如何使用情境化来实现生成式 AI

在看到生成式AI带来的生产力革命后，许多公司或企业开始在内部部署AI技术。 从前端销售到后端管理，人工智能的影子随处可见。 但在实施过程中，很少有例子说明生成式人工智能如何发挥其潜力。 也许在这个开发过程中缺少上下文深入测试。

想要提升生成式AI在垂直领域的专业性，就需要在模型开发阶段的培训教材中增加专业知识、分析维度、分析技能、商业模式等方面的占比。 理论知识更多的是帮助模型锻炼行业思维，只有具体的操作技能才能更快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生成式人工智能的情境训练。

通过情境训练，一方面可以在产品开发阶段进行更深入的需求挖掘，另一方面可以在供给侧扩大用户的选择范围。 在客户层面，场景化可以帮助生成式AI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AI的桥梁，开发者可以更直观、更便捷地了解用户需求，提高产品改进效率，让企业更具竞争力。

此外，场景化还可以进一步提升生成式人工智能的伦理监督水平。 利用该技术，可以减轻数据治理过程中的审计压力，让机械审计取代人工审计，提高审计的准确性。 另一方面，基于场景的仿真可以将监管从被动转变为主动，挖掘更多潜在的安全风险，并提前采取对策，减少数据偏差。

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