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2024年10月14日
2023年第55篇原创文章
总第718篇原创文章
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自从OpenAI 2022年11月30日推出ChatGPT——一种生成式人工智能（以下简称为AIGC，Artificial Intelligenc Generated Content）的技术，AIGC的应用便开始呈现出爆炸式增长，因为它为我们日常的工作、生活和学习带来极大的便利。
01 AIGC好像是万能的
在工作方面，AIGC 可以成为内容创作者的得力助手。例如，一位文案工作者在撰写产品推广文案时，通过向 AIGC 工具输入产品的特点、目标受众等关键信息，AIGC 能够迅速生成多个版本的文案初稿。这些初稿不仅提供了丰富的创意和思路，还节省了大量构思和起草的时间。此外，对于设计师来说，AIGC 可以根据给定的主题和风格要求，快速生成设计草图和概念图，为设计师提供灵感和参考，帮助他们更快地完成设计项目。
在生活中，AIGC 也有诸多应用。比如，当你计划一次旅行时，你可以向 AIGC 咨询目的地的信息。它可以为你提供详细的旅行攻略，包括景点推荐、美食介绍、交通指南等。甚至，它还可以根据你的兴趣和时间安排，为你定制个性化的旅行路线。
来源：Kimi
另外，AIGC 还可以在智能家居领域发挥作用。通过与智能语音助手结合，AIGC 能够理解用户的需求并提供相应的服务，如查询天气、播放音乐、控制家电等，让生活更加便捷和舒适。
在学习方面，AIGC 更是展现出了巨大的潜力。学生在写作论文时，AIGC 可以帮助他们进行文献综述、语法检查和内容优化。它还可以根据学生的学习进度和知识水平，生成个性化的练习题和学习资料，提高学习效率。对于语言学习者来说，AIGC 可以提供实时的语言翻译和口语练习，帮助他们更好地掌握语言技能。此外，AIGC 还可以在在线教育平台上为学生提供虚拟导师服务，解答问题、提供指导，弥补传统教育中师资不足的问题。
02 “如果你只有AIGC这把锤子，那么每个问题看起来都像是AIGC能拔起的钉子。”
不过，就像人工智能（AI）不是万能的一样，AIGC也不是万能的。
如下图所示，事实上，AIGC只是更广泛人工智能领域中的一小部分，大多数商业问题的解决需要结合不同的人工智能技术。如果忽视了这个事实，你可能会高估AIGC的作用，并将它用于不合适的场景中。这样做的后果是，你不仅达不到预期的结果，而且还白白投入了资源，比如时间和金钱。
03 要怎么评估何时使用AIGC，何时使用其他人工智能技术，以及何时使用组合技术呢？
首先，要弄清楚使用某种人工智能技术是否为业务创造价值并且实施这个技术是可行的。这很重要，因为有些场景并不适合使用人工智能，不值得进一步考虑。
下面是AIGC适用场景的一些参考：
非常有用：内容生成、会话用户界面、知识发现
有一定用处：细分/分类、推荐系统、感知、智能自动化、异常检测/监控
几乎无用：预知/预测、规划、决策智能、自主系统
如果你无法接受AIGC可能带来的风险且这个风险无法有效被减轻，那么AIGC不适合你的场景。这些风险包括不靠谱的输出（一本正经的胡说八道）、数据隐私、知识产权、责任、网络安全和监管合规，无论这些风险是单独的风险还是与其他风险结合。
04 还可以考虑哪些人工智能技术
对于那些标记为“AIGC不是非常有用”的领域，可以考虑其它的人工智能技术。事实表明，在深入研究生成式人工智能之前，尝试一个更简单的替代人工智能技术可能是明智之举；它们通常风险更低、成本更低、更容易理解。
常见的、成熟的人工智能技术包括非生成式机器学习（ML）、优化、模拟、规则/启发式和知识图谱。一些新兴的技术，比如，因果人工智能、神经符号人工智能和第一性原理人工智能等也值得关注。
非生成式机器学习（ML）：在营销与销售领域，机器学习被用于潜在客户开发、数据分析、在线搜索和搜索引擎优化（SEO）。例如，许多营销人员使用机器学习算法来联系将产品留在购物车中或退出网站的用户。此外，机器学习还用于推荐引擎，如Amazon、Netflix和StitchFix等网站，根据用户的品味、浏览历史记录和购物车历史记录来进行推荐。
优化：美团智能配送系统的运筹优化实战中，通过运筹优化技术，实现了智能区域规划和智能骑手排班，提高了配送效率。优化技术在配送网络规划、运力结构规划等方面发挥了重要作用，通过多目标优化问题来提高骑手的顺路性和降低空驶率。
模拟：计算机模拟仿真在工程领域被广泛应用于优化设计方案、预测系统性能、评估风险等方面。例如，在汽车设计中，可以通过计算机模拟仿真来评估车辆的燃油经济性、动力性和安全性；在建筑设计领域，可以通过计算机模拟仿真来预测建筑物的抗震性能、热工性能等。
规则/启发式：启发式评估是一套完整的评估测试策略，用于检测产品用户界面的可用性问题。这个过程根据一组预先确定的可用性原则（启发式方法）进行，依赖于几个可用性专家运行的一次深度测试，以确保产品提供无缝的用户体验。
知识图谱：知识图谱在医疗保健行业中对疾病进行精准诊断的应用。通过构建包含各种癌症类型的知识图谱，医生能够快速地将病人的症状与已知的癌症模式匹配，提高诊断的准确性。此外，知识图谱还用于金融风险管理，通过构建涵盖金融实体及其相互关系的知识图谱，银行和金融机构能够直观地揭示隐藏在复杂金融网络中的风险联系。
因果人工智能：因果人工智能是一种新兴技术，它试图理解数据中变量之间的因果关系，而不仅仅是相关性。这种技术可以应用于医疗研究，例如，通过分析大量患者数据来确定药物效果和副作用之间的因果关系。
神经符号人工智能：神经符号人工智能结合了神经网络和符号处理的优势，旨在提高机器的推理和理解能力。例如，深度好奇公司开发的神经规则引擎（Neural Rule Engine），将符号性的规则知识转化为神经网络的知识形式，并辅以对应的运算，以提高规则的召回率和精确率。
第一性原理人工智能：第一性原理人工智能是一种从基本真理和规则出发，通过逻辑推理来解决问题的方法。这种技术可以应用于材料科学，通过从头算计算和模拟，从最基本的物理原理出发来预测新材料的性质和行为。
05 将AIGC模型与其他人工智能技术结合
三个要点：
1、人工智能技术并不是相互排斥的，它们通常可以以一种提供更好准确性、透明度和性能的方式结合，同时也降低成本和数据需求。
2、将AIGC模型与其他人工智能技术结合尤其强大。
3、人工智能技术的潜在组合是无穷无尽的。强大的组合和用例包括：
非生成式机器学习和AIGC模型组合：用于细分和分类、合成数据生成和计算机视觉
优化/搜索和AIGC模型组合：用于企业搜索
模拟和AIGC模型组合：用于模拟加速
图谱和AIGC模型组合：用于知识管理和检索增强生成
基于规则的系统和AIGC模型组合：用于聊天机器人、机器人顾问和专门的自然语言生成。
06 知道三件事，不要走弯路
1、围绕AIGC的炒作可能导致在不适合使用该技术的地方使用它，增加了项目复杂性和失败的风险。
2、过分关注AIGC可能导致忽视更广泛的替代和更成熟的人工智能技术，这些技术更适合大多数潜在的人工智能用例。
3、努力结合人工智能技术，创建更强大的系统，其中不同的技术可以弥补彼此的弱点。
AI时代，技能比学位重要，证书比学历重要！
人社部能建中心AIGC认证开启，欢迎和我做同学，一起AI时代的构建差异化优势。
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