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、人工智能核(he)心(xin)術語
Artificial Intelligence	人工智能
Artificial Neural Network	人工神經網(wang)絡(luo)
Augmented Intelligence	增強智能
CRM with AI	客戶關系管理與人工智能
Deep learning	深度學習(xi)
Generative AI	生(sheng)成式(shi)人工(gong)智能(neng)
Generator	生成器(qi)
Generative pre-trained transformer	生成式預訓練(lian)
Machine learning	機(ji)器學(xue)習
NLP	自然語言(yan)處理
Transformer

 

人工智能（Artificial Intelligence）

人(ren)工智能是讓機器(qi)像人(ren)類一(yi)樣思考(kao)和行動的廣泛概念。生成式AI是一(yi)種特定類型的人(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(jing)網絡（Artificial Neural Network）

人工(gong)神(shen)經網絡(luo)是(shi)一(yi)種模仿(fang)人腦處(chu)理信(xin)息方式的(de)計(ji)(ji)算(suan)機程序。我們的(de)大腦有(you)數(shu)十億個(ge)(ge)神(shen)經元連接(jie)在一(yi)起(qi)，而人工(gong)神(shen)經網絡(luo)（也稱為“神(shen)經網絡(luo)”）有(you)許多一(yi)起(qi)工(gong)作(zuo)的(de)微小處(chu)理單元。這就像一(yi)個(ge)(ge)團隊正在努力(li)解決同一(yi)個(ge)(ge)問題。每個(ge)(ge)團隊成員都盡自己的(de)一(yi)份力(li)量(liang)，然后傳遞他們的(de)成果。最后，您會得到(dao)您需要的(de)答案。對于人類和計(ji)(ji)算(suan)機來說，這都是(shi)團隊合作(zuo)的(de)力(li)量(liang)。

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(qiang)智(zhi)能（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。

 

客戶關系(xi)管理與(yu)生成式AI（CRM with AI）

CRM是一種(zhong)將(jiang)客戶(hu)記錄保存在一個(ge)地方的技術，作為每個(ge)部門的單(dan)一事實來源，幫助公(gong)司管理當前和潛在的客戶(hu)關系(xi)。生成式AI可以使 CRM 變得(de)更(geng)加(jia)強大——想(xiang)想(xiang)為銷售團隊預先編寫(xie)的個(ge)性化電子郵件、僅基于圖(tu)像編寫(xie)的電子商務產(chan)品(pin)描述、營銷活動登(deng)陸(lu)頁面、上下文(wen)客戶(hu)服務工(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(du)學習（Deep learning）

深度學(xue)習是人工智能的(de)(de)(de)一種高(gao)級形式(shi)(shi)，可以(yi)幫助(zhu)計算機識(shi)別數據(ju)中的(de)(de)(de)復雜(za)模(mo)式(shi)(shi)。它通過使用(yong)所謂的(de)(de)(de)分層神(shen)經網絡來模(mo)仿我(wo)們大腦的(de)(de)(de)工作方(fang)式(shi)(shi)，其中每一層都是一種模(mo)式(shi)(shi)（如(ru)動(dong)物(wu)的(de)(de)(de)特征），然后(hou)讓您(nin)根(gen)據(ju)之前學(xue)到的(de)(de)(de)模(mo)式(shi)(shi)進(jin)行預(yu)測(ce)（例如(ru)：根(gen)據(ju)已識(shi)別的(de)(de)(de)特征識(shi)別新動(dong)物(wu)）。它對于圖(tu)像(xiang)識(shi)別、語(yu)音(yin)處理和自然語(yu)言理解(jie)等方(fang)面非常有用(yong)。

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(cheng)式人工智能(neng)（Generative AI）

生(sheng)(sheng)成式(shi)人(ren)工智(zhi)能是人(ren)工智(zhi)能的一(yi)個領域，專注(zhu)于根據現有數據創建新(xin)內(nei)容。對于 CRM 系(xi)統，生(sheng)(sheng)成式(shi)人(ren)工智(zhi)能可用(yong)于創建一(yi)系(xi)列有用(yong)的東(dong)西，從編寫個性(xing)化營銷內(nei)容到生(sheng)(sheng)成合成數據以測試新(xin)功能或策略。

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(cheng)式預(yu)訓(xun)練（Generative pre-trained transformer）

GPT 是一個經(jing)過訓(xun)練來生成內容的神經(jing)網絡系(xi)列。GPT 模型基于(yu)大(da)量文本(ben)數據進行了預(yu)訓(xun)練，這使得它們能夠根據用戶(hu)提示或(huo)查詢生成清晰且相關的文本(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。

 

機器(qi)學習（Machine learning）

機(ji)器學(xue)(xue)習(xi)是指計算機(ji)無需編(bian)程(cheng)即(ji)可學(xue)(xue)習(xi)新事物(wu)(wu)。例如，當(dang)教(jiao)孩子(zi)識(shi)別動(dong)物(wu)(wu)時，您向他們(men)(men)展(zhan)示(shi)圖片并(bing)(bing)收到(dao)反饋(kui)。隨著他們(men)(men)看到(dao)更(geng)多的(de)例子(zi)并(bing)(bing)反饋(kui)，他們(men)(men)學(xue)(xue)會(hui)根據獨特的(de)特征對動(dong)物(wu)(wu)進行分類。同(tong)樣(yang)，機(ji)器學(xue)(xue)習(xi)模型從標記數(shu)據中學(xue)(xue)習(xi)以(yi)做出準確的(de)預測和決策。他們(men)(men)像人類一樣(yang)概括并(bing)(bing)應用他們(men)(men)的(de)知識(shi)到(dao)新的(de)例子(zi)中。

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(zhi)能的一個領域(yu)，專注于(yu)計算機如何理(li)解、解釋和生成人(ren)類語(yu)言。它是(shi)聲控虛擬助手、語(yu)言翻(fan)譯(yi)應用(yong)程(cheng)序和聊天機器人(ren)等背后的技術。

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(yi)種深度學習模(mo)型，對于(yu)(yu)處理語言(yan)特別有用(yong)。它(ta)非(fei)常擅長理解句子(zi)中單詞的(de)上下(xia)文，因(yin)為它(ta)基于(yu)(yu)順(shun)序(xu)數(shu)據（如正在(zai)進行的(de)對話(hua)）創建輸(shu)出(chu)，而不(bu)僅僅是單個數(shu)據點（如沒(mei)有上下(xia)文的(de)句子(zi)）。Transformer 的(de)名稱來自于(yu)(yu)它(ta)們將輸(shu)入數(shu)據（如句子(zi)）轉換(huan)為輸(shu)出(chu)數(shu)據（如句子(zi)的(de)翻(fan)譯）的(de)方(fang)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(jian)別器
GAN	生成對抗網絡
Hallucination	幻(huan)覺
LLM	大(da)語(yu)言模型
Model	模型
Prompt engineering	提示工程
Sentiment analysis	情(qing)感分析(xi)
Supervised learning	監督學(xue)習
Unsupervised learning	無監督學習(xi)
Validation	驗證(zheng)器
ZPD	最近發(fa)展區

 

鑒別器（Discriminator(in GAN)）

在生(sheng)成(cheng)對抗網絡（GAN）中，鑒別(bie)器(qi)就像(xiang)一名偵探。當它(ta)顯示圖(tu)片（或(huo)其他數據）時(shi)，它(ta)須猜測(ce)哪(na)些(xie)是真(zhen)實(shi)的，哪(na)些(xie)是假(jia)(jia)的。“真(zhen)實(shi)”圖(tu)片來(lai)自數據集，而“假(jia)(jia)”圖(tu)片則由 GAN 的另一部分創建，稱為(wei)生(sheng)成(cheng)器(qi)。鑒別(bie)器(qi)的工作(zuo)是更好(hao)地(di)(di)辨別(bie)真(zhen)假(jia)(jia)，而生(sheng)成(cheng)器(qi)則試圖(tu)更好(hao)地(di)(di)制造假(jia)(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(shi)對(dui)抗(kang)網絡(luo)（Generative adversarial network）

GAN 是兩(liang)種深度學習模型之一，由(you)兩(liang)個神經(jing)網絡組成(cheng)(cheng)：生成(cheng)(cheng)器(qi)(qi)(qi)和鑒(jian)別器(qi)(qi)(qi)。這兩(liang)個網絡相互競爭，生成(cheng)(cheng)器(qi)(qi)(qi)根據某(mou)些輸入創(chuang)建(jian)輸出，鑒(jian)別器(qi)(qi)(qi)試圖確定輸出是真(zhen)還(huan)是假。然后，生成(cheng)(cheng)器(qi)(qi)(qi)根據鑒(jian)別器(qi)(qi)(qi)的反饋微調其輸出，并且循環往(wang)復，直到鑒(jian)別器(qi)(qi)(qi)失(shi)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)(sheng)成式AI分析我們提供的(de)(de)(de)(de)內容(rong)，但得出錯誤(wu)的(de)(de)(de)(de)結(jie)論并產(chan)生(sheng)(sheng)與(yu)現(xian)實(shi)不(bu)符的(de)(de)(de)(de)新內容(rong)時，就(jiu)會產(chan)生(sheng)(sheng)幻(huan)覺。一個例子(zi)是經(jing)過數千張動(dong)物照片訓練的(de)(de)(de)(de)人工智能模(mo)型。當被要求生(sheng)(sheng)成“動(dong)物”的(de)(de)(de)(de)新圖像時，它(ta)(ta)可(ke)能會將長頸鹿的(de)(de)(de)(de)頭部和大(da)象(xiang)的(de)(de)(de)(de)鼻(bi)子(zi)結(jie)合(he)起來。雖然它(ta)(ta)們可(ke)能很有趣，但幻(huan)覺是不(bu)受歡迎的(de)(de)(de)(de)結(jie)果，并且表明(ming)生(sheng)(sheng)成模(mo)型的(de)(de)(de)(de)輸出存在問題(ti)。

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(da)預言(yan)模型（Large language model）

LLM是(shi)一種經過大量文(wen)本數據訓練的(de)AI。它就(jiu)像(xiang)(xiang)一個(ge)非常智能(neng)的(de)對話伙(huo)伴，可以根據給定的(de)提示(shi)創(chuang)建聽起(qi)來像(xiang)(xiang)人類的(de)文(wen)本。一些LLM可以回答(da)問題、寫(xie)論(lun)文(wen)、創(chuang)作詩歌，甚至(zhi)生成代碼。

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(shi)一個經(jing)過訓練來識別數據模式的程(cheng)序。你可以(yi)有(you)一個模型來預測天氣(qi)、翻譯語(yu)言、識別貓的圖片等。就像模型飛機是(shi)真實飛機的更小、更簡單的版(ban)本一樣，人(ren)工智能模型是(shi)現實世界(jie)過程(cheng)的數學(xue)版(ban)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(cheng)（Prompt engineering）

提(ti)示(shi)工(gong)程意味著(zhu)弄清(qing)楚(chu)如何提(ti)出問(wen)題才能準確得到您(nin)需要的(de)答(da)案。它精心設計(ji)或(huo)選擇您(nin)提(ti)供給(gei)機器學習模型的(de)輸入（提(ti)示(shi)）以(yi)獲得最佳輸出。

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(fen)析(xi)（Sentiment analysis）

情感分析涉及確定話(hua)語背后的情感基調，以了解對(dui)話(hua)者(zhe)或(huo)(huo)作者(zhe)的態度、觀(guan)點和情感。它通常在 CRM 中用于了解客戶反(fan)饋或(huo)(huo)有關(guan)品(pin)牌或(huo)(huo)產品(pin)的社交(jiao)媒體對(dui)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）

監督學(xue)(xue)習(xi)是指模(mo)型從(cong)實(shi)例中學(xue)(xue)習(xi)。這就(jiu)像(xiang)一個師(shi)生場景：老師(shi)向學(xue)(xue)生（模(mo)型）提供(gong)問題和正確答案。學(xue)(xue)生研究這些(xie)問題，隨著時間的推移，他們學(xue)(xue)會自己回答類似的問題。這對訓練(lian)識別圖像(xiang)、翻譯(yi)語言或預(yu)測(ce)可能結果的系統確實(shi)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)監督(du)學習（Unsupervised learning）

無(wu)監督學習讓AI在(zai)(zai)沒有任何指導(dao)的(de)(de)(de)情況下(xia)找到數據(ju)中隱藏的(de)(de)(de)模(mo)式。這(zhe)都是為了讓計算機自己探索和發現有趣(qu)的(de)(de)(de)事物。想象一下(xia)，您(nin)有一堆混雜的(de)(de)(de)拼圖(tu)，但(dan)盒子上沒有可供參考的(de)(de)(de)圖(tu)片，所以(yi)您(nin)不(bu)知道(dao)自己在(zai)(zai)做(zuo)什么(me)。無(wu)監督學習就像在(zai)(zai)不(bu)知道(dao)最終(zhong)圖(tu)像是什么(me)的(de)(de)(de)情況下(xia)，弄清(qing)楚(chu)碎(sui)片是如何組合在(zai)(zai)一起的(de)(de)(de)，尋找相似(si)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。

 

驗證器（Validation）

在(zai)(zai)機(ji)器學(xue)(xue)習(xi)中，驗(yan)證是用于檢查模(mo)(mo)型在(zai)(zai)訓(xun)(xun)練(lian)過程中或訓(xun)(xun)練(lian)后表現的(de)步驟(zou)。該模(mo)(mo)型在(zai)(zai)訓(xun)(xun)練(lian)期間未見過的(de)數據子集（驗(yan)證集）上(shang)進行測試(shi)，以確保它實際上(shang)是在(zai)(zai)學(xue)(xue)習(xi)，而不(bu)僅僅是記住答案。

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（Zone of proximal development）

最(zui)近發(fa)展區（ZPD）是一個教育概念。例如，每年學生都會(hui)提高他們的(de)(de)數學技能(neng)，從(cong)加減法(fa)(fa)到乘法(fa)(fa)和(he)除法(fa)(fa)，甚(shen)至復(fu)雜(za)的(de)(de)代數和(he)微(wei)積分方程(cheng)。進步的(de)(de)關鍵是逐步學習(xi)(xi)這些技能(neng)。在(zai)機器(qi)學習(xi)(xi)中，ZPD 是指模型接受(shou)逐漸(jian)困難的(de)(de)任(ren)務(wu)的(de)(de)訓(xun)練(lian)，因此提高學習(xi)(xi)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(neng)道德
Ethical AI Maturity Model	道德AI成熟度模型
Explainable AI (XAI)	可解釋人工智能(neng)
Machine learning bias	機器學(xue)習偏差(cha)

 

道德AI成熟度模型(xing)（Ethical AI Maturity Model）

道德(de)人(ren)工(gong)智能(neng)(neng)成熟度模型是(shi)一(yi)個(ge)框(kuang)架，可幫助組(zu)(zu)織評估和(he)增強其使(shi)用人(ren)工(gong)智能(neng)(neng)技術(shu)的(de)道德(de)實踐(jian)。它列(lie)出了組(zu)(zu)織評估其當(dang)前道德(de)人(ren)工(gong)智能(neng)(neng)實踐(jian)的(de)方式，然后朝著更負責(ze)任和(he)更值得信賴的(de)人(ren)工(gong)智能(neng)(neng)使(shi)用方向邁(mai)進。它涵(han)蓋了與(yu)透明(ming)度、公平性、數據隱(yin)私、問責(ze)制(zhi)和(he)預測偏差相關(guan)的(de)問題(ti)。

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。

 

可解(jie)釋人工智能（Explainable AI (XAI)）

可解釋(shi)的(de)(de)人工智能(XAI)應該提供對影響(xiang)人工智能結(jie)果的(de)(de)因素(su)的(de)(de)洞察，這(zhe)將幫助用戶解釋(shi)(并信任)它的(de)(de)輸(shu)出。在(zai)處理醫療(liao)保健或金融(rong)等(deng)敏感系(xi)統時，這(zhe)種透明度非常(chang)重要(yao)，因為這(zhe)些系(xi)統需要(yao)解釋(shi)以確保公平、問責(ze)制，并在(zai)某些情(qing)況下確保合(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。

 

機器(qi)學習偏差(cha)（Machine learning bias）

機器(qi)學習偏(pian)差是(shi)增(zeng)強版的(de)(de)(de)人工(gong)智能版本。當計(ji)算機收到有(you)(you)偏(pian)差的(de)(de)(de)信息時(shi)，它(ta)們會做出有(you)(you)偏(pian)見的(de)(de)(de)決(jue)定。這可能是(shi)由于人類(lei)傾向于支持自動化(hua)系(xi)統產生(sheng)的(de)(de)(de)結果(guo)或建議，當計(ji)算機開始從數據(ju)集中的(de)(de)(de)噪聲(sheng)和不準(zhun)確(que)的(de)(de)(de)數據(ju)中學習時(shi)，或者算法在學習過程中做出錯誤的(de)(de)(de)假設(she)，從而導致有(you)(you)偏(pian)差的(de)(de)(de)結果(guo)。

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

生成式人工智(zhi)能(neng)(neng)(neng)能(neng)(neng)(neng)夠幫(bang)助您的(de)團(tuan)隊與客戶(hu)更(geng)(geng)緊密(mi)地聯系、釋放創造力(li)(li)并提高(gao)生產力(li)(li)。從業務(wu)角度(du)來看，人工智(zhi)能(neng)(neng)(neng)幾乎可(ke)以(yi)提高(gao)組(zu)織(zhi)的(de)所有部分(fen)的(de)效率。銷售、服務(wu)、營銷和商務(wu)應(ying)用程序都能(neng)(neng)(neng)夠利(li)用生成式人工智(zhi)能(neng)(neng)(neng)的(de)力(li)(li)量(liang)(liang)，為客戶(hu)提供(gong)更(geng)(geng)好、更(geng)(geng)量(liang)(liang)身(shen)定制的(de)解決(jue)方案，而且速(su)度(du)更(geng)(geng)快。

通過(guo)讓(rang)人工智能(neng)協(xie)助我們(men)完成更多(duo)日常任務，幫(bang)助我們(men)的(de)(de)(de)客戶(hu)蓬勃發展(zhan)，我們(men)將能(neng)夠(gou)讓(rang)我們(men)的(de)(de)(de)團(tuan)隊(dui)去做他們(men)更擅長的(de)(de)(de)事情——提出新的(de)(de)(de)想(xiang)法(fa)和新的(de)(de)(de)協(xie)作(zuo)方(fang)式(shi)，同時建(jian)立只(zhi)有人類才(cai)能(neng)建(jian)立的(de)(de)(de)獨特聯系。

 

有趣的是

為了(le)突(tu)出生成(cheng)式AI在現實(shi)世界(jie)中的應用，本文使用了(le)生成(cheng)式AI工(gong)具來收集素材整理內(nei)容，從而(er)提升了(le)效率。