如何使用情境化來實現生成式 AI

在看到生成式AI帶來的生產力革命後，許多公司或企業開始在內部部署AI技術。 從前端銷售到後端管理，人工智慧的影子隨處可見。 但在實施過程中，很少有例子說明生成式人工智慧如何發揮其潛力。 也許在這個開發過程中缺少上下文深入測試。

想要提公升生成式AI在垂直領域的專業性，就需要在模型開發階段的培訓教材中增加專業知識、分析維度、分析技能、商業模式等方面的佔比。 理論知識更多的是幫助模型鍛鍊行業思維，只有具體的操作技能才能更快地提公升其在應用層面的價值。 這些非結構化資訊的訓練更有利於增強生成式人工智慧的情境訓練。

通過情境訓練，一方面可以在產品開發階段進行更深入的需求挖掘，另一方面可以在供給側擴大使用者的選擇範圍。 在客戶層面，場景化可以幫助生成式AI主動優化服務內容，形成更加個性化的智慧型服務。 通過生成式AI的橋梁，開發者可以更直觀、更便捷地了解使用者需求，提高產品改進效率，讓企業更具競爭力。

此外，場景化還可以進一步提公升生成式人工智慧的倫理監督水平。 利用該技術，可以減輕資料治理過程中的審計壓力，讓機械審計取代人工審計，提高審計的準確性。 另一方面，基於場景的模擬可以將監管從被動轉變為主動，挖掘更多潛在的安全風險，並提前採取對策，減少資料偏差。

對於生成式AI來說，場景化無疑是幫助其更快落地的實用方式，也是其進一步挖掘潛力的必要存在。