生成式AI给人类文明创造了无限的可能，同时也引发了一系列发人深省的问题。
人工智能（AI）时代的发展可谓是路漫漫而修远兮。近十年来，生成式AI技术通过不断的进化演变，在“超级算力”+“海量数据”+“大模型”的范式下，能够凭借自身强大的“理解/推断”能力生成新的文本、代码、声音、图形、视频和流程。尤其当以GPT-4为代表的预处理大语言模型突然闯入人们的视野时，生成式AI终于迎来高光时刻，突破了人们对其应用的传统认知。
生成式AI的核心魅力在于其能够通过学习和模拟人类的语言能力、知识和创造力，自动生成新颖、有意义且高质量的内容或解决方案。当人们发现生成式AI具备在渐进式数字化和基本生产力场景下发挥效用的巨大潜力时，如何更好地将它部署在多元化场景中且炸裂式地释放能量，最终达到刺激商业价值和造福人类的目标便成为了当今炙手可热的话题。
生成式AI在应用中的最佳平衡点
德勤推出了一种“数字化工件”*生成以及验证方法，旨在帮助创新领导者判断某个想法是否能通过利用生成式AI变成有益的实际应用。该方法主要围绕两大核心要素：
ᴏ在没有生成式AI的情况下完成任务所需的人力–“任务工作量（无AI）”
ᴏ验证或核实生成式AI输出所需的努力–“验证难易程度
由此形成了一个二维分类体系，对采用生成式AI技术的应用案例进行分类。
确定理想用例：生成式AI最适用于人力投入高但易于验证的用例。
德勤数智研究院发布的《生成式人工智能行业用例汇编》揭示了AI在能源、资源及工业行业和生命科学与医疗行业的革命性应用，展现了技术如何重塑行业运营和提升效率。
报告指出，生成式AI通过模拟和优化资源勘探、矿物加工、设备维护等关键流程，显著提升了能源和资源行业的效率和成本效益。在医疗领域，AI的应用则体现在个性化治疗、药物研发、实验室程序优化等多个方面，加速了新药上市速度，同时提高了患者护理质量。随着全球对可持续发展和健康医疗需求的增长，企业正面临转型升级的压力。
德勤的报告表明，生成式AI不仅能够通过自动化和智能化提升流程效率，还能够通过数据分析和模式识别，为企业提供决策支持，从而在激烈的市场竞争中占据先机。此外，AI在医疗行业的应用，如个性化治疗方案和新药研发，正在改变传统的医疗模式，为患者提供更加精准和高效的医疗服务。尽管生成式AI在多个行业展现出巨大潜力，但其在实际应用中仍面临数据隐私保护、模型可靠性和可解释性等挑战。未来，如何确保AI技术的安全性和伦理性，同时最大化其在推动行业创新和提升社会福祉中的作用，将是业界和监管者共同面临的课题。
