《2024年利用生成式人工智能的价值（第二版）：跨行业的顶级用例》教学应用说明

《2024年利用生成式人工智能的价值（第二版跨行业的顶级用例》报告指出，2024年各组织对生成式AI的投资增大部分组织增加了对生成式AI的投资，近四分之一已将其整合到部分或大部分业务中，各行业均有增长，如零售行业实施率从2023年的17%提升到组织预期生成式AI将驱动战略和商业模式调整，多数认为它是收入增长和AI智能体从辅助工具发展为能够独立执行任务的组织对AI智能体在特定任务上有一定信任，但也意识到需要建立监管机制各行业实施情况均有进展，如零售行业部分或大部分功能/地点实施生成式列举了航空航天、汽车、消费品等多个行业的应用案例，如空客利用生成式过去一年，在试点或部署区域，组织平均生产力提高7.8%不同规模的组织生产力提升幅度不同，大型组织提升更各行业多数组织认同生成式AI将推动收入和创新，如谷歌推出虚拟试衣技AI智能体可独立运作、规划、执行复杂工作流程体转变。组织对AI智能体在特定任务上有信任，但强调需要建立治理和安全机制，确保数据遵循预定义协议，制定标准化和可重用性政策，建立数据质量团队关注生成式AI的透明度和公平性，采取措施确保伦理标准，如评估供应商、多数组织面临数据和AI人才短缺问题，领导者应确保员工具备相应技能，组织可与外部伙伴合作，利用开源或社区模型，不同规模组织采取不同策略，实施措施识别和编辑敏感数据，加强安全态势，更新安全政策，培训员工，报告中提到了多个生成式AI在不同行业的应用案例，这些案例展示了生成式AI如何被应确保输入AI/生成式AI模型的数据遵循预定义协议。针对生成式AI在多个应用中的用例，制定标准化和可重用性政策。这有助于提高可靠性和安全性，减少不同职能部门之间的重复工作，降低运营成本，建立专门的数据质量团队，负责确保只有来自合适来源的高质量、最新数据进入生成过程。同时，创建一个生成式AI委员会，其职责是对数据试点请求做出明智决策，依据成本、时间线和数据质量等多种标准进行任命一个对新兴法律问题有深刻技术理解的法律团队，特别是与生成式AI项目中使用的数据相关的知识产权问题，如版权法。因为法律问题可能是将要认识到生成式AI存在的伦理挑战，如模型可能因数据偏差导致尴尬结果、训练数据不明确以及对公平性的担忧等。这些问题可能影响用户在采用生成式AI之前，要深入考虑其伦理影响。具体措施包括：在形成合作伙伴关系前，评估供应商的数据来源、管理和安全协议以及对行业标准的遵守情况，以避免法律问题；采取多步骤评估AI生成的信息，检测和减轻数据偏差，并定期审查输出的准确性和事实正确性；识别和管理与数据机密性和伦理相关的风险，防止敏感数据泄露；根据特定任务微调AI模型，同时遵循国际数据隐私指南；对员工进行负责任的AI使用培训，使其了解区域或行业特定的合规要求；及时了解生成式AI的最新进展及其伦理含义，合规并满足不同用户的期望；向员工和客户清晰传达如何管理业务运营中的在大多数组织中，有限的数据和AI人才、技能和知识是大规模采用生成式确保不同层级和角色的员工具备适当的熟练度。例如，入门级员工、资深专从理论教育转向实践应用，让员工积累使用技术的经验，建立组织作为生成式AI“温床”的声誉。创建跨职能项目团队，确保不同背景的人员参与，例如为工程和编码等关键岗位设计专门的学习课程，涵盖深度学习、神经网络以培养员工的软技能，如同理心、协作、批判性思维和复杂决策能力，使其与由于单个组织难以独自获取利用生成式AI所需的全部资源，因此战略合作伙伴关系至关重要。通过与不同伙伴合作，整合互补的能力和知识，能够更好地应对开发和部署AI驱动解决方案的复杂性，推动创新并缩短上市时间。将近七成的组织计划使用开源或社区生成式AI模型，而不是开发专有模型。此外，大部分组织倾向于与IT供应商、咨询/系统集成商合作，或者与初创企业协作。不同规模的组织可以根据自身情况选择合适的策略，例如小型组织可以通过与外部伙伴合作，从员工和客户那里收集反馈来改进模型，先实施较简单的用例以发现价值并降低潜在风险。部署生成式AI平台来大规模管理用例，能够为组织带来诸多好处，如定制化解决方案、内置的安全保障和指导原则、优化成本效率以及价值跟踪等。组织可以选择内部开发平台，也可以利用生态系统中的现有合作伙伴关系来组织面临着恶意行为者利用生成式AI进行复杂攻击的威胁，因此需要强化网络安全防御。研究表明，大部分组织将网络安全风险视为扩展生成式AI应用的障碍之一。实施强大的协议，在数据收集、训练到推理的所有阶段识别和编辑敏感数据以及知识产权。采用零信任框架加强安全态势，限制对关键应用的访问，预先防范恶意软件。更新安全政策，规范工具的使用，明确可接受的实践，限制未经授权的工具，并监控和管理数据访问。定期更新和加强员工培训计划，使其了解由生成式AI驱动的网络威胁的演变情况，包括识别复杂的钓鱼攻击和深度伪造内容。同时，关注不断发展的AI法规并整合合规措施，以保护敏感数据。生成式AI也为加强网络安全防御提供了机会，例如增强威胁检测、自动化积极拥抱新兴趋势，如AI智能体的应用，能够为组织的研发注入活力，催决策过程进行监督，明确其输出的责任归属。由于AI智能体具有自主性，比单个AI工具更难控制，因此在部署之前，组织必须建立足够的标准和控在课堂上引入生成式AI在不同行业的应用案例，如展示汽车行业中丰田如何利用生成式AI进行车辆设计，创建一个真实的、与专业相关的教学情通过分析生成式AI在组织中从投资、实施到产生效益的整个过程，引导学生建立系统性思维，理解一项技术在企业中应用的全貌，包括技术与业务战设计不同行业的教学案例，如航空航天、医疗保健、金融服务等行业中生成式AI的应用案例。引导学生分析每个案例中企业面临的问题、采用的生成式AI解决方案以及最终取得的效果，培养学生的批判性思维和分析决策能在案例分析中，强调企业在应用生成式AI过程中所遵循的价值观和职业道德。例如，在处理客户数据时如何确保数据安全和隐私保护，遵守相关法律将学生分成小组，每个小组负责一个行业，深入讨论生成式AI在该行业的应用前景、可能面临的挑战以及应对策略。鼓励学生运用同理心思维，从不通过小组研讨活动，培养学生的团队协作能力和沟通技巧。要求小组在讨论结束后进行汇报展示，提高学生的表达能力和4.应用于引导学生关注科技前沿和市场趋势引导学生关注生成式AI的最新发展动态，包括新技术、新应用和新趋势。定期组织课堂讨论，让学生分享自己所了解的AI前沿信息，激发学生对科5.应用于将先进经验、创新成果、真实需求丰富到教学内容能体在不同业务场景中的应用案例。让学生了解企业在实践中是如何创新和应用技术的，拓宽学生的视野。据治理、网络安全等相关课程内容，以满足企业对教师在课后对教学过程进行反思，分析学生在课堂上的表现和反馈，总结教为学生提供拓展学习的资源和建议，如相关的学术论文、行业报告、在线课程等。鼓励学生在课后继续深入学习生成式AI的相关知识，培养学生的自7.应用于确定社会实践、调研的方向和内容根据报告内容，确定社会实践和调研的主题，如“生成式AI应用现状与发展前景”。引导学生通过实地调研，了解企业在应用生成式AI帮助学生制定调研计划和方法，包括如何设计问卷、选择调研对象、收集和分析数据等。培养学生的调研能力和科学研究方法。组织头脑风暴活动，引导学生思考生成式AI在不同领域的创新应用。鼓励学生突破传统思维模式，提出新颖的想法和创意，培养学生的创新思维能力。对于有创业想法的学生，引导他们思考如何将生成式AI应用到创业项目中，组织学生开展与生成式AI相关的项目式学习活动，让学生在实践中学习和应用知识。例如，让学生分组完成一个生成式AI应用项目，从项目需求分利用数字化技术建立学习社区，让学生可以在社区内交流学习心得、分享学习资源、讨论问题。教师也可以在社区内发布学习任务和指导意见，加强师开发一个智能辅导系统，利用生成式AI为学生提供个性化的学习辅导。该系统能够根据学生的学习进度、知识掌握情况和学习风格，生成同时，减轻了教师的辅导负担，使教师能够更加专注于教学内容的设计和教学方法的改进。在创意写作课程中引入生成式AI技术，帮助学生激发写学生的写作兴趣得到了激发，作品的质量和创意性有了明显提高。学生学会了如何利构建一个虚拟实验室，利用生成式AI模拟实验过程和结果，让学生在虚拟环境中进生成式AI根据实验的参数和条件，生成逼真的实验现象和数据。学生可以通过交互界面与虚拟实验室进行交互，调整实验参数，观察不同条件下的实验结果。提高了学生的实验技能和科学探究能力，同时也培养了学生的数字化素养和对新技术的应创建一个语