Generativ AI: Bruksscenarioer – MassTLC

Summingen rundt generativ AI er ubestridelig. Uten tvil det hotteste emnet innen informatikk akkurat nå, generativ AI har blitt hyllet som løsningen på repeterende arbeid, en allestedsnærværende AI-assistent, en ny måte å nærme seg design på og mye mer. Bedriftsledere overalt lurer på hvordan de kan dra nytte av denne spennende teknologien og plassere seg i forkant av det som ser ut til å være en oppblomstring av innovasjon.

Slike fremtidsrettede ledere kan ha nøkkelspørsmål, som:

Hva er generativ AI?

Generativ AI er en type kunstig intelligens som bruker nevrale nettverk for å lære mønstre og relasjoner i data og deretter generere nye data som ligner på originalen. På denne måten kan generativ AI skape et bredt spekter av utdata, inkludert tekst, bilder, musikk og til og med video.

Suksessen til slike programmer avhenger av kvaliteten og størrelsen på datasettet som brukes til trening og kompleksiteten til det nevrale nettverket AI er basert på. Med store datasett av høy kvalitet og komplekse nevrale nettverk kan generativ AI produsere svært realistiske og overbevisende utdata som praktisk talt ikke kan skilles fra menneskeskapte data.

Hva kan generativ AI brukes til?

Det er mange måter generative AI-programmer kan brukes på, men stort sett er de nyttige for enhver situasjon som krever opprettelse av innhold basert på et mønster eller eksisterende rammeverk. For eksempel kan generativ AI brukes til å lage markedsføringsmateriell for et kjent og forstått publikum, raskt kartlegge trender med gitte data og parametere, og tilby nye design for legemidler, verktøy og strukturer innenfor et sett med krav.

Imidlertid er det flere applikasjoner for generativ AI utover innholdsskaping. Generative AI-programmer kan også brukes til å tilpasse bedriftstilbud eller tjenester ved å tilby produktanbefalinger eller legge grunnlaget for mer effektive chatbots og online-assistenter. Generativ AI kan oppdage svindel ved å se på mønstre og flagge mistenkelig oppførsel. På samme måte kan disse programmene vurdere risiko og tilby prognoser for å hjelpe virksomheter med å planlegge eller ta strategiske beslutninger.

Til slutt kan generativ AI være nyttig i planlegging, strategi og beslutningstaking. For eksempel kan disse programmene tilby nye måter å optimalisere forsyningskjeden eller rørledninger på. På grunn av dens mønstergjenkjenningsevne, brukes generativ AI til medisinske situasjoner og diagnostikk, og hjelper leverandører å forutsi sannsynligheten for visse tilstander basert på pasientdata og gi bedre individualisert behandling. Generativ AI kan hjelpe til med å planlegge forretningsreiser, skissere arbeidsplaner og forbedre sanntidsoversettelse i forretningsforbindelser eller fritidsliv.

Kort sagt, de potensielle bruksområdene for generativ AI er varierte og mangfoldige, bare begrenset av den menneskelige fantasien som trengs for å konseptualisere dem.

Her er noen ideer om hvordan generativ kunstig intelligens kan brukes i spesifikke bransjer:

Juridisk og finans

• Dokumentoppsummering: Generativ AI kan brukes til å lese gjennom kontrakter og lange juridiske dokumenter, oppsummere nøkkelpunktene eller fremheve endringer under kontraktsforhandling. På samme måte kan generativ AI brukes til å utarbeide grunnleggende kontrakter eller juridiske dokumenter raskt basert på forhåndsdefinerte maler og inndata.
• Informasjonssamling: Mens du utfører due diligence, kan generativ AI kondensere store volumer av forskning til lettfordøyelige materialer, slik at advokater eller investorer kan ta avgjørelser raskere.
• Informerte spådommer: Kalkulerte gjetninger – enten i juridiske saker eller økonomiske utfall – er et viktig aspekt for å lykkes i virksomheten. På grunn av dens mønstergjenkjenningsevne kan generativ AI brukes til å analysere trender, historiske data og andre relevante faktorer for å gi spådommer, identifisere risikoer og fremheve muligheter.

Reise og transport

• Ruteoptimalisering: Lastebilindustrien er en viktig faset av den amerikanske økonomien, en som håndterer en økende mangel på sjåfører og operatører. Generativ kunstig intelligens kan hjelpe ved å optimalisere reiseruter og forsyningskjede, og hjelpe eksisterende arbeidsstyrke og kjøretøyflåter til å yte mer effektivt.
• Reiseplanlegging: Et eksempel på personaliseringsløftet til generativ AI er reiseplanlegging. Skreddersydde generative AI-programmer kan lage reiseruter, gi anbefalinger for flyreiser og overnattingssteder og overvåke miljøforhold for å justere turer avhengig av værmønstre.
• Forutsigbart vedlikehold: Reise og transport avhenger av riktig vedlikehold av hvilket kjøretøy som brukes, enten det er lastebiler eller fly. Men med mangel på arbeidere kan det være en utfordring å holde seg på toppen av vedlikeholdet. Det er derfor generativ AI kan brukes til å forutsi utstyrsfeil og vedlikeholdsbehov ved å analysere data fra sensorer og overvåkingsutstyr, og dermed forhindre problemer, uplanlagt nedetid og uventede vedlikeholdskostnader.

Olje gass

• Utforskning, prospektering og modellering: Boring er et av de første trinnene i produksjonen av olje eller gass, så det er viktig å finne gode reservoarer av naturressurser før man begynner på den dyre og farlige prosessen. Generativ AI kan bistå på flere måter ved å modellere underjordiske reservoarer for å forutsi egenskaper, analysere geologiske data for å identifisere potensielle gassreserver, og optimalisere boresteder for maksimal avkastning og minimal miljøpåvirkning.
• Kapitalforvaltning: Store olje- og gasselskaper har en rekke eiendeler, inkludert tungt maskineri, rørledninger, brønner, raffinerier og personell. For å holde styr på alle disse bevegelige delene, kan generative AI-programmer overvåke utstyr, optimere forsyningskjeden, identifisere potensielle forbedringer i produksjonsplaner og hjelpe ledere.
• Sikkerhetsovervåking: Mye av arbeidet som utføres av ansatte i olje- og gasselskaper er fysisk, risikabelt og foregår på avsidesliggende, farlige steder. Generativ AI kan holde ansatte trygge ved å analysere miljødata som værmønstre for å forutsi problemer, gjøre anbefalte forbedringer av sikkerhetsforskrifter og identifisere potensielle farer gjennom utstyrssensorer og observasjonsdata.

Helsevesen

• Diagnostikk og risikovurdering: Som tidligere nevnt, kan generativ AIs mønstergjenkjenning brukes i medisin ved å hjelpe helsepersonell med å vurdere en gitt pasients risiko for visse plager og forebyggende behandle denne pasienten basert på deres personlige helseprofil. Generativ AI kan også være nyttig for å tilby diagnostiske forslag basert på symptomer, spesielt ved sjeldne eller komplekse sykdommer.
• Oppsummerende kliniske notater: Kliniske notater er et notorisk vanskelig problem i helsevesenet, både på skriftsiden og den dechiffrerende siden. Leverandører bruker en stor prosentandel av tiden sin på å lage notater, og forskere og administratorer sliter ofte med å forstå dem. Generativ AI kan være en løsning på dette problemet, både hjelpe leverandørene raskt å oppsummere besøk og samle informasjonen som er tilgjengelig i medisinske databaser til et fordøyelig format.
• Forbedret triage: Med truende personalemangel i helsevesenet vil ventetiden på akuttmottak garantert bli lengre, noe som risikerer liv og etterlater sårbare pasienter uten tilsyn. Generativ AI kan forbedre ER-triage-systemer og minimere belastningen på helsepersonell ved å samhandle med innkommende pasienter, vurdere risikoen for umiddelbare og livstruende problemer og overvåke de mindre umiddelbare, men ikke mindre viktige personene mens de venter.

produksjon

• Omvendt design: Gjennom det meste av historien ble et verktøy eller en del laget gjennom prøving og feiling, med ulike konfigurasjoner testet slik at den mest nyttige versjonen kunne velges. Generativ AI tilbyr imidlertid en ny måte å konseptualisere denne prosessen kalt invers design, hvor AI-systemet får et sett med krav og deretter designer et verktøy, en del, et materiale eller en gjenstand spesifikt for den tiltenkte rollen. Dette vil effektivisere produksjonen og kutte ned på ineffektive, tidkrevende og kostbare prosesser.
• Kvalitetskontroll: Det er allerede synssystemer som overvåker produksjonen i noen fabrikker, og ser etter defekte produkter. Men generativ AI kan gi enorme forbedringer på slike systemer, og tilby smartere, raskere og mer smidige måter å sikre kvalitet på og også komme med anbefalinger om hvordan man kan forebygge kvalitetsproblemer.
• Systemoptimalisering: På et relatert notat tilbyr generativ AI mange måter å optimalisere produksjonsfabrikker, anlegg eller miljøer ved å analysere data om utstyrsytelse, merke ineffektivitet og gi anbefalinger om hvordan man kan redusere avfall.

Administrasjon og HR

• Personlig opplæring: Selv om det er omfattende mangel på arbeidere i nesten alle bransjer, kan det være en utfordring å få nye medarbeidere på grunn av tiden og arbeidstiden som er nødvendig for å lære dem opp. På grunn av sin personaliserbare natur, kan generativ AI være en måte å lære opp nyansatte raskt og effektivt ved å lage innhold spesifikt for dem basert på parametrene for jobben og en persons bakgrunn.
• Utvidelse av lavt nivå og repeterende oppgaver: Alle som jobber på et kontor vet hvor mye tid som brukes på e-poster, planlegging og andre småoppgaver som distraherer fra kjerneoppgaven til en gitt jobb. Et spennende bruksområde for generativ AI er å automatisere mye av arbeidet som ansatte anser som «kjedelig», slik at arbeiderne kan fokusere på de mer intellektuelt stimulerende og dynamiske oppgavene de liker.
• SEO og markedsføring: Administrasjonsjobber kommer ofte med et aspekt av PR, enten til ansatte internt eller til markedet/verden. Generativ AI kan være nyttig for å lage materialer som flyers, sosiale medier-annonser, presentasjoner og blogginnlegg; identifisere muligheter for SEO-optimalisering; oversette kampanjer til andre språk; og generelt bidra til å spre viktig informasjon om selskapet og deres budskap.

Entertainment

• Hjelp til idédugnad: Til tross for det populariserte bildet av en kreativ som bor alene i skogen, er det å produsere underholdning som oftest en samarbeidsprosess. Forfattere og kunstnere trenger noe å sprette ideene sine av eller hjelp til å klargjøre visjonen deres. Generative AI-programmer som ChatGPT kan hjelpe ved å lage grove konturer, skript og første utkast til ideer for kreative å jobbe med, fremskynde idédugnaden og hjelpe kunstnere med å manifestere visjonen sin raskt og effektivt.
• Innholdstilpasning: Ved å gå utover de nåværende mekanismene som anbefaler innhold etter sjanger, kan generativ AI gi en helt ny mulighet for fullt personlig tilpasset innhold, for eksempel bilder, musikk og til og med programmer eller filmer tilpasset for en gitt forbrukers spesifikke smak, maksimere deres interesse og forbedre avkastningen. .
• Spesialeffekter: For øyeblikket er spesialeffektene i filmer, TV-serier og spill ekstremt tidkrevende og dyre å lage. Men underholdningsspesifikke AI-programmer kan raskt generere CGI-karakterer, animasjoner eller simulere komplekse fysikkbaserte effekter på en måte som vil fremskynde produksjonen, bringe mer innhold til markedet og tillate designere og CGI-artister å gjøre mer med begrensede tidsrammer.

konklusjonen

Dette er bare noen få eksempler på de utbredte mulighetene som tilbys av generative AI-programmer som DALL-E og ChatGPT. Ettersom disse algoritmene blir bedre, smartere, raskere og mer pålitelige, er det lett å forestille seg hvordan de kan integreres i dagliglivet, hjelpe ansatte med enkelt automatiserte oppgaver, optimalisere store og komplekse nettverk, analysere risiko i en lang rekke situasjoner og hjelpe folk jobber, leker og lærer.

Lær mer om det generative AI-arbeidet som skjer hos CSAIL ved å koble til CSAIL Alliances på https://cap.csail.mit.edu/ eller ved å kontakte Lori Glover, administrerende direktør for CSAIL Global Strategic Alliances, på lglover@mit.edu.

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• PlatoESG. Bil / elbiler, Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
• PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
• ChartPrime. Hev handelsspillet ditt med ChartPrime. Tilgang her.
• BlockOffsets. Modernisering av eierskap for miljøkompensasjon. Tilgang her.
• kilde: https://www.masstlc.org/generative-ai-use-case-scenarios/