生成式人工智能如何重塑每個行業

生成式 AI 課程是該技術整體成功的主要受益者，並且在過去幾個月中取得了顯著增長。一線經濟學家預測全球經濟每年的增量在 2.6 至 4.4 萬億英鎊之間。另一項研究指出，到 2030 年，GenAI 可能對全球 GDP 產生約 20 萬億英鎊的影響。 71% 的組織已經將 GenAI 納入至少一個業務流程中，因此這種變化是顯而易見的，並且在短短一年內加速了 33%。

這些數字清楚地表明了 GenAI 課程作為重要專業發展工具的重要性。企業宣稱在這些項目上花費的每英鎊投資回報率為 3.7 倍。

生成式人工智能的經濟影響和採用

借助生成式人工智能，全球企業正在以前所未有的速度實施變革。最先採取主動並充分利用這一機會的企業現在正在獲得顯著的競爭優勢。這些數據與公司本身的敘述有著不同的基調：

• 實施生成式人工智能的公司可實現 30-40% 的內容創建效率，從而提高該工作領域的生產力。
• 通過人工智能驅動的自動化手段，運營成本降低了15-25%。

• 那些儘早採用變革的人通過銷售人工智能驅動的產品和服務構成了新的收入基礎。

• 面向團隊成員的 Gen AI 課程使他們在技術和創意方面的工作效率提高了 2-3 倍。

這些有希望的數字並不能涵蓋一切。這些問題根深蒂固地存在於成本、數據隱私和勞動力準備等領域。這就是為什麼生成式人工智能課程已成為一項重要的投資，而不僅僅是另一個培訓項目。

令人驚訝的是，根據趨勢，相對於技術預算的小公司能夠保持與大企業相同的人工智能採用率。更多的培訓機會和更少的進入門檻是原因。

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  生成式人工智能如何跨領域發揮作用

生成式人工智能通過三個階段的過程來為許多領域的應用程序提供支持：

• 訓練階段——基礎模型通過完成數百萬次預測練習，從龐大的原始非結構化數據集中學習模式
• 調整階段——模型通過標記數據和人工反饋進行微調，以適應特定的應用
• 生成階段——模型生成內容，同時持續評估和重新調整使它們更加準確

這些模型的功能來自幾個關鍵架構：

• Transformer 模型– 它們一次處理整個序列並捕獲上下文以生成更長、更準確的內容
• 變分自動編碼器 (VAE)– 這些模型徹底改變了圖像識別和異常檢測
• 生成對抗網絡 (GAN) – 它們創建逼真的圖像並實現風格遷移

這些強大的框架支持許多領域的應用程序：

• 內容創建——從文本和圖像到代碼、音樂和合成數據的一切
• 搜索增強——模型理解自然語言查詢並提供相關答案，無需複雜查詢
• 數據增加——當地面數據稀缺時，他們創建合成數據集
• 產品設計– 工程師可以在實際生產之前測試多種變體

許多先進的系統使用檢索增強生成（RAG）。這種方法允許模型利用訓練數據之外的外部源，這使得它們對於特定應用程序更加準確。

• 行業轉型

生成式人工智能正在更快地從實驗技術發展成為各種規模行業的重要商業工具。每個行業都會通過定制應用程序看到獨特的變化：

• 教育：人工智能通過減少行政工作、創建教育資源和提供量身定制的學習體驗來幫助教師。完成Gen AI 課程的教師預計每周可以節省 2 個小時以上的時間。該技術還通過更好的課程規劃和個性化反饋來提高學生的成績。
• 醫療保健：大約 75% 的大型醫療保健組織現在使用或計劃擴展生成式人工智能，64% 的組織報告了積極的投資回報率。這些解決方案提高了臨床生產力、管理效率和患者參與度。
• 製造業：公司可以減少高達 5000 億美元的開支，提高 25% 的生產率，同時減少 70% 的故障。人工智能驅動的預測性維護可以幫助公司在設備故障發生之前發現它們。
• 銀行業：金融機構正在以 85% 的比例了解或採用人工智能能力。大多數人更喜歡戰略合作（61%）而不是內部開發。該技術支持自動化客戶服務、欺詐檢測和定制財務建議。
• 零售業：業界預計到 2028 年人工智能投資將達到 26157.9 億美元。印度零售企業計劃在 12 個月內以 71% 的速度採用新一代人工智能。
• 創意產業： GenAI 幫助創作音樂、藝術品和書面內容。它讓每個人都能更容易地接觸到設計、音樂和視覺藝術。

• 夏日

生成式人工智能正在引領新時代，一場技術革命，正在改變我們全球經濟的面貌。本文深入探討了像這項技術這樣強大的技術如何成為任何企業（無論大小）的利潤來源。該證明揭示了許多重要事實：

• GenAI 可能是每年對全球經濟貢獻 2.6 至 4.4 萬億英鎊的主要來源

• 大多數組織已在至少一項業務運營中使用 GenAI，這表明了對 GenAI 的接受和認可

• 加強客戶服務、營銷、軟件開發和科學研究是 GenAI 影響最大的領域——幾乎佔其潛在價值的 75%

• 平均每投資 GenAI 項目一英鎊，公司就能獲得 3.7 倍的回報——非常強勁的回報

• 訓練、調優、生成三階段方法可以與各個領域進行交互

真實的例子證明了這項技術非常靈活，可以根據不同的情況進行調整。教師利用節省的時間為學生提供更好的學習。醫生提高臨床效率和患者護理。工業公司通過預測性維護減少開支。金融機構借助自動化解放了客戶服務，並能更好地檢測欺詐行為。另一方面，零售企業致力於花費大量資金以保持競爭力。