生成式 AI 核心问题解析：落地场景与实现路径
生成式人工智能（Generative AI）通过学习大量原始内容，生成新的、原本并不存在的数据、文本、图像或其他类型的内容，具有一定的创造性和想象力。生成式 AI 为企业带来了创新的机会和自动化的潜力，提高了产品设计、广告创作和个性化服务的水平，使企业能够更高效地自动生成内容、提供个性化的客户体验。
2023 年被视为生成式 AI 的突破时刻，也是中国大模型发展的关键节点。通用大模型的快速迭代推动着生成式 AI 市场的发展。当前，企业的重点已经从围绕基础大模型的兴奋点转向推动投资回报率（ROI）的用例。虽然当前大多数企业都将生成式 AI 用于低风险的内部场景实施上，但随着生产力工具和生成式 AI 实践的快速发展，企业将在更多核心业务场景的关键用例中部署生成式 AI。从长远来看，基于生成式 AI 的对话式界面将促进技术商业化，使人工智能和其他技术进一步平民化。
本文汇总了行业在生成式 AI 方向的研究成果，包括生成式 AI 对企业的影响、大模型的应用价值和用例、技术实现方式、安全和风险管理，旨在回答企业想要了解的关于生成式 AI 和大模型的热门问题。
01 生成式 AI 对企业的长远影响
Q1：生成式 AI 将产生哪些颠覆性创新？
对于企业而言，生成式 AI 将在内容消费、内容生成、技术创造三个领域产生颠覆模式，这些领域对于企业在探索生成式 AI 技术的投资和应用路径时至关重要。
- 内容消费领域：以对话式 AI 为例，商业智能平台正在利用大模型增强其对话式数据分析的能力，允许用户以自然语言对话的方式获取所需的统计数据并自动化生成数据分析报告。这降低了数据访问门槛，提升了决策效率。
- 内容生成领域：以人工智能编码助手为例，人工智能编码助手可以帮助开发人员编写代码，还可以分析、解释、调试、重构和转换代码，从而使开发人员专注于高价值的工作，提升开发人员的生产力和体验。此外，营销文案、设计素材的自动化生成也是典型应用。
- 技术创造领域：当前以 AI Agent 最为热门。AI Agent 是一种具有自主性或半自主性的智能实体，能够利用人工智能技术在数字或物理环境中感知、决策、采取行动并实现目标。AI Agent 具有自动执行任务、做出决策以及与周围环境智能互动的能力，因此有可能彻底改变各行各业和各种环境。
Q2：大模型的未来发展趋势是什么？
- 模型'瘦身'：虽然过去几个月市场上推出了很多超大规模参数模型（千亿级别），但未来可能会出现更多针对特定用例的中模型甚至小模型。这些针对特定用例的'小'模型在场景适用性、模型规模、数据集、成本等方面具有明显优势，更适合边缘计算和私有化部署。
- 开源大模型挑战闭源：开源大模型正日益受到重视并对闭源大模型产生威胁，未来开源大模型和闭源大模型之间的差距可能会逐渐缩小。社区协作将加速技术迭代。
- 领域大模型：市场上将出现越来越多的垂直领域大模型，尤其是在金融服务、医疗保健等领域。这些模型大多基于通用大模型构建，但具有领域特定数据，能提供更精准的专业服务。
- 大模型的商业化：随着越来越多的开源大模型涌现出来，大模型可能会迅速变得大众化。但是企业可能仍愿意为安全性更高、软件发布更敏捷以及性价比更高的大模型付费，大模型市场将从卖方市场逐渐转变为买方市场。
- 监管完善：对大模型的监管将改变模型的训练和发布流程。目前针对生成式 AI 的监管还不够完善，但相关法规正在起草中，这将影响大模型训练过程的成本和频率，提高大模型开发者的准入门槛。
- 多模态拓展：多模态大模型将进一步提升模型性能，增强通用性。这种多模态的组合将在生成式 AI 中开辟新的用例，并改变用户界面（向语音交互等模态发展）和体验。
- AI Agent 普及：大模型需要大量的人工干预和技能进行引导，虽然 AI Agent 的'黑盒'属性可能会带来未知的风险，但是 AI Agent 可以自主行动并减少人工干预，完成更加复杂的任务，成为未来的主流交互形态。
02 应用价值与用例
Q3：企业如何识别大模型用例的业务价值、成本与风险？
企业的大模型应用通常分为三类，每类用例具有不同的潜在收益、成本和风险：
- 防御型用例：改善特定任务，但不会给企业带来额外的竞争力，例如员工办公助手、代码助手、营销内容生成等。主要目的是降本增效。
- 差异化用例：改善特定的业务流程，为企业带来差异化优势，例如客服助手、销售助手等。这类用例能直接提升客户满意度。
- 变革型用例：创造新的产品、市场或流程，通常具有行业属性，例如智能理赔（保险）、药物研发（医疗）等。这类用例风险较高但回报巨大。
