文｜王吉偉

雖然學校、媒體等領域的多家機構已經對ChatGPT發出“禁令”，依然擋不住它的火爆。

自2月初網站流量進入全球TOP 50后，ChatGPT的用戶和月活一直在高歌猛進。如今用戶人數遠超2億，月活用戶也是早已過億。即便服務器會因用戶過多而經常性被擠爆，免費用戶們仍然在糟糕的體驗中樂此不疲，且興奮莫名。

很多人在一次又一次的瀏覽器刷新中，一邊錄視頻一邊對粉絲說：看，這就是ChatGPT。

急著體驗的新注冊會員仍舊絡繹不絕，ChatGPT的服務器壓力實在太大。好在OpenAI的大東家是微軟，好在ChatGPT已經部署到了AZURE，好在它已經推出了20美元/月的付費服務。

對于每日成本高達100萬美元的ChatGPT來說，只需150萬付費會員，就可以實現每月費用平進平出。保守估計，1億月活會員有2成付費，單是付費訂閱業務就能實現月營收4億美元。

OpenAI有錢了，出手也大方了，闊氣拿下AI.com超級域名解析到ChatGPT官網。購買域名耗資超過7350萬美元（還有一說是OpenAI在2021年以1100萬美元拿下該域名），不過現在也不算什么，這個費用還不到PRO用戶付費業務月營收的1/4。

OpenAI用金錢讓大家記住了ChatGPT就是AI，卻也變成了馬斯克口中背離初心的賺錢機器，被硅谷鋼鐵俠罵了個狗血淋頭。

技術，賺錢，商業化。商業化，再賺錢，繼續投入技術。你看，在中間串聯技術與商業的，也只有金錢了。

OpenAI推出ChatGPT，就是為了商業化。而AI商業化，可不就是為了賺錢嗎？

這樣看來，罵與不罵都改變不了現實，畢竟情懷更多時候是金錢的附庸。

在商業化上，除了ChatGPT的付費訂閱服務，OpenAI還通過API商業授權向更多B端廠商提供GPT-3等相關技術與服務。相關數據顯示，基于GPT-3模型的AI產品，目前已經有不少。

作為現象級AI應用，很多企業早已對ChatGPT垂涎欲滴。近期已有多家廠商，嘗試將ChatGPT集成到自己的產品與解決方案之中。

比如智能自動化廠商NICE，就已將其基于云的知識管理解決方案CXone Expert與OpenAI的ChatGPT技術集成在一起，以改善自助服務客戶支持。

至于OpenAI的大股東微軟，也在最近正式發布了Azure OpenAI服務，并且旗下的 Teams、Power Automate已經內置GPT-3，早晚都會成為 OpenAI全家桶。

作為一家正在使用AI向客戶推薦特定服裝的服裝公司，Stitch Fix則正在試驗OpenAI的另一個產品DALL-E 2，根據客戶對顏色、面料和風格的偏好創建服裝可視化。全球最大的玩具公司美泰，也正在使用DALL-E 2為玩具設計和營銷生成圖像。

目前國內外有些公司，已經官宣接入OpenAI或者ChatGPT。隨著更多企業接入ChatGPT，更多基于生成式AI技術的工具和解決方案也必將走入更多組織。

很多企業愿意引入生成式AI技術，在于他們已經意識到生成式AI可以為組織的運營帶來更加直接的效能價值。

生成式AI可以通過變革和優化業務流程，加速企業自動化進程，進而快速實現增效降本。

那么，生成式AI有什么特性？有哪些應用場景？可以應用于哪些部門？又是如何加速企業自動化進程的？本文，王吉偉頻道就跟大家聊聊這些。

生成式AI的特性與應用場景

生成式 AI（Generative AI） 是一種利用現有文本、音頻文件或圖像創建新內容的技術。

借助生成式AI，計算機可以檢測與輸入相關的底層模式并生成類似的內容。生成式AI通過算法模型創建新內容，包括音頻、代碼、圖像、文本、模擬和視頻。而ChatGPT和Midjourney，正是文本生成和圖像生成領域的當紅炸子雞。

生成式AI在最近幾年的新突破，正在徹底改變我們進行內容創作的方式。

與傳統的分類或回歸模型不同，生成式AI技術使用機器學習算法來生成新的數據。生成式模型不僅能夠預測輸入數據的標簽或數值，還能夠生成新的數據。這種特性，使得生成式AI技術具備很多優勢，可以總結為以下幾點：

1、創造全新內容。這些內容可以用于創作、設計、娛樂等方面，極大地拓展了人類的創造力和想象力。

2、解決數據不足問題。利用現有數據生成更多的數據，可以有效解決比如醫療、環境監測等領域數據不足的問題。

3、提高數據利用率。利用現有數據生成的更多標準化與高質量數據，可以提高數據利用率，這對于數據稀缺或昂貴的應用領域特別重要。

4、自適應能力強。可以根據輸入數據自適應地生成新的數據，這意味著生成式AI可以應對各種輸入數據的變化，并生成相應的輸出數據。同時，它也能適用于各種業務場景。

5、降低應用門檻。生成式AI技術易于部署，并且在使用時不需要先驗知識或領域專業知識，只需要簡單操作就能完成，屬于多數人可使用的普惠技術。

生成式AI技術的優勢在于它可以生成新的數據，并且能夠自適應地應對各種輸入數據的變化，這使得它在各種應用領域具有廣泛的應用場景，可用于各種業務操作。

在文本內容生成中，用于自動創作文章、新聞、博客、文章摘要、廣告和電影腳本、營銷文案、社交媒體帖子、電子郵件及自動化回復等文字內容。

在語音合成方面，用于合成自然、流暢的語音，例如回答常見問題、提供產品支持、處理投訴、自動講解產品介紹、自動回復電話以及語音助手等。

在圖像和視頻生成方案里，用于圖像和視頻生成，包括生成照片、設計、藝術作品和視頻剪輯等。這在廣告、娛樂和創意領域中非常有用。

在對話系統中，用于構建智能客服機器人、聊天機器人和虛擬助手。這些機器人可以回答用戶的問題，提供支持和建議，并執行操作，例如訂票、購物和預訂服務。

在機器翻譯中，用于自動翻譯不同語言之間的文本、音頻或視頻，例如自動翻譯新聞、網站內容、語音通話等。

在醫療輔助診斷方面，用于輔助醫生進行病歷記錄、制定治療計劃、診斷疾病等。

在數據補全方面，用于自動生成數據，例如完成句子、補全表格、填充缺失數據等，這在數據清理和分析中非常有用。

可以看到，生成式AI技術可以應用于組織運營的大部分業務流程。

生成式AI在企業各部門的應用

廣泛的應用場景，使得生成式AI能夠適用于企業中的多個業務部門。基本上，只要存在著文字撰寫、視頻編輯以及語音轉化等需求的業務場景，現在都可以用生成式AI取代之前的操作，通過生成式AI自動化替代原本的人力操作。

比如在市場營銷部門，生成式AI可以用于創建自動生成的營銷內容，比如廣告文案、電子郵件、社交媒體帖子等。可以幫助企業快速生成大量營銷內容，并更好地滿足不同目標受眾的需求。

在客戶服務部門，生成式AI可以用于客戶服務的自動化。自動回復客戶郵件或社交媒體消息、為客戶提供實時支持，減少客服工作量，提供更快、更準確的響應。

下面，來看幾個具體應用案例。

Jasper是基于GPT-3的專注營銷的AI應用，可以用于制作博客、社交媒體帖子、網絡副本、銷售電子郵件、廣告和其他類型的面向客戶的內容。

Jasper的大多數客戶是個人和小型企業，但大公司中的一些團隊也在使用它。比如在云計算公司VMWare，有些團隊使用Jasper為營銷生成原創內容，涉及電子郵件、產品活動、社交媒體文案等多項業務。

Emplifi是一家領先的客戶體驗平臺，為包括達美、福特和麥當勞在內的8400多個品牌提供服務。

基于OpenAI的GPT-3框架，Emplifi推出了可以為企業生成社交媒體內容并可隨時發布的AI解決方案Emplifi AI Composer，并將其集成到社交營銷云中。

該解決方案通過自動化社交媒體內容，來生成來幫助企業提高運營效率和生產力。Emplifi的客戶DELTA達美航空、健康健身公司Daily Burn等，都在使用此服務。

摩根士丹利也正在與OpenAI進行合作，使用GPT-3微調財富管理內容的培訓，以便財務顧問既可以搜索公司內部的現有知識，又可以輕松地為客戶創建量身定制的內容。

一些應用案例表明，DALL-E 2和其他圖像生成工具已經在一些大型企業中用于廣告制作。

比如亨氏已經使用帶有亨氏番茄醬瓶圖片以及與亨氏相似的標簽的番茄醬瓶圖像數據進行訓練，以通過AI生成新的廣告圖像文案。雀巢則使用維米爾畫作的AI增強版本，來幫助銷售其酸奶品牌之一。

雖然大部分人對生成式AI還停留在ChatGPT等現象級應用上，但不得不說，已經有很多企業引入多種基于生成式AI技術的軟件工具，將其應用于市場營銷、客戶服務、人力資源、知識管理、研究開發、財務、設計、IT、物流與供應鏈管理、法律、醫務等部門的業務操作。

生成式AI技術，已在電商、物流、游戲、媒體、醫療、金融、法律、能源等行業及領域得到更多應用，很多組織正在通過生成式自動化提高效率，降低成本，以為客戶提供更好的服務和體驗。

用生成式AI加速企業自動化進程

王吉偉為頻道認為，生成式AI之所以能夠加速企業自動化，在于它能夠有效替代原有業務流程對業務流程進行革新，并且能夠高效優化現有的業務流程。

就以廣告設計為例，原來的設計業務流程中至少有一個團隊，負責面向市場營銷、培訓等市場的各種設計業務?，F在好了，我們只需要引入ChatGPT、Midjourney等AI工具或者部署好本地AI模型，僅需要幾個非專業人員通過輸入文字，幾分鐘就能生成想要的廣告文案和圖片。

前后業務形式的變化是，以前需要專業設計人員操作PS、CorelDRAW、3Dmax等軟件耗費幾十到上百分鐘進行設計，現在則通過文本交互幾分鐘就能得到想要的設計，實現了廣告設計的高效自動化。更重要的是，現在幾個人就能干原來多個人的活兒。

上面所描述的，是設計部門相關業務的生成式AI操作。如果在市場營銷等業務部門，所需要的營銷文案、宣傳海報、產品及企業介紹視頻以及PPT制作等都可以通過相應的生成式AI工具完成，多條線業務的綜合運行效率會成倍提升。如果再加上版權、授權費用等的考慮，成本也會節省得更多。

由生成式AI技術及工具軟件所帶來的新型自動化業務形式，王吉偉頻道將其稱之為生成式自動化。

生成式自動化，直接變革了原有的業務流程，極大地提升了設計的效率。生成式AI不只通過業務自動化提升了業務效率，還能夠幫助企業精簡業務團隊，釋放人力資源去更有價值的工作崗位。

在裝修設計領域，有些人用生成式AI工具生成的室內裝修圖，甚至比真人做得更讓客戶滿意，以至于有人戲稱3D設計師以后都要下崗了。

除了革新老舊業務流程，生成式AI還可以與企業的各種管理軟件進行集成。通過商業授權API將一些生成式AI的模型能力集成到企業內部系統中，生成式AI就可以與ERP、CRM、OA、RPA等企業管理軟件協同作業。

在自動化任務處理、智能預測與優化、智能客服、自適應流程管理、預防性維護等業務場景中，生成式AI可以通過重復性任務自動化、數據分析及預測、自然語言處理和對話生成等技術、自適應學習和優化等業務接口和技術，無縫對接、調取及調整企業管理軟件，助力企業提升流程自動化能力，實現更高效、智能的業務管理和決策支持。

通過變革傳統業務操作加速流效率，通過集成提升企業管理軟件業務能力并加強流程自動化效率。生成式AI所帶來的生成式自動化，正在對大量業務場景進行業務流程的革新與加強。

可以預見，文本生成、圖像生成、聲音生成、視頻生成、代碼生成等工具，將通過更短的業務路徑自動化大量人力操作流程，進而整體提升了企業的自動化業務進行。

隨著越來越多的企業正在通過各種形式引入生成式AI技術，也將進一步加速企業的自動化進程。

后記：如何引入與部署生成式AI？

既然生成式AI有這么多優勢，企業又該如何引入與部署生成式AI呢？王吉偉頻道認為，廣大組織可以通過以下三種方式引入生成式AI。

最簡單的方式是直接應用相關的AI工具。為了讓企業更方便快捷地使用生成式AI技術，現在很多廠商都推出了相應的SaaS應用。比如現在我們所熟悉的ChatGPT、Midjourney等就屬于SaaS應用，這些AI工具企業可以拿來即用，直接部署到各個業務場景即可。

同時，有些企業管理軟件和流程自動化軟件，也已經開始集成ChatGPT等應用，比如Nice已經宣布集成ChatGPT，還有些文檔處理、視頻處理等軟件本身就構建于GPT-3等AI模型之上。對于這類產品，企業只需購買相應軟件就能引入生成式AI技術。

其次，可以將開放API的生成式AI技術集成到企業管理系統中。有些AI廠商不會開源AI模型，但會通過商業 API 來提供該模型的能力及訓練數據集。企業可以通過API將這些技術集成到自己的ERP、OA、HR、RPA等軟件系統中，增強軟件能力，實現增效降本。

現在已經有很多企業，通過OpenAI的API集成了 GPT-3，將ChatGPT的能力引入業務流程。

第三，可以在本地部署。很多AI模型都是開源的，比如文本生成圖像的Stable Diffusion以及國內科技巨頭面向AIGC領域的多種開源模型。對于這類工具，企業可以將模型直接部署到本地或者云服務器上，相當于自己搭建SaaS應用，用自身積累的數據進行訓練，可以讓這些模型更懂你的企業。

最后將部署好的模型發布到生產環境中，并與其他系統集成，實現具體的功能。

生成式AI的商業應用雖然發展得很快，但目前也遇到了深度偽造、版權、難以控制以及道德和法律等一系列問題與挑戰。近期已經有很多高校禁止了ChatGPT，藝術家們也一直在抗議圖像生成對其風格相似作品的侵權，還有媒體機構也正在指責OpenAI白用其文章訓練ChatGPT。

不過總體而言，生成式AI技術的應用利大于弊。上述問題，早晚會在監管、約談、協定、法規等的干預下達成一種新的商業平衡。

在王吉偉頻道看來，生成式AI最終將會以標配的形式助力各行各業自動化重復性任務、提高生產力和商業決策，并有望徹底改變各個行業的商業運作模式。

而能夠有效利用這項技術進行增效降本的公司，將會快速增加營收，以讓公司在長期的市場競爭中處于有利地位。