Generativ AI: Brugsscenarier - Mass Tech Leadership Council

Generativ AI: Brugsscenarier – Mass Tech Leadership Council

Tidsstempel: 31. august 2023 kl. 6
Kildeknude: 2497616

Buzzen omkring generativ AI er ubestridelig. Det er uden tvivl det hotteste emne inden for datalogi lige nu, generativ AI er blevet hyldet som løsningen på gentagne arbejde, en allestedsnærværende AI-assistent, en ny måde at nærme sig design på og meget mere. Virksomhedsledere overalt spekulerer på, hvordan de kan drage fordel af denne spændende teknologi og placere sig foran, hvad der ser ud til at være en opblomstring af innovation.

Sådanne fremsynede ledere kan have nøglespørgsmål, såsom:

Hvad er generativ AI?

Generativ AI er en type kunstig intelligens, der bruger neurale netværk til at lære mønstre og relationer i data og derefter generere nye data, der ligner originalen. På denne måde kan generativ AI skabe en bred vifte af output, herunder tekst, billeder, musik og endda video.

Succesen af ​​sådanne programmer afhænger af kvaliteten og størrelsen af ​​det datasæt, der bruges til træning, og kompleksiteten af ​​det neurale netværk, AI er baseret på. Med store datasæt af høj kvalitet og komplekse neurale netværk kan generativ kunstig intelligens producere yderst realistiske og overbevisende output, der praktisk talt ikke kan skelnes fra menneskeskabte data.

Hvad kan generativ AI bruges til?

Der er mange måder generative AI-programmer kan anvendes på, men i store træk er de nyttige til enhver situation, der kræver oprettelse af indhold baseret på et mønster eller allerede eksisterende rammer. For eksempel kan generativ AI bruges til at lave marketingmaterialer til et kendt og forstået publikum, hurtigt kortlægge trends med givne data og parametre og tilbyde nye designs til lægemidler, værktøjer og strukturer inden for et sæt krav.

Der er dog flere applikationer til generativ AI ud over indholdsskabelse. Generative AI-programmer kan også bruges til at personalisere virksomhedstilbud eller tjenester ved at tilbyde produktanbefalinger eller lægge grunden til mere effektive chatbots og onlineassistenter. Generativ AI kan opdage svindel ved at se mønstre og markere mistænkelig adfærd. På samme måde kan disse programmer vurdere risiko og tilbyde prognoser for at hjælpe virksomheder med at planlægge eller træffe strategiske beslutninger.

Endelig kunne generativ AI være nyttig i planlægning, strategi og beslutningstagning. For eksempel kan disse programmer tilbyde nye måder at optimere forsyningskæden eller pipelines på. På grund af dets mønstergenkendelsesevne anvendes generativ AI til medicinske situationer og diagnostik, og hjælper udbydere med at forudsige sandsynligheden for visse tilstande baseret på patientdata og yde bedre individualiseret pleje. Generativ kunstig intelligens kan hjælpe med at planlægge forretningsrejser, skitsere arbejdsplaner og forbedre realtidsoversættelse i forretningsforbindelser eller fritidsliv.

Kort sagt er de potentielle anvendelser for generativ AI varierede og mangfoldige, kun begrænset af den menneskelige fantasi, der er nødvendig for at konceptualisere dem.

Her er et par ideer til, hvordan generativ kunstig intelligens kan anvendes til specifikke industrier:

Juridisk & Finans

  • Dokumentopsummering: Generativ kunstig intelligens kunne bruges til at læse kontrakter og lange juridiske dokumenter, opsummere nøglepunkterne eller fremhæve ændringer under kontraktforhandling. På samme måde kunne generativ AI bruges til hurtigt at udarbejde grundlæggende kontrakter eller juridiske dokumenter baseret på foruddefinerede skabeloner og inputdata.
  • Informationssammenlægning: Mens der udføres due diligence, kan generativ kunstig intelligens kondensere store mængder forskning til letfordøjelige materialer, hvilket giver advokater eller investorer mulighed for at træffe beslutninger hurtigere.
  • Informerede forudsigelser: Beregnede gæt – enten i juridiske sager eller økonomiske resultater – er et vigtigt aspekt af succes i forretningen. På grund af dets mønstergenkendelsesevne kan generativ AI bruges til at analysere tendenser, historiske data og andre relevante faktorer for at lave forudsigelser, identificere risici og fremhæve muligheder.

Rejse & transport

  • Ruteoptimering: Lastbilindustrien er en vigtig facet af den amerikanske økonomi, en der beskæftiger sig med en stigende mangel på chauffører og operatører. Generativ kunstig intelligens kunne hjælpe ved at optimere rejseruter og forsyningskæde, hjælpe den eksisterende arbejdsstyrke og køretøjsflåder med at udføre mere effektivt.
  • Rejseplanlægning: Et eksempel på løftet om personalisering af generativ AI er rejseplanlægning. Skræddersyede generative AI-programmer kunne skabe rejseplaner, give anbefalinger til fly og overnatningssteder og overvåge miljøforhold for at justere ture afhængigt af vejrmønstre.
  • Forudsigende vedligeholdelse: Rejser og transport afhænger af korrekt vedligeholdelse af det køretøj, der bruges, uanset om det er lastbiler eller fly. Men med mangel på arbejdskraft kan det være en udfordring at holde styr på vedligeholdelsen. Det er derfor, generativ AI kan anvendes til at forudsige udstyrsfejl og vedligeholdelsesbehov ved at analysere data fra sensorer og overvågningsudstyr og dermed forhindre problemer, uplanlagt nedetid og uventede vedligeholdelsesomkostninger.

Olie & Gas

  • Udforskning, prospektering og modellering: Boring er et af de første trin i produktionen af ​​olie eller gas, så det er vigtigt at finde gode reservoirer af naturressourcer, før man begynder på den dyre og farlige proces. Generativ AI kan hjælpe på flere måder ved at modellere underjordiske reservoirer for at forudsige egenskaber, analysere geologiske data for at identificere potentielle gasreserver og optimere boresteder for maksimalt udbytte og minimal miljøpåvirkning.
  • Asset management: Store olie- og gasselskaber har et væld af aktiver, herunder tunge maskiner, rørledninger, brønde, raffinaderier og personale. For at holde styr på alle disse bevægelige dele kan generative AI-programmer overvåge udstyr, optimere forsyningskæden, identificere potentielle forbedringer i produktionsplaner og hjælpe ledelsespersonale.
  • Sikkerhedsovervågning: Meget af det arbejde, der udføres af ansatte i olie- og gasselskaber, er fysisk, risikabelt og foregår på fjerntliggende, farlige steder. Generativ AI kan holde personalet sikkert ved at analysere miljødata såsom vejrmønstre for at forudsige problemer, foretage anbefalede forbedringer af sikkerhedsbestemmelserne og identificere potentielle farer gennem udstyrssensorer og observationsdata.

Medicinal

  • Diagnostik og risikovurdering: Som tidligere nævnt kunne generativ AI's mønstergenkendelse anvendes i medicin ved at hjælpe sundhedsudbydere med at vurdere en given patients risiko for visse lidelser og forebyggende behandle denne patient baseret på deres personlige sundhedsprofil. Generativ AI kan også være nyttig til at tilbyde diagnostiske forslag baseret på symptomer, især i sjældne eller komplekse sygdomme.
  • Sammenfattende kliniske noter: Kliniske noter er et notorisk vanskeligt problem i sundhedsvæsenet, både på skriftsiden og den dechifrerende side. Udbydere bruger en stor procentdel af deres tid på at lave noter, og forskere og administratorer har ofte svært ved at forstå dem. Generativ AI kunne være en løsning på dette problem, både ved at hjælpe udbyderne med hurtigt at opsummere besøg og samle de tilgængelige oplysninger i medicinske databaser i et fordøjeligt format.
  • Forbedret triage: Med truende personalemangel i sundhedsvæsenet vil ventetiden på skadestuerne med sikkerhed blive længere, hvilket risikerer liv og efterlader sårbare patienter uden opsyn. Generativ AI kunne forbedre ER-triagesystemer og minimere belastningen på sundhedspersonale ved at interagere med indkommende patienter, vurdere risikoen for øjeblikkelige og livstruende problemer og overvåge de mindre umiddelbare, men ikke mindre vigtige personer, mens de venter.

Produktion

  • Omvendt design: Gennem det meste af historien blev et værktøj eller en del skabt gennem trial-and-error, med forskellige konfigurationer testet, så den mest nyttige version kunne vælges. Generativ AI tilbyder dog en ny måde at konceptualisere denne proces kaldet omvendt design, hvor AI-systemet får et sæt krav og derefter designer et værktøj, en del, et materiale eller en genstand specifikt til den tilsigtede rolle. Dette vil strømline produktionen og skære ned på ineffektive, tidskrævende og dyre processer.
  • Kvalitetskontrol: Der er allerede visionsystemer, der overvåger output på nogle fabrikker og holder øje med defekte produkter. Men generativ kunstig intelligens kunne give enorme forbedringer af sådanne systemer og tilbyde smartere, hurtigere og mere smidige måder at sikre kvalitet på og også komme med anbefalinger til, hvordan man forebygger kvalitetsproblemer.
  • Systemoptimering: På en relateret note tilbyder generativ AI mange måder at optimere produktionsfabrikker, anlæg eller miljøer ved at analysere data om udstyrs ydeevne, markere ineffektivitet og give anbefalinger til, hvordan man kan mindske spild.

Administration & HR

  • Personlig træning: Selvom der er udbredt mangel på arbejdskraft i næsten alle brancher, kan det være en udfordring at ansætte nye medarbejdere på grund af den tid og arbejdstimer, der er nødvendige for at uddanne dem. På grund af dens personaliserbare karakter kunne generativ AI være en måde at uddanne nyansatte hurtigt og effektivt ved at skabe indhold, der er specifikt for dem baseret på parametrene for jobbet og en persons baggrund.
  • Udvidelse af lavt niveau og gentagne opgaver: Enhver, der arbejder på et kontor, ved, hvor meget tid der bruges på e-mails, planlægning og andre små opgaver, der distraherer fra kerneopgaven for et givent job. Et spændende anvendelsestilfælde af generativ AI er at automatisere meget af det arbejde, som medarbejderne betragter som "kedeligt", så arbejderne kan fokusere på de mere intellektuelt stimulerende og dynamiske opgaver, de nyder.
  • SEO og markedsføring: Administrationsjob kommer ofte med et aspekt af public relations, enten til medarbejdere internt eller til markedet/verdenen. Generativ AI kan være nyttig til at hjælpe med at skabe materialer som flyers, annoncer på sociale medier, præsentationer og blogindlæg; identificere muligheder for SEO-optimering; oversætte kampagner til andre sprog; og generelt hjælpe med at sprede vigtig information om virksomheden og deres budskab.

Underholdning

  • Brainstorming hjælp: På trods af det populariserede billede af en kreativ, der bor alene i skoven, er det at producere underholdning oftest en samarbejdsproces. Forfattere og kunstnere har brug for noget at afvise deres ideer af eller hjælp til at afklare deres vision. Generative AI-programmer såsom ChatGPT kan hjælpe ved at skabe grove skitser, scripts og første udkast til ideer for kreative at arbejde med, fremskynde brainstormprocessen og hjælpe kunstnere med at manifestere deres vision hurtigt og effektivt.
  • Indholdstilpasning: Ud over de nuværende mekanismer, der anbefaler indhold efter genre, kan generativ AI skabe en helt ny mulighed for fuldt personligt tilpasset indhold, såsom billeder, musik og endda shows eller film tilpasset til en given forbrugers specifikke smag, maksimere deres interesse og forbedre ROI .
  • Specielle effekter: I øjeblikket er specialeffekterne i film, tv-shows og spil ekstremt tidskrævende og dyre at lave. Men underholdningsspecifikke AI-programmer kunne hurtigt generere CGI-karakterer, animationer eller simulere komplekse fysikbaserede effekter på en måde, der ville fremskynde produktionen, bringe mere indhold til markedet og give designere og CGI-kunstnere mulighed for at gøre mere med begrænsede tidsrammer.

Konklusion

Dette er blot nogle få eksempler på de udbredte muligheder, der tilbydes af generative AI-programmer som DALL-E og ChatGPT. Efterhånden som disse algoritmer bliver bedre, smartere, hurtigere og mere pålidelige, er det nemt at forestille sig, hvordan de kan integreres i dagligdagen, hjælpe medarbejderne med let automatiserede opgaver, optimere store og komplekse netværk, analysere risiko i en lang række situationer og hjælpe mennesker arbejder, leger og lærer.

Lær mere om det generative AI-arbejde, der foregår hos CSAIL ved at oprette forbindelse til CSAIL Alliances på https://cap.csail.mit.edu/ eller ved at kontakte Lori Glover, administrerende direktør for CSAIL Global Strategic Alliances, på lglover@mit.edu.

Tidsstempel:

Mere fra MassTLC