2023年3月，比尔·盖茨宣布——GPT是“自图形用户界面问世以来最重要的技术进步，与微处理器、个人电脑、互联网和移动电话的发明一样重要。”因此，GPT将是企业与个人需要密切关注的下一任新技术。

经OpenAI的研究发现，美国80%的员工已经可以使用ChatGPT这样的大型语言模型（LLM）来影响或增强他们10%的工作内容。其中，五分之一（19%）的员工可能发现高达50%的工作内容均会受到正面影响。

由此可见，新的企业模式已经到来。那这对首席高管和管理团队意味着什么呢？设想一下，如果企业中每个人的生产力都能提高十倍会是什么样？或是创造能力提升十倍？给公司带来的价值增加十倍？这些都将是无法预估的新的创造力。

现在人工智能（AI）已开始为企业带来巨大红利。高盛预计，未来10年，单单生成式AI就会让全球财富增加7%（近7万亿美元），推动生产率增长1.5%。

回顾以往，在各行各业，限制财富和生产率提升的一个主要制约因素是时间不足。让你放弃无数创意的根本原因，主要是因为你没有时间或资源去思考创意落地的问题。而这正是人工智能的真正价值所在：不仅实现单调任务的自动化，还提供了更有效的新的工作方式。提高效率，让人们拥有更加充足的创意时间。

人工智能能够提升企业运营水平，转变企业服务质量。成功实施人工智能可以创造企业新的收入流，提高利润率并最大化投资回报。

作为商业领袖，人工智能对您、对企业来说都是一个大机遇，未来，AI技术将全面改写现有的落后的工作方式。

高管层领导人需要一个让人工智能发挥作用的战略，即将技术投入运营，建立框架，并将其嵌入企业。那么下面，让我们先回顾一下AI的发展历程。

AI技术的四大融合范式

在过去几年里，人工智能技术悄然经历了革命性的变化。这种进步在高度复杂的大型语言模型（LLM）中变得显而易见。

OpenAI的ChatGPT可能是最著名的例子。然而，如果没有数据的持续发展和聚合，先进的GPU架构以及近期深度学习和Transformer框架的出现，人工智能也难以取得现在的发展。

除了深度学习专注于训练复杂的AI系统，从大型数据集进行学习和预测。与此同时，Transformers还引入了一种架构，能够更好地处理顺序数据，捕捉这些数据集中的复杂关系。深度学习和Transformers相互结合，共同为当下具有上下文感知功能的先进AI系统的发展铺平了道路。

下列是高管目前应该了解的四种主要的人工智能范式，每种范式都是由深度学习和Transformers实现的：

01 有监督学习

有监督学习是一个最著名的方法：人工智能模型在有标记的例子上训练。它通过在标记的训练集中学习已知和预设的结果，创建准确可靠的人工智能系统。然而，有监督学习需要大量的有标记的训练数据，获取这些数据可能有高昂成本且非常耗时。但当有监督模型遇到偏离训练的、新的或复杂的情况时，也会有误差出现。

02 无监督学习

无监督学习是指在没有特定指导的情况下，模型从不含标记的数据中学习模式和结构。以这种方式训练的人工智能模型擅长揭示有价值的灼见和模式，不依赖于有标记的例子。然而，不干涉的训练过程受到模型内部奖励系统的支配。因此，当试图解决特定的用例或业务问题时，无监督学习有时会生成非关键性的结果。

03 强化学习

人工智能模型可以和人类主题专家一同训练。这叫做强化学习。它通常由接收人类代理反馈的AI模型定义，以产生期望结果。从商业角度来看，这种类型的人工智能模型训练擅长创建针对特定用例定制的精确人工智能模型。强化学习生成可靠认知，这些认知可以安全地与自动化集成以交付价值。值得注意的是，强化学习同样耗时。然而，通过主动学习可以大大缩短训练过程的时间。这是人工智能模型优先考虑最有信息的样本数据，以便人类代理进行标记。用更少的人力实现性能的优化。

04 生成式人工智能

生成式人工智能描述了一套能够从训练数据中生成新内容的算法，包括ChatGPT、Dall-E、Cohere、AI2和，DreamFusion等。生成式人工智能可以自动化“创造性”工作，例如从零开始撰写给客户的邮件，或者生成图像和音乐。然而，生成式人工智能模型很难定制成特定的用例。他们也容易产生“误差”（即不正确的、奇怪的、甚至是令人不快的内容）。为了从生成式人工智能中获得最大价值，它必须得到关注——也就是说，在识别的时候，在每一项输出被业务的其他部分使用之前, 应有人对其进行审查。

利用人工智能驱动的自动化技术推动创新

这四个人工智能范例对企业有很大的意义。实现能够完全模仿人类工作的人工智能这一愿景仍然非常遥远，但是，现在我们也已经轻松地实现了人工智能在企业流程中的通用技术。

最新的人工智能模型标志着企业自动化的新时代。从自动化项目和技术中获得更多价值的企业现在可以将生成式人工智能集成到流程自动化堆栈中。通过人工智能驱动的通信挖掘，自动化将理解、提取客户电子邮件或聊天日志中的重要信息（如情绪、语气和意图）。同时也能够了解消息是否进行到了关键流程。利用生成式人工智能以及自动化可以给客户写回复，同时通知管理层潜在结果，并更新核心记录系统。这就是真正的由人工智能驱动的自动化。

而我们已经达到了这样一个阶段，即员工能轻松地将重要的、面向客户的工作交给受人工智能驱动的自动化集成系统处理。企业现在也可以利用这一技术解决困扰经济几十年的产能下降和生产率低下问题。解决这些问题意味着获得新的运营能力以扩大其运营规模，避免产生与不断增加的劳动力相关的成本，有效减少企业运营支出。

当然，在ChatGPT亮相之前，体育博彩领导者Flutter就已经通过由生成式人工智能提供支持的自动化优化了用户服务。Flutter能够预测将面临的用户问题，为用户提供端到端的服务，从而控制成本、提高服务水平，将净推荐值提高了40多分。Flutter的人工智能和自动化战略负责人Oonagh Phelan在FORWARD 5大会的舞台上也为我们讲述了这个故事，可见，自动化与AI融合升级的成效已初具水平。生成式人工智能和自动化为企业转型所带来的好处正在被不断发掘。

如今，人工智能驱动的自动化已成为许多企业团队中的重要部分，使用AI+自动化，您的员工将可以自由思考、创造和专注于最复杂的业务挑战和重要用户，把更多的员工潜能发挥出来，让企业运营流程变得更为智能高效。