近年來，人工智能(AI)在企業和行業中越來越受到關注。企業使用人工智能的方式也從專注于特定、重復性任務的傳統算法(狹義人工智能)發展到新時代的生成式人工智能模型，這些模型經過預先訓練，可以執行廣泛的預定義任務和來生成新的內容。向通用人工智能(AGI)的進化仍然很遙遠，其中智能體將有能力定義任務并與人類認知相媲美。然而，當前生成式人工智能的創新及其所代表的能力，標志著通用人工智能發展的一個關鍵里程碑。

生成式人工智能無處不在

在一份報告發現，生成式人工智能領域的資金在2022年同比增長高達12倍，使其成為該領域資金最多的一年。與傳統人工智能不同，生成式人工智能算法提升了知識工作并產生更大的影響，特別是在內容創建、內容發現、增強對話式人工智能和人工智能模擬方面。因此，生成式人工智能為增強客戶或員工體驗并快速加速任何企業的創新周期提供了多種機會。例如，一個流行的用例是部署在呼叫中心的聯絡中心技術。

到目前為止，聊天機器人等對話式人工智能界面已用于基本的客戶互動。現在，有了生成式人工智能，虛擬服務助理可以從客戶電話中帶來更復雜的見解和更廣泛的互動，這可以幫助進行總結、翻譯、情感提取、呼叫反饋以提高座席的自我完善，以及在互動過程中提供客戶特定的見解。

潛力中的陷阱

任何革命性趨勢一樣，生成式人工智能不僅為企業在擴大服務領域方面帶來了巨大潛力，但也帶來了某些陷阱。企業必須認識到某些特定的挑戰，例如道德問題、幻覺、數據泄露威脅和監管不足等。雖然傳統人工智能也存在這些挑戰，但對于生成式人工智能用例來說，這些挑戰更加微妙。

負責任地使用人工智能

為了最佳地利用該技術的優勢，必須考慮某些因素。以下是確保生成式人工智能技術得到最優和最負責任地使用的重要因素：

建立正確的數據基礎

由于人工智能技術的強大程度取決于其所提供的數據，因此擁有強大的數據至關重要。

建立在數據質量、準確性、可訪問性和互操作性之上的強大數據基礎至關重要。為了避免生成式人工智能的陷阱，企業需要確保無縫集成各種來源的數據，以形成為業務決策提供信息的基本要素和結構。

在使用生成式人工智能時，企業必然會發現更細致的交互或超個性化的承諾和好處。然而，在此過程中，他們還必須確保客戶數據和個人身份信息(PII)不被泄露。

廣泛的輸入和輸出驗證

從生成式人工智能中獲得最佳結果的一個關鍵方面是提示工程，這本質上意味著擁有正確的提示序列和設計、提示模板，可以幫助簡化和優化技術的使用方式。但這里的一個固有風險是確保提示不會因提示注入、提示泄露或越獄而被黑客攻擊。即時注入意味著注入有害文本來操縱輸出、泄露關鍵信息的摘錄以及繞過內置安全措施進行越獄。

由于一些流行的大語言模型(LLM)要么是無監督的，要么是半監督的，因此存在幻覺和不適當輸出的風險。隨著企業從新一代人工智能探索轉向大規模部署，他們必須制定指導方針，包括提示過濾、反饋和輸出驗證的人機交互流程以及幻覺監控。