還有許多其他不同的地方也可以快速開始使用生成式人工智能，而且這一技術(shù)正在被整合到一些工具和平臺(tái)中，或許你的企業(yè)已經(jīng)在使用。因此，針對(duì)如何測(cè)試和應(yīng)用這些工具，你要考慮制定指導(dǎo)方針。以下是值得考慮使用生成式人工智能的五個(gè)重要領(lǐng)域，以及關(guān)于如何尋找其他適合場(chǎng)景的指導(dǎo)原則。

1. 提高開發(fā)人員的工作效率

編寫代碼通常被認(rèn)為是介于藝術(shù)和科學(xué)之間的工作，但在編程過(guò)程中，有很多工作是機(jī)械重復(fù)的。云平臺(tái)和模塊存儲(chǔ)庫(kù)的興起意味著，編寫現(xiàn)代的應(yīng)用程序與提出算法一樣，就是將組件和 API 連接在一起，重構(gòu)現(xiàn)有的代碼，優(yōu)化環(huán)境和精心組織不同的管道。這方面的很多工作完全可以讓自動(dòng)化和人工智能來(lái)協(xié)助完成，但是，你還需要知道該如何以及在哪里使用這些工具來(lái)監(jiān)測(cè)其影響和效果。你可以從使用一次性工具開始，加快完成某些特定且常見的工作，然后再轉(zhuǎn)向全面使用代碼編寫助手。

文檔編寫既重要又經(jīng)常被忽視：你不僅可以讓生成式人工智能來(lái)記錄一個(gè)代碼庫(kù)，而且你還可以在文檔中建立一個(gè)聊天界面，從而開發(fā)人員可以在此詢問(wèn)該代碼庫(kù)如何工作和使用，或者僅僅是取代常規(guī)的搜索框。這就把普通文檔轉(zhuǎn)變?yōu)閷?duì)話式編程，由此，人工智能可以獲取你的數(shù)據(jù)，然后告訴你如何編寫一個(gè)查詢。 

測(cè)試工作是另一個(gè)容易被忽視的領(lǐng)域，因此自動(dòng)生成單元測(cè)試將幫助你做更大范圍的測(cè)試。Commit 機(jī)器人還可以幫助開發(fā)人員編寫含有足夠多內(nèi)容的消息，以便用戶和其他開發(fā)人員可以使用，生成式人工智能還可以做同樣的工作，即幫助 IT 人員記錄升級(jí)和系統(tǒng)重啟過(guò)程。 

同樣重要的是，通過(guò)告訴人工智能你想要什么，然后它來(lái)生成后臺(tái)邏輯和其他模板，這樣開發(fā)人員就可以專注于從事應(yīng)用程序中更有意義和更有創(chuàng)意的工作。你還應(yīng)該使用生成式人工智能來(lái)編寫自己的 codemods(即在大型代碼庫(kù)中自動(dòng)執(zhí)行重復(fù)且耗時(shí)性任務(wù)的腳本)，或者讓人工智能來(lái)幫助修正稿件的語(yǔ)態(tài)和語(yǔ)氣，以更好地適應(yīng)文章的風(fēng)格。像 GitHub Copilot 等編碼助手和內(nèi)置于大型語(yǔ)言模型(LLM)的 IDE 可以完成所有這些工作甚至更多，但不應(yīng)該取代開發(fā)人員;開發(fā)人員需要理解和評(píng)估自己從未寫過(guò)的代碼(以及代碼所運(yùn)行的環(huán)境)，以防這些代碼包含安全漏洞或性能瓶頸、遺漏、錯(cuò)誤決定或只是普通錯(cuò)誤，因?yàn)槿斯ぶ悄苁峭ㄟ^(guò)學(xué)習(xí)存儲(chǔ)庫(kù)來(lái)生成代碼，而這些存儲(chǔ)庫(kù)可能含有某些或所有以上問(wèn)題。想想如何在你的企業(yè)中跟蹤人工智能生成的代碼，這樣你就可以對(duì)其進(jìn)行審核，并評(píng)估其是否可用。開發(fā)人員表示，在使用 GitHub Copilot 時(shí)，他們的工作效率更高，挫折感減少。微軟公司表示，Copilot 使用者所記錄的代碼中有 40% 是人工智能生成的，且沒有經(jīng)過(guò)修改。目前，當(dāng)開發(fā)人員離開 IDE 會(huì)話后，其源頭就會(huì)丟失，因此，針對(duì)記錄人工智能工具的使用情況，要考慮制定內(nèi)部指導(dǎo)原則。 

2. 提高低代碼和無(wú)代碼業(yè)務(wù)用戶的水平 

雖然業(yè)務(wù)用戶不具備專業(yè)知識(shí)來(lái)評(píng)估人工智能助手生成的代碼，但低代碼和無(wú)代碼環(huán)境受到高度限制，并且集成了生成式人工智能工具的地方不太可能出現(xiàn)問(wèn)題。 

低代碼應(yīng)用程序經(jīng)常需要檢索和過(guò)濾數(shù)據(jù)。而低代碼平臺(tái)已經(jīng)添加了生成式人工智能功能，可以生成查找式查詢或?qū)Ψ祷氐臄?shù)據(jù)(例如以編程方式添加缺失的郵政編碼)進(jìn)行清理，從而使沒有數(shù)據(jù)庫(kù)專業(yè)知識(shí)的業(yè)務(wù)用戶可以獲得更多信息，而無(wú)需堅(jiān)持使用預(yù)先構(gòu)建的組件或等待專業(yè)開發(fā)人員為他們編寫查詢字符串。像Census GPT 等開源工具使查詢大型公共數(shù)據(jù)集變得更加容易。 

代碼助手也不僅僅適用于專業(yè)開發(fā)人員。Wix 人工設(shè)計(jì)智能 (ADI) 可以為你打造一個(gè)完整的網(wǎng)站，包含了代碼生成和生成式設(shè)計(jì);Uizard 可為網(wǎng)站和應(yīng)用程序原型做同樣的工作;Fronty 可將圖像變成 HTML 和 CSS，而微軟 Power Apps中的 Express design 可將手繪草圖或 Figma 文件變成一個(gè)可使用的應(yīng)用程序，并擁有后端。 

大多數(shù)企業(yè)感興趣的生成式人工智能用例都是在低代碼自動(dòng)化工作流程中可以調(diào)用的模塊，因此員工可以根據(jù)自己的具體需求進(jìn)行調(diào)整。像其他組件一樣，各平臺(tái)已經(jīng)開始提供 ChatGPT 和其他 OpenAI 的 API。然而，要確保在低代碼環(huán)境中，與生成的文本或圖像所伴隨的任何提示或指導(dǎo)信息能正確顯示，最好還能提供反饋，同時(shí)還要確保員工知道你的政策，即這些信息是否可以在員工未事先審查的情況下直接提供給客戶。 

3. 理解文檔和數(shù)據(jù) 

將定制版的 ChatGPT 與必應(yīng)相結(jié)合，這為微軟的搜索引擎帶來(lái)了數(shù)百萬(wàn)的新用戶。但大型語(yǔ)言模型的工作方式意味著出現(xiàn)錯(cuò)誤和將發(fā)生“幻覺”，因?yàn)檫@些模型基本上是自動(dòng)完成句子和段落，以生成符合查詢提示的文本。如果你想要的信息不存在，則該模型仍會(huì)嘗試創(chuàng)建一些合理的信息。即使給出的信息是正確的，并且與某一領(lǐng)域大多數(shù)專家所說(shuō)的相符，但答案也可能是不完整的、不準(zhǔn)確的。如果你還不是專家，那么你可能不知道該答案中缺少哪些東西。企業(yè)搜索和公共網(wǎng)絡(luò)一樣，這些問(wèn)題對(duì)于它們而言都是難題;即將推出的微軟 365 Copilot 工具將試圖通過(guò)查詢 Microsoft Graph 的文檔和實(shí)體數(shù)據(jù)，然后提供參考信息來(lái)解決這一問(wèn)題，但這仍可能遺漏一些重要內(nèi)容，需要你自己來(lái)添加。 

開始尋找機(jī)會(huì)使用大型語(yǔ)言模型來(lái)總結(jié)和分析文檔，或在更受限的場(chǎng)景中生成文本來(lái)解釋概念，在這些場(chǎng)景中的信息會(huì)由內(nèi)部專業(yè)人員進(jìn)行審查，而不是直接展示給你的客戶或其他終端用戶。 

生成一個(gè)知識(shí)圖譜，以使不同實(shí)體之間的聯(lián)系和關(guān)系可視化，由此來(lái)幫助你理解某一項(xiàng)目、社區(qū)或生態(tài)系統(tǒng)。Excel 中的 Copilot 工具將提供一種互動(dòng)的方式，可以對(duì)沙盒中的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入了解和提出問(wèn)題，而不改變其底層數(shù)據(jù)，因此任何錯(cuò)誤都可能使你走上歧途，但不應(yīng)該污染那些以后用于分析的原始信息。 

利用數(shù)據(jù)講故事是表述一些重要趨勢(shì)的另一種有效方式，基于人工智能的分析方法(例如 Power BI 的 Smart Narratives)可以發(fā)現(xiàn)異常情況和促成因素，然后用圖表和自動(dòng)生成的說(shuō)明進(jìn)行解釋。這可以避免大型語(yǔ)言模型在數(shù)學(xué)方面遇到的問(wèn)題，因?yàn)檫@些見解是通過(guò)線性回歸等 AI 模型得出，然后通過(guò)語(yǔ)言模型進(jìn)行描述。這類組合方法可能會(huì)變得更加普遍。同樣，安全工具也開始使用語(yǔ)言生成功能來(lái)解釋安全威脅、異常情況和人工智能檢測(cè)到的潛在破壞跡象，并用清晰、自定義的語(yǔ)言告訴你這意味著什么，以及該如何處理。在未來(lái)，我們將能夠向這類工具提出問(wèn)題，并讓其解釋所給出的建議。 

通過(guò)在關(guān)鍵詞和預(yù)設(shè)回答之外，使用一些聽起來(lái)更自然的內(nèi)容，以及在知識(shí)庫(kù)更新時(shí)自動(dòng)包含一些新信息，你也可以讓現(xiàn)有的聊天機(jī)器人變得更聰明、更靈活。同樣很有吸引力的是，直接面向客戶使用生成式人工智能聊天機(jī)器人，以提高客戶滿意度和降低成本，但這比在企業(yè)內(nèi)部使用這一機(jī)器人來(lái)找出益處和其他人力資源問(wèn)題等有用信息的風(fēng)險(xiǎn)更大。雖然一個(gè)時(shí)髦的聊天機(jī)器人會(huì)適合某些企業(yè)，但你不希望因?yàn)榭蛻羰盏揭粋€(gè)危險(xiǎn)的建議或被聊天機(jī)器人侮辱而使企業(yè)成為頭條新聞。使用生成式人工智能來(lái)為代理人提供幫助，可以讓你提高工作效率并降低風(fēng)險(xiǎn)。 

4. 加快業(yè)務(wù)用戶的工作流程 

會(huì)議應(yīng)該是做出業(yè)務(wù)決策和分享知識(shí)的地方，但過(guò)多的會(huì)議則將喪失其價(jià)值。像 Microsoft Teams Premium、Dynamics 365 Copilot 和 Slack 的 ChatGPT 應(yīng)用程序等人工智能工具可以創(chuàng)建會(huì)議總結(jié)，并可以記錄分配給與會(huì)者和未參加會(huì)議者以及可能不知道自己職責(zé)的人員的行動(dòng)任務(wù)。例如，這也有助于避免圍繞誰(shuí)要去做會(huì)議記錄和其他“辦公室家務(wù)”展開的權(quán)力游戲。 

每天能夠看一次繁忙的 Slack 頻道也可以提高工作效率和改善工作與生活的平衡，但那些制定計(jì)劃和做出決策的人應(yīng)負(fù)責(zé)確保人工智能所創(chuàng)建的總結(jié)、行動(dòng)任務(wù)和時(shí)間表是準(zhǔn)確的。能夠?qū)εc客戶和顧客通話進(jìn)行總結(jié)的人工智能工具，可幫助管理者監(jiān)督和培訓(xùn)員工。這可能對(duì)財(cái)務(wù)顧問(wèn)和呼叫中心的工作人員一樣有用，但在使用工具來(lái)監(jiān)控員工工作效率時(shí)，需要具有同理心，以避免出現(xiàn)對(duì)工作場(chǎng)所過(guò)度監(jiān)控的問(wèn)題。用戶反饋和產(chǎn)品評(píng)價(jià)是有幫助的，但其巨大的數(shù)量可能令人難以承受，有用的信息可能被埋在眾多信息之中。 

生成式人工智能可以對(duì)回復(fù)信息進(jìn)行分類、總結(jié)和歸類，以提供更容易理解的匯總反饋。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，很容易想象一個(gè)個(gè)人購(gòu)物助手會(huì)向你推薦一些你想買的商品，并回答相關(guān)問(wèn)題，而無(wú)需你翻閱數(shù)頁(yè)的商品評(píng)價(jià)和意見。但企業(yè)也需要謹(jǐn)慎使用這些工具，因?yàn)檫@些工具可能會(huì)發(fā)出攻擊性或誹謗性的觀點(diǎn)，或過(guò)度熱衷于過(guò)濾掉負(fù)面的反饋。生成式人工智能工具可以閱讀和總結(jié)長(zhǎng)篇文檔，然后利用這些信息起草新的文檔。目前已經(jīng)有 Docugami 等工具，承諾可以從合同中提取到期日和交付物信息，國(guó)際律師事務(wù)所 Allen & Overy 正在試用一個(gè)平臺(tái)，幫助其進(jìn)行合同分析和法規(guī)遵從工作。生成半結(jié)構(gòu)化的文檔(如諒解備忘錄、合同或工作說(shuō)明)，可能會(huì)加快業(yè)務(wù)流程，并有助于你以程序化的方式規(guī)范一些業(yè)務(wù)術(shù)語(yǔ)，但將需要極大的靈活性和進(jìn)行大量的監(jiān)督。 

5. 克服寫作障礙，美化設(shè)計(jì) 

你不必把整個(gè)寫作過(guò)程都交給人工智能，而只需要在收集靈感、文案撰寫和制作圖片或設(shè)計(jì)方面獲得幫助。Office 365 和 Google Docs 將很快讓你可以使用生成式人工智能創(chuàng)建文檔、電子郵件和幻燈片，所以你需要制定原則，以確保這些文檔的正確性，然后將其與其他人共享。同樣，要從更受約束的任務(wù)和你可以監(jiān)控的內(nèi)部應(yīng)用開始。 

生成式人工智能可以在你的電子郵件中或在 Salesforce、Zoho 或 Dynamics 365 等 CRM 中，作為平臺(tái)的一部分或通過(guò)第三方工具，提示你如何撰寫客戶外聯(lián)電子郵件、感謝信息或后勤問(wèn)題的提醒信息。人們對(duì)使用人工智能進(jìn)行營(yíng)銷也有很大興趣，但也存在品牌風(fēng)險(xiǎn)。在點(diǎn)擊發(fā)送這些信息之前，請(qǐng)將這些人工智能給出的選項(xiàng)僅作為一種開始工作的起點(diǎn)，而不是最終版本。 

人工智能生成的文本可能并不完美，但如果你有很多空白內(nèi)容需要填補(bǔ)，則它可能比什么都沒有要好。例如，Shopify Magic 可以獲取產(chǎn)品的基本細(xì)節(jié)，然后為在線店面寫出一份流暢的、經(jīng)過(guò)搜索引擎優(yōu)化的產(chǎn)品描述，而當(dāng)你擁有了一些內(nèi)容后，就可以對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)。另外，Reddit 和 LinkedIn 使用 Azure Vision Services 為圖片創(chuàng)建標(biāo)題和備選文字，以提高會(huì)員自己未添加這些內(nèi)容時(shí)的可讀性。如果你擁有一個(gè)用于訓(xùn)練的大型視頻庫(kù)，則自動(dòng)生成的總結(jié)可能會(huì)幫助員工充分利用自己的時(shí)間。從文本中生成圖像的功能可以非常強(qiáng)大，像新的Microsoft Designer 應(yīng)用程序等工具可將圖像擴(kuò)散模型交到業(yè)務(wù)用戶手中，這些用戶可能對(duì)使用 Discord 服務(wù)器訪問(wèn) Midjourney 望而卻步，也可能不具備使用 Photoshop 中 Stable Diffusion 插件的專業(yè)知識(shí)。但人工智能生成的圖像也存在爭(zhēng)議，其問(wèn)題涉及到從深度偽造和恐怖谷效應(yīng)，到訓(xùn)練數(shù)據(jù)的來(lái)源和無(wú)償使用知名藝術(shù)家作品的道德問(wèn)題。企業(yè)希望在使用生成圖像方面有一個(gè)非常明確的政策，以避免陷入更明顯的困境。 

尋找自己的應(yīng)用場(chǎng)景 

正如你所看到的，從客戶支持工作和零售業(yè)，到物流工作和法律服務(wù)，凡是你想要使用可靠的信息源進(jìn)行有效互動(dòng)的地方，都有機(jī)會(huì)從生成式人工智能技術(shù)中受益。 

為了負(fù)責(zé)任地使用生成式人工智能，你可以從自然語(yǔ)言處理用例開始，例如為非面向客戶的場(chǎng)景來(lái)分類、總結(jié)和生成文本，這些場(chǎng)景中生成的內(nèi)容由具有專業(yè)知識(shí)的人進(jìn)行審查，以發(fā)現(xiàn)和糾正錯(cuò)誤和虛假信息，并尋找一個(gè)能輕松自如完成這些工作的界面，而不是僅僅接受人工智能給出的建議。跳過(guò)人工參與來(lái)節(jié)省時(shí)間和金錢，這是非常具有吸引力的，但如果生成的信息不準(zhǔn)確、不負(fù)責(zé)任或具有攻擊性，那么你的業(yè)務(wù)可能會(huì)遭受巨大的損失。 

許多機(jī)構(gòu)都擔(dān)心數(shù)據(jù)泄露到模型中，從而可能會(huì)幫助競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。谷歌、微軟和OpenAI 公司都已發(fā)布了數(shù)據(jù)使用政策，稱一家公司使用的數(shù)據(jù)和提示性語(yǔ)言只用于訓(xùn)練自己的模型，而不是用于給所有客戶使用的核心模型。但對(duì)于員工可以將哪些信息復(fù)制到公共的生成式人工智能工具中，你仍需要制定一些指導(dǎo)原則。 

供應(yīng)商還表示，使用者擁有模型的輸入和輸出內(nèi)容，這在理論上是個(gè)好想法，但可能無(wú)法反映出生成式人工智能在版權(quán)和剽竊問(wèn)題上的復(fù)雜性，而且像 ChatGPT 等模型并不包括引用信息，因此你不知道其返回的文本是否正確，或是否抄襲別人的文章。改寫并不完全屬于抄襲，但盜用別人的原創(chuàng)想法或見解對(duì)任何企業(yè)來(lái)說(shuō)都不是好事。 

對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)，培養(yǎng)員工的人工智能素養(yǎng)，讓員工熟練使用和評(píng)估生成式人工智能輸出的內(nèi)容，這也非常重要。從不重要的領(lǐng)域開始小范圍應(yīng)用，然后從中學(xué)習(xí)有用的東西。