最近有很多关于生成式人工智能的讨论，以及它离融入我们的日常生活还有多远。
我们有聊天机器人，如ChatGPT或Copilot，图像生成器，如DALL-E和Stable Diffusion，甚至音乐生成器，但这些足以说它们真的改变了我们的生活吗?
故事有限公司 继续下面的广告删除广告直到更多的企业开始大规模适应人工智能，当人工智能扩展其边界，不再仅仅是对话的发起者时，实现自主最终目标的努力才会真正开始。
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在高德纳(Gartner)最近进行的一项调查中，2500多名高管确定了生成式人工智能可能发挥作用的潜在场景。38%的人表示客户体验/留存是他们人工智能投资的主要目的，26%的人表示这将有助于增加收入，17%的人将使用它来优化成本，7%的人投票支持业务连续性，12%的人投票支持以上任何一项，或者认为他们并不真正需要生成式人工智能。
企业用例
以我们目前的技术，这是有道理的。自然语言模型擅长回答问题和编写可以显著加快开发过程的“草稿”内容。
他们也可以用来总结内容，或改变一个特定的书面内容的语气。对于编码人员来说，生成式人工智能可以通过快速代码生成、翻译或验证来帮助以指数方式加快流程。
故事有限公司 继续下面的广告删除广告从长远来看，医疗领域为生成式人工智能提供了一个令人兴奋的机会，比如可以随时间推移绘制疾病发展路线图的预测成像。它还可以帮助整理和分类大量未使用的医疗数据，使诊断更有效。
在医学领域，这也可能通过加快过程来帮助新药的开发。这些可以扩展到其他领域，如香水的香味，或建筑中的新合金。
根据Gartner的数据，到2025年，超过30%的新药和新材料将使用生成式人工智能技术发现，30%的对外企业信息将由人工智能决定。
在汽车、航空航天和国防工业领域也有各种应用，生成式人工智能可以通过帮助起草草案和初步设计来帮助加快开发流程并提高效率。
Gartner表示，到2024年，40%的企业应用程序将以某种形式嵌入人工智能。到2025年，30%的企业将进行人工智能增强开发和测试。
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到2026年，生成式人工智能将自动化60%的网站和移动应用程序设计，到2027年，近15%的新应用程序将由人工智能自动生成，而无需人工。
然而，金蛋是AGI或人工通用智能，也被称为强人工智能。我们目前训练的模型都是为了完成一项任务，例如，ChatGPT是一个聊天机器人，DALL-E是一个图像生成器等等。
人工通用智能，如果真能实现的话，将会擅长人类能做的几乎所有事情，而且会做得更快、更有效。人工智能还没有完全实现，专家们对它何时成为现实存在分歧，一些人说这可能需要20年，而另一些人则认为只需几年就能实现。
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评论列表（4条）
我是文学号的签约作者“材帆”！
希望本篇文章《生成式人工智能及其跨行业应用》能对你有所帮助！
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