如何利用情景化将生成式人工智能落实

在见识到生成式人工智能所带的生产力变革后，不少公司或企业都开始在内部布局人工智能技术。从前端销售，到后方管理，每一处都能够见到人工智能的影子。但在真正落实的过程中，真正能够让生成式人工智能发挥出潜力的例子却十分稀少。也许在这开发过程中，缺少了情景化的深入测试。

如果想要提升生成式人工智能在垂直领域中的专业度，那么在其模型开发阶段，就必须在训练资料中增大专业知识、分析维度、分析技巧以及商业模型等方面的内容比重。理论知识更多的是帮助模型来锻炼行业思维，只有具体的操作技巧，才能更加快速地提升其在应用层面的价值。这些非结构化信息的训练，更有利于增强对生成式人工智能的情景化训练。

通过情景化训练，一方面能够在产品的开发阶段进行更加深入的需求挖掘，在供给侧扩大的用户的选择。而在客户层面，场景化能够帮助生成式人工智能主动优化服务内容，形成更加个性化的智能服务。通过生成式人工智能这一桥梁，能够让开发方更加直观与便捷的了解到用户需求，提升产品改良的效率，让企业更有竞争力。

除此之外，场景化也能够进一步提升生成式人工智能在道德监管层面的水平。利用这项技术，能够减轻在数据治理过程中的审核压力，让机械审核替代人力审核，提升审核的准确率。而场景化模拟，则能够让监管从被动变为主动，探索更多潜在的安全风险，并提前做出应对措施，减少数据偏见。

对于生成式人工智能来说，场景化无疑是帮助其更快落地的实用方法，也是其进一步挖掘潜力的必要存在。