你周圍的人是否都在談論“生成式AI”、“GPT”或“深度學習”等術語？是不是感覺有點迷惘？這里，我們整理了一份有關AI的入門術語列表，每個術語都是根據它對您客戶和團隊的影響來定義的。這里涵蓋了您需要了解的有關生成式AI的所有內容，以了解近十年來出現的最新、最具影響力的技術。

1、人工智(zhi)能核(he)心術語
Artificial Intelligence	人工(gong)智能(neng)
Artificial Neural Network	人工神經(jing)網絡
Augmented Intelligence	增強智能
CRM with AI	客(ke)戶(hu)關系(xi)管理與人工智(zhi)能(neng)
Deep learning	深度學習
Generative AI	生成式人工智能(neng)
Generator	生成器
Generative pre-trained transformer	生成式(shi)預(yu)訓練
Machine learning	機器學習
NLP	自然語言處理
Transformer

 

人工智能（Artificial Intelligence）

人(ren)工智能是(shi)讓(rang)機(ji)器像人(ren)類一樣思考和行動(dong)的(de)廣(guang)泛(fan)概念。生成(cheng)式AI是(shi)一種特定(ding)類型的(de)人(ren)工智能。

對客戶的意義：AI可以根據客戶過去的行為來預測他們下一步可能想要什么，從而為客戶提供幫助。企業借AI的力量可以為客戶提供更相關的溝通和產品推薦，并可以提醒他們即將執行的重要任務（例如：客戶訂閱即將到期）。AI使客戶在您的組織中的體驗變得更有幫助、個性化、高效且無縫。

對團隊的意義：AI通過自動化日常任務來幫助您的團隊更智能、更快速地工作。這可以節省員工時間，為客戶提供更快的服務，并提供更個性化的交互，所有這些都可以提高客戶保留率，從而推動業務發展。

 

人工神經網絡（Artificial Neural Network）

人(ren)(ren)(ren)工(gong)神經(jing)網(wang)絡(luo)是一(yi)種模仿人(ren)(ren)(ren)腦處理信息方式的計算機程序。我們的大腦有數(shu)十億個(ge)(ge)神經(jing)元連(lian)接在一(yi)起(qi)(qi)，而(er)人(ren)(ren)(ren)工(gong)神經(jing)網(wang)絡(luo)（也稱為(wei)“神經(jing)網(wang)絡(luo)”）有許多一(yi)起(qi)(qi)工(gong)作(zuo)(zuo)的微(wei)小處理單元。這就像一(yi)個(ge)(ge)團隊(dui)正(zheng)在努力(li)(li)解決同一(yi)個(ge)(ge)問題。每個(ge)(ge)團隊(dui)成員都盡自己的一(yi)份(fen)力(li)(li)量，然后傳遞他(ta)們的成果。最后，您會(hui)得(de)到您需要的答案。對于人(ren)(ren)(ren)類和計算機來說，這都是團隊(dui)合作(zuo)(zuo)的力(li)(li)量。

對客戶的意義：當人工神經網絡解決問題并做出準確預測時，客戶會以各種方式受益，例如高度個性化的推薦，從而帶來更加量身定制、直觀且最終更令人滿意的客戶體驗。神經網絡非常擅長識別模式，這使得它們成為檢測異常行為（如欺詐）的關鍵工具。這有助于保護客戶的個人信息和金融交易。

對團隊的意義：團隊也會受益。他們可以預測客戶流失，從而促使采取積極主動的方法來提高客戶保留率。人工神經網絡還可以幫助進行客戶細分，從而實現更有針對性和更有效的營銷工作。在 CRM 系統中，神經網絡可用于預測客戶行為、了解客戶反饋或個性化產品推薦。

 

增強智(zhi)能(neng)（Augmented Intelligence）

可以將增強智能視為人與計算機的融合，以獲得兩全其美的效果。計算機非常擅長處理大量數據并快速執行復雜的計算。人類非常擅長理解上下文，即使在數據不完整的情況下也能找到事物之間的聯系，并憑本能做出決策。增強智能結合了這兩種技能。這并不是讓計算機取代人類或為我們完成所有工作。這更像是雇傭一個非常聰明、有條理的助手。

對客戶的意義：增強智能讓計算機可以處理數字，然后人類可以根據該信息決定采取什么行動。這將為您的客戶帶來更好的服務、營銷和產品推薦。

對團隊的意義：增強智能可以幫助您做出更好、更具戰略性的決策。例如，CRM 系統可以分析客戶數據，并建議銷售或營銷團隊接觸潛在客戶的最佳時間，或推薦客戶可能感興趣的產品。

 

客戶關(guan)系管(guan)理與生成式AI（CRM with AI）

CRM是(shi)一(yi)種將客(ke)戶(hu)(hu)記錄保(bao)存在(zai)一(yi)個(ge)(ge)地方的技術，作為每個(ge)(ge)部門的單(dan)一(yi)事實(shi)來(lai)源，幫助公司管理當前和潛在(zai)的客(ke)戶(hu)(hu)關系。生成式AI可以使 CRM 變得更加強大——想想為銷售團隊預(yu)先編寫的個(ge)(ge)性化電子(zi)郵件、僅基(ji)于圖像編寫的電子(zi)商務(wu)產品描(miao)述、營銷活動登陸頁面、上下文客(ke)戶(hu)(hu)服務(wu)工(gong)單(dan)回(hui)復等等。

對客戶的意義：CRM 為客戶提供跨所有參與渠道（從營銷、銷售到客戶服務等）一致的體驗。雖然客戶看不到 CRM，但他們在與品牌的每次互動中都能感受到這種聯系。

對團隊的意義：CRM 幫助公司與客戶保持聯系、簡化流程并提高盈利能力。它可以讓您的團隊在一個中心位置存儲客戶和潛在客戶聯系信息、識別銷售機會、記錄服務問題以及管理營銷活動。例如，它向任何可能需要的人提供有關每次客戶交互的信息。生成式 AI 通過更快速、更輕松地大規模連接客戶來增強 CRM——想想營銷活動發掘潛在客戶會自動轉化，從而覆蓋全球頂級市場；或者推薦的客戶服務響應，幫助客服人員快速解決問題并識別未來的銷售機會。

 

深度學習（Deep learning）

深度(du)學(xue)習(xi)是人工智能的一(yi)種高級形式(shi)，可以幫助計(ji)算(suan)機識(shi)別(bie)數據中(zhong)的復(fu)雜模(mo)式(shi)。它通過使用所謂的分層神經網(wang)絡來模(mo)仿我們大腦的工作(zuo)方式(shi)，其中(zhong)每一(yi)層都是一(yi)種模(mo)式(shi)（如動物的特(te)征），然(ran)后讓您(nin)根(gen)據之前學(xue)到的模(mo)式(shi)進行預測（例如：根(gen)據已(yi)識(shi)別(bie)的特(te)征識(shi)別(bie)新動物）。它對(dui)于圖像識(shi)別(bie)、語音處(chu)理(li)和自(zi)然(ran)語言理(li)解等方面(mian)非常有用。

對客戶的意義：深度學習驅動的 CRM 為主動參與創造了機會。它可以增強安全性、提高客戶服務效率并提供個性化體驗。例如，如果您有在換季時購買新款服裝的傳統，那么與 CRM 連接的深度學習可以在換季開始前一個月向您展示包含您喜歡的品牌服飾的廣告或營銷電子郵件。

對團隊的意義：在 CRM 系統中，深度學習可用于預測客戶行為、了解客戶反饋以及個性化產品推薦。例如，如果特定客戶群的銷售量激增，基于深度學習的 CRM 可以識別這種模式，并建議增加營銷支出，以覆蓋更多受眾群體。

 

生(sheng)成式人工智能（Generative AI）

生(sheng)(sheng)成(cheng)式人(ren)(ren)(ren)工智能(neng)是人(ren)(ren)(ren)工智能(neng)的(de)一(yi)個(ge)領(ling)域，專(zhuan)注于根據(ju)(ju)現有數(shu)據(ju)(ju)創(chuang)建新內容。對于 CRM 系統，生(sheng)(sheng)成(cheng)式人(ren)(ren)(ren)工智能(neng)可(ke)用于創(chuang)建一(yi)系列有用的(de)東(dong)西，從編(bian)寫個(ge)性(xing)化(hua)營銷內容到生(sheng)(sheng)成(cheng)合成(cheng)數(shu)據(ju)(ju)以測試新功能(neng)或(huo)策(ce)略。

對客戶的意義：更好、更有針對性的營銷內容，幫助他們準確獲得所需的信息。

對團隊的意義：更快地構建營銷活動和銷售活動，以及跨綜合數據集測試多種策略并在任何內容上線之前對其進行優化的能力。

 

生成器（Generator）

生成器是一種基于人工智能的軟件工具，可以根據請求或輸入創建新內容。它將從任何提供的訓練數據中學習，然后創建模仿這些特征的新信息。OpenAI的ChatGPT是一個眾所周知的基于文本的生成器的例子。

對客戶的意義：使用生成器，可以訓練AI聊天機器人，使其從真實的客戶交互中學習，并不斷創建更好、更有用的內容。

對團隊的意義：生成器可用于創建用于測試或訓練目的的真實數據集。這可以幫助您的團隊在系統上線之前發現系統中的任何漏洞，并讓新員工在不影響實際數據的情況下快速熟悉系統。

 

生成式預(yu)訓練（Generative pre-trained transformer）

GPT 是(shi)一個(ge)經(jing)過訓練(lian)(lian)來生成內容的(de)神經(jing)網絡(luo)系列(lie)。GPT 模(mo)型基(ji)于大(da)量文本(ben)數據進行了(le)預訓練(lian)(lian)，這使得它(ta)們(men)能夠(gou)根據用戶提示或查詢生成清晰(xi)且相關的(de)文本(ben)。

對客戶的意義：客戶可以與您的公司進行更加個性化的互動，專注于他們的特定需求。

對團隊的意義：GPT 可用于自動創建面向客戶的內容，或分析客戶反饋并提取見解。

 

機(ji)器學習（Machine learning）

機(ji)器(qi)學(xue)(xue)習(xi)(xi)是指計算(suan)機(ji)無需編程(cheng)即可學(xue)(xue)習(xi)(xi)新(xin)事物(wu)。例(li)(li)如，當教(jiao)孩子(zi)識別動物(wu)時，您(nin)向(xiang)他(ta)(ta)們(men)展示圖片并(bing)收到(dao)反饋(kui)。隨著他(ta)(ta)們(men)看(kan)到(dao)更多的(de)例(li)(li)子(zi)并(bing)反饋(kui)，他(ta)(ta)們(men)學(xue)(xue)會根據獨特(te)的(de)特(te)征對動物(wu)進行分類。同(tong)樣(yang)，機(ji)器(qi)學(xue)(xue)習(xi)(xi)模型從標記數據中(zhong)學(xue)(xue)習(xi)(xi)以做(zuo)出準確的(de)預測和(he)決策(ce)。他(ta)(ta)們(men)像人(ren)類一樣(yang)概括并(bing)應用他(ta)(ta)們(men)的(de)知識到(dao)新(xin)的(de)例(li)(li)子(zi)中(zhong)。

對客戶的意義：當公司更好地了解客戶的價值和需求時，就會改進現有產品或服務，甚至開發出更好地滿足客戶需求的新產品或服務。

對團隊的意義：機器學習可用于預測客戶行為、個性化營銷內容或自動化日常任務。

 

自然語言處理（Natural language processing）

NLP 是(shi)人(ren)工智能的(de)一個(ge)領域，專(zhuan)注于(yu)計算機如何(he)理解(jie)、解(jie)釋和生成人(ren)類語(yu)言。它是(shi)聲(sheng)控虛擬(ni)助手、語(yu)言翻(fan)譯應用程(cheng)序(xu)和聊天機器(qi)人(ren)等背后的(de)技術。

對客戶的意義：NLP 允許客戶使用正常的人類語言而不是復雜的命令與系統交互。聲控助手就是最好的例子。這使得技術更易于訪問和使用，從而改善用戶體驗

對團隊的意義：NLP 可用于分析客戶反饋、為聊天機器人提供支持或自動創建面向客戶的內容。

 

Transformer

Transformer 是一種深度學習模型，對(dui)于(yu)處理(li)語言特(te)別有用。它非常擅長理(li)解句(ju)(ju)子中單詞的(de)(de)上下文，因為(wei)它基于(yu)順序數(shu)據(ju)(ju)(ju)（如(ru)正在進行的(de)(de)對(dui)話）創建輸出，而不僅(jin)僅(jin)是單個數(shu)據(ju)(ju)(ju)點（如(ru)沒有上下文的(de)(de)句(ju)(ju)子）。Transformer 的(de)(de)名稱(cheng)來自于(yu)它們將輸入數(shu)據(ju)(ju)(ju)（如(ru)句(ju)(ju)子）轉換(huan)為(wei)輸出數(shu)據(ju)(ju)(ju)（如(ru)句(ju)(ju)子的(de)(de)翻譯）的(de)(de)方式。

對客戶的意義：企業可以通過個性化AI聊天機器人增強客戶服務體驗。這些可以分析過去的行為并提供個性化的產品推薦。它們還生成自動（但人性化）響應，支持與客戶進行更具吸引力的溝通。

對團隊的意義：Transformers 幫助您的團隊生成面向客戶的內容，并為可以處理基本客戶交互的聊天機器人提供支持。Transformers 還可以對客戶反饋執行復雜的情緒分析，幫助您響應客戶需求。

 

2、人工智能核(he)心(xin)術語
Discriminator(in GAN)	鑒別器(qi)
GAN	生成對抗網絡
Hallucination	幻覺
LLM	大語言模型
Model	模型(xing)
Prompt engineering	提示(shi)工程
Sentiment analysis	情感分析
Supervised learning	監督學習
Unsupervised learning	無監(jian)督學(xue)習
Validation	驗證器
ZPD	最近發展區

 

鑒(jian)別器（Discriminator(in GAN)）

在生成對抗(kang)網絡（GAN）中，鑒(jian)別器(qi)就像(xiang)一名偵(zhen)探(tan)。當它顯示圖(tu)(tu)片（或其(qi)他數據）時，它須猜測哪些是(shi)真實(shi)的(de)，哪些是(shi)假(jia)的(de)。“真實(shi)”圖(tu)(tu)片來自數據集，而“假(jia)”圖(tu)(tu)片則(ze)由 GAN 的(de)另一部分創建，稱為生成器(qi)。鑒(jian)別器(qi)的(de)工作是(shi)更(geng)好(hao)(hao)地(di)辨(bian)別真假(jia)，而生成器(qi)則(ze)試圖(tu)(tu)更(geng)好(hao)(hao)地(di)制造假(jia)貨(huo)。

對客戶的意義：GAN 中的鑒別器是欺詐檢測的重要組成部分，因此它們的使用可以帶來更安全的客戶體驗。

對團隊的意義：GAN 中的鑒別可幫助您的團隊評估合成數據或內容的質量。它們有助于欺詐檢測和個性化營銷。

 

生成式對抗網絡（Generative adversarial network）

GAN 是(shi)兩種深度學(xue)習模型之一，由兩個神(shen)經網絡組成(cheng)：生(sheng)成(cheng)器(qi)(qi)(qi)(qi)和鑒(jian)別(bie)器(qi)(qi)(qi)(qi)。這兩個網絡相互競(jing)爭，生(sheng)成(cheng)器(qi)(qi)(qi)(qi)根據(ju)某些輸(shu)入創建輸(shu)出(chu)，鑒(jian)別(bie)器(qi)(qi)(qi)(qi)試(shi)圖確定輸(shu)出(chu)是(shi)真(zhen)還是(shi)假。然后，生(sheng)成(cheng)器(qi)(qi)(qi)(qi)根據(ju)鑒(jian)別(bie)器(qi)(qi)(qi)(qi)的反饋(kui)微(wei)調(diao)其輸(shu)出(chu)，并且循環往(wang)復，直(zhi)到鑒(jian)別(bie)器(qi)(qi)(qi)(qi)失效。

對客戶的意義：它們允許使用個性化圖像或文本進行高度定制的營銷，就像為每個客戶定制的促銷圖像一樣。

對團隊的意義：當缺乏客戶數據時，它們可以幫助您的開發團隊生成合成數據。當使用真實客戶數據引起隱私問題時尤其有用。

 

幻覺（Hallucination）

當生(sheng)成式AI分析(xi)我們提供(gong)的(de)(de)內容，但(dan)得(de)出(chu)錯誤的(de)(de)結論(lun)并產(chan)生(sheng)與現(xian)實不符的(de)(de)新(xin)內容時，就會(hui)產(chan)生(sheng)幻覺(jue)。一個(ge)例子(zi)是(shi)經(jing)過數千張(zhang)動(dong)物照片訓(xun)練的(de)(de)人工智能模(mo)型。當被(bei)要求(qiu)生(sheng)成“動(dong)物”的(de)(de)新(xin)圖像時，它可(ke)能會(hui)將(jiang)長頸(jing)鹿的(de)(de)頭部和大(da)象的(de)(de)鼻(bi)子(zi)結合起來。雖然它們可(ke)能很有趣，但(dan)幻覺(jue)是(shi)不受歡迎的(de)(de)結果，并且表明生(sheng)成模(mo)型的(de)(de)輸出(chu)存(cun)在問題。

對客戶的意義：當公司在其軟件中監控并解決此問題時，客戶體驗會更好、更可靠。

對團隊的意義：質量保證仍然是AI團隊的重要組成部分。監測和解決幻覺有助于確保AI系統的準確性和可靠性。

 

大預言模型（Large language model）

LLM是一種經過大量文(wen)本數據(ju)訓練的AI。它就像一個非常智能(neng)的對話伙伴，可以根據(ju)給定的提示創建聽起來像人類(lei)的文(wen)本。一些LLM可以回答問題、寫論文(wen)、創作詩歌，甚(shen)至生成代(dai)碼。

對客戶的意義：提供人性化交互的個性化聊天機器人，讓客戶能夠以真實的方式快速簡便地解決常見問題。

對團隊的意義：團隊可以自動創建面向客戶的內容、分析客戶反饋并回答客戶詢問。

 

模型（Models）

這是一個經過訓(xun)練來(lai)(lai)識別(bie)數據模(mo)(mo)(mo)式的(de)(de)程序。你(ni)可以(yi)有一個模(mo)(mo)(mo)型來(lai)(lai)預測天氣、翻譯(yi)語言、識別(bie)貓的(de)(de)圖片等。就像模(mo)(mo)(mo)型飛機(ji)是真實(shi)(shi)飛機(ji)的(de)(de)更小、更簡單的(de)(de)版本一樣，人(ren)工(gong)智能模(mo)(mo)(mo)型是現(xian)實(shi)(shi)世界(jie)過程的(de)(de)數學版本。

對客戶的意義：該模型可以幫助客戶獲得更準確的產品推薦。

對團隊的意義：可以幫助團隊預測客戶行為，并將客戶分組。

 

提示工(gong)程（Prompt engineering）

提(ti)示工程意味著弄(nong)清楚如(ru)何(he)提(ti)出(chu)問(wen)題才(cai)能準確得到您(nin)需要的(de)答案。它精心設(she)計或(huo)選(xuan)擇您(nin)提(ti)供給機(ji)器學習(xi)模型的(de)輸入（提(ti)示）以獲得最佳(jia)輸出(chu)。

對客戶的意義：當您的生成式AI工具得到強大提示時，它能夠提供強大的輸出。提示越強烈、越相關，終端用戶體驗就越好。

對團隊的意義：可用于要求大型語言模型生成給客戶的個性化電子郵件，或分析客戶反饋并提取關鍵見解。

 

情感分析（Sentiment analysis）

情(qing)感分析(xi)涉及確定(ding)話(hua)語背后的情(qing)感基調，以(yi)了解(jie)對話(hua)者或(huo)(huo)作者的態度、觀點和情(qing)感。它通常在(zai) CRM 中用于了解(jie)客戶反饋或(huo)(huo)有關(guan)品牌或(huo)(huo)產品的社交媒體(ti)對話(hua)。

對客戶的意義：客戶可以通過新渠道提供反饋，從而使與之互動的公司做出更明智的決策。

對團隊的意義：情感分析可用于根據客戶的反饋或社交媒體帖子了解客戶對產品或品牌的感受，這可以為品牌或產品聲譽和管理的許多方面提供信息。

 

監督學習（Supervised learning）

監督(du)學(xue)習是指模型從(cong)實例中學(xue)習。這就像一(yi)個(ge)師生(sheng)場景：老師向學(xue)生(sheng)（模型）提供(gong)問(wen)(wen)題和正確答(da)案。學(xue)生(sheng)研究這些(xie)問(wen)(wen)題，隨著時間的(de)推移，他們學(xue)會自己回答(da)類似的(de)問(wen)(wen)題。這對(dui)訓練(lian)識別圖像、翻譯語言或(huo)預測可能結果的(de)系統確實很有幫(bang)助。

對客戶的意義：通過過去的互動，提高了效率，學會了理解他們的需求。

對團隊的意義：可用于根據過去的數據預測客戶行為或將客戶分組。

 

無(wu)監(jian)督(du)學習（Unsupervised learning）

無(wu)(wu)監(jian)督學習讓AI在(zai)沒有(you)任何(he)指(zhi)導的(de)(de)情(qing)況下(xia)找(zhao)到數據中隱藏的(de)(de)模式。這都是(shi)為了讓計算機自己探索和發現有(you)趣的(de)(de)事(shi)物(wu)。想(xiang)象一下(xia)，您(nin)有(you)一堆混雜(za)的(de)(de)拼圖，但(dan)盒子上沒有(you)可供參考(kao)的(de)(de)圖片(pian)，所以您(nin)不知(zhi)道自己在(zai)做什么。無(wu)(wu)監(jian)督學習就像在(zai)不知(zhi)道最終圖像是(shi)什么的(de)(de)情(qing)況下(xia)，弄(nong)清楚碎(sui)片(pian)是(shi)如何(he)組合在(zai)一起的(de)(de)，尋找(zhao)相似之處或群體。

對客戶的意義：當我們發現客戶數據中隱藏的模式或細分時，它使我們能夠提供完全個性化的體驗。客戶將獲得最相關的優惠和建議，從而提高客戶滿意度。

對團隊的意義：團隊獲得寶貴的見解以及對復雜數據的新理解。它使團隊能夠發現可能被忽視的新模式、趨勢或異常現象，從而做出更好的決策和戰略規劃。這提高了生產力并推動組織內的創新。

 

驗證(zheng)器(qi)（Validation）

在(zai)(zai)機器學習中，驗證是(shi)用于檢(jian)查模(mo)型(xing)在(zai)(zai)訓(xun)練(lian)過程(cheng)中或訓(xun)練(lian)后表現(xian)的(de)步驟。該模(mo)型(xing)在(zai)(zai)訓(xun)練(lian)期間未見過的(de)數(shu)據子集(ji)（驗證集(ji)）上進(jin)行測(ce)試(shi)，以確保(bao)它實際上是(shi)在(zai)(zai)學習，而不僅(jin)僅(jin)是(shi)記住答案。

對客戶的意義：訓練有素的模型可以創建更多可用的程序，從而改善整體用戶體驗。

對團隊的意義：可用于確保預測客戶行為或細分客戶的模型按預期工作。

 

最近發展區(qu)（Zone of proximal development）

最近發展區（ZPD）是一個(ge)教育概念。例如，每年(nian)學生都會(hui)提(ti)高他(ta)們(men)的(de)數(shu)學技(ji)能(neng)，從加減法(fa)(fa)到乘法(fa)(fa)和除法(fa)(fa)，甚至復雜的(de)代數(shu)和微積分方(fang)程(cheng)。進步的(de)關鍵是逐步學習這些技(ji)能(neng)。在機器學習中，ZPD 是指模型接受逐漸困難的(de)任務的(de)訓練，因此提(ti)高學習能(neng)力。

對客戶的意義：當您的生成式AI經過適當的訓練時，它更有可能產生準確的結果。

對團隊的意義：可應用于員工培訓，以便員工可以學習執行更復雜的任務或更好地利用 CRM 的功能。

 

3、人工智能道德
Ethical AI Maturity Model	道(dao)德AI成熟(shu)度模型
Explainable AI (XAI)	可(ke)解釋(shi)人工智能(neng)
Machine learning bias	機器學(xue)習偏差

 

道德AI成熟(shu)度模型（Ethical AI Maturity Model）

道(dao)(dao)德(de)人(ren)工(gong)智能(neng)(neng)成熟(shu)度模(mo)型是一個(ge)框架，可(ke)幫助組(zu)織(zhi)評估和(he)增強其(qi)使用人(ren)工(gong)智能(neng)(neng)技(ji)術的道(dao)(dao)德(de)實(shi)踐(jian)。它(ta)列出(chu)了組(zu)織(zhi)評估其(qi)當前道(dao)(dao)德(de)人(ren)工(gong)智能(neng)(neng)實(shi)踐(jian)的方式，然后朝著更(geng)負責任和(he)更(geng)值得信(xin)賴(lai)的人(ren)工(gong)智能(neng)(neng)使用方向邁(mai)進。它(ta)涵(han)蓋了與(yu)透明度、公平性、數據隱私、問責制和(he)預測偏差相(xiang)關的問題。

對客戶的意義：建立符合道德的人工智能模型，并對如何使用人工智能持公開態度，有助于建立信任并向客戶保證您正在以負責任的方式使用他們的數據。

對團隊的意義：定期評估您的人工智能實踐并保持人工智能使用方式的透明，可以幫助您與公司的道德考慮和社會價值觀保持一致。

 

可(ke)解釋(shi)人工智能(neng)（Explainable AI (XAI)）

可解釋(shi)的人工智能(XAI)應(ying)該提(ti)供對影響(xiang)人工智能結果的因(yin)素的洞察(cha)，這將(jiang)幫助用(yong)戶解釋(shi)(并(bing)信任)它的輸出。在處理醫療保健或金融等敏感系統(tong)時，這種透明度非常重(zhong)要(yao)(yao)，因(yin)為這些系統(tong)需要(yao)(yao)解釋(shi)以確(que)保公平(ping)、問責制(zhi)，并(bing)在某(mou)些情況下(xia)確(que)保合(he)規性。

對客戶的意義：如果AI系統能夠以客戶理解的方式解釋其決策，可以提高可靠性和可信度。它還增加了用戶信任，特別是在醫療保健或金融等敏感領域。

對團隊的意義： XAI 可以幫助員工理解模型為何做出特定預測。這不僅增加了他們對系統的信任，還支持更好的決策，并有助于完善系統。

 

機(ji)器學習偏差（Machine learning bias）

機器學習偏(pian)(pian)(pian)(pian)差(cha)是增強版的(de)人工(gong)智能(neng)版本。當計算機收到有(you)偏(pian)(pian)(pian)(pian)差(cha)的(de)信息時(shi)，它們會做(zuo)出有(you)偏(pian)(pian)(pian)(pian)見(jian)的(de)決(jue)定。這可能(neng)是由于人類傾向于支持自動化系統產(chan)生的(de)結果或(huo)建議，當計算機開始從數據(ju)集(ji)中(zhong)的(de)噪聲和不(bu)準(zhun)確的(de)數據(ju)中(zhong)學習時(shi)，或(huo)者(zhe)算法在(zai)學習過(guo)程(cheng)中(zhong)做(zuo)出錯誤(wu)的(de)假設，從而導致(zhi)有(you)偏(pian)(pian)(pian)(pian)差(cha)的(de)結果。

對客戶的意義：與積極克服偏見的公司合作可以帶來更公平的體驗并建立信任。

對團隊的意義：檢查并解決偏差非常重要，以確保所有客戶都得到公平和準確的對待。了解機器學習偏差并了解您的組織對其控制措施可以幫助您的團隊對您的流程充滿信心。

 

利用生成式人工智能邁出下一步

生成(cheng)式人工智(zhi)能(neng)能(neng)夠幫助(zhu)您的(de)團隊(dui)與客(ke)戶更緊(jin)密地聯系、釋放創(chuang)造力(li)并(bing)提(ti)高生產力(li)。從(cong)業務(wu)角度來(lai)看，人工智(zhi)能(neng)幾乎可以(yi)提(ti)高組織(zhi)的(de)所有部分的(de)效率。銷售、服務(wu)、營(ying)銷和商務(wu)應用程序都能(neng)夠利用生成(cheng)式人工智(zhi)能(neng)的(de)力(li)量，為客(ke)戶提(ti)供更好、更量身定制的(de)解(jie)決方案，而且速度更快。

通過讓(rang)人工智能協助我們完(wan)成更多日常任務，幫(bang)助我們的客戶蓬勃發(fa)展，我們將(jiang)能夠讓(rang)我們的團隊(dui)去(qu)做他們更擅長的事情——提出新(xin)的想(xiang)法(fa)和新(xin)的協作方(fang)式，同時建立(li)只有(you)人類才(cai)能建立(li)的獨特(te)聯系。

 

有趣的是

為了突出生成式(shi)(shi)AI在現實世界(jie)中的(de)應用(yong)，本文(wen)使用(yong)了生成式(shi)(shi)AI工具(ju)來收集素材整理內容，從而提升了效率。