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。

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