自2022年11月首次亮相以来，生成人工智能一直占据着商业议程的中心位置。

　　生成式人工智能是指负责内容创造的一类主要人工智能。它已经对许多行业造成了重大破坏，尤其是劳动力部门。

　　与依赖特定规则集的典型人工智能相比，生成式人工智能依赖于GPT，这是一种机器学习(ML)模型，可以帮助它自主创建内容。这些模型使用大量数据来预测人类语言的模式、细微差别和上下文。

　　高盛(Goldman Sachs)表示，生成式人工智能最终将实现3亿个工作岗位的自动化。考虑到这一点，请继续阅读，了解人工智能将如何影响未来的工作。

　　生成式人工智能是一个新生事物，对许多人来说有些陌生。因此，人工智能和生成式人工智能经常被混淆。在某些情况下，有些人认为生成AI优于传统AI。

　　首先，传统人工智能的主要目的是评估和解释复杂的模式和数据，以便我们人类理解。但当涉及到生成人工智能时，它会更进一步。通过使用我们提供给它的数据，它可以创造新的内容供我们消费。

　　在创新和创造工作时，它甚至更受欢迎。在建筑和设计行业，它已经在这些领域的专业人士中脱颖而出，成为一种流行的工具。

　　生成式人工智能具有巨大的潜力，但即便如此，传统人工智能在现在和未来仍有一席之地。当涉及到工作场所的研究和精确时，传统人工智能会派上用场。因此，这两种工具都不能独立运行。

　　然而，生成式人工智能需要传统人工智能的能力才能有效地工作。正因为如此，传统的人工智能仍然是提高运营的自动化解决方案的中心。

　　作为创新和创造性专业人士的授权来源，生成人工智能是比传统更受欢迎的工具。

　　你可以在不同的领域用它来解决问题和创造，到目前为止，它已经在这些行业中得到了实践。

　　来源:CBINSIGHTS

　　传统人工智能和生成人工智能都可以使用现有的音乐和艺术来创作新的东西。

　　这些工具让你能够突破传统的界限，从而获得灵感。

　　在生成式人工智能的帮助下，你可以将一些任务委托给虚拟助手。当人工智能处理重复性任务时，你可以专注于重要的问题，比如任务管理、日程安排和个性化协助。

　　人工智能在医疗保健领域，尤其是在诊断领域，可以发挥丰富的资源。一些生成式人工智能模型捕获、评估和翻译诊断报告。它们还可以帮助医疗专业人员识别患者数据中的异常或模式。

　　医疗保健专业人员可以使用生成式人工智能创建准确的诊断报告，减少分析所需的时间。

　　生成式人工智能可以帮助你在业务中做出明智的决策，因为它使用数据来提供预测和见解。

　　如果您从事医疗保健或金融行业，此工具可以提供更准确的预测。你的误差幅度会大大缩小。

　　维持客户信任并在供应链业务中建立良好的业绩记录绝非易事，但事实证明，该领域的生成式人工智能可以减轻负担。

　　凭借其预测和分析能力，企业可以优化库存并满足客户需求。

　　该工具还可以帮助识别过程中的挫折，并为改进提供指导。通过对以往数据的分析，这一切都是可能的。

　　检测欺诈是许多金融职业的一个重要方面，但这并不简单。

　　生成式人工智能分析大量数据并提供准确见解的能力可以成为这项工作的绝佳资源。这意味着金融专家可以更容易地发现欺诈模式，并制定有效的解决方案来保护他们的系统。

　　生成式人工智能可以增强网络安全措施，评估网络上的流量模式，以识别需要关注的异常情况。此外，它可以发现潜在的威胁并提供可行的防御。

　　管理人力资源流程和员工招聘带来了一系列独特的挑战，但当你在流程中引入生成式人工智能时，克服这些挑战的可能性就会增加。

　　该工具使用候选人的数据，对其进行交叉检查，并确定与可用职位的理想匹配。正因为如此，人力资源部门才能打造出获胜的团队。此外，你还减少了招聘过程中经常出现的时间浪费。

　　生成式人工智能可以帮助识别模式和预测趋势。

　　它速度更快，并且能够处理大量数据集。例如，营销人员使用生成式人工智能来识别可靠的媒体联系人。

　　全球企业必须将生成式人工智能集成到其语言翻译、学习和本地化工作流程中。

　　在这个工具的帮助下，企业可以保持准确和文化上合适的沟通。

　　

　　来源:Pressfarm

　　组织也可以使用它来开发定制和沉浸式学习计划，以帮助对外语教育感兴趣的人。更重要的是，生成式人工智能可以模拟现实世界的对话。这样，学习者就有了更好的练习机会。

　　最后，当学生有一个定制的学习计划时，他们成功的机会更高。他们对自己的时间有了更多的控制，并获得了完成课程的信心。

　　营销人员可以使用生成式人工智能来定制他们的策略，以适应他们的客户档案。他们可以收集和评估客户数据，以定制营销活动、产品推荐和广告。

　　生成式人工智能还可以构建新闻稿，使其更有效。

　　客户服务是商业中另一个需要大量人力的领域。但通过生成式人工智能，代理可以将这项工作转移到其他重要的业务领域。

　　他们还可以设置生成式人工智能来开发处理客户询问的聊天机器人。

　　开发人员可以利用生成式人工智能来生成代码和修复bug。有了你的工程技能和人工智能的能力，团队可以改善工作流程。

　　生成式AI支持多种功能。它可以帮助设计师进行图形、创意头脑风暴或布局建议。

　　这个工具可以激发创意人员自动化一些流程并生成设计变化。因此，原型的周转时间比正常情况要短。客户甚至可以从不同版本的设计中进行选择。

　　在工作场所引入生成式人工智能带来了独特的挑战，需要仔细导航。

　　作为一个变革过程，组织必须获得成功集成的专业帮助。这些是接受帮助的理想场所。

　　人工智能咨询公司拥有帮助企业成功建立生成式人工智能实践的专业知识。更好的是，他们还可以协助员工培训。

　　有政府和行业主导的项目可以帮助企业采用这项技术。

　　根据地区的不同，组织可能能够找到资源、补贴和赠款来支持该工具的实施。

　　内部培训项目可以帮助员工填补知识空白，并确保每个人都掌握了如何使用这些知识的相同信息。

　　虽然生成式人工智能是一种重要的资源，但它也必须考虑道德方面，以及其他潜在的陷阱。这里也有一些方法来应对随之而来的挑战。

　　生成式人工智能不仅仅是获取并使用它。为了准确、可靠的数据和更少的偏见，需要训练有素的人员掌舵。培训员工如何使用该工具可以提高其交付预期结果的机会。

　　策略有助于管理此工具的使用。因此，领导层必须制定有关其使用的规则和条例。

　　对员工进行教育，让他们了解其影响，这对于确保员工不越过任何道德底线至关重要。

　　缺乏关于使用该工具的潜在影响的培训会使工作人员失败。此外，企业可以组建一个团队来保证每个人都遵守道德准则。

　　让一个团队持续监控生成AI是至关重要的。

　　通过他们的评估，领导者可以确定工具是否准确地运行。他们也可以通过在必要的地方做出调整来提高自己的表现。

　　在没有仔细检查验证的情况下，组织不应该急于相信生成人工智能的数据。

　　它依赖于可用的数据来提供结果，因此有时它提供的信息不准确。但有了数据验证系统，企业就不用那么担心了。该系统只提供准确、高质量、最新的信息。

　　当然，这个工具承诺了巨大的好处，但即便如此，它也带来了您需要考虑的相当一部分挫折。

　　让我们来看看其中的一些。

　　一般来说，这是人工智能的主要关注点之一。为了交付结果，该工具依赖于现有的数据集。

　　因此，版权侵权成为一个问题。人们还可以利用这个工具来制造假新闻、深度造假和传播错误信息。所有这些都可能导致现实世界中的后果。

　　一般来说，即使是专家也无法控制生成人工智能对数据的访问，而且更难规范谁可以使用该工具的数据。

　　正因为如此，数据隐私已经成为一个重要的问题。这也意味着个人数据处于危险之中，因为该工具可以快速获取数据。

　　生成式人工智能依赖于现有数据来生成结果。如果现有的数据一直是不准确的，那么工具的最终结果将传递不准确的数据。

　　尽管具有巨大的智能，但生成式人工智能与任何其他数字解决方案一样。它需要不断维护和定期更新。

　　生成式人工智能的结果可能是不可预测的。因此，人为干预对最终结果仍然至关重要。

　　人工智能对工作的影响

　　人工智能在各个行业都有重大影响。随着各行各业的不断采用，它必然会影响未来的工作。

　　这个工具的影响既有积极的一面，也有消极的一面。积极的一面是，它通过自动化使工作更容易，并有助于决策。更不用说，当涉及到虚拟安全时，它是一个健壮的解决方案。

　　消极的一面是，这些工具可能会取代数以百万计可以自动化的工作。通过利用生成式人工智能的力量，你——无论是个人还是组织——都可以充满信心地驾驭未来。

　　深入研究人工智能的伦理，阅读我们应该问的4个基本问题，以获得关键的见解。

　　艾莎·韦斯特编辑