不適當輸出的風險。隨著企業(yè)從新一代人工智能探索轉向大規(guī)模部署，他們必須制定指導方針，包括提示過濾、反饋和輸出驗證的人機交互流程以及幻覺監(jiān)控。
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西安站（10月26日）：https://www.huodongxing.com/event/3715335961700
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