本着本文主题的精神，我们询问 ChatGPT（一种生成式 AI 语言模型，可以根据用户提示创建原始内容）如何设置上下文。 我们对系统的提示：
以麦肯锡公司的风格，撰写一篇关于生成式人工智能如何为商业带来变革的文章的开头段落。
ChatGPT 的回应：
生成式人工智能的兴起有可能成为企业的重大游戏规则改变者。 这项技术可以通过学习现有数据来创建原创内容，有能力彻底改变行业并改变公司的运营方式。 通过实现许多以前由人类完成的任务的自动化，生成式人工智能有可能提高效率和生产力、降低成本并开辟新的增长机会。 因此，能够有效利用该技术的企业可能会获得显着的竞争优势。
并不完美，但令人印象深刻。
对于我们以及我们最近采访过的许多高管来说，只要在 OpenAI 开发的 ChatGPT 中输入一个提示，就可以看到生成式 AI 的力量。 上线五天，已有超过百万用户登录平台亲身体验。 OpenAI 的服务器几乎无法满足需求，定期闪烁一条消息，要求用户稍后在服务器容量释放时返回。
ChatGPT 和 GitHub Copilot 等产品，以及为此类系统提供动力的底层 AI 模型（Stable Diffusion、DALL·E 2、GPT-3 等），正在将技术带入曾经被认为是人类专属的领域。 借助生成式人工智能，计算机现在可以说可以展现创造力。 他们可以根据查询、从获取的数据以及与用户的交互中提取原始内容。 他们可以开发博客、草图包装设计、编写计算机代码，甚至对生产错误的原因进行理论分析。
这种最新一类的生成人工智能系统是从基础模型中出现的，即在涵盖许多主题的海量、广泛、非结构化数据集（例如文本和图像）上进行训练的大规模深度学习模型。 开发人员可以使模型适应广泛的用例，每个任务几乎不需要进行微调。 例如，ChatGPT 的基础模型 GPT-3.5 也被用于翻译文本，科学家们使用 GPT 的早期版本来创建新的蛋白质序列。 通过这种方式，所有人都可以使用这些功能的强大功能，包括缺乏专业机器学习技能的开发人员，在某些情况下，甚至是没有技术背景的人。 使用基础模型还可以将开发新人工智能应用程序的时间减少到以前几乎不可能的水平。
生成式人工智能有望使 2023 年成为人工智能迄今为止最激动人心的年份之一。 但与每一项新技术一样，企业领导者必须睁大眼睛继续前进，因为当今的技术带来了许多道德和实际挑战。
进一步深入人类领域
十多年前，我们写了一篇文章，将经济活动分为三个部分：生产、交易和互动，并研究了技术对每个部分的影响程度。 100 多年前的工业革命期间，机器和工厂技术通过增强和自动化人力改变了生产，而人工智能进一步提高了制造车间的效率。 交易在大约同一时间范围内经历了多次技术迭代，包括最近的数字化和自动化。
直到最近，交互劳动（例如客户服务）经历了最不成熟的技术干预。 生成式人工智能将通过以一种非常接近人类行为的方式（在某些情况下，在不知不觉中）进行交互劳动来改变这一现状。 这并不是说这些工具无需人工输入和干预即可工作。 在许多情况下，它们与人类结合起来最为强大，增强了它们的能力，使它们能够更快更好地完成工作。
生成式人工智能还将技术推向了一个被认为是人类思维独有的领域：创造力。 该技术利用其输入（所摄取的数据和用户提示）和体验（帮助其“学习”新信息以及正确/错误的与用户的交互）来生成全新的内容。 虽然在可预见的未来，餐桌上关于这是否真的等同于创造力的争论将会激烈，但大多数人可能会同意，这些工具将通过激发人类的起始想法来向世界释放更多的创造力。
商业用途比比皆是
这些模型还处于扩展的早期阶段，但我们已经开始看到第一批跨功能的应用程序，包括以下内容（如图所示）：
营销和销售——制作个性化营销、社交媒体和技术销售内容（包括文本、图像和视频）； 创建适合特定业务（例如零售业）的助理
操作——生成任务列表以高效执行给定活动
IT/工程——编写、记录和审查代码
风险和法律——回答复杂的问题，查阅大量的法律文件，起草和审查年度报告
研发——通过更好地了解疾病和发现化学结构来加速药物发现
