第 4 节 - 为劳动力赋能生成式 AI

Laura_Dong 2023-10-26 16:23:39

课时名称课时知识点
第 4 节 - 为劳动力赋能生成式 AI本课程涵盖了生成式 AI 概览。学员将探索什么是生成式 AI，如何使用生成式 AI 解决高管的担忧和挑战，以及生成式 AI 如何支持业务增长。学员还将了解生成式 AI 对各行各业将带来哪些潜在的革命性变革。
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数据分析思维与指标体系-为工作赋能
问题1：数据分析？咋分析，没有思路咋整？破解之道：8种数据分析思维，8种实际应用数据分析方法；问题2：数据分析？分析啥，不知道咋整？破解之匙：20+个数据指标详解，4种指标体系构建，从0到1掌握指标体系构建流程；问题3：数据分析？这些理论点具体怎么用？破解之路：专项分析内容：用户分析，流量分析，运营分析详解，走一遍流程你就懂了；问题4：你说的叭叭的，具体有啥内容能剧透么？ 
生成式AI，赋能数字劳动力的关键工具
而剩下的24%的领导者则表示他们尚未准备好采用这项新技术，这其中有35%的人表示，他们没有正确的安全的隐私和信任防护措施，有34%的人表示他们不了解如何有效地使用或部署该技术。事实也是如此，人工智能在这两方面上都做的非常好，但让人意想不到的是，它还蕴含着改变我们个人和专业工作的巨大潜力，能帮我们访问、处理堆叠在邮箱中的、遗留在档案中的繁重的开发信息。在我们调查的员工中，45%的人都表示人工智能减少或消除了无聊乏味的任务，41%的人表示人工智能已经改变了他们的工作方式。作者：Randy Swineford。
【GAI】红杉美国生成式AI：一个创造性的新世界
生成式AI与更广泛的AI有着相同的“为什么是现在（Why now）”的原因：更好的模型，更多的数据，更多的算力。这个类别的变化速度比我们所能捕捉到的要快，但我们有必要在大背景下回顾一下最近的历史。第1波浪潮：小模型（small models）占主导地位（2015年前），小模型在理解语言方面被认为是“最先进的”。这些小模型擅长于分析任务，可以用于从交货时间预测到欺诈分类等工作。但是，对于通用生成任务，它们的表达能力不够。生成人类级别的写作或代码仍然是一个白日梦。
2023发展负责任的生成式人工智能研究报告及共识文件
近年来，生成式人工智能不断取得突破，展现出 强大的生成创造能力，开始涌现出“智慧”。生成式人 工智能在文本、代码、图像、音视频等方面的理解与生成取得了突破性进展，有望大幅提升社会生产力，加 速千行百业的数字化进程，促进人类社会全面迈向智能化新阶段。回顾人工智能60余年的发展历程，技术突破不 仅会创造发展机遇，也会带来相应的挑战。
生成式AI热潮：一场“添饭碗”的科技革命
去年，红杉资本发表名为《生成式AI：一个创造性的新世界》的文章，提到生成式AI涉及数十亿的人工劳动力，有潜力产生数万亿美元的经济价值。相反的，我们停止创新，不发明不创造不进步，按照惯性走下去，所带来的各种各样不可预知的风险，才是人类最大的威胁。这是因为，技术革命会大幅提升生产力，从而淘汰掉生产力低下的工作，创造出生产力更高的岗位，这是时代发展的必然：100年前，马车夫的工作消失了。事实上，并不是因为AI或者大模型的产生，才让这项服务得以实现，而是此前技术不成熟，很多人的思维受限，不会朝这个方向设想。
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